Làm thế nào một cậu bé chơi game đánh bại một học giả và giành giải thưởng Nobel

Nguồn: Shi Han

Hôm nay tôi sẽ kể một câu chuyện vô cùng cảm hứng trong lĩnh vực khoa học, một hành động nghe có vẻ khó tin: câu chuyện về một game thủ trẻ đã đánh bại một học giả khoa học và giành được giải thưởng Giải Nobel.

Đúng vậy, trước đây tôi đã nói về việc card đồ họa trò chơi đã tạo ra một cuộc cách mạng về sức mạnh tính toán và ươm mầm ngành công nghiệp AI như thế nào, nhưng câu chuyện ngày nay thậm chí còn đáng kinh ngạc hơn thế, và nó có nhiều khúc mắc.

Có một chàng trai trẻ được ca ngợi là thiên tài từ khi còn nhỏ. Anh ấy yêu thích trò chơi từ khi còn nhỏ. Khi mới 4 tuổi, anh ấy đã tỏ ra rất yêu thích cờ vua. Đến năm 8 tuổi, anh đã có thể tham gia các ván cờ chính thức. Anh ấy dùng tiền thưởng để mua cho mình một món quà quan trọng, một chiếc máy tính~ và nhanh chóng yêu thích trò chơi máy tính.

Các thao tác quen thuộc, cốt truyện quen thuộc~

17 Tại 18 tuổi, anh chọn gia nhập một công ty game và trở thành nhà thiết kế game.

Sau tất cả, nếu bạn yêu thích trò chơi đến vậy, tại sao bạn không thử tự mình làm một trò chơi? Anh gia nhập Công ty Bullfrog nổi tiếng lúc bấy giờ.

Một năm sau khi gia nhập công ty, anh đã lãnh đạo thiết kế một trò chơi đình đám, "Công viên giải trí" nổi tiếng.

Nói một cách đơn giản, trò chơi này vào năm 1994 là một trong những trò chơi phổ biến nhất trong thể loại công viên giải trí ngày nay và là người khởi xướng trò chơi kinh doanh mô phỏng, và tôi thậm chí còn nghĩ rằng dòng game Tropico nên bị ảnh hưởng bởi nó.

Vài năm sau, anh thành lập công ty trò chơi của riêng mình và liên tiếp phát triển cả hai trò chơi "Republic" và "Evil Genius" đều là trò chơi mô phỏng kinh doanh.

Rõ ràng là anh ấy rất thích thể loại game mô phỏng kinh doanh.

Nền văn minh 5, bắt đầu!

Về điểm này, câu chuyện này có vẻ giống với câu chuyện về thiên tài cờ vua và thần đồng máy tính được nhắc đến ngày xưa

Anh ấy yêu thích trò chơi từ khi còn nhỏ, đã yêu thích. có năng khiếu về cờ vua và cờ vây, có thể tự học máy tính và cuối cùng gia nhập một công ty trò chơi để trở thành một siêu lập trình viên, người tạo ra những sản phẩm phổ biến và nổi tiếng trong ngành.

Nhưng sự thái quá của anh chàng này mới chỉ bắt đầu.

Sau khi tạo ra một trò chơi ăn khách, anh ấy sớm bắt đầu nghĩ đến vai trò của máy tính như một công cụ trong trò chơi và bắt đầu thử bổ sung các chức năng AI vào trò chơi.

Rất ít phương tiện truyền thông đề cập đến điều này, nhưng với tư cách là một game thủ có thâm niên, tôi nghĩ đây có thể là do ảnh hưởng của những game trước.

Bởi vì những người thường xuyên chơi trò chơi mô phỏng kinh doanh có thể cảm nhận được rằng ở giai đoạn sau của trò chơi, khi tồn tại một số lượng lớn NPC, sức mạnh tính toán của máy tính sẽ có những thiếu sót rõ ràng.

ở các giai đoạn sau của Civilization 5, máy tính thường bị treo trong một lượt chơi

Trong giai đoạn cuối của các trò chơi như công viên giải trí, Skyline và Tropico, không chỉ màn hình mà cả lộ trình đi lại của người dân cũng bị treo. là rất vô lý, ngay cả khi bạn xây dựng xe buýt và xe buýt cho họ trong tàu điện ngầm, ngay cả khi bạn đặt khu dân cư và khu vực làm việc lại với nhau, họ sẽ chạy xung quanh và chặn đường.

