كيف هزم فتى الألعاب أكاديميًا وفاز بجائزة نوبل

المصدر: شي هان

سأروي اليوم قصة ملهمة للغاية في مجال العلوم، وهو عمل يبدو لا يصدق: قصة لاعب شاب هزم أكاديميًا علميًا وفاز بالجائزة. جائزة نوبل.

نعم، لقد تحدثت عن كيف أحدثت بطاقات رسوميات الألعاب ثورة في قوة الحوسبة واحتضنت صناعة الذكاء الاصطناعي من قبل، لكن قصة اليوم لا تصدق من ذلك، فهي بها تقلبات ومنعطفات.

هناك شاب تم الترحيب به باعتباره عبقريًا منذ أن كان طفلاً. لقد أحب الألعاب منذ أن كان طفلاً، وأظهر اهتمامًا قويًا بالشطرنج في سن الثامنة، كان يلعب بالفعل في لعبة الشطرنج الرسمية. استخدم المكافأة ليشتري لنفسه هدية مهمة، جهاز كمبيوتر، وسرعان ما وقع في حب ألعاب الكمبيوتر.

عمليات مألوفة، مؤامرة مألوفة~

17 في عندما بلغ 18 عامًا، اختار الانضمام إلى شركة ألعاب ليصبح مصمم ألعاب.

بعد كل شيء، إذا كنت تحب الألعاب كثيرًا، فلماذا لا تحاول صنع واحدة بنفسك؟ دخل شركة Bullfrog الشهيرة آنذاك.

بعد عام واحد من انضمامه إلى الشركة، قاد تصميم لعبة ناجحة، "Theme Park" الشهيرة.

بكل بساطة، هذه اللعبة عام 1994 هي واحدة من أكثر الألعاب شعبية في نوع المتنزهات الترفيهية اليوم ومنشئ ألعاب محاكاة الأعمال، وأعتقد أن سلسلة Tropico يجب أن تتأثر بها.

وبعد بضع سنوات، أسس شركة الألعاب الخاصة به وقام بتطوير الاثنين على التوالي. تعتبر ألعاب "Republic" و"Evil Genius" من ألعاب محاكاة الأعمال.

من الواضح أنه يحب نوع لعبة محاكاة الأعمال كثيرًا.

الحضارة 5، ابدأ!

في هذه المرحلة، تبدو هذه القصة مشابهة لقصة عبقري الشطرنج ومعجزة الكمبيوتر المذكورة في الماضي.

لقد أحب الألعاب منذ أن كان طفلاً موهبة في لعبة الشطرنج وGo، يمكنه أن يعلم نفسه أجهزة الكمبيوتر، وينضم أخيرًا إلى شركة ألعاب ليصبح معجزة كمبيوتر يصنع منتجات مشهورة في الصناعة.

لكن فظاعة هذا الرجل قد بدأت للتو.

بعد إنشاء لعبة ناجحة، سرعان ما بدأ يفكر في دور أجهزة الكمبيوتر كأداة في الألعاب، وبدأ في محاولة إضافة وظائف الذكاء الاصطناعي إلى اللعبة.

ذكرت القليل من وسائل الإعلام هذا الأمر، ولكن باعتباري أحد كبار اللاعبين، أعتقد أنه من المحتمل أن يكون هذا هو تأثير الألعاب السابقة.

لأن أولئك الذين غالبًا ما يلعبون ألعاب محاكاة الأعمال يمكن أن يشعروا أنه في المراحل اللاحقة من اللعبة، عندما يوجد عدد كبير من الشخصيات غير القابلة للعب، ستكون قوة الحوسبة الحاسوبية بها عيوب واضحة.

في المراحل اللاحقة من الحضارة 5، غالبًا ما يتجمد الكمبيوتر في جولة واحدة. المواطنون غير معقولين للغاية، حتى لو قمت ببناء حافلات وحافلات لهم في مترو الأنفاق، حتى لو جمعت المنطقة السكنية ومنطقة العمل معًا، فسوف يركضون ويغلقون الطريق.

ربما كانت هذه الظواهر هي التي ألهمته للتفكير في الذكاء الاصطناعي بالنسبة لقضايا الألعاب هذه، هل يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين اللعبة؟

في عام 2010، أسس شركة جديدة بهدف "حل مشاكل الذكاء" ومحاولة استخدام خوارزميات التعلم لإتقان الألعاب.

