एक चैंपियन के लिए सलाह

जाओ की दुनिया सदमे की स्थिति में है, जैसा कि हमने पिछले पोस्ट में बताया है। पहली बार, एक कंप्यूटर प्रोग्राम ने एक पेशेवर खिलाड़ी को मार दिया है। इस उपलब्धि, अल्मोगो के पीछे कंप्यूटर प्रोग्राम, Google दीप माइंड द्वारा विकसित किया गया है, और कई अत्याधुनिक तकनीकों का उपयोग करता है (विवरण के लिए हमारी पिछली पोस्ट देखें)। इसका परिणाम जमीन-ब्रेकिंग था क्योंकि जाओ – शतरंज की तुलना में कई अन्य संभावनाओं के साथ एक एशियाई खेल – एआई के पवित्र गहराई के रूप में देखा गया था। यह सोचा गया कि कंप्यूटर को शीर्ष स्तर पर खेलने के लिए अंतर्ज्ञान प्रदर्शित करने में सक्षम होना चाहिए – अब ऐसा लगता है कि वे ऐसा कर सकते हैं।

मानव जाति के लिए हालात बहुत जल्द बदतर हो सकते हैं 9 मार्च से 15 मार्च तक अल्फागो 9-दान ली सैडोल (दक्षिण कोरिया) के खिलाफ खेलेंगे, जो दुनिया के शीर्ष खिलाड़ियों में से एक है। यह मैच सियोल में होगा और पांच मैचों में खेला जाएगा, जिसमें 1 करोड़ डॉलर के पुरस्कार होंगे। विल ली सैडोल ने एआई के खिलाफ मानव गर्व के अंतिम गढ़ का बचाव किया?

Fernand Gobet
स्रोत: फर्नांड गोबेट

दक्षिण कोरिया गो के अग्रणी देशों में से एक है, जहां इसे जापानी नाम के बजाय "बुडुक" कहा जाता है। (शायद इस मैच के लिए अल्फागो का नाम बदला जाना चाहिए) तीस-तीस वर्षीय ली सैडोल को विश्वास है कि वह जीत जाएगा, लेकिन गो समुदाय इतना यकीन नहीं है।

सकारात्मक पक्ष पर, ली सैडोल फ़ान हुई, 2-डैन पेशेवर और यूरोपीय चैंपियन की तुलना में काफी मजबूत है, जो पिछले अक्टूबर में अल्मोगो में 0-5 से हार गया। यह अंतर शतरंज में, मास्टर और एक शीर्ष ग्रैंडमास्टर के बीच अंतर के समान है। ली सैडोल को फैन हुई के खिलाफ अधिकांश गेम जीतने की उम्मीद है।

नकारात्मक पक्ष पर, फैन हुई ने मैच के सभी गेम खो दिए, जो स्पष्ट रूप से इंगित करता है कि अल्मोगो 2-डैन पेशेवर से बेहतर है। यह भी संभावना है कि Google डीप मन एक बेहतर संस्करण का उपयोग करेगा। उदाहरण के लिए, अल्मोगो ने अक्टूबर के बाद से सीखने के पांच अतिरिक्त महीनों का लाभ उठाया है, और अधिक मास्टर गेम्स के साथ, पदों के मूल्यांकन और इसके चालन के चयन में सुधार करने के लिए। यह अधिक शक्तिशाली हार्डवेयर का भी उपयोग कर सकता है, और एक प्रारंभिक डेटाबेस को भी काम पर लगा सकता है, जो इसे पिछले मैच में नहीं करता था इससे पहले की चाल में मानव ज्ञान का लाभ उठाने में मदद मिलेगी और इस तरह से अवर उद्घाटन लाइनों से बचें।

ली सैडोल को क्या रणनीति अपनाना चाहिए?

कुछ लोग खारिज कर देते हैं कि दबाव प्रदर्शन "आपके सिर में है" लेकिन एक नए अध्ययन (छीब, शिमोजो, एंड ओडोहाटी, 2014) के अनुसार, दबाव एक असली स्नायविक पदचिह्न प्रेरित लोगों को "घुटन" करने के लिए छोड़ देता है और उनके नीचे प्रदर्शन करता है क्षमता का स्तर सैडोल मैच के दौरान काफी मनोवैज्ञानिक दबाव में होगा, दुनिया के ध्यान को देखते हुए यह बढ़ेगी। वह आश्वस्त लगता है और पहले से ही एक रिचाईब के बारे में बात करता है, जो एक अच्छा दृष्टिकोण है जब तक यह अति आत्मविश्वास नहीं हो जाता। 1 99 7 में डीप ब्लू के खिलाफ अपने मैच में, विश्व शतरंज चैंपियन गैरी कास्पारोव ने दबाव अच्छी तरह से नहीं संभाला और गंभीर गलतियों को (एचएसयू, 2002) बनाया। कई तकनीकें हैं जो सैडोल खुद को मनोवैज्ञानिक रूप से तैयार करने के लिए इस्तेमाल कर सकती हैं वह कंप्यूटर प्रोग्राम के खिलाफ खेल सकते हैं, ताकि वह मशीनों को चलाने के लिए इस्तेमाल किया जा सके। जैसा कि उपलब्ध कंप्यूटर प्रोग्राम अल्फागो के मुकाबले बहुत कमजोर हैं, इसलिए उन्हें कठिन स्थिति का चयन करना चाहिए जो वह कंप्यूटर के विरुद्ध खेलेंगे; इसमें खेल शामिल हैं जहां वह सामग्री बाधा के साथ शुरू होता है जाहिर है, उन्हें मैच के लिए समय पर सहमति के साथ अभ्यास करना चाहिए।