Có lẽ chính những hiện tượng này đã truyền cảm hứng cho anh nghĩ đến AI. Đối với những vấn đề chơi game này, liệu AI có thể được sử dụng để tối ưu hóa trò chơi?

Năm 2010, anh thành lập một công ty mới với mục tiêu "giải quyết các vấn đề về trí thông minh" và cố gắng sử dụng các thuật toán học tập để làm chủ trò chơi.

Vào năm 2013, họ đã tạo ra một thuật toán có tên Deep Q-Network (DQN) có thể chơi trò chơi trên máy tính ở cấp độ siêu phàm.

Kết quả kiểm tra cho thấy DQN đã trở thành người chơi giỏi nhất game trong vòng 30 phút sau khi chơi game Space Invaders.

Năm 2016, công ty này đã phát hành một trò chơi AI khác và đánh bại nhà vô địch thế giới ban đầu của trò chơi này.

——Lần này AI được gọi là AlphaGo.

Đúng vậy, nói đúng ra, bạn có thể hiểu môn thể thao Cờ vây như một trò chơi, hiểu AlphaGo như một trò chơi AI,

Chỉ là trò chơi cờ vây đặc biệt vì có các biến số tính toán gần như vô hạn. Nó từng được coi là không thể phá vỡ được. AlphaGo cũng tốt hơn những chiếc máy tính đơn giản và những chiếc máy tính điên rồ đó. ~

Khi nhiều người bị sốc trước làn sóng phát triển của trí tuệ nhân tạo trong hai năm qua, họ thường coi đó là một điều đơn lẻ, đột ngột.

Thực ra là không. Sự ra đời của vô số trò chơi điện tử trong những năm gần đây đã tạo ra nhu cầu rất lớn về AI trong trò chơi. Nhiều người chơi hy vọng có thể đấu với AI thông minh hơn hoặc các NPC thông minh hơn trong trò chơi. Làm việc cùng nhau, những yêu cầu này. buộc các lập trình viên phải liên tục tăng cường khám phá các thuật toán AI.

Chưa bao giờ có một lập trình viên nào nói một cách kỳ lạ rằng, tôi muốn nghiên cứu một AI thông minh hơn bằng mọi giá, không.

Thực tế là nếu bạn thiết kế một thuật toán tốt, trò chơi của bạn sẽ thú vị hơn và kiếm được 100 triệu, trong khi trò chơi của anh ấy sẽ thông minh hơn và bán được 200 triệu. Đó là một phần thưởng lớn, mang lại cho mọi người sự nhiệt tình vô tận để đầu tư vào phát triển AI.

Thuốc súng không được thiết kế ngay từ đầu. Chưa có nhà khoa học nào nói rằng ngày nay tôi sẽ phát minh ra thuốc súng. Thứ không tồn tại là một đám nhà giả kim hy vọng được sống mãi. Họ đang mày mò thuốc tiên mỗi ngày. vì sự bất tử. Hôm nay thêm một chút thứ này, ngày mai thử một chút, và cuối cùng phát hiện ra rằng lưu huỳnh, muối tiêu và than củi sẽ phát nổ khi trộn lẫn với nhau.

Leewenhoek ban đầu không mong đợi phát hiện ra vi sinh vật. Ông là người chế tạo thấu kính, đánh bóng thấu kính hàng ngày, nhưng bỗng một ngày, ông phát hiện ra rằng sau khi đánh bóng thấu kính đến mức tột cùng, bạn có thể nhìn thấy những thứ như vậy. điều không thể thấy được bằng mắt thường.

Điều tương tự cũng xảy ra với nhân vật chính trong câu chuyện của chúng ta. Lúc đầu, anh ấy muốn làm trò chơi, sau đó anh ấy muốn nghiên cứu những trò chơi thông minh hơn và cuối cùng đã phát triển một AI trò chơi cực kỳ thông minh.

Sau đó, họ chợt nghĩ đến một vấn đề,

Vì AI có khả năng tự học nên nó có thể nhanh chóng nắm vững luật cờ vây và các trò chơi điện tử và trở thành kỳ thủ vô địch,

Vậy nếu chúng ta hiểu nghiên cứu khoa học trong một lĩnh vực nào đó là một “trò chơi” thì AI có làm chủ được nó không?

