Победа AlphaGo. Как жить дальше с искусственным интеллектом?

Автор: , 04.04.2016, 00:00

Итак, Ли Седоль проиграл машине. Пяти-раундовый матч по игре го, состоявшийся Сеуле в марте этого года, и который пресса представляла почти как последний бой человечества, завершился со счетом 4:1 в пользу AlphaGo – программы с искусственным интеллектом.  Что значит эта победа, или все-таки проигрыш, и будут ли наши внуки изучать это событие в учебниках истории как первый шаг к захвату мира машинами, попробуем разобраться в настоящей статье.

Победа AlphaGo. Как жить дальше с искусственным интеллектом?

Итак, Ли Седоль проиграл машине. Пяти-раундовый матч по игре го, состоявшийся Сеуле в марте этого года, и который пресса представляла почти как последний бой человечества, завершился со счетом 4:1 в пользу AlphaGo – программы с искусственным интеллектом.  Что значит эта победа, или все-таки проигрыш, и будут ли наши внуки изучать это событие в учебниках истории как первый шаг к захвату мира машинами, попробуем разобраться в настоящей статье.

Что все-таки случилось и чем AlphaGo отличается от других программ

AlphaGo это программа для игры в го, которая была разработана расположенной в Лондоне компанией DeepMind, принадлежащей с 2014 года корпорации Google. Программа была создана еще 2015 году и все это время, до матча с Ли Седолем, проходила обучение, если можно так сказать, в играх со своими копиями и другими программами и игроками.

В частности, ране ею уже был обыгран трехкратный чемпион Европы по игре в го, обладатель 2 профессионального дана, француз китайского происхождения Фань Хуэй. Хотя эта игра состоявшаяся в октябре 2015 года не была так отмечена прессой, хотя бы в силу того что игра го менее развита в Европе и европейские игроки считаются более слабыми.

Состоявшийся матч можно сравнить с событием почти двадцатилетней давности матчем Deep Blue — Каспаров, проходившим в мае 1997 года. Тогда впервые в истории компьютер обыграл действующего чемпиона мира по шахматам. Так чем же программа AlphaGo отличается от других программ и в частности от программного обеспечения шахматного суперкомпьютера Deep Blue? С некоторой долей условности, можно сказать, тем же, что и го отличается от шахмат.

Появившаяся несколько тысяч лет назад игра является одной из самых распространённых настольных игр в мире. Распространена в первую очередь в Азии. Но отчасти популярна и у нас. По сути известная в постсоветских странах игра в точки, которая была популярна у студентов и школьников, это адаптированный вариант игры го.

В целом суть игры проста, два игрока камнями черного и белого цвета, заполняют игровое поле. Стандартное поле для игры в го - 19 на 19 линий. Цель игрока - отгородить камнями на доске территорию большего размера, чем противник. Казалось бы игра не сложнее шахмат, с их многообразием фигур и их игровых возможностей. Но нет. Считается, что число возможных позиций в игре го, в гугол (десять в сотой степени) раз больше, чем в шахматах. То есть больше чем атомов во вселенной. Оценить все позиции простым перебором невозможно.

Именно огромное число позиций в игре и позволяло многим утверждать, что машине пока неподвластна эта игра. Ведь там где невозможно построить алгоритм, человек руководствуется интуицией. Интуиция это то, что отличало нас от компьютеров. Но, похоже, корпорация Google именно этим качеством и решила наделить свою машину.

Что и как удалось Google в этом направлении? AlphaGo сочетает в себе метод Монте-Карло и свёрточные нейронные сети для глубинного обучения. Иными словами, программа, прежде чем сделать очередной ход, определяет позиции на которые можно пойти, куда можно поставить камень, а затем проигрывает «в уме» большое количество случайных партий. Разыграть все возможные варианты развития игровой ситуации невозможно, как уже говорилось их бессчетное множество, поэтому выбираются только некоторые – случайные. Позиция, которая привела к большему количеству выигрышей и выбирается для следующего хода.

Помимо этого программа использует большое количество загруженных в её память чужих партий и записи своих партий - свой «игровой опыт», полученный в играх со своими копиями и другими программами и людьми. Это позволяет находить похожие игровые ситуации с известным результатом.

Некоторые комментаторы уже поспешили высказать уверенность, что выиграв у человека, программа тем самым фактически прошла тест Тьюринга, то есть доказала свою человечность. Если запустить программу на игровой сервер, то игрок играющий партию с программой, не сможет понять, что играет не с человеком.

