ກອງປະຊຸມ DEFCON 25. Garry Kasparov. "ຮົບສຸດທ້າຍຂອງສະຫມອງ". ພາກທີ 1

ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ເປັນ​ກຽດ​ທີ່​ຈະ​ຢູ່​ທີ່​ນີ້, ແຕ່​ກະ​ລຸ​ນາ​ບໍ່ hack ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ. ຄອມພິວເຕີກຽດຊັງຂ້ອຍແລ້ວ, ດັ່ງນັ້ນຂ້ອຍຈໍາເປັນຕ້ອງສ້າງເພື່ອນກັບຄົນຢູ່ໃນຫ້ອງນີ້ໃຫ້ຫຼາຍເທົ່າທີ່ເປັນໄປໄດ້. ຂ້າພະເຈົ້າຢາກຈະນໍາເອົາເລື່ອງເລັກໆນ້ອຍໆຈາກຊີວະປະຫວັດຂອງຂ້ອຍທີ່ຫນ້າສົນໃຈສໍາລັບຜູ້ຊົມອາເມລິກາ. ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ໄດ້​ເກີດ​ແລະ​ເຕີບ​ໂຕ​ຢູ່​ໃນ​ພາກ​ໃຕ້​ເລິກ​ຂອງ​ປະ​ເທດ, ສິດ​ຕໍ່​ໄປ​ກັບ Georgia. ນີ້ແມ່ນຄວາມຈິງແທ້ໆ. ລໍຖ້າວິນາທີ, ຂ້ອຍບອກເຈົ້າວ່າຄອມພິວເຕີຊັງຂ້ອຍ!

ແຜ່ນສະໄລ້ຫນຶ່ງໄດ້ສູນເສຍໄປ, ແຕ່ນີ້ແມ່ນແທ້ໆພາກໃຕ້ຂອງສະຫະພາບໂຊວຽດ, ບ່ອນທີ່ຂ້ອຍເກີດຢູ່ໃນສາທາລະນະລັດທີ່ຕັ້ງຢູ່ຕິດກັບສາທາລະນະລັດຈໍເຈຍ (ຫມາຍເຫດຂອງຜູ້ແປພາສາ: ຊື່ຂອງລັດຈໍເຈຍແລະສາທາລະນະລັດຈໍເຈຍ. ສຽງດຽວກັນໃນພາສາອັງກິດ).

ເວົ້າກ່ຽວກັບບ້ານເກີດເມືອງນອນຂອງຂ້ອຍ, ສິ່ງທີ່ຕະຫລົກແມ່ນວ່າປື້ມສຸດທ້າຍຂອງຂ້ອຍ, Deep Thinking, ໄດ້ຖືກຂຽນກ່ຽວກັບປັນຍາປະດິດ, ກ່ຽວກັບປະສົບການຂອງຂ້ອຍເອງຕໍ່ສູ້ກັບຄອມພິວເຕີ, ແລະປື້ມທີ່ຂຽນສອງປີກ່ອນຫນ້ານັ້ນມີຊື່ວ່າ Winter is Coming. ມັນບໍ່ແມ່ນບົດສະຫຼຸບຂອງ Game of Thrones, ມັນແມ່ນກ່ຽວກັບ Vladimir Putin ແລະການຕໍ່ສູ້ເພື່ອໂລກເສລີ, ແຕ່ເມື່ອຂ້ອຍໄປທັດສະນະຫນັງສື, ທຸກຄົນຢາກຖາມຂ້ອຍກ່ຽວກັບຫມາກຮຸກແລະຄອມພິວເຕີ້ IBM Deep Blue. ດຽວນີ້, ເມື່ອຂ້ອຍສະ ເໜີ ປື້ມ "ການຄິດເລິກເຊິ່ງ", ທຸກໆຄົນຢາກຖາມຂ້ອຍກ່ຽວກັບ Putin. ແຕ່ຂ້ອຍພະຍາຍາມຢູ່ໃນຫົວຂໍ້, ແລະຂ້ອຍແນ່ໃຈວ່າຈະມີຄໍາຖາມຈໍານວນຫນ້ອຍຫນຶ່ງຫຼັງຈາກການນໍາສະເຫນີນີ້ທີ່ຂ້ອຍຍິນດີທີ່ຈະຕອບ. ຂ້າພະເຈົ້າບໍ່ແມ່ນນັກການເມືອງ, ສະນັ້ນຂ້າພະເຈົ້າບໍ່ອາຍທີ່ຈະຕອບຄໍາຖາມ.

ມັນອາດຈະເບິ່ງຄືວ່າເປັນເລື່ອງແປກທີ່ເກມຫມາກຮຸກ, ເຊິ່ງມີຕົ້ນກໍາເນີດຫຼາຍພັນປີກ່ອນ, ພຣະເຈົ້າຮູ້ວ່າເວລາໃດ, ເປັນການປຽບທຽບທີ່ສົມບູນແບບສໍາລັບປັນຍາປະດິດ, ເພາະວ່າເມື່ອພວກເຮົາເວົ້າກ່ຽວກັບ AI, ພວກເຮົາຕ້ອງຈື່ໄວ້ວ່າຕົວອັກສອນທີ່ຂ້ອຍຫມາຍເຖິງປັນຍາ, ແລະມີ. ບໍ່ມີຫຍັງທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າມັນດີກ່ວາ chess.

ຫຼາຍຄົນເຊື່ອວ່າໝາກຮຸກແມ່ນບໍ່ມີຫຍັງນອກເໜືອໄປຈາກກິດຈະກຳທີ່ຄົນມັກຫຼິ້ນໃນຄາເຟ່. ຖ້າທ່ານເບິ່ງການສ້າງສັນຂອງ Hollywood, ທຸກຄົນຫຼິ້ນ chess - ມະນຸດຕ່າງດາວ, X-men, Wizard, vampires. ຮູບເງົາທີ່ຂ້ອຍມັກ, "Casablanca" ກັບ Humphrey Bogart, ແມ່ນກ່ຽວກັບຫມາກຮຸກ, ແລະເມື່ອຂ້ອຍເບິ່ງຮູບເງົານີ້, ຂ້ອຍສະເຫມີຢາກຢືນຢູ່ໃນຕໍາແຫນ່ງເພື່ອເບິ່ງພາຍໃນຫນ້າຈໍແລະເບິ່ງກະດານຂອງ Bogart. ລາວມີບົດບາດໃນການປ້ອງກັນຂອງຝຣັ່ງ, ເຊິ່ງໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມຫຼາຍໃນຕົ້ນ 40s. ຂ້າພະເຈົ້າຄິດວ່າ Bogart ເປັນນັກຫຼິ້ນໝາກຮຸກທີ່ເໝາະສົມ.

