Kellin Pelrine là 1 kỳ thủ chuyên nghiệp, vừa đánh bại trí tuệ nhân tạo trong 14/15 ván cờ vây. Chiến thắng của anh cho thấy AI không phải là bất khả chiến bại.
Vào năm 2016, DeepMind AI của Google đã đánh bại 1 kỳ thủ chuyên nghiệp hàng đầu thế giới. Sự kiện gây chấn động toàn cầu. Bởi con người đã thua máy tính từ lâu trong cờ vua và cờ tướng, nhưng số nước đi của cờ vây còn nhiều hơn cả số nguyên tử trong vũ trụ.
Sau đó, kỳ thủ bại trận đã gọi AI là “thực thể không thể thất bại,” cho rằng con người không thể chạy đua với máy móc. Anh đã nghỉ thi đấu chuyên nghiệp.
Perline đã chiến thắng mà không có sự trợ giúp trực tiếp của máy tính, nhưng có 1 chương trình là FAR AI được dùng để chỉ ra cách làm sao để đánh bại AI đối thủ - KataGo. Theo Financial Times, FAR AI đã chơi hơn 1 triệu ván cờ vây với KataGo, từ đó tìm ra điểm yếu mà con người có thể khai thác.
Theo giáo sư khoa học máy tính tại ĐH California, Stuart Russel, sai lầm của KataGo thực ra rất phổ biến trong các hệ thống học máy hiện nay. Đó là nó không thể suy nghĩ mà chỉ chơi theo hướng dẫn đã nạp. Do vậy, khi gặp chiến thuật đánh lạc hướng của Perline, nó đã không nhận ra và bị cuốn theo sự sắp đặt của con người. Anh 1 mặt tạo ra vòng vây mà con người nếu nhìn trực tiếp có thể đoán ra được, mặt khác đi 1 số nước đánh lừa AI ở các phần đất còn lại.
>>> Microsoft tung ra Bing AI phiên bản mobile.
Vào năm 2016, DeepMind AI của Google đã đánh bại 1 kỳ thủ chuyên nghiệp hàng đầu thế giới. Sự kiện gây chấn động toàn cầu. Bởi con người đã thua máy tính từ lâu trong cờ vua và cờ tướng, nhưng số nước đi của cờ vây còn nhiều hơn cả số nguyên tử trong vũ trụ.
Sau đó, kỳ thủ bại trận đã gọi AI là “thực thể không thể thất bại,” cho rằng con người không thể chạy đua với máy móc. Anh đã nghỉ thi đấu chuyên nghiệp.
Perline đã chiến thắng mà không có sự trợ giúp trực tiếp của máy tính, nhưng có 1 chương trình là FAR AI được dùng để chỉ ra cách làm sao để đánh bại AI đối thủ - KataGo. Theo Financial Times, FAR AI đã chơi hơn 1 triệu ván cờ vây với KataGo, từ đó tìm ra điểm yếu mà con người có thể khai thác.
Theo giáo sư khoa học máy tính tại ĐH California, Stuart Russel, sai lầm của KataGo thực ra rất phổ biến trong các hệ thống học máy hiện nay. Đó là nó không thể suy nghĩ mà chỉ chơi theo hướng dẫn đã nạp. Do vậy, khi gặp chiến thuật đánh lạc hướng của Perline, nó đã không nhận ra và bị cuốn theo sự sắp đặt của con người. Anh 1 mặt tạo ra vòng vây mà con người nếu nhìn trực tiếp có thể đoán ra được, mặt khác đi 1 số nước đánh lừa AI ở các phần đất còn lại.
>>> Microsoft tung ra Bing AI phiên bản mobile.
