V Parizu je pretekli konec tedna potekal nekoliko nenavaden turnir v igranju priljubljene igre s kartami bridge. V posebno prilagojenem tekmovalnem sistemu se je umetna inteligenca podjetja NooK pomerila s skupino osmih najboljših svetovnih igralcev te igre. Na turnirju je prvič v zgodovini računalniku uspelo premagati človeške igralce.

Tako umetna inteligenca kot človeški igralci so se pomerili proti posebno izbranim računalniškim igralcem, ki so oponašali pogoste vzorce igranja igralcev te igre. S tem so zagotovili večjo pariteto med poskusi in natančnostjo eksperimenta. V testu so sicer izpustili začetni del igre, kjer igralci licitirajo in izbirajo igralne partnerje, s katerimi bodo igrali to igro.

Čeprav je to nekatere udeležence razočaralo, saj je to pogosto najbolj zanimiv del igre, so se vsi udeleženci strinjali, da so bile osnovne in najtežje prvine v preizkusu ohranjene. Po odigranih 800 igrah so raziskovalci primerjali rezultate človeških igralcev in umetne inteligence. Ugotovili so, da je NooK zmagal v 83 odstotkih iger, kar je več kot kateri koli izmed osmih človeških igralcev.

Bela skrinjica

Dosežek je posebno pomemben zaradi tipa razmišljanja, ki ga od igralcev zahteva igra bridge. V primerjavi z igrami, kot sta šah ali go, kjer igralec igra sam zase in ima vse informacije pred seboj, so skupinske igre s kartami veliko bolj kompleksne. Računalnik mora poleg svojih kart upoštevati tudi vse druge karte v igri, poleg tega pa mora upoštevati dejanja in navade svojih soigralcev.

"Večino tega, kar smo slišali o umetni inteligenci v zadnjih letih, je tako imenovan zaprt sistem, ki ne more zares odprto razložiti ljudem, kako sprejema odločitve," je za Guardian pojasnil Stephen Muggleton iz raziskovalne univerze Imperial College London. "Naš sistem je bolj odprt, se dejansko najprej nauči pravila igre, nato pa uporabi algoritme globokega učenja, da izboljša svoje igranje. Tako je veliko bližje človeškemu pristopu k igranju."

To je po mnenju raziskovalcev prihodnost umetne inteligence. Čeprav tak računalniški program ne zna popolnoma po človeško razložiti svoje odločitve, pa so njegove odločitve vseeno veliko transparentnejše in poznavalcem razumljive. To je zelo pomembno za aplikacijo teh sistemov v zdravstvu, prometu in drugih zelo pomembnih družbenih sistemov.