في عام 2013، أنشأوا خوارزمية تسمى Deep Q-Network (DQN) يمكنها ممارسة ألعاب الكمبيوتر على مستوى فوق طاقة البشر.

أظهرت نتائج الاختبار أن DQN أصبح أفضل لاعب في اللعبة خلال 30 دقيقة من لعب لعبة Space Invaders.

في عام 2016، أصدرت هذه الشركة لعبة أخرى تعمل بالذكاء الاصطناعي وتغلبت على بطل العالم الأصلي لهذه اللعبة.

—— هذه المرة يُطلق على الذكاء الاصطناعي اسم AlphaGo.

نعم، بالمعنى الدقيق للكلمة، يمكنك فهم رياضة Go كلعبة، فهم AlphaGo كلعبة ذكاء اصطناعي،

إن الأمر يتعلق فقط بأن لعبة Go مميزة بسبب متغيراتها الحسابية التي لا حصر لها تقريبًا. وكانت تعتبر في السابق غير قابلة للكسر. كما أن AlphaGo أفضل من أجهزة الكمبيوتر البسيطة وأجهزة الكمبيوتر المجنونة ~

عندما يصاب العديد من الأشخاص بالصدمة من موجة تطور الذكاء الاصطناعي في العامين الماضيين، فإنهم غالبًا ما يعتبرونها أمرًا مفاجئًا.

في الواقع، لا، لقد أدى ظهور عدد لا يحصى من ألعاب الفيديو في السنوات الأخيرة إلى زيادة الطلب على الذكاء الاصطناعي في الألعاب، ويأمل العديد من اللاعبين في اللعب ضد الذكاء الاصطناعي الأكثر ذكاءً أو الشخصيات غير القابلة للعب الأكثر ذكاءً في اللعبة. تجبر هذه المتطلبات المبرمجين على تعزيز استكشافهم لخوارزميات الذكاء الاصطناعي بشكل مستمر.

لم يكن هناك مبرمج قال بشكل غريب، سأبحث عن ذكاء اصطناعي أكثر ذكاءً بأي ثمن، لا.

الحقيقة هي أنك إذا صممت خوارزمية جيدة، ستكون لعبتك أكثر متعة وستجني 100 مليون، بينما ستكون لعبته أكثر ذكاءً وستبيع 200 مليون. إنها مكافأة كبيرة، تمنح الجميع حماسًا لا نهاية له للاستثمار في تطوير الذكاء الاصطناعي.

لم يتم تصميم البارود منذ البداية. ولم يقل أي عالم من قبل أنني سأخترع البارود اليوم. وما لا يوجد هو مجموعة من الكيميائيين الذين يأملون في العيش إلى الأبد أضف القليل من هذا اليوم، وجرب القليل منه غدًا، وأخيرًا اكتشف أن الكبريت والملح الصخري والفحم سوف ينفجر عند مزجه معًا.

لم يتوقع ليوينهوك اكتشاف الكائنات الحية الدقيقة في البداية، فقد كان صانعًا للعدسات، وكان يقوم بتلميع العدسات كل يوم، لكنه اكتشف فجأة في أحد الأيام أنه بعد تلميع العدسات إلى أقصى الحدود، يمكنك رؤية أشياء غير موجودة. غير مرئية للعين المجردة.

الأمر نفسه ينطبق على بطل قصتنا في البداية أراد أن يصنع الألعاب، ثم أراد البحث عن المزيد من الألعاب الذكية، وأخيرًا طور لعبة ذكية للغاية تعمل بالذكاء الاصطناعي.

ثم بدأوا فجأة بالتفكير في مشكلة ما،

نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على التعلم بنفسه، فيمكنه إتقان قواعد لعبة Go والألعاب الإلكترونية بسرعة ويصبح لاعبًا بطلاً،

فإذا كنا نفهم البحث العلمي في مجال معين على أنه "لعبة"، فهل يستطيع الذكاء الاصطناعي إتقانها؟

في عام 2017، في Wuzhen Go Summit، هزم AlphaGo بطل العالم Go Ke Jiehou بشكل نظيف بنتيجة 3:0.