Năm 2017, tại Hội nghị thượng đỉnh cờ vây Wuzhen, AlphaGo đã đánh bại nhà vô địch cờ vây thế giới Ke Jiehou với tỷ số 3:0.

Năm 2018, DeepMind đã cố gắng phát triển một hệ thống AI có thể dự đoán cấu trúc protein, AlphaFold. Hãy thử sử dụng AI cho nghiên cứu khoa học.

Bạn phải nghĩ rằng điều này là không đáng tin cậy nếu để một AI ban đầu được thiết kế cho trò chơi nghiên cứu khoa học.

Bạn không phải là người duy nhất nghĩ như vậy. Một học giả nào đó của Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc cũng nghĩ như vậy.

Đúng vậy, đó là người quen cũ của chúng ta, thầy Yan Ning.

Vậy là mọi cuộc gặp gỡ trên thế giới đều là đoàn tụ sau một thời gian dài vắng bóng, và không ngờ chúng ta lại gặp lại nhau~

Trong nhiều năm, có ba phương pháp chính để dự đoán cấu trúc protein. Một là sử dụng tinh thể protein tia X, thứ hai là quang phổ cộng hưởng từ hạt nhân, và thứ ba là mô hình chụp ảnh kính hiển vi điện tử đông lạnh đắt tiền.

Nhóm của Yan Ning nổi tiếng vì thành thạo phương pháp thứ ba là kính hiển vi điện tử lạnh. Trong thời gian những người khác chụp một bức ảnh, nhóm của cô ấy có thể chụp được năm bức ảnh, rất hiệu quả.

Suy nghĩ của DeepMind là liệu AI có thể giải quyết được loại công việc lặp đi lặp lại này bằng AI không?

Nếu chúng ta hiểu quy trình tạo mô hình chụp ảnh cryo-EM như một trò chơi, liệu chúng ta có thể sử dụng AI để giải quyết nó không?

“Họ không có ý định làm phim mà chọn AI: Vì protein được cấu tạo từ các axit amin nên họ chỉ cần sử dụng các cấu trúc protein đã biết được công bố ở khắp mọi nơi để liên kết khoảng cách giữa mỗi cặp axit amin trong các protein này, được tóm tắt thành một bức tranh, sau đó sử dụng mạng lưới thần kinh để tiêu hóa chúng, AI có thể tự đưa ra dự đoán."

Kết quả cuối cùng là hiệu quả của AI vượt xa hiệu quả của AI. lao động thủ công và hiệu suất nhóm trung bình là 1, hiệu quả nhóm của Yan Ning là 5, AI là 100.000 và vẫn đang tăng trưởng nhanh chóng. Bởi vì AI không cần nghỉ ngơi và sẽ tiếp tục tự phát triển. Kể từ bước đột phá của họ, hơn 2 triệu người ở 190 quốc gia đã sử dụng AlphaFold, giúp các nhà khoa học không chỉ hiểu rõ hơn về tình trạng kháng kháng sinh mà còn thiết kế ra các enzyme có thể tiêu hóa protein nhựa.

Để có được thành tựu đột phá như vậy, hẳn bạn đã đoán được câu chuyện sau đây. Công nghệ này đã đoạt giải Nobel. Chàng trai trẻ yêu thích trò chơi và ban đầu làm công việc thiết kế trò chơi này là người đoạt giải Nobel Hóa học năm nay, Hassabis.

Sự thật đã chứng minh rằng sự phát triển của thời đại sẽ vứt bỏ mọi người một cách công bằng, khi Bạn choáng váng trước sự phát triển của AI, các nhà khoa học hàng đầu cũng có thể mắc sai lầm.

Khi chúng ta thảo luận về AI vào năm 2022, tác động của AI đối với Yan Ning và những người khác Đã có Nhiều người nhận xét rằng, đánh giá từ khu vực bình luận, mặc dù mọi người đều đồng ý với sự phát triển của AI, nhưng hầu hết họ đều tin rằng có thể phải mất một thời gian nữa để thay thế các nhà khoa học hàng đầu. (Một vài người bạn nói rất có tinh thần cầu tiến và mạnh mẽ)

Bản thân Yan Ning có thể nghĩ vậy. Vào năm 2022, Yan Ning tự kết luận rằng mức độ dự đoán của AI chỉ có thể đạt đến mức 2017 của họ.