ຂ້າພະເຈົ້າຢາກກ່າວເຖິງວ່າ Alfred Binet, ຫນຶ່ງໃນຜູ້ຮ່ວມສ້າງການທົດສອບ IQ ໃນທ້າຍສະຕະວັດທີ 19, ໄດ້ຊົມເຊີຍຄວາມສະຫລາດຂອງຜູ້ຫຼິ້ນຫມາກຮຸກແລະສຶກສາມັນເປັນເວລາຫຼາຍປີ. ດັ່ງນັ້ນ, ມັນບໍ່ແປກໃຈທີ່ເກມຂອງ chess ໄດ້ດຶງດູດຜູ້ທີ່ຕ້ອງການສ້າງເຄື່ອງຈັກ smart. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ມັນມັກຈະເກີດຂື້ນວ່າເຄື່ອງຈັກອັດສະລິຍະເຊັ່ນ "Turk" ຂອງ von Kempelen ແມ່ນພຽງແຕ່ການຫລອກລວງຂະຫນາດໃຫຍ່. ແຕ່ໃນຕອນທ້າຍຂອງສະຕະວັດທີ 18, ເຄື່ອງຫມາກຮຸກນີ້ແມ່ນມະຫັດສະຈັນທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່, ມັນໄດ້ໄປຢ້ຽມຢາມເອີຣົບແລະອາເມລິກາແລະຕໍ່ສູ້ກັບຜູ້ຫຼິ້ນທີ່ເຂັ້ມແຂງແລະອ່ອນແອເຊັ່ນ Franklin ແລະ Napoleon, ແຕ່ແນ່ນອນວ່າມັນເປັນການຫຼອກລວງ. "Turk" ບໍ່ແມ່ນເຄື່ອງຈັກທີ່ແທ້ຈິງ, ມັນແມ່ນລະບົບກົນຈັກຕົ້ນສະບັບຂອງກະດານເລື່ອນແລະກະຈົກ, ພາຍໃນທີ່ຜູ້ນທີ່ເຂັ້ມແຂງກໍາລັງເຊື່ອງ - ຜູ້ຊາຍ.

ສິ່ງທີ່ຫນ້າສົນໃຈແມ່ນວ່າຫນຶ່ງຮ້ອຍຫຼືສອງຮ້ອຍປີຕໍ່ມາ, ໃນໄລຍະຊາວປີທີ່ຜ່ານມາ, ສະຖານະການກົງກັນຂ້າມໄດ້ຖືກສັງເກດເຫັນ - ພວກເຮົາເຫັນໃນການແຂ່ງຂັນທີ່ຜູ້ນຂອງມະນຸດພະຍາຍາມເຊື່ອງອຸປະກອນຄອມພິວເຕີຢູ່ໃນຖົງຂອງພວກເຂົາ. ດັ່ງນັ້ນຕອນນີ້ພວກເຮົາຕ້ອງຊອກຫາຄອມພິວເຕີທີ່ເຊື່ອງໄວ້ຢູ່ໃນຮ່າງກາຍຂອງມະນຸດ.

ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ເລື່ອງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບອຸປະກອນກົນຈັກແມ່ນຂ້ອນຂ້າງບໍ່ຮູ້. ອຸປະກອນກົນຈັກທໍາອິດສໍາລັບການຫຼິ້ນຫມາກຮຸກປາກົດຢູ່ໃນ 1912, ມັນຫຼິ້ນໂດຍໃຊ້ຫນຶ່ງສ່ວນກົນຈັກ, ສາມາດປ່ຽນ checkmate ກາຍເປັນ rook, ແຕ່ມັນບໍ່ສາມາດເອີ້ນວ່າຕົ້ນແບບຂອງຄອມພິວເຕີທໍາອິດ.

ຫນ້າສົນໃຈ, ຜູ້ບຸກເບີກການອອກແບບຄອມພິວເຕີເຊັ່ນ Alan Turing ແລະ Claude Shannon ມີຄວາມສົນໃຈໃນຫມາກຮຸກ. ເຂົາເຈົ້າເຊື່ອວ່າການຫຼິ້ນໝາກຮຸກສາມາດເປີດເຜີຍຄວາມລັບຂອງປັນຍາປະດິດໄດ້. ແລະຖ້າມື້ຫນຶ່ງຄອມພິວເຕີຕີຜູ້ນຫມາກຮຸກທໍາມະດາຫຼືແຊ້ມຫມາກຮຸກໂລກ, ນີ້ຈະເປັນການສະແດງອອກຂອງວິວັດທະນາຂອງ AI.

ຖ້າທ່ານຈື່, Alan Turing ໄດ້ສ້າງໂຄງການຄອມພິວເຕີທໍາອິດສໍາລັບການຫຼິ້ນຫມາກຮຸກໃນປີ 1952, ແລະນີ້ແມ່ນຜົນສໍາເລັດອັນຍິ່ງໃຫຍ່, ແຕ່ສິ່ງທີ່ສໍາຄັນກວ່ານັ້ນແມ່ນຄວາມຈິງທີ່ວ່າບໍ່ມີຄອມພິວເຕີໃນເວລານັ້ນ. ມັນເປັນພຽງແຕ່ສູດການຄິດໄລ່ທີ່ລາວໃຊ້ໃນການຫຼິ້ນຫມາກຮຸກ, ແລະມັນປະຕິບັດຄືກັບໂຮງງານຜະລິດຄອມພິວເຕີຂອງມະນຸດ. ມັນເປັນສິ່ງ ສຳ ຄັນທີ່ຈະຕ້ອງຈື່ໄວ້ວ່າບັນພະບຸລຸດຜູ້ກໍ່ຕັ້ງຂອງຄອມພິວເຕີ ກຳ ນົດເສັ້ນທາງທີ່ AI ຈະພັດທະນາ, ປະຕິບັດຕາມຂະບວນການຂອງຄວາມຄິດຂອງມະນຸດ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມແມ່ນສິ່ງທີ່ພວກເຮົາເອີ້ນວ່າການໂຈມຕີໂດຍບັງເອີນ, ຫຼືການຄົ້ນຫາຢ່າງໄວວາຂອງການເຄື່ອນໄຫວທີ່ເປັນໄປໄດ້.

ຂ້າພະເຈົ້າບໍ່ໄດ້ຍິນຫຍັງກ່ຽວກັບການແຂ່ງຂັນກັບຄອມພິວເຕີໃນປີ 1985, ແຕ່ໃນຮູບນີ້ທ່ານສາມາດເບິ່ງ 32 ກະດານ, ແລະເຖິງແມ່ນວ່າຂ້າພະເຈົ້າມັກຫຼີ້ນກັບຄົນ, ມັນເປັນເກມທີ່ແທ້ຈິງກັບຄອມພິວເຕີ. ໃນ​ເວ​ລາ​ນັ້ນ​ມີ 4 ຜູ້​ຜະ​ລິດ​ຄອມ​ພິວ​ເຕີ​ຫມາກ​ຮຸກ​ຊັ້ນ​ນໍາ​, ທີ່​ພຽງ​ແຕ່​ນໍາ​ສະ​ເຫນີ​ໃຫ້​ໂລກ​. ບາງທີບາງທີເຈົ້າຍັງມີຄອມພິວເຕີແບບນັ້ນຢູ່; ຜູ້​ຜະ​ລິດ​ແຕ່​ລະ​ຄົນ​ມີ 8 ໂມ​ດູນ​ຄອມ​ພິວ​ເຕີ​, ສະ​ນັ້ນ​ໃນ​ຄວາມ​ເປັນ​ຈິງ​ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ໄດ້​ຫຼິ້ນ​ກັບ 32 opponents ແລະ​ຊະ​ນະ​ເກມ​ທັງ​ຫມົດ​.