في عام 2018، حاولت شركة DeepMind تطوير نظام ذكاء اصطناعي يمكنه التنبؤ ببنية البروتين، AlphaFold. حاول استخدام الذكاء الاصطناعي للبحث العلمي.

يجب أن تعتقد أن هذا غير موثوق به، ومن المستبعد جدًا السماح للذكاء الاصطناعي المصمم أصلاً للألعاب بدراسة العلوم.

أنت لست الوحيد الذي يعتقد ذلك، فهناك أكاديمي معين في الأكاديمية الصينية للعلوم يعتقد ذلك أيضًا.

نعم، إنه أحد معارفنا القدامى، المعلم يان نينغ.

لذا فإن كل اللقاءات في العالم هي لقاءات بعد غياب طويل، وبشكل غير متوقع نلتقي مرة أخرى~

لسنوات عديدة، هناك ثلاث طرق رئيسية للتنبؤ ببنية البروتين. الأول هو استخدام بلورات البروتين بالأشعة السينية، والثاني هو التحليل الطيفي بالرنين المغناطيسي النووي، والثالث هو نمذجة التصوير الفوتوغرافي المجهري الإلكتروني باهظ الثمن.

يشتهر فريق يان نينغ بكفاءته في استخدام الطريقة الثالثة للمجهر الإلكتروني بالتبريد. وفي الوقت الذي يستغرقه الآخرون لالتقاط صورة واحدة، يستطيع فريقها التقاط خمس صور، وهو أمر فعال للغاية.

إن تفكير DeepMind هو، هل يمكن حل هذا النوع من العمل المتكرر للغاية بواسطة الذكاء الاصطناعي؟

إذا فهمنا عملية نمذجة التصوير الفوتوغرافي بتقنية cryo-EM كلعبة، فهل يمكننا استخدام الذكاء الاصطناعي لمحاولة حلها؟

"لم يخططوا لإنتاج فيلم، لكنهم اختاروا الذكاء الاصطناعي: بما أن البروتينات تتكون من أحماض أمينية، فهم يحتاجون فقط إلى استخدام هياكل البروتين المعروفة المنشورة في كل مكان لربط المسافات بين كل زوج من الأحماض الأمينية" في هذه البروتينات، والتي يتم تلخيصها في صورة، ثم استخدام الشبكة العصبية لهضمها، يمكن للذكاء الاصطناعي إجراء تنبؤات من تلقاء نفسه."

والنتيجة النهائية هي أن كفاءة الذكاء الاصطناعي تتجاوز بكثير كفاءة الذكاء الاصطناعي. العمل اليدوي، ومتوسط ​​كفاءة الفريق هو 1، وكفاءة فريق يان نينغ هي 5، والذكاء الاصطناعي هو 100000، وما زال ينمو بسرعة. لأن الذكاء الاصطناعي لا يحتاج إلى الراحة وسيستمر في تطوير نفسه. منذ هذا الإنجاز، استخدم أكثر من مليوني شخص في 190 دولة جهاز AlphaFold، مما ساعد العلماء ليس فقط على اكتساب فهم أفضل لمقاومة المضادات الحيوية ولكن أيضًا على تصميم إنزيمات يمكنها هضم البروتين البلاستيكي.

لمثل هذا الإنجاز المدمر، كان عليك أن تخمن القصة التالية التي فازت بها هذه التكنولوجيا بجائزة نوبل. هذا الشاب الذي يحب الألعاب وعمل في البداية كمصمم ألعاب هو الحائز على جائزة نوبل في الكيمياء لهذا العام، هاسابيس.

لقد أثبتت الحقائق أن تطور العصر سوف يرمي الجميع بعيدًا بالعدل، عندما عندما تفاجأ بتطور الذكاء الاصطناعي، فقد يرتكب كبار العلماء أخطاء أيضًا.

عندما نناقش الذكاء الاصطناعي في عام 2022، تأثير الذكاء الاصطناعي على يان نينغ وآخرين لقد لاحظ العديد من الأشخاص بالفعل أنه، انطلاقًا من منطقة التعليق، على الرغم من أن الجميع يتفق مع تطور الذكاء الاصطناعي، إلا أن معظمهم يعتقدون أن استبدال كبار العلماء قد يستغرق بعض الوقت. (تحدث عدد قليل من الأصدقاء بتطلع شديد وبقوة)

قد يكون يان نينغ نفسه أعتقد ذلك، في عام 2022، كان استنتاج يان نينغ هو أن مستوى التنبؤ بالذكاء الاصطناعي لا يمكن أن يصل إلا إلى مستوى عام 2017.

