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移动世界。
国际象棋AI

Lead Image©fotofabrika / Adobe Stock

当我们想到国际象棋AI时,我们会想到一个所向无敌的实体,无情地操纵着自己的棋子和对手,永远地接近必然的将军。

这肯定是谈到的一些情况深蓝色的后代,就像AlphaZero——在2017年击败了世界顶级象棋程序,鳕鱼干。人类不再可能跟上机器,所以他们必须互相争斗。

但Maia是一种国际象棋AI,其设计目的是做一些不同的事情:尽可能像人类一样玩游戏,犯错误等等。

玛雅是在康奈尔大学计算机科学家乔尔·克莱恩伯格(Joel Kleinberg)的领导下开发的,其使命是更好地理解和预测人类的动作(包括我们的错误),努力开发能更好地与人类合作和训练人类的人工智能。

AI玩的游戏

ai,特别是那些使用深学习,在人类游戏中善良地擅长。例如,以不屈不挠的方式alphago.,这是世界上最好的球员之一的李塞米尔中有3场比赛- 一个古老而复杂的战略游戏。他后来退休,指的是他无法打败的"实体"

用"实体"这个词来形容比较合适。因为这些深度学习算法经常通过与自己对弈来学习,它们开发了一些……特质他们的比赛风格。在与李世石的对决中,AlphaGo做出了一个非常奇怪和出乎意料的举动,以至于李世石不得不离开房间,花了15分钟来准备他的回应。

另一方面,Maia并非从自身或其他象棋AI中获取知识,而是从血肉之肉的对手中获取知识。

它不是通过一遍又一遍的玩游戏来学习游戏,目的是学习如何获胜,而是通过观看数百万场人类的游戏,目的是预测人类接下来最可能走的棋。

根据这一点玛雅的网站,AI镜子由人类在线国际象棋播放器移动的移动,超过一半的时间。

迈亚下棋是有原因的。康奈尔大学的克莱因伯格告诉记者有线将骑士们,如此熟练地研究了它的一种像心理学的果蝇和AI:“这种理想的尝试算法系统。AI优势的一种模型。”

那么,有什么好方法来测试a缺少的统治地位?

让国际象棋AI像一个人一样玩的一个关键方面是预测我们的动作不应该制作。预测良好的举动很容易,Maia团队写道;它预测了棘手的错误。(Maia会有一个魔鬼试图像我一样玩耍,有关国际象棋的人一无所知。)

因为象棋是如此客观的游戏,电脑很容易找到好的走法和避免错误。但因为错误的动作就是错误的,所以并没有一种明显的方法来教计算机什么时候或者为什么我们要做这些动作。

“这种理解如何以及当人们可能会犯错误就可以让Maia成为一个非常有用的学习工具。”

毛泽东队网站。

然而,该团队说,即使人类球员制造“可怕的空白”,Maia也能够预测大约四分之一的时间。“这种理解如何以及当人们可能会犯错误的方式可以使Maia成为一个非常有用的学习工具,”Maia网站国家。

虽然人工智能可能在许多领域超越我们,但这不会是瞬间发生的,人类也不会轻易放弃。克莱恩伯格告诉奈特,“人工智能和人类将在一个很长的过渡期共同工作,它们之间会有一些沟通。”

从错误中学习

像Alphazero这样的国际象棋AI实际上可能不会为一位好老师制作,武装各种各样的定制策略,只能通过玩实际上无限数量的游戏的不可能的经验获得。

但是,毛利亚,不仅不仅像我们这样的人,而是像我们这样的错误,就可以教我们很多。

“这是一个可爱的主意,”英国祖母司马修萨德勒告诉骑士,了解像象棋般的国际象棋AI作为培训伙伴的想法。“俱乐部球员有一个巨大的需求,让你的语言交谈。”

业余爱好者并不是唯一可能受益的人。

“想象一下,您正在为世界锦标赛游戏进行准备,”世界的统治冠军,“你有一个像Magnus的发动机一样,如果你愿意的话

预测良好的举动很容易,Maia团队写道;它预测了棘手的错误。

AI的先例是,而不是反对他们的人类对手。Openai Five展示了一种能力在热门电竞游戏dota2中与玩家合作, 例如。(它也嘲笑世界上最好的一些优势,所以......)

但创造一个能够预测最人性化决策(而非最优决策)的人工智能,其意义可能远远超出国际象棋人工智能。

Kleinberg举了一个医疗保健的例子。如果一个用于帮助医生进行医学成像培训的人工智能能够像它的实体同行那样“思考”,预测并指出可能出现的错误,然后帮助医生识别和纠正,那么它可能会更有效。

这个“手握数字手套”的未来可能也需要我们更好地理解;德国卡塞尔大学的研究人员马蒂亚斯(Söllner)告诉奈特:例如,如果人工智能看起来效率不高,就可能会引起人们的不信任。

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