Ve Bilgisayar İnsanı Yine Yendi!

Bilgisayar ve Bilişim Topluluğu

Yrd.Doç.Dr. İzzet PEMBECİ - 08.04.2016
http://github.com/pembeci/alphago_sunum

Konuşma Planı

  • Neden buradayız?
  • Nereden geldik? (Go, YZ Tarihçesi, Oyunlar ve YZ)
  • Ne oldu şimdi? (AlphaGo, Deep Learning)
  • Nereye gidiyoruz? (SKYNET!!!!)

Neden buradayız?

DeepMind -- 2010 Kuruluş, 2014 Google ($650 Milyon)

DeepMind -- 2010 Kuruluş, 2014 Google ($650 Milyon)

Demis Hassabis
Kıbrıs Rum & Singapur
Shane Legg
Yeni Zellanda

Konuşma Planı

  • Neden buradayız?
  • Nereden geldik? (Go, YZ Tarihçesi, Oyunlar ve YZ)
  • Ne oldu şimdi? (AlphaGo, Deep Learning)
  • Nereye gidiyoruz? (SKYNET!!!!)

Go Oyunu

Go Temel Kurallar

  • Satrançvari mekanik: İki kişi, siyah beyaz eşdeğer taşlar, noktalara hamle
  • Kural1 (liberty): Her taş (taş grubu) komşu boş noktalardan nefes almalı, nefes alamayanlar ölür.
  • Kural2 (ko): Oyun (tahta) daha önceki bir konuma dönemez.
  • Diğer kavramlar bunlardan türüyor
  • Puanlama: Çevrilen alan + hapsedilen taşlar

Go Bilgeliği - Strateji

U.S. Army’s Strategic Studies Institute - Learning from the Stones: A Go Approach to Mastering China’s Strategic Concept of Shi:
In this monograph, the author uses the ancient game of Go as a metaphor for the Chinese approach to strategy. He shows that this is very different than the linear method that underlies American strategy. By better understanding Go, he argues, American strategies could better understand Chinese strategy.

Go Bilgeliği - Özdeyişler

  • Give your opponent what he wants.
  • He who rides on a tiger can never get off.
  • A rich man should not pick quarrels.
  • Greed for the win takes the win away.
  • Don't try to win. Try not to lose.
  • You can play Go but don't let Go play you.
  • Never wrestle with a pig.
  • Make a fist before striking.
  • Play urgent moves before big moves.
  • Make a feint to the East while attacking in the West.
  • Play fast, die fast. Play slow, die slow.

Konuşma Planı

  • Neden buradayız?
  • Nereden geldik? (Go, YZ Tarihçesi, Oyunlar ve YZ)
  • Ne oldu şimdi? (AlphaGo, Deep Learning)
  • Nereye gidiyoruz? (SKYNET!!!!)

Yapay Zeka (YZ, AI)

  • Köklü bir dal
  • Disiplinler arası
  • Strong AI, Weak AI
  • Hala yolunu buluyor

Yapay Zeka Tarihçe

  • 1950 - Turing Test
  • 1950 - Claude Shannon:Satranç'ın Arama Problemi olarak analizi
  • 1951 - Dama ve Satranç oynayan programlar
  • 1956 - Dartmouth College summer AI conference
  • 1959 - MIT AI Lab
  • 1961 - Symbolic Computing, Calculus Problemleri
  • 1965 - ELIZA, İlk chat bot
  • 1966 - Makine çevirisi işe yaramıyor. Doğal Dil İşleme (NLP) uykuya.
  • 1969 - Minsky & Pappert, Perceptrons, Yapay Sinir Ağları uykuya
  • 1970ler - YZ'nin Uzun Kışı

Yapay Zeka Tarihçe

  • 1980ler - Uzman sistemler, Ticarileşme
  • 1986 - Yapay Sinir Ağları ayaklanır. Backpropogation (1974)
  • 1991 - Dart, 1991 Körfez Savaşı
  • 1994 - Chinook, İngiliz Daması Şampiyonu
  • 1995 - No Hands Across America, 4500km, Gaz-Fren hariç
  • 1997 - Deep Blue Kasparov'u yener.
  • 1997 - Othello Dünya Şampiyonu
  • 1998 - Furby, robotlar evlerde
  • 1998 - TD-Gammon, Tavla Dünya Şampiyonu
  • 2005 - Honda, ASIMO robot
  • 2009 - Google, Kendi kendine giden araba
  • 2011 - IBM Watson, Jeopardy Dünya Şampiyonu
  • 2013 - HRP2 (Japonya/Google), drive a vehicle, walk over debris, climb a ladder, remove debris, walk through doors, cut through a wall, close valves and connect a hose
  • 2016 - AlphaGo

