Schaakcomputer leert zichzelf schaken

Een schaakcomputer leert zichzelf binnen een paar uur schaken op het niveau van een (super)grootmeester. Dat is een teken dat de trend van Kunstmatige Intelligentie volop aan de gang is en een interessante belegging kan vormen.

Volgens veel analisten gaat kunstmatige intelligentie (KI) de economie en samenleving ingrijpend veranderen.  De economische groei zal naar verwachting verdubbelen onder invloed van KI. Gegeven de onzekere effecten op de bedrijfswinsten blijft het als belegger echter noodzakelijk om de goede aandelen te selecteren. De ondernemingen die het meest er van gaan profiteren zijn de techreuzen met  reeds een goede marktpositie en een grote beschikbare dataset.

Wij hebben een rapport opgesteld waarbij wij concrete aandelen noemen die profiteren kunnen van deze trend.  Dit rapport kunt u aanvragen. >>> VRAAG HIER NU AAN <<<

Kunstmatige intelligentie (KI) of artificiële intelligentie (AI) is de wetenschap die zich bezighoudt met het creëren van een artefact dat een vorm van intelligentie vertoont. KI bestaat al 70 jaar dankzij de werken van de wiskundige Alan Turing. Een vrij algemeen geaccepteerde test voor kunstmatige intelligentie is de turingtest, geformuleerd door hem, een van de vaders van de informatica. Deze komt erop neer dat als een computer iemand voor de gek kan houden en deze kan laten geloven dat hij een mens is, de computer intelligent moet zijn.

Recent is er voortgang geboekt in de zelfleerzaamheid van machines en in het simuleren van de menselijke hersenen. Computers worden aangeleerd om geluiden, patronen, afbeeldingen, tekst etc te herkennen. In de afgelopen twee jaar hebben deze vakgebieden een enorme vlucht genomen dankzij de forse toename van de computerkracht en de groei van de databeschikbaarheid.

Het is inmiddels 20 jaar geleden dat Deep Blue in New York wereldkampioen Gary Kasparov versloeg. Na drie uur en 42 minuten moest de Russische schaakmeester zijn meerdere erkennen in de supercomputer van IBM. Dit was echter een soort eenrichtingsverkeer. Het was een input -en output systeem. Maar nu is daar verandering ingekomen met KI. Nieuw onderzoek dat deze week door wetenschappers wordt gepubliceerd, suggereert dat ze op zijn minst op het goede pad zijn beland.

In de paper beschrijft DeepMind hoe een afstammeling van het KI-programma dat het bordspel Go voor het eerst heeft veroverd, zichzelf heeft geleerd om een ​​aantal andere spellen op een bovenmenselijk niveau te spelen. Na acht uur van zelf-spel, versloeg het programma de AI die voor het eerst de menselijke wereld Go-kampioen versloeg ; en na vier uur trainen, versloeg het huidige wereldkampioen schaakspel programma, Stockfish. Vervolgens trainde het voor een overwinningsronde slechts twee uur en veegde het een van ’s werelds beste shogi- programma’s genaamd Elmo van tafel ( shogi is een Japanse versie van schaken die op een groter bord wordt gespeeld).

Een van de belangrijkste vooruitgang is dat het nieuwe KI-programma, AlphaZero genaamd, niet specifiek is ontworpen om een ​​van deze spellen te spelen. In elk geval kreeg het een aantal basisregels (zoals hoe lopers bewegen bij schaken, enzovoort) maar was geprogrammeerd zonder andere strategieën of tactieken. Het werd gewoon beter door zichzelf steeds opnieuw te spelen in een versneld tempo – een methode om KI te trainen die bekend staat als ‘reinforcement learning’.

Het gebruik van reinforcement learning op deze manier is niet nieuw op zichzelf. De ingenieurs van DeepMind gebruikten dezelfde methode om AlphaGo Zero te maken; het AI-programma dat in oktober werd onthuld . Maar zoals de paper van deze week beschrijft, is de nieuwe AlphaZero een ‘meer generieke versie’ van dezelfde software, wat betekent dat deze kan worden toegepast op een breder scala aan taken zonder vooraf te zijn voorbereid.

Wat hier opvalt is dat in minder dan 24 uur hetzelfde computerprogramma zichzelf kon leren hoe je drie complexe bordspellen op bovenmenselijke niveaus kunt spelen. Dat is een nieuwe prestatie voor de wereld van KI.

Dit brengt DeepMind net iets dichter bij het bouwen van de generieke denkmachine waar het bedrijf van droomt, maar er wachten nog grote uitdagingen. Toen DeepMind CEO Demis Hassabis eerder dit jaar AlphaGo Zero liet zien, stelde hij voor dat een toekomstige versie van het programma zou kunnen helpen met een reeks van wetenschappelijke problemen – van het ontwerpen van nieuwe medicijnen tot het ontdekken van nieuwe materialen. Maar deze problemen zijn kwalitatief heel anders dan alleen het spelen van bordspellen, en er moet nog heel wat werk worden verzet om uit te zoeken hoe algoritmen ze precies kunnen aanpakken. Alles wat we nu zeker kunnen zeggen, is dat kunstmatige intelligentie definitief is voortgeschreden door alleen maar schaken.

Beleggen in kunstmatige intelligentie

Volgens veel analisten gaat kunstmatige intelligentie (KI) de economie en samenleving ingrijpend veranderen.  De economische groei zal naar verwachting verdubbelen onder invloed van KI. Gegeven de onzekere effecten op de bedrijfswinsten blijft het als belegger echter noodzakelijk om de goede aandelen te selecteren. De ondernemingen die het meest er van gaan profiteren zijn de techreuzen met  reeds een goede marktpositie en een grote beschikbare dataset.

Wij hebben een rapport opgesteld waarbij wij concrete aandelen noemen die profiteren kunnen van deze trend.  Dit rapport kunt u aanvragen. >>> VRAAG HIER NU AAN <<<

Laat een reactie achter

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd.