Физики придумали квантовое го |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2020-08-16 12:15 Китайские физики придумали и экспериментально реализовали квантовый вариант игры в го. Они показали, что множество возможных позиций в такой игре значительно больше, чем у классического аналога. Благодаря своей сложности квантовое го может стать одним из перспективных кандидатов для демонстрации квантового превосходства. Препринт статьи доступен на arXiv.org. В 2016 году программа AlphaGo, которая использует алгоритмы машинного обучения, обыграла Ли Седоля, а затем и Кэ Цзе — сильнейших игроков в го. На тот момент казалось, что обработать такое огромное количество информации и обыграть профессионала просто невозможно. Подробнее об этом читайте в материале «Го: речь поражения». Ученые под руководством Сань Минь Цзинь (Xian-Min Jin) из Научно-технического университета Китая решили увеличить и без того большое число возможных позиций игры с помощью квантовой механики. Такая задача становится интересной не только с точки зрения возможностей машинного обучения, но и с точки зрения квантовых технологий. Она может быть слишком сложной для классического компьютера, что дает возможность квантовым вычислениям продемонстрировать свое превосходство. В классическое го играют камнями двух цветов — черного и белого. Два игрока по очереди выставляют камни на пересечения клеток игрового поля размеров 19 на 19 (возможны варианты 9 на 9, 13 на 13). Цель игры — отгородить своими камнями территорию больше, чем у соперника. Дополнительные очки можно получить, если на захваченной территории есть камни противника. Авторы предложили новую версию игры с использованием квантовой суперпозиции и измерений. В квантовом го появляется возможность ставить камень сразу в два разных места доски. Игрок выбирает две позиции, в которых может находиться камень и указывает их. С этого момента и до того, как этот камень будет измерен, он находится в состоянии суперпозиции. То есть с определенными вероятностями он может быть обнаружен в одном или другом положении. Даже игрок, который поставил этот квантовый камень не знает, где именно окажется камень после измерения. Измерение в квантовой механике заставляет квантовый объект выбрать одно из двух состояний (сколлапсировать). В данном случае после измерения квантовый камень превращается в классический и занимает только одно место на доске. Измерение камня происходит тогда, когда на соседнем пересечении появляется другой камень. Такая вариация игры добавляет в нее элемент случайности и значительно увеличивает множество возможных расстановок. Помимо этого усложнить игру можно и другим способом: скрывать часть информации об игре от участников. В квантовом го можно предоставить игроку самому выбирать вероятности положения камня и не говорить о них сопернику. В таком случае игра может быть сведена к классическому го, если каждый раз одному из положений присваивать единичную вероятность. В исследовании своей задумки авторы пошли дальше и создали экспериментальный прототип игры. Для этого они использовали источник пар запутанных фотонов, которые измерялись с помощью однофотонных детекторов. Каждое измерение в игре производилось над реальной квантовой системой, коллапс которой говорил о том, куда необходимо поставить измеряемый камень. Такая оптическая схема позволяет реализовывать и вариант игры со скрытой информацией. Простейшая модель игры на доске 3 на 3 показала, что множество позиций для квантового го значительно больше, чем для классического. Кроме того, квантовое го оказалось сложнее не только своего классического аналога, но и других недетерминированных игр и игр со скрытой информацией. Благодаря своей сложности новая игра может стать полем для экспериментов в области классических и квантовых алгоритмов. Пока программы на основе алгоритмов машинного обучения показывают успехи в соревновании с людьми. Так, ученые из DeepMind разработали алгоритм AlphaStar для игры StarCraft 2, который обыграл 99,8 процента игроков в одном турнире. Покер тоже не остался без внимания: искусственный интеллект Libratus выиграл у профессиональных игроков в 20-дневном покерном турнире. А новая версия AlphaGo Zero самостоятельно научилась играть в шахматы и сёги. Оксана Борзенкова Источник: nplus1.ru Комментарии: |
|