هذه الحبكة هي نفسها تمامًا مثل صناعة Go،

< p> عندما ظهر برنامج AlphaGo لأول مرة، اعتقد الجميع أنه لا شيء، بل يمكنه التغلب على بطل العالم، وستكون لدى البشر فرصة للفوز مرة أخرى من خلال العمل الجاد.

لكن سرعان ما اكتشف الجميع أن هذا الرأي كان خاطئًا إلى حد يبعث على السخرية، لأن البشر يتعلمون مع المعلمين والكتب المدرسية، وتعتمد الفعالية القتالية البشرية في الواقع على الخبرة السابقة ونتيجة سنوات من التعلم، ويتلامس الذكاء الاصطناعي معها اذهب، في أقل من عام، سأعطيك مطرقة Go Master بعد عام واحد من الاشتراك، ولن تحتاج إلى قراءتها في المستقبل.

في عام 2022، شعر يان نينغ أن الذكاء الاصطناعي لن يصل إلى مستواه إلا قبل خمس سنوات، لذلك لم يكن هناك ما يدعو للقلق.

المشكلة هي أن AlphaFold خرج في عام 2018. ولن يمر سوى أربع سنوات بحلول عام 2022. وسيلحق بك قريبًا طفل يبلغ من العمر أربع سنوات، أكبر عالم في البشرية إذا كنت تستخدم الشائع من المنطقي أن نحكم على سرعة التطور هذه، فمن المؤكد أنها ستكون خاطئة جدًا.

فماذا تخبرنا هذه القصة؟

هل هو تطور العلوم والتكنولوجيا، أم ابتكار الذكاء الاصطناعي، أم مصير الحياة، أم يجب أن تكون الكائنات الحية محولات للشفرات؟

أعتقد أن مصدر الإلهام الأكبر هو الحب.

إذا نظرنا إلى الوراء، في عام 2007، كان يان نينغ بالفعل أستاذًا ومشرفًا على الدكتوراه في جامعة تسينغهوا، وماجستيرًا أكاديميًا معروفًا.

في ذلك الوقت، كان ديميس هاسابيس لا يزال مصمم ألعاب، ناهيك عن كونه أستاذًا أكاديميًا، ولا يمكن حتى اعتباره عضوًا في المجتمع الأكاديمي.

في هذا الوقت، إذا أخبرته أنك ستهزم الأكاديميين العلميين وستفوز بجائزة نوبل في المستقبل، فهو لا يستطيع حتى أن يتخيل ذلك، ناهيك عن تصديقه.

إنه أمر لا يصدق أن يفوز ممارس علمي غير معروف بجائزة نوبل دفعة واحدة، لكن لا يزال الأمر منطقيًا.

كيف يمكنني، كلاعب سيء، أن أفوز بجائزة نوبل؟ لا توجد جائزة لعبة في نوبل؟

هذا هو الشيء المدهش في العالم.

أنت لا تحب البحث العلمي حقًا، ربما يكون ذلك من أجل الراتب، وربما من أجل الاستقرار، وربما من أجل الأضواء الساطعة، وتقوم بعمل مماثل يومًا بعد يوم، وتشعر بعمق بأهمية البحث العلمي ليس سهلا.

على الرغم من أن ما كان يفعله كان مجرد ألعاب، إلا أنه أحب الألعاب من أعماق قلبه، ونتيجة لذلك، درس إلى أقصى الحدود وأشار إلى شجرة تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، والتي تبين أنها كذلك مفتاح عصر جديد.

أنت تقول هذا لأنه محظوظ، ولكن إذا لم يكن لديه الحب المطلق للألعاب، إذا لم يفكر في طريقة لعب اللعبة بشكل أساسي، إذا كان قد صنع بعض الألعاب التي تغير المظهر لكسب المال، هل كانت هذه القصة ستحدث؟ من الواضح أنه مستحيل.

إن حب ودراسة الأشياء العاطفية التي تتجاوز كل شيء آخر، هو ما ساعده على اختراق الضباب والعثور على عالم جديد.

لا تنس أبدًا أن تحب ما تحب.