Cỗ máy "quái vật" này đã hạ gục được trí tuệ con người

Tại phòng thí nghiệm Deep Mind của Google ở London (Anh), chương trình trí tuệ nhân tạo AlphaGo đã "hạ gục" Fan Hui, nhà vô địch cờ vây châu Âu, năm ván liên tiếp.

Trước đó, AlphaGo đã thắng 494 trận trên tổng số 495 trước các phần mềm chơi cờ khác.

Sắp tới, các nhà nghiên cứu hy vọng sẽ đè bẹp Lee Se dol, vô địch cờ vây thế giới. Trong trận đấu này tại Seoul (Hàn Quốc), người thắng cuộc sẽ giành một triệu đô la tiền thưởng.

Chiến thắng hiện nay không chỉ thể hiện sức mạnh của máy móc mà còn chứng minh tính ưu việt của thuật toán xử lý mới.

Những nghiên cứu về mạng noron đã có nhiều thành công, và trong tương lai chúng có thể được áp dụng cho thị trường chứng khoán, mô hình hóa khí hậu hoặc chẩn đoán y khoa.

Đầu tiên, AlphaGo được lập trình viên cung cấp cơ sở dữ liện về trò chơi. Trên cơ sở này, nó đã có thể chiến thắng 57%, cao hơn nhiều những chương trình khác với tỉ lệ 44%.

Bước tiếp theo, chương trình tự nghiên cứu các nước đi khi AlphaGo chơi cờ với chính nó. Từng bước một, chương trình trí tuệ này sẽ tìm ra quy luật nhằm đi đến chiến thắng.

Các nhà nghiên cứu tại Deep Mind gọi chương trình là thuật toán học liên lục. Các nhà nghiên cứu không chỉ ngạc nhiên về chiến thắng này mà còn về thuật toán chương trình.

Năm 1997, vô địch cờ vua Garry Kasparov thất bại trước IBM Deep Blue là một điểm nhấn của trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, IBM Deep Blue tiêu tốn hàng triệu đo la nghiên cứu và là cỗ máy đồ sộ to bằng cả căn phòng.

Ngày nay, với thuật toán mới có giá chỉ 100 đô la Mỹ, bạn có thể biến máy tính của mình thành cao thủ chơi cờ.

Thuật toán trong Alpha Go có 12 lớp, mỗi điểm thần kinh nhân tạo gọi là noron kết nối với điểm bên cạnh và lớp gần nó.

Khi thông tin chạy qua các điểm này, kết nối giữa chúng mạnh lên và làm thay đổi cấu trúc của mạng.

Để huấn luyện chương trình, chúng sẽ được cung cấp dữ liệu đầu vào và tín hiệu đầu ra sẽ được kiểm chứng.

Những bước đi đúng sẽ được ghi nhận, từng bước chương trình sẽ học cách cho ra ngày càng nhiều tính toán đúng.

David Silver tại Deep Mind cho rằng với những yếu tố ngẫu nhiên trong quá trình tìm kiếm xử lý, khả năng chương trình mắc sai lầm là vẫn có.

Tiến bộ theo thời gian, chúng ta giảm khả năng mắc lỗi tuy nhiên chúng vẫn xảy ra, đó là điều tất yếu của trò chơi.

Những người hoài nghi cho rằng, IBM Deep Blue không làm được gì khác ngoài việc chơi cờ. Kết quả tương tự có thể lặp lại cho AlphaGo đó là không có ứng dụng thực tế.

Tuy nhiên, những người tạo ra AlphaGo là bước đột phá khác biệt, ứng dụng thực tế đến sớm hơn là điều chắc chắn.

Tất cả đang mong chờ vào trận đấu với nhà vô địch thế giới vào tháng ba sắp tới.