AI से हारने के बाद प्रो Go खिलाड़ी और बेहतर व अधिक रचनात्मक बने

 (henrikkarlsson.xyz)
17 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2024-04-09 | 6 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें

AI के आने के बाद मानव Go खिलाड़ियों की क्षमता में सुधार

  • 1950 के दशक से 2010 के दशक के मध्य तक प्रो Go खिलाड़ियों की क्षमता लगभग स्थिर थी
  • मई 2016 में DeepMind के AlphaGo ने दिखाया कि वह मानवों के सर्वोच्च स्तर के Go खिलाड़ियों को हरा सकता है
  • कुछ वर्षों बाद, सबसे कमजोर प्रो खिलाड़ी भी AI के आने से पहले के शीर्ष खिलाड़ियों से बेहतर क्षमता दिखाने लगे
  • शीर्ष खिलाड़ी उस स्तर तक पहुँच गए जिसे पहले असंभव माना जाता था

मानव Go खिलाड़ियों की रचनात्मकता में सुधार

  • मानव Go खिलाड़ी सिर्फ AI की नकल नहीं कर रहे, बल्कि और अधिक रचनात्मक बन रहे हैं
  • ऐतिहासिक रूप से नए moves और sequences की संख्या बढ़ी है
  • Shin et al की गणना के अनुसार, लगभग 40% सुधार उन चालों से आया जिन्हें AI का अध्ययन करके याद किया जा सकता था
  • लेकिन AI से अलग चालें चलने की क्षमता भी बेहतर हुई, और ऐसी "मानवीय चालें" कुल सुधार का 60% थीं
  • AlphaGo की सफलता ने मानव खिलाड़ियों को कुछ खास चालों का फिर से मूल्यांकन करने और कमजोर heuristics को छोड़ने पर मजबूर किया
  • इससे उन्हें वे संभावनाएँ दिखीं जिन्हें पहले नज़रअंदाज़ किया गया था

असंभव को संभव बनाने वाला पैटर्न

  • जब किसी चीज़ को असंभव माना जाता है, और फिर कोई उसे कर दिखाता है, तो जल्द ही उसका मानक बन जाना एक आम पैटर्न है
  • Roger Bannister के 4-minute mile पूरा करने से पहले, सर्वश्रेष्ठ धावक दशकों तक 4 मिनट से थोड़ा ऊपर ही अटके रहे
  • कुछ महीनों बाद, Bannister अब 4-minute mile पूरा करने वाले अकेले धावक नहीं रहे
  • आजकल हाई स्कूल के छात्र भी 4-minute mile पूरा कर लेते हैं
  • फ़्रांसीसी संगीतकार Pierre Boulez का संगीत कभी बजाना असंभव माना जाता था, लेकिन YouTube आदि पर रिकॉर्डिंग फैलने के बाद अब वह concert halls के standard repertoire का हिस्सा बन गया है

superhuman AI systems का प्रभाव

  • Go में हाल की प्रगति संकेत देती है कि superhuman AI systems ऐसा प्रभाव डाल सकते हैं
  • AI systems यह साबित कर सकते हैं कि कोई चीज़ संभव है और लोगों को ऊपर उठा सकते हैं
  • इसका मतलब यह नहीं कि AI systems कई कामों में मनुष्यों की जगह नहीं लेंगे
  • न ही इसका यह मतलब है कि मनुष्य हमेशा systems के साथ कदम मिलाने के लिए खुद को ढाल पाएँगे (असल में मानव Go खिलाड़ी अब भी बराबरी नहीं कर पाए हैं)
  • लेकिन रचनात्मकता और कौशल का यह उभार बताता है कि जब और अधिक AI systems ऑनलाइन उपलब्ध होंगे, तब मानव क्षमता-वितरण के ऊपरी छोर पर क्या हो सकता है
  • AI से सीखते हुए मनुष्य ठहराव वाली बाधाओं को तोड़कर और ऊँचे स्तर तक पहुँच सकते हैं

