GOOGLES AI-SPELMOTOR FÖR INDUSTRIELLT BRUK?

GOOGLES AI-SPELMOTOR FÖR INDUSTRIELLT BRUK?

Om ni har hängt med i Googles bravader på AI-området, har ni säkert hört talas om deras (eller Deep Minds, för att vara korrekt) spelmotor AlphaZero, som med några timmars träning (förstås på en kraftfull dator) blir avsevärt bättre än den bästa schackdatorn av idag. Som förstås i sin tur är mycket bättre än den bästa mänskliga schackspelaren: så har det varit sedan 1997, då Garry Kasparov blev slagen av IBM:s dator “Deep Blue”, så det behöver vi inte säga så mycket om. Däremot är AlphaZero något helt nytt. Den utgår nämligen enbart från reglerna i schack, eller egentligen, vilket spel som helst med tydliga regler om drag, vinst och förlust, och lär sig hur man spelar givet de reglerna. Ingen mänsklig kunskap behöver tillföras, utan den lär sig enbart genom att spela mot sig själv. I dagarna publicerades den vetenskapliga artikeln i den ansedda tidskriften Science här (bilden kommer från artikeln). Om du är lagd åt det hållet är det mycket intressant läsning! 🙂

Vad betyder då detta framsteg för oss i industrin som bara väntar på att tillämpa de senaste framstegen inom AI? Vi behöver förstås ta på oss glasögonen som ser “spel med tydliga regler om drag, vinst och förlust”, och se om vi kan använda resultatet i vårt dagliga arbete. Kan t.ex. dataintrång i vissa avgränsade fall ses som ett spel med tydliga regler med drag och motdrag? Kan design av datorsystem ses som ett spel med designval, och där resultatet blir huruvida kraven uppfylldes? Generellt sett så är reglerna inte tydliga för design, utan där finns stort utrymme för kreativitet. Men kanske vi kan ha avgränsade fall, där vi har en utvald “bygglåda” av system som vi kan designa utifrån. Kanske det kan ses som ett spel? På Qrendo funderar vi gärna i de här banorna, och det är vi förstås inte ensamma om. Men en sak är klar, vi har de här glasögonen på oss, och kommer att vara snabba att använda tekniken när vi ser en tillämpning!