ສິ່ງທີ່ ສຳ ຄັນທີ່ສຸດແມ່ນວ່ານີ້ບໍ່ແມ່ນຄວາມແປກໃຈ, ແຕ່ເປັນຜົນ ທຳ ມະຊາດ, ແລະທຸກໆຄັ້ງທີ່ຂ້ອຍເບິ່ງຮູບແຫ່ງໄຊຊະນະຂອງຂ້ອຍ, ຂ້ອຍຈື່ເວລານີ້ເປັນຍຸກທອງຂອງເຄື່ອງຫຼີ້ນ ໝາກ ຮຸກ, ເມື່ອພວກເຂົາອ່ອນແອແລະຜົມຂອງຂ້ອຍ ໜາ. .

ສະນັ້ນມັນແມ່ນເດືອນມິຖຸນາ 1985, ແລະ 12 ປີຕໍ່ມາຂ້ອຍໄດ້ຫຼີ້ນກັບຄອມພິວເຕີເຄື່ອງດຽວ. ມີການແຂ່ງຂັນຄືນໃຫມ່ໃນປີ 1997 ເພາະວ່າຂ້ອຍຊະນະການແຂ່ງຂັນຄັ້ງທໍາອິດ, ເຊິ່ງໄດ້ຈັດຂຶ້ນໃນປີ 1996 ໃນ Philadelphia. ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ສູນເສຍການແຂ່ງຂັນຄືນນີ້, ແຕ່ເພື່ອຄວາມຍຸຕິທໍາ, ຈຸດປ່ຽນຂອງຫມາກຮຸກຄອມພິວເຕີເກີດຂຶ້ນບໍ່ແມ່ນໃນປີ 1997, ແຕ່ໃນປີ 1996, ເມື່ອຂ້ອຍຊະນະການແຂ່ງຂັນ, ແຕ່ສູນເສຍເກມທໍາອິດ. ຫຼັງ​ຈາກ​ນັ້ນ​, ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ໄດ້​ຊະ​ນະ 3 ເກມ​, ແລະ​ຄະ​ແນນ​ໄດ້​ກາຍ​ເປັນ 4:2 ໃນ​ຄວາມ​ໂປດ​ປານ​ຂອງ​ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​.

ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ຄວາມຈິງທີ່ສໍາຄັນຢູ່ທີ່ນີ້ແມ່ນວ່າຄອມພິວເຕີໃນເວລານັ້ນສາມາດກາຍເປັນແຊ້ມຫມາກຮຸກໂລກຖ້າມັນຫຼີ້ນໃນການແຂ່ງຂັນຫມາກຮຸກປົກກະຕິ. ຂ້າພະເຈົ້າບໍ່ໄດ້ຄາດຫວັງຈາກ IBM ວ່າພວກເຂົາຈະສາມາດເຮັດວຽກດ້ານວິຊາການທີ່ຮ້າຍແຮງດັ່ງກ່າວເພື່ອສ້າງຄວາມເຂັ້ມແຂງຄອມພິວເຕີຂອງພວກເຂົາໃນປີຫນຶ່ງ. ແຕ່ຄວາມຜິດພາດທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດຂອງຂ້ອຍ, ຍົກເວັ້ນລາຄາຮຸ້ນ IBM ທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ເຊິ່ງໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນຈາກສອງສາມຈຸດເປັນຕື້ໂດລາສອງອາທິດຫຼັງຈາກການແຂ່ງຂັນ, ແມ່ນການບໍ່ສາມາດອ່ານການພິມໄດ້ດີ. ເນື່ອງຈາກວ່າຫນຶ່ງໃນບັນຫາທີ່ຂ້ອຍມີໃນປີ 2 ກັບຄອມພິວເຕີ Deep Blue ແມ່ນວ່າມັນເປັນກ່ອງສີດໍາສໍາລັບຂ້ອຍ. ຂ້ອຍບໍ່ຮູ້ຫຍັງກ່ຽວກັບ opponent ຂອງຂ້ອຍ, ລາວຄິດແນວໃດ, ລາວໃຊ້ກົນລະຍຸດໃດ. ປົກກະຕິແລ້ວ, ໃນເວລາທີ່ທ່ານກະກຽມສໍາລັບເກມ, ທ່ານສຶກສາ opponent ຂອງທ່ານ, ບໍ່ວ່າຈະເປັນການແຂ່ງຂັນຫມາກຮຸກຫຼືການແຂ່ງຂັນບານເຕະ, ແລະໂດຍການສັງເກດເບິ່ງວິທີການຫຼິ້ນ, ທ່ານສຶກສາຍຸດທະສາດຂອງລາວ. ແຕ່ບໍ່ມີຂໍ້ມູນໃດໆກ່ຽວກັບ "ຮູບແບບການຫຼີ້ນ" ຂອງ Deep Blue.

ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ພະຍາຍາມສະຫລາດແລະກ່າວວ່າສໍາລັບການແຂ່ງຂັນຕໍ່ໄປຂ້າພະເຈົ້າຄວນຈະມີການເຂົ້າເຖິງເກມທີ່ຫຼິ້ນໂດຍ Deep Blue. ເຂົາເຈົ້າຕອບວ່າ: “ແນ່ນອນ!”, ແຕ່ເພີ່ມເປັນພິມນ້ອຍ:

"...ພຽງແຕ່ໃນລະຫວ່າງການແຂ່ງຂັນຢ່າງເປັນທາງການ."

ແລະນີ້ເຖິງວ່າຈະມີຄວາມຈິງທີ່ວ່າ Deep Blue ບໍ່ໄດ້ຫຼິ້ນເກມດຽວຢູ່ນອກຝາຫ້ອງທົດລອງ. ດັ່ງນັ້ນໃນປີ 1997 ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ຫລິ້ນກັບກ່ອງດໍາ, ແລະທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງໄດ້ຫັນອອກກົງກັນຂ້າມກັບສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນໃນປີ 1996 - ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ຊະນະເກມທໍາອິດ, ແຕ່ສູນເສຍການແຂ່ງຂັນ.

ໂດຍວິທີທາງການ, ແຮກເກີເຈົ້າຢູ່ໃສເມື່ອ 20 ປີທີ່ຜ່ານມາເມື່ອຂ້ອຍຕ້ອງການພວກມັນຫຼາຍ? ແທ້ຈິງແລ້ວ, ເມື່ອຂ້ອຍແລ່ນແນມເບິ່ງແຖວຂອງປະຈຸບັນ, ຂ້ອຍເຂົ້າໃຈວ່າເຈົ້າຫຼາຍຄົນອາດຈະບໍ່ເກີດເທື່ອ.

ຄວາມຜິດພາດທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດຂອງຂ້ອຍແມ່ນການປະຕິບັດການແຂ່ງຂັນ Deep Blue ເປັນການທົດລອງທາງວິທະຍາສາດແລະສັງຄົມທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່. ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ຄິດ​ວ່າ​ລາວ​ຈະ​ເປັນ​ທີ່​ຍິ່ງ​ໃຫຍ່​ເພາະ​ວ່າ​ໃນ​ຕົວ​ຈິງ​ແລ້ວ​ເຂົາ​ຈະ​ຊອກ​ຫາ​ພື້ນ​ທີ່​ທີ່ intuition ຂອງ​ມະ​ນຸດ​ສາ​ມາດ​ປຽບ​ທຽບ​ກັບ "brute force" ຂອງ​ການ​ຄິດ​ໄລ່​ຄອມ​ພິວ​ເຕີ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, Deep Blue, ທີ່ມີຄວາມໄວຄອມພິວເຕີ້ທີ່ຫນ້າອັດສະຈັນປະມານ 2 ລ້ານຕໍາແຫນ່ງຫມາກຮຸກຕໍ່ວິນາທີ, ເຊິ່ງບໍ່ແມ່ນສິ່ງທີ່ບໍ່ດີສໍາລັບປີ 1997, ແມ່ນຫຍັງນອກເຫນືອຈາກປັນຍາປະດິດ. ການປະຕິບັດຂອງພຣະອົງບໍ່ໄດ້ປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນການປົດລັອກຄວາມລຶກລັບຂອງປັນຍາຂອງມະນຸດ.

ມັນບໍ່ມີຄວາມສະຫຼາດກວ່າໂມງປຸກທຳມະດາ, ແຕ່ຂ້ອຍບໍ່ຮູ້ສຶກດີກ່ວາທີ່ຈະສູນເສຍໂມງປຸກ 10 ລ້ານໂດລາ.

ຂ້າພະເຈົ້າຈື່ຈໍາກອງປະຊຸມຂ່າວໃນລະຫວ່າງພິທີເປີດການແຂ່ງຂັນໃນເວລາທີ່ຜູ້ຊາຍທີ່ນໍາພາໂຄງການ IBM ກ່າວວ່ານີ້ຈະຫມາຍເຖິງການສິ້ນສຸດຂອງການທົດລອງວິທະຍາສາດແລະໄຊຊະນະຂອງວິທະຍາສາດ. ນັບຕັ້ງແຕ່ພວກເຮົາຊະນະຫນຶ່ງແລະສູນເສຍຫນຶ່ງ, ຂ້ອຍຢາກຫລິ້ນເກມທີສາມເພື່ອຊອກຫາຜູ້ທີ່ເຂັ້ມແຂງກວ່າ, ແຕ່ພວກເຂົາໄດ້ມ້າງຄອມພິວເຕີ, ເບິ່ງຄືວ່າຈະເອົາພະຍານທີ່ບໍ່ລໍາອຽງດຽວ. ຂ້ອຍພະຍາຍາມຊອກຫາສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນກັບ Deep Blue, ແຕ່ຂ້ອຍບໍ່ສາມາດຊອກຫາໄດ້. ຕໍ່ມາຂ້ອຍໄດ້ຮຽນຮູ້ວ່າລາວໄດ້ປະກອບອາຊີບໃໝ່ ແລະຕອນນີ້ກຳລັງເຮັດຊູຊິຢູ່ໃນສະໜາມບິນ Kennedy ແຫ່ງໜຶ່ງ.

ຂ້ອຍຮັກຊູຊິ, ແຕ່ຂ້ອຍບໍ່ຕ້ອງການຄອມພິວເຕີຢູ່ທີ່ນັ້ນ. ດັ່ງນັ້ນ, ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ເລື່ອງຂອງຂ້ອຍກັບ chess ຄອມພິວເຕີສິ້ນສຸດລົງຢ່າງໄວວາ. ແຕ່ພວກທ່ານທີ່ຍັງຫຼິ້ນໝາກຮຸກ ຫຼືເກມອື່ນໆຮູ້ວ່າພວກເຮົາມີຄວາມສ່ຽງພຽງໃດເມື່ອປຽບທຽບກັບຄອມພິວເຕີ ເພາະວ່າພວກເຮົາບໍ່ມີຄວາມໝັ້ນຄົງ, ບໍ່ລຳອຽງ ແລະເຮັດຜິດ. ເຖິງແມ່ນວ່າຜູ້ຫຼິ້ນລະດັບສູງສຸດກໍ່ເຮັດຜິດພາດ, ຕົວຢ່າງເຊັ່ນໃນລະຫວ່າງການແຂ່ງຂັນແຊ້ມທີ່ມີການເຄື່ອນໄຫວ 50 ຫຼື 45, ຢ່າງຫນ້ອຍຫນຶ່ງຄວາມຜິດພາດຂະຫນາດນ້ອຍແມ່ນຫລີກລ້ຽງບໍ່ໄດ້. ຖ້າມີຄົນຫຼິ້ນແທ້ກໍບໍ່ສຳຄັນຫຼາຍ, ແຕ່ຖ້າເຈົ້າເຮັດຜິດເມື່ອຫຼິ້ນກັບເຄື່ອງຈັກແລ້ວ ເຈົ້າອາດບໍ່ແພ້, ແຕ່ເຈົ້າກໍບໍ່ຊະນະຄືກັນ, ເພາະເຄື່ອງຈະສາມາດຫຼົບຫຼີກໄດ້.

ໃນບາງຈຸດຂ້າພະເຈົ້າຮັບຮູ້ວ່າມັນເປັນພຽງແຕ່ເວລາ, ເພາະວ່າພວກເຮົາບໍ່ສາມາດບັນລຸລະດັບຄວາມລະມັດລະວັງແລະຄວາມແມ່ນຍໍາດຽວກັນທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອທໍາລາຍຄອມພິວເຕີ້, ເພາະວ່າເຄື່ອງຈັກມີຄວາມຫມັ້ນຄົງຜິດປົກກະຕິໃນການກະທໍາຂອງມັນ. ຫລາຍປີຕໍ່ມາ, ພວກເຮົາເຫັນເຄື່ອງຈັກຊະນະການແຂ່ງຂັນຕະຫຼອດເວລາ. ຂ້າພະເຈົ້າເຮັດຊ້ໍາອີກຄັ້ງ - ທັງຫມົດນີ້ໃຊ້ກັບເກມຫມາກຮຸກເທົ່ານັ້ນ, ເຊິ່ງມີຄວາມສ່ຽງຫຼາຍກັບວິທີການຫຼີ້ນແບບ brute-force, ເມື່ອຄອມພິວເຕີທີ່ມີຄວາມໄວສູງຜ່ານຫຼາຍທາງເລືອກສໍາລັບການເຄື່ອນໄຫວແລະເລືອກທີ່ດີທີ່ສຸດ. ມັນ​ບໍ່​ແມ່ນ​ປັນຍາ​ປະດິດ, ສະນັ້ນ ຄົນ​ເຮົາ​ຈຶ່ງ​ເຮັດ​ຜິດ​ເມື່ອ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ເວົ້າ​ວ່າ​ຄົນ​ຫຼິ້ນ​ໝາກຮຸກ​ຂອງ​ມະນຸດ​ຖືກ​ປັນຍາ​ປະດິດ.