यदि संभव हो, तो उसे अल्फा-गो द्वारा खेला गया गेम देखना चाहिए ताकि वह विशिष्ट कमजोरियों की पहचान कर सके। आदर्श रूप से, मैच का अनुबंध होना चाहिए था कि अल्फा-गो टीम को मैच की तैयारी के दौरान इस तरह के खेल को नियमित रूप से प्रदान करना चाहिए। इस प्रतियोगिता को देखते हुए कि प्रतियोगिता बनायेगी, हमें शक है कि यह मामला है। सामान्य तौर पर, अल्मोगो की ताकत भी कमजोर होती है: बड़ी संख्या में मास्टर गेम्स सीखने के लिए लाखों पदों की आवश्यकता होती है, क्योंकि एक-दूसरे के खिलाफ प्रतिस्पर्धा में शीर्ष स्तर वाले खिलाड़ियों की बहुत कम खेल होती है। इस प्रकार, इसकी नाटक शीर्ष स्तर के खिलाड़ियों की बजाय स्वामी के खेलने पर आधारित है। मास्टर्स शीर्ष स्तर के खिलाड़ियों की तुलना में कमजोर हैं, और ली सैडोल जैसे विश्व स्तरीय खिलाड़ी इस अपेक्षाकृत नीच ज्ञान का लाभ उठाने में सक्षम होना चाहिए। हालांकि, अल्मोगो भी स्वयं प्ले द्वारा सीखता है किस हद तक यह सीखने के लिए उपयोग किए जाने वाले खेलों की पूर्ति करता है, यह अज्ञात है और यह मैच के निर्णायक कारक भी हो सकता है।

जबकि पैटर्न की पहचान में उत्कृष्ट, जिसे अक्सर मानव विशेषज्ञता (गोबेट, 2015) की पहचान के रूप में माना जाता है, अल्फागो कम-तलाश करने वाली खोज की बात है। इसका कारण यह है कि जिस तरह से यह खोज की जाती है, वह महत्वपूर्ण पंक्तियों की जांच करके सांख्यिकीय है। इस संबंध में, यह डीप ब्लू के विपरीत है, जो सटीक खोज के लिए अनुकूलित था। ली सैडॉल इसमें सामरिक विविधताओं वाले पदों का चयन करके इसका लाभ ले सकता है, जहां निर्णय कुछ महत्वपूर्ण चाल पर निर्भर करता है। अल्फागो की सांख्यिकीय खोज इन सूक्ष्मताओं को याद कर सकती है और उन पंक्तियों के लिए जा सकती है जो बड़ी संख्या में चालानों से समर्थित हैं, लेकिन एक ही कदम से इनकार कर दिया गया है।

ली सैडोल के लिए, दुविधा यह होगी कि क्या वह खेलना चाहिए क्योंकि वह इंसानों के खिलाफ होगा या अल्फागो की कमजोरियों का लाभ लेने के लिए उम्मीदवारों की शैली बदल देगा। उत्तरार्द्ध करने में कोई खतरा है। शतरंज पर अनुसंधान ने दिखाया है कि खिलाड़ियों, जब वे शैली के बाहर खेलते हैं जो वे विशेषज्ञ होते हैं, तो कमजोर स्तर पर प्रदर्शन करते हैं (बिलालिक, मैकलेओद, और गोबेट, 200 9)। इस निष्कर्ष के रूप में अच्छी तरह से जाने के लिए लागू होने की संभावना है इसके अलावा, अल्मोगो की सोच के तरीके की आशा करने की कोशिश में उन संज्ञानात्मक संसाधनों को शामिल किया जाएगा जो तब अच्छी तरह से खेलने के लिए उपयोग नहीं किए जाते हैं।

अल्गोगो की दुर्दम्य कम्प्यूटेशनल शक्तियों और इसकी उल्लेखनीय पैटर्न मान्यता क्षमताओं के बावजूद, ली सैडोल को खेल की गहरी समझ है। इस प्रकार अल्फागो की वास्तविक ताकत के बारे में अनिश्चितताओं को देखते हुए, हमारी सलाह है कि वह खेल को खेलकर खेलना शुरू करना है जिसमें वह सामान्य रूप से उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं। अगर चीजें खांसी से बदतर हो जाती हैं तो उसे अल्फागो (अनुमानित) कमजोरियों का लाभ लेने के उद्देश्य से तरीकों को लागू करने का प्रयास करना चाहिए।

फर्नांड गोबेट और मॉर्गन एरेकु

संदर्भ

बिलिलीक, एम।, मैकलियोड, पी।, और गोबेट, एफ (2009)। विशेषज्ञता के प्रभाव और विशेषज्ञ शतरंज खिलाड़ियों में स्मृति और समस्या को सुलझाने पर इसके प्रभाव। संज्ञानात्मक विज्ञान, 33 , 1117-1143

चीब, वी।, शिमोजो, एस।, और ओडोर्थ्टी, जे। (2014)। बड़े मौद्रिक परिणामों के लिए प्रदर्शन घटने पर प्रोत्साहन तैयार करने के प्रभाव: व्यवहार और तंत्रिका तंत्र। जर्नल ऑफ न्यूरोसाइंस, 34 , 14833-14844

गोबेट, एफ (2015)। विशेषज्ञता को समझना: एक बहुआयामी दृष्टिकोण लंदन: पाल्ग्रेव

सु, एफ-एच। (2002)। दीप ब्लू के पीछे: कंप्यूटर का निर्माण करना जो विश्व शतरंज चैंपियन को हराया । प्रिंसटन, एनजे: प्रिंसटन यूनिवर्सिटी प्रेस

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