AlphaGo: возможности и ограничения искусственного интеллекта | Harvard Business Review Russia
Управление инновациями

AlphaGo: возможности и ограничения искусственного интеллекта

Дай Жунь Чан
AlphaGo: возможности и ограничения искусственного интеллекта

Убедительная победа созданной Google программы AlphaGo над гроссмейстером Ли Седолем (4:1) на первый взгляд означает, что искусственный интеллект преодолел очередную веху в состязании против человека. Того гляди, машины вытеснят людей, даже менеджеров. Однако победа AlphaGo при всей ее убедительности показала также серьезный изъян искусственного интеллекта: машины все еще не блещут интуицией.

Google приобрел компанию DeepMind, создателя AlphaGo, в 2014 году за 500 миллионов долларов в рамках формировавшегося конгломерата похожих стартапов и предприятий в сфере разработки искусственного интеллекта. Алгоритм обучения позволяет AlphaGo строить и «стратегическую сеть», и «ценностную сеть», запоминать не только миллионы прежних матчей, сыгранных между людьми, но и те, которые система играла против других версий той же AlphaGo. Обозначения двух сетей, которые должны при этом соединиться, звучат по-менеджерски: программа нацелена на повышение эффективности, а не просто наращивание вычислительных способностей. «Стратегия» помогает сузить выбор ходов, которые с наибольшей вероятностью приведут к выигрышу, а «ценность» позволяет взвесить шансы и определить в данной позиции победителя, не доигрывая партию до конца. При четко прописанных правилах игры такое сокращение области поиска выглядит весьма полезным.

Полная версия статьи доступна подписчикам
Вы уже подписаны?
Тогда авторизуйтесь
советуем прочитать
Ферран Адриа
Элисон Биард,  Силвер Сара