ຕໍ່​ມາ​ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ໄດ້​ແຂ່ງ​ຂັນ​ຫຼາຍ​ຕໍ່​ກັບ​ຄອມ​ພິວ​ເຕີ. ເມື່ອຂ້ອຍວິເຄາະເກມເຫຼົ່ານີ້ໂດຍໃຊ້ເຄື່ອງຈັກຫມາກຮຸກທີ່ທັນສະໄຫມແລະມັນກໍ່ເປັນປະສົບການທີ່ເຈັບປວດ. ມັນເປັນການເດີນທາງກັບຄືນໄປບ່ອນໃນເວລາແລະຂ້າພະເຈົ້າຖືກບັງຄັບໃຫ້ຍອມຮັບວ່າຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ປະຕິບັດບໍ່ດີປານໃດໃນການແຂ່ງຂັນເຫຼົ່ານັ້ນເພາະວ່າຂ້າພະເຈົ້າພຽງແຕ່ຕໍານິຕິຕຽນຕົນເອງ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ໃນເວລານັ້ນຄອມພິວເຕີ "ຜີປີສາດ" ບໍ່ແຂງແຮງ, ທ່ານອາດຈະບໍ່ເຊື່ອ, ແຕ່ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ chess ຟຣີໃນອຸປະກອນມືຖືຂອງທ່ານມີຄວາມເຂັ້ມແຂງຫຼາຍກ່ວາ Deep Blue ໃນມື້ນີ້. ແນ່ນອນ, ຖ້າທ່ານມີເຄື່ອງຈັກຫມາກຮຸກເຊັ່ນ asmFish ຫຼື Comodo ແລະຄອມພິວເຕີໂນດບຸກລຸ້ນລ້າສຸດ, ລະບົບນີ້ຈະມີອໍານາດຫຼາຍກວ່າເກົ່າ.
ໃນເວລາທີ່ຂ້າພະເຈົ້າຫຼິ້ນກັບ Deep Blue, ຂ້າພະເຈົ້າຄິດວ່າມັນແມ່ນເກມ 5, ຄອມພິວເຕີໄດ້ກວດສອບຕະຫຼອດໄປໃນ endgame, ແລະທຸກຄົນເລີ່ມເວົ້າວ່ານີ້ແມ່ນໄຊຊະນະທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ແລະຄອມພິວເຕີໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄຸນນະພາບການຫຼິ້ນເປັນປະກົດການ. ແຕ່ມື້ນີ້, ດ້ວຍຄອມພິວເຕີທີ່ທັນສະໄຫມ, ມັນເບິ່ງຄືວ່າເປັນເລື່ອງຕະຫລົກ. ການ​ແຂ່ງ​ຂັນ​ທັງ​ໝົດ​ຂອງ​ພວກ​ເຮົາ​ສາ​ມາດ​ຫຼິ້ນ​ໄດ້​ໃນ 30 ວິ​ນາ​ທີ, ສູງ​ສຸດ​ເປັນ​ນາ​ທີ​ຂຶ້ນ​ກັບ​ການ​ປະ​ຕິ​ບັດ​ຂອງ​ແລັບ​ທັອບ​ຂອງ​ທ່ານ. ໃນຕອນເລີ່ມຕົ້ນຂ້ອຍເຮັດຜິດພາດ, ຫຼັງຈາກນັ້ນຂ້ອຍພະຍາຍາມຊ່ວຍປະຢັດເກມ, Deep Blue ເຮັດຫຼາຍການເຄື່ອນໄຫວ counter ແລະຊະນະ. ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນກົດລະບຽບຂອງເກມ, ແລະບໍ່ມີຫຍັງຜິດພາດກັບວ່າ.

ໃນປີ 2003 ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ຫຼິ້ນອີກ 2 ນັດກັບຄອມພິວເຕີ X3D Frintz, ພວກເຂົາທັງສອງຈົບລົງດ້ວຍການສະເໝີກັນ. ຜູ້ຈັດຕັ້ງເຮັດໃຫ້ຂ້ອຍໃສ່ແວ່ນຕາ 3-D ເພາະວ່າຄອມພິວເຕີມີການໂຕ້ຕອບ 3 ມິຕິ.

ແຕ່ໃນກໍລະນີໃດກໍ່ຕາມ, ເລື່ອງໄດ້ສິ້ນສຸດລົງແລະຂ້າພະເຈົ້າຄິດກ່ຽວກັບອະນາຄົດ. ເບິ່ງຮູບນີ້, ເຊິ່ງຖ່າຍໃນຕົ້ນສະຕະວັດນີ້.

ຖ້າທ່ານເບິ່ງເດັກນ້ອຍເຫຼົ່ານີ້, ທ່ານສາມາດເຫັນໄດ້ວ່າພວກເຂົາຫຼີ້ນຢູ່ໃນຄອມພິວເຕີທີ່ຫາຍາກ. ມື້ນີ້ລູກຂອງຂ້ອຍຈະບໍ່ເຂົ້າໃຈວ່າມັນແມ່ນຫຍັງ. ບາງແປ້ນພິມທີ່ຊັບຊ້ອນຖືກສະແດງຢູ່ບ່ອນນີ້, ແຕ່ດຽວນີ້ພວກມັນພຽງແຕ່ເລື່ອນນິ້ວໄປທົ່ວໜ້າຈໍສຳຜັດເທົ່ານັ້ນ.

ສິ່ງທີ່ສໍາຄັນແມ່ນເຄື່ອງຈັກທີ່ສະຫລາດກວ່າເຮັດໃຫ້ວຽກງານຂອງພວກເຮົາງ່າຍຂຶ້ນຫຼາຍ. ຂ້ອຍອາດຈະເວົ້າຜິດເພາະເຈົ້າຮູ້ເລື່ອງນີ້ດີກວ່າຄົນອື່ນ. ດັ່ງນັ້ນ, ດ້ວຍການຊ່ວຍເຫຼືອຂອງ Peppa Pig ແລະຄວາມທ້າທາຍທາງດ້ານເຕັກນິກ, ເສັ້ນທາງໄດ້ຖືກເກັບກູ້ສໍາລັບຄວາມຄິດສ້າງສັນທີ່ແທ້ຈິງ.

ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ຄິດກ່ຽວກັບວິທີທີ່ທ່ານສາມາດສົມທົບພະລັງງານຂອງຄອມພິວເຕີແລະບຸກຄົນ? ພວກເຮົາສາມາດເອົາ chess ເປັນຕົວຢ່າງ, ເພາະວ່າໃນ chess ມີການແກ້ໄຂ. ທ່ານຮູ້ຢ່າງສົມບູນວ່າໃນພື້ນທີ່ໃດທີ່ຄອມພິວເຕີທີ່ເຂັ້ມແຂງແລະໃນທີ່ມັນຕ່ໍາກວ່າບຸກຄົນ. ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນແນວຄວາມຄິດໄດ້ເຂົ້າໄປໃນໃຈຂອງຂ້ອຍ, ເຊິ່ງຂ້ອຍເອີ້ນວ່າ "ຫມາກຮຸກຂັ້ນສູງ."

ປະຕິບັດຕາມສຸພາສິດຂອງລັດເຊຍ: "ຖ້າທ່ານບໍ່ສາມາດຊະນະ, ເຂົ້າຮ່ວມ!", ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ເອີ້ນເກມຫມາກຮຸກແບບພິເສດທີ່ຄົນຫນຶ່ງທີ່ມີຄອມພິວເຕີຕໍ່ສູ້ກັບຄົນອື່ນດ້ວຍຄອມພິວເຕີ.