Cốt truyện này hoàn toàn giống với ngành cờ vây,

< p> Khi AlphaGo lần đầu tiên ra mắt, mọi người đều nghĩ nó chẳng là gì cả, nó chỉ có thể đánh bại nhà vô địch thế giới và con người sẽ có cơ hội giành lại bằng sự chăm chỉ.

Nhưng mọi người sớm phát hiện ra rằng quan điểm này là sai lầm một cách lố bịch, bởi vì việc học của con người cần có giáo viên và sách giáo khoa. Hiệu quả chiến đấu của con người thực sự dựa trên kinh nghiệm trước đây và kết quả của nhiều năm học tập, và AI tiếp xúc với cờ vây. Chưa đầy một năm nữa, sau một năm gia nhập tôi sẽ tặng bạn một chiếc búa cờ vây, sau này bạn không cần phải đọc nó.

Vào năm 2022, Yan Ning cảm thấy AI chỉ mới đạt đến trình độ như họ cách đây 5 năm nên không có gì phải lo lắng.

Vấn đề là AlphaFold ra mắt vào năm 2018. Đến năm 2022 chỉ còn bốn năm nữa thôi. Một đứa trẻ bốn tuổi sẽ sớm bắt kịp bạn, nhà khoa học hàng đầu của nhân loại nếu bạn sử dụng thông thường. Nếu đánh giá tốc độ phát triển này thì chắc chắn sẽ rất sai lầm.

Vậy câu chuyện này nói với chúng ta điều gì?

Đó là sự phát triển của khoa học công nghệ, sự đổi mới của AI, số phận của sự sống hay sinh vật sống phải là máy chuyển mã?

Tôi nghĩ nguồn cảm hứng lớn nhất chính là tình yêu.

Nhìn lại, năm 2007 Yan Ning đã là giáo sư và người hướng dẫn tiến sĩ tại Đại học Thanh Hoa, đồng thời là một thạc sĩ học thuật nổi tiếng.

Vào thời điểm này, Demis Hassabis vẫn còn là một nhà thiết kế trò chơi. Chưa nói đến một bậc thầy về học thuật, anh ta thậm chí còn không thể được coi là thành viên của cộng đồng học thuật.

Lúc này, nếu bạn nói với anh ấy rằng trong tương lai bạn sẽ đánh bại các viện sĩ khoa học và đoạt giải Nobel, anh ấy thậm chí còn không thể tưởng tượng được chứ đừng nói đến việc tin vào điều đó.

Thật khó tin khi một nhà khoa học vô danh lại giành được giải Nobel chỉ trong một lần, nhưng điều đó vẫn có ý nghĩa.

Làm sao tôi, một game thủ tồi, có thể giành được giải Nobel? Không có giải thưởng trò chơi ở giải Nobel?

Đây là điều tuyệt vời về thế giới.

Bạn không thực sự yêu thích nghiên cứu khoa học, có thể vì tiền lương, có thể vì sự ổn định, có thể vì ánh sáng rực rỡ. Bạn làm những công việc tương tự ngày này qua ngày khác và bạn cảm nhận sâu sắc tầm quan trọng của khoa học. nghiên cứu. Không dễ dàng.

Mặc dù những gì anh ấy đang làm chỉ là trò chơi, nhưng anh ấy yêu thích trò chơi từ tận đáy lòng mình. Do đó, anh ấy đã nghiên cứu đến mức cực đoan và thậm chí còn chỉ ra cây công nghệ của AI, hóa ra là như vậy. chìa khóa của một kỷ nguyên mới.

Bạn nói điều này là do anh ấy may mắn, nhưng nếu anh ấy không có tình yêu tột cùng với trò chơi, nếu anh ấy không nghĩ về lối chơi của trò chơi một cách cơ bản, nếu anh ấy chỉ làm một số trò chơi thay đổi giao diện để kiếm tiền, liệu câu chuyện này có xảy ra không? Rõ ràng là không thể.

Chính tình yêu và đam mê nghiên cứu những thứ vượt qua tất cả đã giúp anh vượt qua sương mù và tìm đến một thế giới mới.

Đừng bao giờ quên yêu những gì bạn yêu.