Google DeepMind može zabiti nož u leđa najboljima od njih

Jedna potencijalno ogromna prednost koju tvrdoglava, logična umjetna inteligencija ima u odnosu na naše mljackave, pogrešive ljudske metode obavljanja stvari jest ta da emocije ne stoje na putu. AI nema nos koji bi mogao odrezati kako bi prkosio svom licu, što znači da bi u teoriji stvari trebale biti mnogo učinkovitije.

Vidi povezano 

Osnivač Google DeepMinda o budućnosti umjetne inteligencije: “Kao ljudi, moramo biti potpuno u toku”

Google DeepMind ima 1,6 milijuna NHS zapisa pacijenata

Ali što ako postoje dvije umjetne inteligencije koje se natječu za opće dobro? Bi li zajedno radili na postizanju zajedničkog cilja ili bi pokušali zasjeniti one druge u pokušaju za slavom? To je ono što su Googleovi najnoviji DeepMind eksperimenti pokušali saznati i intrigantno je učinio da AI izgleda mnogo ljudskije nego što ste očekivali.

Google je suprotstavio dvije verzije DeepMinda – crvenu i plavu – u nekoliko računalnih igrica da vidi kako će se nositi jedna s drugom. U prvom su morali skupljati jabuke koje su se pojavljivale na ekranu, ali s dodatkom da je svaki AI imao laser koji je mogao privremeno onesposobiti svoj suprotni broj ako ga je odlučio upotrijebiti.

Rezultat tisuća prolaza? Iznenađujuće ljudski. Kad je digitalnih jabuka bilo u izobilju, umjetna inteligencija bi uglavnom mirno surađivala, skupljajući jabuke u hodu. Međutim, čim je ponestalo jabuka, oružje je stupilo na snagu. Zvuči poznato?

Oh, i veće, inteligentnije neuronske mreže imale su tendenciju pucati u protivnika bez obzira koliko jabuka bilo u blizini. Čitajte to što hoćete, iako Google ne misli nužno da to znači da je sebičan pametan. Možda zato što pucanje zahtijeva više "vještina", gluplji AI nije htio odvratiti pažnju od zadatka lova na jabuke osim ako je to apsolutno neophodno.

Druga igra bila je ona koja je favorizirala suradnju: "Wolfpack". U ovoj igrici, dvije umjetne inteligencije bile su zadužene za hvatanje lukave plave točke oko karte. Svatko tko je i sam lovio plavu točku znat će da je puno lakše staviti jednu u ormar s trofejima u svojoj lovačkoj kući ako surađujete kako biste je satjerali u kut. Ako sami lovite plavu točku, stvari postaju daleko više "Benny Hill".

U ovom slučaju, manje, "gluplje" mreže često bi radile solo, ali veće, pametnije mreže brzo su utvrdile da zajedničkim radom postižu bolje rezultate. Iako, naravno, sa samo jednom plavom točkom po igri, nedostatak resursa ovdje nije u igri.

Dakle, umjetna inteligencija može biti kooperativna ili kompetitivna, ovisno o kontekstu. Kako razočaravajuće ljudski. Više o eksperimentu možete pročitati na DeepMind blogu , te u znanstvenom radu.