Bilgisayarlara Oyun Oynatma

  • YZ için test alanı, Zor, Eğlenceli
  • İyi tanımlı, az sayıda kural, çok ihtimal (arama uzayı)
  • Belirsizlikler (rakip, şans), zaman kısıtı, eksik bilgi
  • Halloldu: Dama (Chinook, Dünya Şampiyonu 1994), Satranç (Deep Blue-Kasparov 1997, Deep Fritz-Kramnik 2006), Othello (Logistello, DŞ 1997), Scrabble (Maven, DŞ 1998), Tavla (TD-Gammon, 1998 neredeyse DŞ)
  • Yeni hedefler: Briç, Poker, Go, Kutu Oyunları (Settlers of Catan), MMORPG, General Game Playing

Oyun Ağaçları

Ne kadar büyük olabilir: Tablo

Üstsel büyüme (Exponential Growth)

Complexity ClassN = 10N = 100N = 1,000 ...N = 1,000,000
O(1) 1x10-7
seconds		 1x10-7
seconds		 1x10-7
seconds		 ... 1x10-7
seconds
O(log2N) 3.3x10-7
seconds		 6.6x10-7
seconds		 10x10-7
seconds		 ... 20x10-7
seconds
O(N) 1x10-7
seconds		 1x10-6
seconds		 1x10-5
seconds		 ... 1x10-3
seconds
O(N2) 1x10-6
seconds		 1x10-4
seconds		 1x10-2
seconds		 ... 2.7
hours
O(N3) 1x10-5
seconds		 1x10-2
seconds		 10
seconds		 ... 3x103
years
O(2N) 1x10-5
seconds		 4x1021
centuries		 forgetaboutit ... forgetaboutit

Değer Fonksiyonu (Evaluation Function)

  • f(P) = 200(K-K') + 9(Q-Q') + 5(R-R') + 3(B-B'+N-N') + (P-P') - 0.5(D-D'+S-S'+I-I') + 0.1(M-M') + ...
  • K, Q, R, B, N, P are the number of white kings, queens, rooks, bishops, knights and pawns on the board.
  • D, S, I are doubled, backward and isolated white pawns.
  • M represents white mobility (measured, say, as the number of legal moves available to White)

Kısmi Arama (Minimax, Alfa-Beta budama)

Go ve Arama

Konuşma Planı

  • Neden buradayız?
  • Nereden geldik? (Go, YZ Tarihçesi, Oyunlar ve YZ)
  • Ne oldu şimdi? (Deep Learning, AlphaGo)
  • Nereye gidiyoruz? (SKYNET!!!!)

Deep Learning

Konuşma Planı

  • Neden buradayız?
  • Nereden geldik? (Go, YZ Tarihçesi, Oyunlar ve YZ)
  • Ne oldu şimdi? (Deep Learning, AlphaGo)
  • Nereye gidiyoruz? (SKYNET!!!!)

AlphaGo Mimarisi (Deep Learning, Reinforcement Learning)

AlphaGo Mimarisi (Monte Carlo Search Tree)

AlphaGo Mimarisi (Monte Carlo Search Tree)

Konuşma Planı

  • Neden buradayız?
  • Nereden geldik? (Go, YZ Tarihçesi, Oyunlar ve YZ)
  • Ne oldu şimdi? (Deep Learning, AlphaGo)
  • Nereye gidiyoruz? (SKYNET!!!!)

Nereye Gidiyoruz?

  • AlphaGo: Hybrid, Görme ve Dil Uygulamaları, Bol ilgi.
  • Genel YZ: Problem hala belli değil. Logo'larla uğraşıyoruz.
  • Bilim insansal bir faaliyet. Önce kolay şeyler.
  • Teknoloji sadece bir araç (iyi/kötü değil)???
  • İşleri AI kapacak. Evrensel Taban Gelir (Universal Base Income)

Nereye Gidiyoruz? YZ Harici.

  • Facebook sizi daha iyi tanıyor.
  • Internet of Things. Güvenlik. Big Brother.
  • Crispr gene editing. BioEthics.