Но с другой стороны, критики указанного теста считают, что тест Тьюринга всего лишь проверка на способность «притворится» человеком. И доказательством наличия интеллекта быть не может. Очень может быть, что программа AlphaGo просто снова имитировала человека, только более совершенным способом. Но, как и человек в китайской комнате, незнающий китайского языка, но верно отвечающий на вопросы заданные на китайском, AlphaGo не играла в го, а выполняла свой сложный алгоритм, который нам показался игрой. Что впрочем, не исключает возможности её практического применения.

Вот такая искусственная интуиция от Google. Но для компании AlphaGo и принципы, положенные в основу создания программы, не просто способ победить в настольной игре. Игра в го всего лишь пример того как машина может решать поставленные сложные задачи. В дальнейшем, полученный опыт будет применятся для использования систем искусственного интеллекта в сферах здравоохранения здравоохранении, в научных исследованиях и так далее. В отличие от Deep Blue, AlphaGo создается как универсальная система.

Что дальше?

Прогноз развития искусственного интеллекта учеными давно рассчитан. Конечно, с временными вехами можно поспорить. Но последовательность сомнений не вызывает. Уже сейчас мы живем с искусственным интеллектом. Но этот интеллект называется узконаправленный.

Он способен на выполнение всего лишь одной задачи. Но в подавляющем большинстве случаев он это делает лучше, чем человек. Он может обыграть чемпиона мира по шахматам или победить в интеллектуальной викторине Jeopardy! (Рискуй!). А теперь вот и в го играет лучше, чем человек.

На практике узконаправленный искусственный интеллект применяется в распознавании образов и человеческой речи, машинном переводе и поисковых системах, компьютерных играх и беспилотных автомобилях и много где ещё. На самом деле мы уже не замечаем присутствие такого искусственного интеллекта в нашей жизни.

Уже скоро такой интеллект окончательно появится в смартфонах, и они станут нашими совершенными персональными ассистентами. Обрабатывая огромные массивы информации, он способен имитировать человека, голосовые помощники Cortana и Siri практический пример этого.

Но быть похожим на человеческий интеллект ещё не значит быть им, или быть равным ему. Мысленный эксперимент «китайская комната» это убедительно доказывает.

Искусственный интеллект равный человеческому, называется общим. Если когда-либо мы создадим компьютер наделенный общим искусственным интеллектом, то он будет способен думать как мы: рассуждать, планировать, решать стоящие перед ним задачи, мыслить абстрактно, и самое главное — учиться. Ему будет доступно все то, что доступно и нам, людям.

Параллельное развитие робототехники и технологий искусственного интеллекта, приведет в итоге к появлению человекоподобных роботов – андроидов, которые уже сейчас являются героями многих фантастических фильмов. Они войдут в общество на равных с нами, что поднимет множество правовых и этических проблем.

Следующий этап, это создание искусственного сверхинтеллекта. Хотя уже само применение определения «искусственный» к данному понятию условно. Естественного сверхинтеллекта не существует, во всяком случае на Земле. SkyNet со своими роботами, прекрасный пример такого интеллекта с которым человечество не нашло общего языка.

Временной промежуток, отделяющий момент создания сверхинтеллекта от общего искусственного интеллекта гораздо меньший, чем тот который отделяет сегодняшний день от момента создания искусственного интеллекта подобного нашему. По мнению ученых сверх интеллект появится практически сразу после появления общего искусственного интеллекта, но до появления такового пройдет еще долгое время. И AlphaGo вероятно всего лишь немного приблизила этот день.

Как разделим планету с искусственным интеллектом?

Появление сверхинтеллекта безусловно изменит наш мир. Как мы будем сосуществовать с искусственным разумом, который будет гораздо умнее нас, волнует многих ученых.  Шведский философ, профессор Оксфордского университета Ник Бостром предполагает три типа такого совместного существования.

«Оракул» - роль сверхинтеллекта сводится к сверхумной машине знаний. Ему можно задать любой вопрос и он ответит на него. Вероятно, к нему выстоятся в очередь институты и правительства чтобы получить ответы на насущные вопросы. А затем, получив ответ, мы будем воплощать его в жизнь.

«Джинн» – Он уже не только будет знать, что и как делать, он сделает все сам. Для этого в его управлении будут все необходимые инструменты - роботизированные заводы и фабрики к его появлению станут привычным явлением.

