Штучний інтелект став розумнішим за людський
У 1977 році видатний шахіст того часу на ім'я Боббі Фішер зіграв три партії проти комп'ютерної програми Greenblatt, розробленої інженерами Массачусетського технологічного інституту. Фішер тричі поставив мат комп'ютеру та здобув беззаперечну перемогу. У своїх листах шахіст писав, що програми допускають «грубі помилки», а самі комп'ютери називав «марними шматками заліза».
Але в тому ж році Монті Ньюборн, один із перших учених, які вивчали комп'ютерні шахи, сказав пророчі слова:
«Раніше гросмейстери приходили на турніри з комп'ютерних шахів, щоб посміятися. Зараз вони приходять спостерігати, а надалі там навчатимуться».
Комп'ютери далекі від всієї цієї містики, але лише за кілька десятків років вони вивчили інтелектуальні ігри глибше, ніж людство за тисячоліття. У 2014 році компанія Google придбала фірму DeepMind за $400 мільйонів для «проведення найнезвичайнішого та найскладнішого дослідження, кінцевою метою якого є розгадка сутності інтелекту». Зокрема вчені хотіли навчити комп'ютер грати у го. Ця гра значно складніша за шахів. У 1985 році один тайванський промисловий магнат сказав, що заплатить $1,4 мільйона за програму, яка зможе перемогти найкращого гравця в го. 1997 року магнат помер, а через три роки у його пропозиції минув термін дії — ніхто так і не зміг забрати приз.
Фото: Getty Images
Зараз він міг би належати до програми DeepMind AlphaGo, яка використовує сучасні нейромережі. Рік тому вона перемогла міжнародного чемпіона з го Лі Седоля. У травні цього року вона знову здобула перемогу над найкращим гравцем у го, а також над командою з п'яти інших професійних.гравців.
Гаррі Каспаров проти комп'ютера Deep Blue. Ліворуч один з інженерів IBM Сюн Фейсюн. Фото: Getty Images
Такі досягнення ІІ викликали у людей цілком людські емоції: смуток, пригніченість та розпач. Після того, як Лі Седоль зазнав поразки від AlphaGo, він пережив екзистенційну кризу. «Я засумнівався у людській винахідливості, – зізнався він після матчу. — Я засумнівався, чи всі ходи в го, які я знаю, правильними». За словами одного з очевидців, після поразки Лі виглядав так, ніби йому було «фізично погано». Каспаров почував себе після програшу комп'ютеру не краще. Коли він повернувся до готелю, він просто роздягнувся, ліг у ліжко і дивився в стелю.
"Комп'ютер настільки глибоко аналізує деякі позиції, що грає, як бог", - сказав Каспаров.
Deep Blue вперше показав громадськості, що комп'ютер здатний перевершити людину у вирішенні інтелектуальних завдань. «Тоді це викликало шок, – сказав Мюррей Кемпбелл, один із творців Deep Blue. — Зараз ми поступово звикаємо до цієї думки». Тим не менш, незрозуміло, що чекає людство в майбутньому. Як можна використати в реальному світі досягнення в іграх? Відповідь Кемпбелла це питання звучить песимістично. «Важко знайти добрий приклад застосування таких успіхів у настільних іграх, – сказав він. — На початку 90-х один із співробітників IBM на ім'я Геральд Тезауро намагався навчити ІІ грі в нарди і зробив деякі досягнення у стимульованому навчанні. Нині його методи часто використовуються у робототехніці. Однак його випадок — скоріше виняток із правил».
Фото: Getty Images
Тому хоч DeepMind і стверджує, що AlphaGo це універсальна програма, вона навряд чи допоможе вирішити реальні проблеми. Андрій Карпатий,директор з ІІ в Tesla, нещодавно заявив наступне: «AlphaGo, як і раніше, є вузькоспеціалізованою системою, яка вміє тільки грати в го».
Проте успіх програми показує досягнення іншого роду. "З настільними іграми покінчено", - сказав Кемпбелл. Їхні чемпіони йдуть на пенсію — і це стосується й програм. Не тільки AlphaGo стоїть без діла – після перемоги над Каспаровим Deep Blue якийсь час використовувався для фінансових розрахунків, а потім його обладнання застаріло. Одна частина суперкомп'ютера вирушила до Смітсонівського інституту, а друга збирає пил на полицях Музею комп'ютерної історії.
Але це не означає, що не залишилося ігор, у яких комп'ютер не міг би стати чемпіоном. Люди навіть винаходять спеціальні ігри, щоб випробувати можливості ІІ. Однією із таких ігор була Arimaa. Але хоч би якими були всі ці ігри, справа вже не в тому, щоб довести, що комп'ютер може перемогти людину. Вчені намагаються за допомогою ігор зробити штучний інтелект розумнішим.
Робот вчиться балансувати на одній нозі, щоб стояти як сумоїст. Але навіщо? Фото: Getty Images
Девіда Черчілля з Альбертського університету можна назвати доктором наук із комп'ютерної стратегії StarCraft. Він написав 123-сторінкову роботу, де розповів про те, як штучний інтелект зможе найшвидше створити одну з найсильніших бойових одиниць за расу Протоссів. Наразі вчений проводить дослідницьку роботу для DeepMind та Facebook. Минулої осені DeepMind та розробник StarCraft компанія Blizzard Entertainment оголосили про співпрацю в рамках проекту з навчання штучного інтелекту грі у стратегію.
Дослідник не вважає, що цей проект проводиться, щоб знову довести перевагу комп'ютера над людиною. «Ми навіть не до кінця розуміємо,що означає перемогти людину», - зауважив він. У StarCraft, як і багатьох інших комп'ютерних іграх величезну роль грає фізична реакція. Найкращі гравці можуть клацати мишкою і натискати клавіші, роблячи кілька дій за секунду, а комп'ютер може за цей час запровадити кілька тисяч команд. Отже, змагання в такій дисципліні не було б чесним.
Але Черчілля це не хвилює:
«Ми не намагаємося перемогти людей, – сказав він. - В цьому немає сенсу. Ми хочемо створити більш сучасну систему. Подолати якийсь поріг, після якого можна сказати, що нова система краща за стару. Як зрозуміти, що один комп'ютер розумніший за інший? Можна змусити їх зіграти один проти одного».
Усі вчені, які займаються іграми, постійно кажуть, що працюють на «експериментальній платформі». Для них ігри - це тестовий майданчик для подальших досягнень у забезпеченні заходів безпеки в аеропорту, боротьбі з тероризмом, покращенні якості бізнес-переговорів, кібербезпеці, способів лікування діабету та інших сферах.
Суперкомп'ютер IBM Watson ще не здійснив революцію у сфері охорони здоров'я, а DeepMind так і не розгадала «таємниці інтелекту». Але все ж таки ніхто не знає, як можуть стати в нагоді результати їх досліджень у майбутньому.