Go में इस उभार के दिलचस्प विवरण

  • Shin, Kim, Kim के पेपर के अनुसार, वास्तविक ट्रेंड बदलाव AlphaGo के आने के 18 महीने बाद हुआ
  • यह open source Go engine Leela Zero की रिलीज़ के साथ मेल खाता है
  • open source होने के कारण Leela Zero ने Go खिलाड़ियों को Lizzie जैसे tools बनाने की सुविधा दी, जो AI की चाल चुनने के पीछे की reasoning दिखाते हैं
  • इसने direct access देकर बड़े पैमाने पर input learning को भी संभव बनाया
  • ऐसा लगता है कि इसी ने machine-mediated human creativity का विस्फोट पैदा किया

chess में ऐसा ही उदाहरण

  • 1997 में जब Deep Blue ने chess world champion Kasparov को हराया, तो लोगों ने सोचा कि यह मानव chess खिलाड़ियों के लिए झटका होगा
  • लेकिन ऐसा नहीं हुआ। chess पहले से कहीं अधिक लोकप्रिय हो गया
  • खेल यांत्रिक और पूर्वानुमेय नहीं बना। इसके बजाय Magnus Carlsen जैसे शीर्ष खिलाड़ी पहले से अधिक रचनात्मक हो गए

हमारी क्षमता हमारी सोच से अधिक बड़ी है

  • chess और Go जैसे बेहद प्रतिस्पर्धी क्षेत्रों में भी प्रदर्शन, संभावित सीमा से बहुत नीचे के स्तर पर काम कर सकता है
  • शायद AI हमें और अधिक क्षेत्रों में इन सीमाओं को तोड़ने का तरीका दे सकता है

GN⁺ की राय

  • यह लेख दिलचस्प insight देता है कि AI मानव रचनात्मकता और कौशल-वृद्धि को कैसे प्रभावित कर सकता है। यह बात खास तौर पर प्रभावशाली है कि AI सिर्फ मनुष्यों की जगह लेने के बजाय, उन्हें अपनी सीमाओं को पहचानने और पार करने के लिए प्रेरित भी कर सकता है.

  • हालांकि, यह सवाल बना रहता है कि क्या यह प्रभाव हर क्षेत्र में एक जैसा दिखेगा। Go या chess जैसे स्पष्ट नियमों और लक्ष्यों वाले क्षेत्रों में AI का असर अधिक स्पष्ट हो सकता है, लेकिन कला या सृजन जैसे क्षेत्रों में, जहाँ व्यक्तिपरक मूल्यांकन महत्वपूर्ण है, तस्वीर अलग हो सकती है.

  • साथ ही, AI की प्रगति की रफ़्तार इतनी तेज़ हो सकती है कि मनुष्यों के लिए उसके साथ अनुकूलन करना कठिन हो। जैसा कि लेख में भी कहा गया है, मानव Go खिलाड़ी अभी तक AI की बराबरी नहीं कर पाए हैं। AI के साथ सहयोग करके मानव क्षमता को अधिकतम करने के तरीकों पर गंभीरता से सोचने की ज़रूरत है.

  • दूसरी ओर, यह भी ध्यान देने योग्य है कि AI की प्रगति मनुष्यों को नई प्रेरणा और नई चुनौतियाँ देकर, उलटे उनकी रचनात्मकता और innovation को बढ़ावा दे सकती है। यह ऐसे नए ideas और approaches तलाशने का कारण बन सकती है जिन्हें पहले कभी आज़माया नहीं गया था.

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6 टिप्पणियां

 
kyc1682 2024-04-10

यह दिल को गर्व और उत्साह से भर देने वाला लेख है।
 
edunga1 2024-04-09

AI के बारे में यह आशावादी लेख मुझे बहुत पसंद आया।
AI से पहले लोग अपनी सीमाओं को पहचानकर रुक जाते थे और आगे विकास नहीं हो रहा था, लेकिन AI ने उन सीमाओं को तोड़ दिया, और जब सीमाएँ क्या हैं यह भी स्पष्ट नहीं रहा, तो शायद इंसानी रचनात्मकता और बेहतर हुई है।
अगर हम AI को इंसान खुद को बेहतर बनाने के एक tool के रूप में देखें, तो मन कुछ अधिक शांत लगता है।
 