ໃນປີ 1998, ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ຫຼິ້ນກັບສະມາຊິກຂອງ chess elite ຈາກ Bulgaria, ແລະສິ່ງທີ່ຫນ້າສົນໃຈແມ່ນວ່າພວກເຮົາທັງສອງບໍ່ສາມາດຫຼິ້ນໄດ້ດີເພາະວ່າພວກເຮົາບໍ່ສາມາດເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງການເຮັດວຽກຮ່ວມກັນກັບຄອມພິວເຕີ. ຂ້ອຍສົງໄສວ່າເປັນຫຍັງຜູ້ຫຼິ້ນທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ສອງຄົນບໍ່ສາມາດໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກການຮ່ວມມື AI. ຄໍາຕອບມາຕໍ່ມາດ້ວຍການແນະນໍາອັນທີ່ເອີ້ນວ່າ freestyle ທີ່ມີຈໍານວນຈໍາກັດຂອງ prompts ຈາກຄອມພິວເຕີ. ທ່ານສາມາດຫຼິ້ນໂດຍການເຊື່ອມຕໍ່ກັບ supercomputer ຜ່ານອິນເຕີເນັດ, ຫຼືທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ຄອມພິວເຕີຂອງທ່ານເອງຫຼືຄອມພິວເຕີຈໍານວນຫຼາຍ. ຂ້າພະເຈົ້າຕ້ອງການທີ່ຈະສັງເກດວ່າຄູ່ຄອມພິວເຕີຂອງມະນຸດຈະເກີນກວ່າ supercomputer ໃດ. ເຫດຜົນແມ່ນງ່າຍດາຍຫຼາຍ - ຄອມພິວເຕີຊົດເຊີຍຄວາມຂາດສະຕິຂອງພວກເຮົາ, ແລະພວກເຮົາຢູ່ໃນຕໍາແຫນ່ງທີ່ດີທີ່ຈະປ່ຽນໄປໃຊ້ຄອມພິວເຕີເນື່ອງຈາກວ່າມັນກໍາຈັດຄວາມອ່ອນແອຂອງຄອມພິວເຕີອື່ນທີ່ໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກຄວາມອ່ອນແອຂອງມະນຸດຂອງພວກເຮົາ.
ແຕ່ບໍ່ມີຫຍັງ sensational ກ່ຽວກັບເລື່ອງນີ້. ຄວາມຮູ້ສຶກແມ່ນວ່າຜູ້ຊະນະການແຂ່ງຂັນບໍ່ແມ່ນຜູ້ນຊັ້ນນໍາ, ແຕ່ຜູ້ນຫມາກຮຸກທີ່ຂ້ອນຂ້າງອ່ອນແອກັບຄອມພິວເຕີທໍາມະດາ, ແຕ່ຜູ້ທີ່ສາມາດສ້າງຂະບວນການປະຕິສໍາພັນທີ່ມີການປັບປຸງ. ອັນນີ້ເປັນເລື່ອງຍາກທີ່ຈະບອກໄດ້ເພາະມັນຟັງແລ້ວບໍ່ກົງກັນ: ຜູ້ນອ່ອນແອບວກກັບຄອມພິວເຕີປົກກະຕິບວກກັບຂະບວນການປັບປຸງດີກວ່າຜູ້ນທີ່ເຂັ້ມແຂງກັບຄອມພິວເຕີທີ່ມີປະສິດທິພາບແຕ່ຂະບວນການປະຕິສໍາພັນອ່ອນແອ. ການໂຕ້ຕອບແມ່ນທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງ!

ສິ່ງທີ່ຫນ້າສົນໃຈແມ່ນວ່າທ່ານບໍ່ຕ້ອງການຜູ້ນທີ່ເຂັ້ມແຂງ, ທ່ານບໍ່ຕ້ອງການ Garry Kasparov, ເພື່ອຈະຢູ່ຂ້າງເຄື່ອງຈັກເພື່ອຊອກຫາການເຄື່ອນໄຫວທີ່ດີທີ່ສຸດ, ແລະມີຄໍາຕອບງ່າຍໆສໍາລັບເລື່ອງນີ້. ຖ້າມື້ນີ້ພວກເຮົາພິຈາລະນາຈຸດແຂງຂອງມະນຸດແລະຄອມພິວເຕີ, ພວກເຮົາສາມາດໄປເກີນກວ່າໝາກຮຸກ, ແຕ່ໃຫ້ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍພວກມັນ, ເພາະວ່າ ໝາກ ຮຸກມີຕົວເລກ. ດັ່ງນັ້ນ, ຄະແນນຫມາກຮຸກຕະຫຼອດເວລາຂອງຂ້ອຍແມ່ນ 2851 ຈົນກ່ວາຂ້ອຍສູນເສຍ Magnus Carlsen, ແລະໃນຕອນທ້າຍຂອງການເຮັດວຽກຂອງຫມາກຮຸກຂອງຂ້ອຍແມ່ນ 2812. ມື້ນີ້ Magnus Carlsen ນໍາພາການຈັດອັນດັບທີ່ມີຫຼາຍກວ່າ 2800 ຄະແນນ. ປະມານ 50 ຜູ້ນມີຄະແນນລະຫວ່າງ 2700 ແລະ 2800 ຈຸດ. ນີ້ແມ່ນ elite ຂອງໂລກ chess ໄດ້. ໃນມື້ນີ້, ພະລັງງານຂອງຄອມພິວເຕີແມ່ນຢູ່ພາຍໃນ 3200 ຈຸດ, ແລະມີຊອບແວພິເສດ, ການຈັດອັນດັບຂອງມັນສາມາດບັນລຸ 3300-3400 ຈຸດ.

ດຽວນີ້ເຈົ້າເຂົ້າໃຈບໍວ່າເປັນຫຍັງເຈົ້າບໍ່ຕ້ອງການຜູ້ຫຼິ້ນທີ່ເຂັ້ມແຂງ? ເນື່ອງຈາກວ່າຜູ້ນໃນລະດັບຂອງຂ້າພະເຈົ້າຈະພະຍາຍາມຍູ້ຄອມພິວເຕີເພື່ອປະຕິບັດໃນທິດທາງຫນຶ່ງຫຼືອື່ນ, ແທນທີ່ຈະເປັນຜູ້ປະຕິບັດການງ່າຍດາຍກັບມັນ. ເພາະສະນັ້ນ, ຜູ້ນຫມາກຮຸກທີ່ອ່ອນແອທີ່ບໍ່ມີ "ຄວາມຈອງຫອງ" ແລະຄວາມຫຍາບຄາຍເຊັ່ນວ່າແຊ້ມຫມາກຮຸກໂລກຈະພົວພັນກັບຄອມພິວເຕີ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບຫຼາຍແລະສ້າງການປະສົມປະສານ "ມະນຸດກັບຄອມພິວເຕີ້".

