Тоби Уолш - 2062 - время машин

Март 2016 года – еще одна важная точка в истории ИИ. Именно тогда программа AlphaGo от компании DeepMind победила Ли Седоля, одного из лучших игроков в го на планете. Го – древняя и очень сложная китайская настольная игра, в которой нужно помещать черные или белые камешки на доску размером 19×19 так, чтобы захватить большую часть территории.

Го – гораздо более сложный случай, чем шахматы, по нескольким причинам. В шахматах существует двадцать возможных ходов в каждом отдельно взятом случае. В го таких ходов может быть около двухсот [20] В го первый ход того, кто играет белыми, подразумевает триста шестьдесят один возможный вариант (размеры доски – 19×19). Тот, кто играет черными, может сделать триста шестьдесят разных ходов. Затем, когда игрок белыми делает второй ход, возможных вариантов остается уже триста пятьдесят девять и т. д. . В шахматах часто не так сложно определить, кто побеждает: за каждую фигуру на столе можно начислить определенное количество очков, и игрок с наибольшим количеством очков, вероятно, лидирует. В го же все фигурки одинаковы. Для того, чтобы определить, кто побеждает, нужно внимательно следить за тем, какую территорию занимает каждый из участников. Человеку требуются годы практики, чтобы научиться хорошо играть в го.

В мае 2017 года DeepMind убедительно доказала, что победа над Седолем в 2016-м не была одержана AlphaGo случайно. В матче на 1,8 миллиона долларов [21] Все суммы в долларах (за исключением тех мест, где это специально оговорено) приводятся в валюте США. улучшенная версия программы победила китайскую легенду го Кэ Цзе, который впоследствии был назван лучшим игроком в мире.

Однако, несмотря на то что эти две победы значат очень много для развития ИИ, не стоит переоценивать их значимость. AlphaGo была специально разработана для игры в го. Потребовалось бы очень много усилий, чтобы приспособить ее для других игр, таких как, например, покер [22]. Трудно представить, что те же техники, которые работают в AlphaZero (новейшая версия AlphaGo работает исключительно на основе знания правил игры), будут работать и в азартных играх. Разумеется, AlphaZero не способна водить машину, написать роман или перевести юридический документ.

Другое заблуждение может заключаться в том, что результат, которого достигла AlphaGo, появился ниоткуда, а потому указывает на некий «экспоненциальный» рост в сфере ИИ. На самом деле это не так. Это, несомненно, важное достижение DeepMind, привлекшее к себе столько внимания, заслуживает всяческих похвал. Однако, несмотря на то что AlphaGo предлагает некий новый способ соединения компонентов, сами компоненты остаются практически неизменными [23].

До появления AlphaGo самой успешной компьютерной программой была CrazyStone, написанная Реми Куломом [24]. В 2014 году Кулом сказал в интервью, что первая победа программы над профессиональным игроком состоится через десять лет. Однако AlphaGo потребовалось немногим больше года, чтобы победить Фэна Хуи, трехкратного чемпиона Европы, и еще один, чтобы победить Ли Седоля.

Так или иначе, DeepMind приложили больше всех усилий к решению этой задачи. Раньше программы для игры в го писались одним человеком; над AlphaGo работало около пятидесяти человек. Это заняло меньше одной десятой того времени, которое этот процесс должен был занять по мнению Кулома, но потребовало количество людей, превышающее предполагаемое более чем в десять раз.

DeepMind также имели доступ к обширным серверным фермам Google, которые позволили AlphaGo играть миллиарды раз против себя самой. Даже если бы человек всю жизнь не занимался ничем другим, кроме игры в го, он бы все равно не смог даже приблизиться к такому количеству партий. Из этого следует, что AlphaGo не так уж быстро учится. Люди, в отличие от подобных программ, могут научиться что-то делать, увидев это лишь единожды. Мы всё еще пытаемся создать ИИ, который мог бы учиться на основе такого маленького количества данных. Так что, несмотря на то что победы AlphaGo стали важным символическим моментом для ИИ, они не были таким прорывным достижением, каким его представляет для вас PR-отдел Google [25]

Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.