kunggom 2024-04-09

इस मौके पर 반-바지 की लघु कॉमिक पर एक नज़र।

दो लोगों का साथ में नाचा गया नृत्य

जब हम यह स्वीकार कर लेते हैं कि वे हमसे अधिक बुद्धिमान और अनुभवी हो सकते हैं, तब हमें पता चलता है कि हमारे पास कितनी बड़ी शक्ति है।
कि हम एकमात्र ऐसी प्रजाति बन गए हैं जो अपने गुरुओं को बना सकती है।
 
kandk 2024-04-09

सबसे बेहतरीन मशीन लर्निंग मशीन इंसानी दिमाग है
 
joyfui 2024-04-09

हम जवाब खोज लेंगे। जैसा कि हम हमेशा करते आए हैं।
 
GN⁺ 2024-04-09
Hacker News राय

  • आधुनिक chess के शीर्ष खिलाड़ी computers के साथ ट्रेनिंग करते हैं और ठीक-ठीक जान सकते हैं कि वे कहाँ चूके, इसलिए वे अतीत के महान खिलाड़ियों की तुलना में कहीं बेहतर हैं.

    • शीर्ष खिलाड़ी इतने अच्छे हो गए हैं कि chess उबाऊ हो गया है. मौलिक रणनीतियाँ विकसित करना कठिन है और रक्षात्मक प्रवृत्ति के कारण बहुत सारे draw होते हैं.
    • दूसरी ओर, chess हाई स्कूलों में लोकप्रिय है और लोग हर जगह chess का आनंद ले रहे हैं.
    • computer analysis के ज़रिए अपनी गलतियों को सटीक रूप से समझ पाना अच्छा है.
    • मैं LIChess पर खेलता हूँ, और सोचता हूँ कि क्या baduk के लिए भी ऐसा कोई similar app है.

  • AI खेलों और मानवीय गतिविधियों में पैदा हुई आकस्मिक मान्यताओं को तोड़ने में मदद करता है.

    • hacker spirit का केंद्र बिंदु मान्यताओं को हटाकर वह performance ढूँढना है जिसे दूसरे लोग चूक गए.

  • बचपन में जब मैंने baduk सीखा, तो मुझे सिखाया गया था कि कुछ खास joseki (baduk opening sequences) खराब चालें हैं.

    • AI की बदौलत अब ऐसे joseki आम तौर पर इस्तेमाल होते हैं, और कई मान्यताएँ और मिथक गायब हो गए हैं.

  • AI विशेषज्ञों को और बेहतर बनाने में मदद करने की बस शुरुआत है.

    • software सहित कई रचनात्मक क्षेत्रों में AI की मदद ली जा सकती है.

  • इंसान के किसी बड़े अस्तित्व से हारकर विकसित होने के बारे में Rilke की कविता का उद्धरण.

  • AI का अध्ययन करके हुए सुधार लगभग 40% हैं, लेकिन AI से अलग "मानवीय चालों" की वजह से सुधार भी 60% तक पहुँचता है.

    • गैर-विशेषज्ञों के बीच AI की नकल करने की प्रवृत्ति है, इसलिए खेल पहले जितना दिलचस्प नहीं रहा.

  • baduk रणनीति सामग्री AlphaGo से पहले और बाद के सर्वश्रेष्ठ तरीकों में अंतर करती है.

    • AI अब भी इंसानों पर हावी है, लेकिन कुछ लोगों ने AI की रणनीतिक कमजोरियाँ खोज ली हैं.

  • chess के इतिहास पर लेख भ्रामक है.

    • शीर्ष खिलाड़ियों ने AlphaGo और LC0 की सफलता के बाद अधिक रचनात्मक शैली की ओर रुख किया.

  • entertainment industry AI के बाद भी जीवित रहेगी.

    • लोग अब भी इंसानों को sports, music, video games करते हुए देखना चाहेंगे.

  • baduk theory कैसे विस्तृत हुई, इसके एक overview में बहुत रुचि है.

    • chess और baduk में openings रटे बिना काम चल सके, ऐसी इच्छा व्यक्त की गई है.