ຂ້າພະເຈົ້າຄິດວ່ານີ້ແມ່ນການຄົ້ນພົບທີ່ສໍາຄັນບໍ່ພຽງແຕ່ສໍາລັບຫມາກຮຸກ, ແຕ່ຍັງ, ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ສໍາລັບຢາປົວພະຍາດ. ດັ່ງທີ່ຮູ້ແລ້ວ, ຄອມພິວເຕີໃນຫຼາຍໆກໍລະນີແມ່ນສາມາດເຮັດໃຫ້ການວິນິດໄສທີ່ຖືກຕ້ອງຫຼາຍກ່ວາທ່ານຫມໍທີ່ດີທີ່ສຸດ. ດັ່ງນັ້ນທ່ານຕ້ອງການຫຍັງເພີ່ມເຕີມ: ທ່ານຫມໍທີ່ດີທີ່ເປັນຕົວແທນໂດຍຄອມພິວເຕີຫຼືພະຍາບານທີ່ດີທີ່ຈະປະຕິບັດຕາມຄໍາແນະນໍາແລະຂຽນຄູ່ມືເລັກນ້ອຍໂດຍອີງໃສ່ຄໍາແນະນໍາຂອງເຄື່ອງຈັກ?

ຂ້ອຍບໍ່ຮູ້ຕົວເລກທີ່ແນ່ນອນ, ໃຫ້ເວົ້າວ່າ 60-65% ຂອງຄົນຈະເລືອກຫມໍແລະ 85% ຈະໄປຮຽນຄອມພິວເຕີ, ແຕ່ທາງດ້ານຈິດໃຈ, ຖ້າເຈົ້າເປັນຫມໍທີ່ດີ, ເຈົ້າຈະບໍ່ຍອມຮັບເລື່ອງນີ້. ຖ້າທ່ານເບິ່ງຄວາມກ້າວຫນ້າທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຢີຂອງມື້ນີ້, ພວກເຮົາສາມາດເວົ້າໄດ້ວ່າຄອມພິວເຕີເຮັດໃຫ້ການວິນິດໄສທີ່ແທ້ຈິງໃນ 80 - 85 - 90% ຂອງກໍລະນີ, ແຕ່ 10% ຍັງຄົງສໍາລັບຄົນ! ແລະນີ້ສາມາດເຮັດໃຫ້ມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ເພາະວ່າໃນເວລາທີ່ລູກປືນຖືກ deflected ພຽງແຕ່ 1 ອົງສາໃນເວລາທີ່ຍິງ, ມັນສາມາດບິນຫຼາຍຮ້ອຍແມັດຈາກເປົ້າຫມາຍ. ຄໍາ​ຖາມ​ກ່ຽວ​ກັບ​ວ່າ​ພວກ​ເຮົາ​ສາ​ມາດ​ຊ່ອງ​ທາງ​ການ​ພະ​ລັງ​ງານ​ຢ່າງ​ເຕັມ​ທີ່​ຂອງ​ຄອມ​ພິວ​ເຕີ​.
ດັ່ງນັ້ນ, ຂ້າພະເຈົ້າຍັງເຊື່ອວ່າຄວາມຢ້ານກົວທັງຫມົດທີ່ເຄື່ອງຈັກຈະທົດແທນພວກເຮົາທັງຫມົດໃນໄວໆນີ້, ແລະນີ້ຈະເປັນການສິ້ນສຸດຂອງໂລກ, Armageddon, ແມ່ນພຽງແຕ່ຂ່າວລື. ເນື່ອງຈາກວ່າ, ດັ່ງທີ່ຂ້າພະເຈົ້າເວົ້າ, ນີ້ແມ່ນກ່ຽວກັບຄວາມຄິດສ້າງສັນຂອງມະນຸດ, ແລະສິ່ງທີ່ເປັນເອກະລັກກ່ຽວກັບປັນຍາຄອມພິວເຕີແມ່ນວ່າມັນພຽງແຕ່ເສີມຂະຫຍາຍຄວາມຄິດສ້າງສັນຂອງພວກເຮົາ, ປ່ອຍມັນແລະບອກພວກເຮົາວິທີການນໍາໃຊ້ມັນໃນວິທີທີ່ດີທີ່ສຸດ.

ບາງຄັ້ງ, ເພື່ອຊອກຫາຄໍາຕອບຂອງຄໍາຖາມ, ມັນເປັນມູນຄ່າທີ່ຈະຍ້າຍອອກໄປຈາກໂລກຂອງວິທະຍາສາດແລະເຂົ້າໄປໃນໂລກຂອງສິນລະປະ. ຄັ້ງໜຶ່ງຂ້ອຍໄດ້ພົບເຫັນຄຳອຸປະມາອັນໜຶ່ງທີ່ນັກສິລະປິນໃຫຍ່ Pablo Picasso ກ່າວໄວ້ວ່າ: “ຄອມພິວເຕີບໍ່ມີປະໂຫຍດ. ສິ່ງດຽວທີ່ພວກເຂົາສາມາດເຮັດໄດ້ແມ່ນໃຫ້ຄໍາຕອບ.” ຂ້ອຍຄິດວ່າມີສະຕິປັນຍາອັນຍິ່ງໃຫຍ່ໃນເລື່ອງນີ້ ແລະຄຳເວົ້າເຫຼົ່ານີ້ມີສຽງໃຫ້ກຳລັງໃຈ ເພາະວ່າເຄື່ອງຈັກໃຫ້ຄຳຕອບ, ແລະຄຳຕອບເຫຼົ່ານີ້ສົມບູນ!

ຢ່າງໃດກໍຕາມ, Picasso ບໍ່ພໍໃຈກັບຄໍາຕອບທີ່ສົມບູນແບບເພາະວ່າລາວເປັນນັກສິລະປິນ. ນີ້ແມ່ນຍ້ອນການຄິດຄືນໃຫມ່ຂອງສິລະປະຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ພວກເຮົາເຮັດຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ - ຖາມຄໍາຖາມ. ຄອມພິວເຕີສາມາດຖາມຄໍາຖາມໄດ້ບໍ?

ຄັ້ງນຶ່ງຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ໄປຢ້ຽມຢາມກອງທຶນ hedge Fund Bridgewater Associates ເພື່ອສົນທະນາກັບ Dave Ferrucci, ຫນຶ່ງໃນຜູ້ພັດທະນາ supercomputer Watson ຂອງ IBM. ພວກເຮົາໄດ້ເວົ້າກ່ຽວກັບວ່າເຄື່ອງຈັກສາມາດຖາມຄໍາຖາມໄດ້ບໍ, ແລະ Dave ເວົ້າວ່າ, "ແມ່ນແລ້ວ, ຄອມພິວເຕີສາມາດຖາມຄໍາຖາມໄດ້, ແຕ່ພວກເຂົາບໍ່ຮູ້ວ່າຄໍາຖາມໃດທີ່ສໍາຄັນ." ນັ້ນແມ່ນຈຸດ. ດັ່ງນັ້ນພວກເຮົາຍັງຢູ່ໃນເກມແລະພວກເຮົາມີໂອກາດທີ່ຈະກ້າວໄປຂ້າງຫນ້າເພາະວ່າເກມລະຫວ່າງຜູ້ຊາຍແລະຄອມພິວເຕີຍັງບໍ່ຫມົດ.

ໃນສະໄລ້ນີ້, ທ່ານຈະເຫັນຮູບຖ່າຍຫຼາຍຮູບຂອງພື້ນທີ່ທີ່ເປັນໄປໄດ້ຂອງການນໍາໃຊ້ຄອມພິວເຕີອັດຕະໂນມັດ, ເຄື່ອງຈັກທີ່ສາມາດດໍາເນີນໂຄງການດ້ວຍຕົນເອງ, ນັ້ນແມ່ນ, ມີຄວາມສາມາດຮຽນຮູ້.

