Navaden igralec, in to niti ne najvišje ravni, je premagal vodilni sistem umetna inteligenca v družabni igri Go, ki je presenetila, saj je zmaga, ki jo je osvojil računalnik leta 2016, veljala za pomemben mejnik v razvoju umetne inteligence.
Kellyn Pelrin, ameriški amaterski igralec, je izkoristil napako v sistemu, ki jo je pred tem odkril … drug računalnik, in zmagal 14 od 15 iger. Ta zmaga je poudarila šibkost najboljših računalniških programov za igro Go, ki jih ima večina sodobnih sistemov umetne inteligence, vključno z zloglasnim chatbotom ChatGPT, ki ga je ustvaril OpenAI.
Zmagovalno taktiko je, ironično, ponudil drug računalniški program, ki je raziskoval sisteme umetne inteligence v iskanju šibkih točk. "Za nas je bilo presenetljivo enostavno uporabljati sistem," je povedal Adam Gleave, izvršni direktor kalifornijskega raziskovalnega podjetja FAR AI, ki je razvilo program. Program je moral odigrati več kot milijon iger proti enemu najbolj priljubljenih sistemov Go, KataGo, da je našel tako imenovano "slepo pego", je dejal. Po besedah Pelrina strategija, ki jo odkrije program, "ni povsem trivialna, a tudi ne super težka", tako da jo je povprečen človek povsem sposoben obvladati.
Zmaga je prišla sedem let po tem, ko se je izkazalo, da je umetna inteligenca dokazala svojo nesporno premoč nad ljudmi v tem, kar pogosto velja za najtežjo strateško namizno igro. Sistem AlphaGo, ki ga je razvilo podjetje Deepmind, v lasti Googla, je leta 2016 premagal svetovnega prvaka Leeja Sedola s 4:1. Leta 2019 je južnokorejski igralec prenehal sodelovati na tekmovanjih prav zaradi razvoja umetne inteligence - izjavil je, da ga človek ne bo mogel več premagati. No, Lee Sedol je nekoliko prehitro sklepal.
V igri go dva igralca izmenično postavljata črne in bele figure na ploščo, označeno z mrežo 19x19, s čimer poskušata obkrožiti nasprotnikove figure in zasesti največjo površino. Ogromno število kombinacij pomeni, da računalnik pravzaprav ne more ovrednotiti vseh možnih prihodnjih potez. Taktika, ki jo je uporabil Pelrin, je bila, da je počasi nizal veliko "zanko" kamnov, da bi obkrožil eno od nasprotnikovih skupin in tako odvrnil pozornost AI premika v drugih kotih plošče. In bot ni opazil ranljivosti, tudi ko je bilo obkroženje skoraj popolno. "Človek pa bi to zlahka opazil," je dodal igralec.
Zanimivo tudi:
Odkritje slabosti v nekaterih najsodobnejših napravah Go kaže na temeljno napako v sistemih globokega učenja, ki podpirajo najsodobnejše AI. Kot pravi Stuart Russell, profesor računalništva na kalifornijski univerzi v Berkeleyju, lahko sistemi »razumejo« samo specifične situacije, s katerimi so se srečali v preteklosti, in ne morejo posplošiti vsega na način, kot ga lahko človek. "To še enkrat kaže, da smo bili prenagljeni pri pripisovanju nadčloveške inteligence strojem," je dejal Russell.
Verjetno se taktike, ki jih uporablja Pelrin, redko uporabljajo, kar pomeni, da sistemi AI niso bili usposobljeni za dovolj podobnih iger, da bi "razumeli" njihove ranljivosti.
Zanimivo tudi: