Mašīnas pārspēj cilvēku prasmēs un inteliģencē: nozīmīgi notikumi

Gadu vēlāk, 1997. gadā, Deep Blue deva pēdējo triecienu un uzvarēja Kasparov pilnā saskarsmē. Kurš būtu domājis, ka mašīna varētu aprēķināt 200 miljonus pozīciju sekundē? Sasniegums, kas visus atstāja muti vaļā un nedaudz uztrauktu.

Deep Blue ne tikai mainīja spēles noteikumus, bet arī pārvērtēja mūsu uztveri par mākslīgo intelektu. Vairs nebija runa tikai par mašīnām, kas atkārto monotonus uzdevumus, bet par sistēmām, kas varēja pārspēt cilvēkus viņu pašu prāta spēlēs.

Vai mākslīgais intelekts var sabrukt?

Vatsons un māksla atbildēt uz neiespējamām jautājumiem

2011. gadā mākslīgais intelekts veica vēl vienu iespaidīgu lēcienu, kad Watson, arī no IBM, sacentās ar televīzijas šova Jeopardy! titāniem: Bradu Rutteru un Kenu Dženningsu. Watson spēja saprast jautājumus dabiskajā valodā un atbildēt ar ātrumu un precizitāti, bez šaubām, bija skats, ko vērts redzēt. Lai gan tas pieļāva dažas kļūdas (kā sajaukt Toronto ar Čikāgu, ups!), Watson uzkrāja pārliecinošu uzvaru.

Šis notikums nebija tikai tehnoloģiskās jaudas demonstrācija, bet arī solis uz priekšu dabiskās valodas apstrādē. Un, protams, tas atstāja skatītājus jautājot: "Kas ir nākamais?" (protams, Jeopardy tonī).

Mākslīgais intelekts kļūst arvien gudrāks, bet cilvēki kļūst arvien muļķīgāki

AlphaGo un tūkstošgadu izaicinājums Go

Go! Spēle ar vairāk nekā 2500 gadu vēsturi un sarežģītības līmeni, kas padara šahu par bērnu spēli. 2016. gadā AlphaGo, ko izstrādājusi DeepMind, pārsteidza pasauli, uzvarot čempionu Lee Sedol. Izmantojot dziļās neirotīklu un pastiprināto mācīšanos, AlphaGo ne tikai aprēķināja gājienus, bet arī mācījās un uzlaboja procesu.

Šis saskarsme parādīja, ka tas nav tikai brutālas spēka jautājums, bet arī stratēģijas un pielāgošanās. Kurš teiktu, ka mašīna varētu mūs mācīt par radošumu?

Vairāk nekā spēle: mākslīgā intelekta ietekme reālajā pasaulē