«Суверен» – это уже тот тип интеллекта, который не ограничится советами и практической помощью. Он сам увидит проблемы, которые даже люди могут не увидеть, и сам будет их решать. Его особенностью будет возможность и желание принимать собственные решения. В том числе и те, от которых будет зависеть будущее человечества и планеты.

Хотя последнее из только что сказанного можно сформулировать и иначе: «будущее человечества или планеты». Данный тип искусственного сверхинтеллекта вполне может «отделить» наше будущее от будущего планеты, на которой мы живем, если его рациональный искусственный разум придет к выводу что люди своим существованием только наносят вред Земле.

Остается надеяться, что мы сможем отвести «последнему изобретению человечества», как еще называют искусственный интеллект, правильное место в нашей жизни.

Играйте в Го!

Фань Хуэй, о котором мы говорили в начале статьи, после игры с AlphaGo вспоминал, что было заметно как машина развивается, от партии к партии. Но ещё он заметил, что развивается и сам. Опыт игры с программой изменил его взгляд на игру. С момента проведенного матча, Фань Хуэй поднялся с 633 уровня до трехсотого в мировом рейтинге. AlphaGo научила его играть, считает он.

Может быть, это и есть наилучший способ сосуществования человечества и искусственного интеллекта — учиться друг у друга. Но для этого нужно не расслабляться, не ждать, что придёт искусственный интеллект и решит наши проблемы или наоборот уничтожит нас. Человечество должно само развиваться и повышать свой уровень. А для начала, может быть, начать с го. Возможно, ещё не все потеряно, и появится чемпион, который выиграет матч-реванш у машины, от имени человечества. Ведь мы как то уже забыли, что по подсчетам ученых, человек использует свой мозг только на 10 процентов.

Поделиться

Ваш комментарий
6 комментариев
Regarden читатель (12 комментариев)
4 апреля 2016 г. 9:20:01 #
  1. Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинён вред.
  2. Робот должен повиноваться всем приказам, которые даёт человек, кроме тех случаев, когда эти приказы противоречат Первому Закону.
  3. Робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит Первому или Второму Законам.

Прописные истины...

Ответить
Regarden
0
Проходимец гаджетоман (53 комментария)
4 апреля 2016 г. 10:41:03 #

Вы видимо не дочитали цикл. Роботу похер на эти законы и он вполне может пересадить свои позитроные мозги в детскую голову.

Ответить
Проходимец
0
Андрюшка Власенко читатель (1 комментарий)
4 апреля 2016 г. 23:53:59 #

Опять этот бред про 10 процентов мозга!

Ответить
Андрюшка Власенко
0
Юрий Чудновский старожил (166 комментариев)
14 апреля 2016 г. 13:55:16 #

Уже сейчас мы живем с искусственным интеллектом

Бред. Интеллект способен создавать произвольные алгоритмы, приводящие к заданной цели. Ни одна существующая сейчас компьютеризированная система не способна создать себе алгоритм, её программируют создатели на решение конкретной цели и она требует перепрограммирования для других целей.

Например, сейчас существует "робот", способный за секунду собрать кубик Рубика. Можно ли говорить о каком-то интеллекте, если этот робот не может собрать, скажем, кубик таким образом, чтобы на каждой грани в центре был цвет, отличный от цвета остальных кубиков грани, без изменения его программы? Разумеется, интеллектом тут и не пахнет: всю умственную работу делают программисты, создающие начальный алгоритм определения алгоритма конкретной задачи - сборки кубика в нужное состояние.

Ответить
Юрий Чудновский
0
Сергей Соболь читатель (1 комментарий)
14 апреля 2016 г. 14:14:14 #

Существует устоявшееся понимание того что такое искусственный интеллект (artificial intelligence), и на какие виды он делится (узконаправленный, общий, сверхинтеллект). Ваше понимание искусственного интеллекта отличается от этого. Гуглить не предлагаю, можете просто прочитать статью начиная со слов: Уже сейчас мы живем с искусственным интеллектом. Но этот интеллект называется узконаправленный…

Ответить
Сергей Соболь
0
Юрий Чудновский старожил (166 комментариев)
14 апреля 2016 г. 14:23:31 #

Это заблуждение. "Узконаправленный, общий, сверхинтеллект" - всего лишь классификация несуществующих, т.е. теоретических систем. То самое "устоявшееся понимание того что такое искусственный интеллект" определено как способность к творческим процессам, что по определению недостижимо для имеющихся компьютерных систем.

Ответить
Юрий Чудновский
0