Kwantowe go do testowania sztucznej inteligencji. Czy SI poradzi sobie z grami takimi jak mahjong?
Fizycy z Chin zaprezentowali wersję gry go opierającą się na mechanice kwantowej. W swojej symulacji naukowcy wykorzystali splątane fotony do ustawiania kamieni na planszy, zwiększając w ten sposób trudność gry. Ich technologia może posłużyć jako pole testowe dla sztucznej inteligencji.
Wielkim wydarzeniem końca XX wieku było pokonanie arcymistrza szachowego Garry'ego Kasparowa przez superkomputer Deep Blue. Jednak go stanowiło znacznie trudniejsze wyzwanie. Ta gra o bardzo prostych zasadach posiada bowiem więcej kombinacji niż szachy. Jednak 20 lat później, w 2016 roku dowiedzieliśmy się, że SI pokonała mistrza go.
Jednak szachy i go to gry o tyle łatwe dla komputerów, że na bieżąco znany jest stan rozgrywki. Nie ma tutaj ukrytych elementów. Wiemy co znajduje się na planszy i co znajduje się poza nią. Zupełnie inne wyzwanie stanowią takie gry jak np. poker czy mahjong, gdzie dochodzi element losowy, nieznajomość aktualnego stanu rozgrywki – nie wiemy bowiem, co przeciwnik ma w ręku – czy też w końcu blef. Także i tutaj maszyny radzą sobie lepiej. Przed rokiem informowaliśmy, że sztuczna inteligencja wygrała w wieloosobowym pokerze.
Xian-Min Jin z Szanghajskiego Uniwersytetu Jiao Tong i jego koledzy postanowili dodać element niepewności do go. Wprowadzili więc doń mechanikę kwantową. „Kwantowe go” zostało po raz pierwszy zaproponowane w 2016 roku przez fizyka Andre Ranchina do celów edukacyjnych. Chińczycy wykorzystali tę propozycję do stworzenia systemu, który ma podnosić poprzeczkę sztucznej inteligencji wyspecjalizowanej w grach.
W standardowej wersji go mamy planszę z 19 liniami poziomymi i 19 pionowymi. Na przecięciach linii gracze na przemian układają swoje kamienie, starając się ograniczyć nimi jak największy obszar planszy. W kwantowej wersji go ustawiana jest natomiast para splątanych kamieni. Oba kamienie pozostają na planszy dopóty, dopóki nie zetkną się z kamieniem z sąsiadującego pola. Wówczas dochodzi do „pomiaru”, superpozycja kamieni zostaje zniszczona i na planszy pozostaje tylko jeden kamień, a nie splątana para.
W go gracz może zbić kamienie przeciwnika wówczas, gdy ustawi swoje kamienie na wszystkich sąsiadujących z przeciwnikiem polach. Jednak by do takiej sytuacji doszło w „kwantowym go” wszystkie otoczone kamienie przeciwnika muszą być kamieniami klasycznymi, żaden z nich nie może pozostawać w superpozycji z innym kamieniem na planszy. Jednak gracze nie wiedzą, który z kamieni w jakim stanie się znajduje, dopóki nie dokonają pomiaru.
Jin i jego koledzy wyjaśniają, że ich symulacja pozwala na dostrojenie procesu pomiaru poprzez manipulacje splątaniem. Jeśli kamienie w danej parze są splątane w sposób maksymalny, to wynik pomiaru będzie całkowicie przypadkowy, nie potrafimy przewidzieć, który z kamieni po pomiarze pozostanie na planszy. Jeśli jednak splątanie będzie mniej doskonałe, jeden z kamieni będzie miał większą szansę na pozostanie na planszy. To prawdopodobieństwo będzie znane tylko temu graczowi, do którego kamień należy. Gra traci w tym momencie swoją całkowitą nieprzewidywalność, jednak pozostaje w niej duży element niedoskonałej informacji.
Chińczycy przekuli teorię na praktykę tworząc pary splątanych fotonów, które były wysyłane do rozdzielacza wiązki, a wynik takiego działania był mierzony za pomocą czterech wykrywaczy pojedynczych fotonów. Jeden zestaw wyników reprezentował „0” a inny „1”. W ten sposób oceniano prawdopodobieństwo zniknięcia jednej z części pary wirtualnych kamieni ustawianych na przypadkowo wybranych przecięciach linii przez internetowe boty.
Poprzez ciągłe generowanie splątanych fotonów i przechowywaniu wyników pomiarów naukowcy zebrali w ciągu godziny około 100 milionów możliwych wyników zniknięcia stanu splątanego. Taka ilość danych pozwala na przeprowadzenie dowolnej rozgrywki w go. Uczeni, analizując rozkład zer i jedynek w czasie potwierdzili, że nie występuje znacząca korelacja pomiędzy następującymi po sobie danymi. Tym samym, dane są rzeczywiście rozłożone losowo.
Jin mówi, że rzeczywista złożoność i poziom trudności kwantowego go pozostają kwestią otwartą. Jednak, zwiększając rozmiary wirtualnej planszy i włączając do tego splątanie, można – jego zdaniem – zwiększyć trudność samej gry do takiego stopnia, by dorównywała ona takim grom jak mahjong, gdzie większość informacji jest ukrytych. Dzięki temu kwantowe go może stać się obiecującą platformą do testowania nowych algorytmów sztucznej inteligencji.
Komentarze (0)