AlphaZero-algoritmen, utan en mänsklig lärare, behärskade schack och spelet shogi på 24 timmar så att det slog andra mästareprogram som tidigare ovillkorligt besegrade människor.
Deep Mind, ett företag som utvecklar algoritmer för artificiell intelligens (AI), har publicerat data om resultaten av omskolning av AlphaGo-algoritmen för att spela schack och shogi. Tidigare kunde AlphaGo slå världsmästarna i go-spelet. Konstgjord intelligens lyckades behärska nya spel ännu snabbare. Motsvarande arbete publiceras på Cornell University förtrycksserver.
AlphaZero använde en förstärkningsmetod. Det är en subtyp av djup maskininlärning som inte använder en mänsklig lärare, utan endast spel mellan två AI: er. Även om i början spelar båda AI: erna mycket dåligt, på grund av deras höga hastighet (i jämförelse med en mänsklig lärare) kan de spela ett stort antal spel på kort tid och välja väl beprövade drag och deras sekvenser i vissa positioner på brädet, vilket ger möjligheten för algoritmer att höja deras nivå extremt snabbt.
I detta fall uppnådde AlphaZero en spelnivå som var högre än någon människa på bara 24 timmar. Sedan fick hon spela med Stockfish, den bästa schackspelaren som finns, och Elmo, den bästa shogi-spelaren (en mycket modifierad schackuppsättning i det tidiga medeltida Japan).
Trots en mycket kort träningsperiod slog AlphaZero Stockfish 28 gånger och drog 72 gånger till. Hon lyckades vinna mot Elmo 90 gånger, förlora 8 gånger och dra 2 gånger. Dessa är ovanligt höga resultat. Både schack och shogi skiljer sig mycket från det för vilket AlphaGo ursprungligen skapades, såväl som från varandra. Till exempel innebär "japansk schack" extremt exotiska möjligheter, som att spela någon av de "ätna" bitarna av fienden. Segern av en algoritm som skapats för Go endast genom att spela med en helt identisk algoritm av sig själv innebär att en mänsklig lärare kan uppnå
IVAN ORTEGA
