L’intelligenza artificiale AlphaGo Zero ha imparato da sola come battere l’uomo / AlphaGo Zero artificial intelligence has learned how to beat man.

Segnalato dal Dott. Giuseppe Cotellessa / Reported by Dr. Giuseppe Cotellessa

Nei primi mesi del 2016 si è tanto parlato di come, grazie all’uso dell’intelligenza artificiale, il “supercomputer” AlphaGo, sviluppato da Deepmind(start-up di machine learning acquisita da Google nel 2014), avesse battuto il coreano Lee Se-Dol a go , un gioco da tavolo nato oltre 2500 anni fa in Cina.

Poco più di un anno dopo, come ha spiegato la rivista Nature in un dettagliato articolo , questo risultato allora incredibile sembra già sorpassato: non solo la nuova versione di AlphaGo, chiamata Zero, è più brava a giocare della precedente (è stata in grado di batterla nel 90% delle occasioni), quella che sconfitto Se-Dol, campione del mondo (umano) per 18 volte di seguito, ma ha anche imparato tutto da sola.

Da DeepMind hanno spiegato che ad AlphaGo erano stati mostrati circa 100mila match da cui partire per migliorarsi, mentre ad AlphaGo Zero sono state solo insegnate le regole del gioco, fatto da una scacchiera (chiamata “goban”) di 19 per 19 caselle e di pedine nere o bianche con cui “conquistare” il più ampio spazio possibile.

Il computer ha incominciato a giocare contro se stesso, sbagliando e correggendosi in milioni di partite, diventando di volta in volta più bravo sino a essere in grado di battere piuttosto agevolmente il suo predecessore. Dopo appena 3 giorni, fra l’altro.

Undici miliardi di miliardi al secondoDavid Silver, il responsabile dei programmatori di AlphaGo Zero, ha spiegato che «non usando dati forniti dagli umani (sulle precedenti partite di go, ndr) abbiamo potuto rimuovere i limiti della conoscenza umana», permettendo dunque a questo “supercomputer” di cercare e trovare sue strategie, inedite anche per i giocatori più agguerriti di go. Tutto questo, pure utilizzando meno processori di prima: 4 invece delle 48 Tpu di AlphaGo. La sigla sta per Tensor Processor Unit, macchine costruite da Google per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale, che Big G sta già comunque usando, per fare un esempio, per capire e tradurre i diversi linguaggi con il suo software Translate o per riconoscere i volti nelle foto che scattiamo con il nostro smartphone se si utilizza Google Foto.

Al momento, Google ha fatto sapere di essere in grado di collegare insieme più di 60 di queste Tpu, arrivando a una potenza computazionale di 11,5 petaflop, pari (semplificando) a oltre 11 miliardi di miliardi di operazioni al secondo (in numeri, 11.000.000.000.000.000.000); per avere un’idea della capacità di calcolo, un computer “normale”, come quello su cui è stato scritto questo testo, arriva più o meno a 10 miliardi (in numeri, 10.000.000.000).

Gli effetti sull’uomoAl di là della bravura sulla scacchiera di go, preso come banco di prova per la sua complessità e le sue pressoché infinite combinazioni di gioco, il risultato ottenuto da AlphaGo Zero è importante per l’uomo perché computer e software così capaci potrebbero essere in grado di aiutarci, in un futuro sempre meno remoto, per esempio nella creazione di medicine sempre più efficaci o nello sviluppo di modelli per le previsioni del tempo sempre più precisi. Basta che non decidano di ribellarsi a noi, come temono alcuni scienziati ...

ENGLISH

In the first months of 2016, a lot of talk was made of how, thanks to the use of artificial intelligence, the AlphaGo "supercomputer", developed by Deepmind (machine learning start-up acquired by Google in 2014), beat Korean Lee Se -A go, a board game born more than 2500 years ago in China.

Just over a year later, as Nature magazine explained in a detailed article, this incredible result seems already outdated: not only does the new version of AlphaGo, called Zero, be better than the previous one (he was able to beat him in 90% of the chances), one that defeated Se-Dol, world champion (human) 18 times, but he also learned everything by himself.

From DeepMind they explained that AlphaGo had been shown about 100,000 matches from which to improve, while at AlphaGo Zero only the rules of the game were taught, made by a chessboard (called "goban") of 19 for 19 boxes and checkers black or white with which to "conquer" the widest possible space.

The computer began to play against itself, mistaken and corrected in millions of games, becoming better and better at times to be able to beat its predecessor rather easily. After just 3 days, among other things.

Eleven billion billions per second

David Silver, AlphaGo Zero Program Manager, explained that "by not using data provided by humans (on previous games of go, ndr) we have been able to remove the limits of human knowledge", thus allowing this supercomputer to search for and find his own strategies, unpublished even for the more aggressive go gamers. All this, even with less processors than before: 4 instead of 48 AlphaGo Tpu. The abbreviation is for the Tensor Processor Unit, Google's built-in machines for artificial intelligence development, which Big G is already using, for example, to understand and translate the different languages with its Translate software or to recognize faces in photos we take with our smartphone if you use Google Photos.

At the moment, Google has been able to connect more than 60 of these Tpus together, reaching a computable power of 11.5 petaflop, equaling (simplifying) to over 11 billion billions of operations per second (in numbers, 11.000.000.000.000.000.000); To get an idea of computing ability, a "normal" computer, such as the one on which this text was written, comes to more or less 10 billion (in numbers, 10,000,000,000).

The effects on man

Beyond the cleverness of the go board, taken as a test bench for its complexity and its almost infinite game combinations, the result obtained by AlphaGo Zero is important to man because so powerful computers and software could be able to help us in an ever-less remote future, for example in creating more and more effective medicines or developing models for more accurate weather forecasts. Just do not decide to rebel against us, as some scientists fear ...

Da:

http://www.ilsecoloxix.it/p/magazine/2017/10/19/ASmJ4D8J-intelligenza_artificiale_imparato.shtml