ຫນຶ່ງໃນຮູບຖ່າຍສະແດງໃຫ້ເຫັນ Demis Hassabi ກັບເຄືອຂ່າຍ neural ການຮຽນຮູ້ດ້ວຍຕົນເອງ AlphaGo. ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ນີ້ແມ່ນອາດຈະເປັນເຄື່ອງຈັກທໍາອິດທີ່ສາມາດເອີ້ນວ່າເຄື່ອງຕົ້ນແບບຂອງປັນຍາປະດິດ.

ດັ່ງທີ່ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ເວົ້າແລ້ວ, Deep Blue ແມ່ນການ overkill brute-force, Watson ແມ່ນບາງທີອາດເປັນການເຊື່ອມຕໍ່ຂ້າມຜ່ານ, ແຕ່ຍັງບໍ່ທັນ AI. AlphaGo ແມ່ນໂຄງການການຮຽນຮູ້ທີ່ເລິກເຊິ່ງປັບປຸງຕົນເອງໂດຍການຊອກຫາຮູບແບບທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໂດຍການຫຼີ້ນເກມຫຼາຍລ້ານແລະລ້ານ.

ຂ້ອຍສາມາດເວົ້າໄດ້ວ່າກັບ AlphaGo ພວກເຮົາກໍາລັງຈັດການກັບກ່ອງສີດໍາທີ່ແທ້ຈິງເປັນຄັ້ງທໍາອິດ. ເນື່ອງຈາກວ່າ, ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ຖ້າຫາກວ່າພວກເຮົາໃຊ້ເວລາເປັນຮ້ອຍປີເພື່ອສຶກສາພັນກິໂລແມັດຂອງບັນທຶກເກມ Deep Blue, ໃນທີ່ສຸດພວກເຮົາຈະໄດ້ຮັບຄວາມຄິດຕົ້ນສະບັບວ່າເປັນຫຍັງການຕັດສິນໃຈສະເພາະໃດຫນຶ່ງໄດ້ຖືກເຮັດແລະການເຄື່ອນໄຫວໂດຍສະເພາະ. ສໍາລັບ AlphaGo, ຂ້າພະເຈົ້າແນ່ໃຈວ່າເຖິງແມ່ນວ່າ Demis Hassabis ເອງກໍ່ບໍ່ສາມາດເວົ້າໄດ້ວ່າເປັນຫຍັງຮຸ່ນ 6 ຈຶ່ງດີກວ່າຮຸ່ນ 9, ຫຼືໃນທາງກັບກັນ, ຈື່ການຕັດສິນໃຈຂອງເຄື່ອງຈັກນີ້.

ໃນດ້ານຫນຶ່ງ, ນີ້ແມ່ນຜົນສໍາເລັດອັນໃຫຍ່ຫຼວງ, ແຕ່ໃນອີກດ້ານຫນຶ່ງ, ມັນສາມາດເປັນບັນຫາເພາະວ່າຖ້າເຄື່ອງເຮັດຜິດ, ທ່ານຈະບໍ່ຮູ້ກ່ຽວກັບມັນ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ໃນກໍລະນີໃດກໍ່ຕາມ, ນີ້ແມ່ນການເຄື່ອນໄຫວໄປສູ່ການສ້າງ AI ທີ່ແທ້ຈິງ.

ຂ້ອຍເຄີຍເວົ້າຢູ່ສໍານັກງານໃຫຍ່ຂອງ Google, ແລະພວກເຂົາໄດ້ໃຫ້ຂ້ອຍໄປທ່ຽວ Google X. ນີ້ແມ່ນຫນ້າສົນໃຈຫຼາຍເພາະວ່າບໍລິສັດນີ້ຫມັ້ນໃຈໃນທິດທາງຂອງການສ້າງ AI, ແກ້ໄຂບັນຫາຂອງການສ້າງລົດຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງຫຼື drones ອັດຕະໂນມັດທີ່ສະຫນອງເອກະລາດ. ສິນຄ້າ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ບໍ່ມີບັນຫາຫນ້ອຍກວ່າການສະຫນັບສະຫນູນດ້ານວິຊາການຂອງ AI ແມ່ນບັນຫາຂອງການຄວບຄຸມກິດຈະກໍາຂອງມັນ. ປະຊາຊົນກໍາລັງເວົ້າກ່ຽວກັບວິທີທີ່ AI ສາມາດທົດແທນພວກມັນຢ່າງສົມບູນແລະເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາອອກຈາກວຽກ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ໃຫ້ໂທຫາປະຫວັດສາດຂອງອາລະຍະທໍາຂອງມະນຸດສໍາລັບການຊ່ວຍເຫຼືອ - ນີ້ໄດ້ເກີດຂຶ້ນຫຼາຍຮ້ອຍແລະພັນປີ!

24:35 ນ

ກອງປະຊຸມ DEFCON 25. Garry Kasparov. "ຮົບສຸດທ້າຍຂອງສະຫມອງ". ພາກທີ 2

ຂອບໃຈສໍາລັບການຢູ່ກັບພວກເຮົາ. ເຈົ້າມັກບົດຄວາມຂອງພວກເຮົາບໍ? ຕ້ອງການເບິ່ງເນື້ອຫາທີ່ຫນ້າສົນໃຈຫຼາຍບໍ? ສະຫນັບສະຫນູນພວກເຮົາໂດຍການວາງຄໍາສັ່ງຫຼືແນະນໍາໃຫ້ຫມູ່ເພື່ອນ, ສ່ວນຫຼຸດ 30% ສໍາລັບຜູ້ໃຊ້ Habr ໃນການປຽບທຽບທີ່ເປັນເອກະລັກຂອງເຊີບເວີລະດັບເຂົ້າ, ເຊິ່ງຖືກປະດິດໂດຍພວກເຮົາສໍາລັບທ່ານ: ຄວາມຈິງທັງໝົດກ່ຽວກັບ VPS (KVM) E5-2650 v4 (6 Cores) 10GB DDR4 240GB SSD 1Gbps ຈາກ $20 ຫຼືວິທີການແບ່ງປັນເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍ? (ສາມາດໃຊ້ໄດ້ກັບ RAID1 ແລະ RAID10, ສູງສຸດ 24 cores ແລະສູງສຸດ 40GB DDR4).

Dell R730xd ລາຄາຖືກກວ່າ 2 ເທົ່າ? ທີ່ນີ້ເທົ່ານັ້ນ 2 x Intel TetraDeca-Core Xeon 2x E5-2697v3 2.6GHz 14C 64GB DDR4 4x960GB SSD 1Gbps 100 TV ຈາກ $199 ໃນປະເທດເນເທີແລນ! Dell R420 - 2x E5-2430 2.2Ghz 6C 128GB DDR3 2x960GB SSD 1Gbps 100TB - ຈາກ $99! ອ່ານກ່ຽວກັບ ວິທີການສ້າງໂຄງສ້າງພື້ນຖານຂອງບໍລິສັດ. ຫ້ອງຮຽນທີ່ມີການນໍາໃຊ້ເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍຂອງ Dell R730xd E5-2650 v4 ມູນຄ່າ 9000 ເອີໂຣສໍາລັບເງິນບໍ?

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: www.habr.com