نجح لاعب ألعاب أمريكي Kellin Pelrine في هزيمة الذكاء الاصطناعي في لعبة Go. وقد سقط أحد أعظم انتصارات الذكاء الاصطناعي.
أثار انتصار الذكاء الاصطناعي على لعبة Go ، إحدى أكثر الألعاب الإستراتيجية تعقيدًا في العالم ، ضجة في عام 2016. اليوم ، استعادت البشرية الصعود بفضل Kellin Pelrine ، اللاعب الذي لم يتم تصنيفه حتى. لقد هزم الذكاء الاصطناعي KataGo في 14 من أصل 15 مباراة لعبوها معًا.
ولكن كيف ؟ المفارقة هي أن كيلين بيلرين استخدم … برنامج كمبيوتر لهذا الغرض. إنه بالفعل جزء من فريق FAR AI ، وهو مركز أبحاث في كاليفورنيا مخصص للذكاء الاصطناعي ، والذي صمم برنامجًا مخصصًا فقط لتحليل نقاط الضعف في KataGo. وبفضل هذا تم تحديد عيب كبير فيه واستخدامه من قبل الفريق ، والذي تمكن أيضًا من تحقيق هذا الإنجاز ضد Leela Zero ، وهو ذكاء اصطناعي آخر متخصص في Go.
ينخدع الذكاء الاصطناعي بنقص التعقيد
لم يكن الكمبيوتر يملي قرارات لعبة Kellin Pelrine. لكن اللاعب كان مسلحًا بمعلومات مهمة: تقنية الارتباك. مبدأ لعبة Go هو استخدام أحجارك (سوداء أو بيضاء ، حسب جانبك) لتطويق الأحجار المتعارضة ، والتقاطها ، وبالتالي السيطرة على الميدان. إنها واحدة من أقدم الألعاب الإستراتيجية وأكثرها تعقيدًا في العالم ، لدرجة أنه عندما هُزم بطل العالم Lee Sedol أمام DeepMind من Google في عام 2016 ، رأى الكثير من الناس أنه انتصار للآلة على البشرية جمعاء.
لكن هذه الذكاءات الاصطناعية يمكن خداعها بتقنية بسيطة تم اكتشافها هنا. من خلال وضع أحجارك ببطء وبشكل استراتيجي لإنشاء دائرة التقاط واسعة أثناء القيام بحركات على الجانب الآخر من لوحة اللعبة ، من الممكن خداع يقظة الذكاء الاصطناعي. تكتيك من السهل جدًا على الإنسان تحديده وفقًا لبيلرين. اختبر الفريق اكتشافهم فقط على KataGo و Leela Zero ، وكلاهما متاح للجمهور وفي أحدث إصداراتهما ، ولكن من المحتمل أن نفس الأسلوب يمكن أن يخدع AlphaGo ، الذي يكون وصوله خاصًا. حتى اختبار اكتشافهم بإعاقة من تسعة أحجار ، والتي من شأنها أن تمنح أي شخص يلعب في الحياة الواقعية فرصة 100٪ للفوز ، تمكن فريق Far AI من قلب المد ضد الذكاء الاصطناعي.
بالنسبة إلى ستيوارت راسل ، باحث الذكاء الاصطناعي في جامعة كاليفورنيا الذي قابلته صحيفة فاينانشيال تايمز ، فإن هذا الاكتشاف يسلط الضوء على واحدة من أكبر نقاط الضعف في هذه الأنظمة. نظرًا لأنهم لا يستطيعون سوى “فهم” المواقف المحددة التي تعرضوا لها بفضل نماذج التعلم الخاصة بهم ، فإن الذكاء الاصطناعي غير قادر على التعميم كما يفعل الإنسان بكل بساطة. بالنسبة للباحث ، “هذا يثبت مرة أخرى أننا متسرعون جدًا في تقديم مستويات خارقة من الذكاء للآلات. »
لذلك فإن عدم كونه لاعبًا مصنفًا كان أعظم ميزة لـ Kellin Pelrine في ألعابه منذ أن طريقته في اللعب ، مهما كانت مبتذلة ، لا تتناسب مع ملايين النماذج التي تم تحليلها بواسطة KataGo و Leela Zero. ومع ذلك ، لا يوجد ما يمكن قوله أنه بعد دراسة هذه البيانات الجديدة ، سيستمر خداع هذين الذكاء الاصطناعي في المستقبل. لا يزال هناك درس نتعلمه إذا أصبح الخيال العلمي حقيقة: الغباء البشري النموذجي يمكن أن يكون أعظم خلاصنا.
المصدر: Financial Times
