Искусственный разум и новая эра человечества. Генри Киссинджер

множество вариантов ходов. AlphaZero, напротив, не использовала запрограммированных ходов, комбинаций или стратегий, заимствованных у людей. Она была продуктом самообучения ИИ: в нее ввели правила игры в шахматы и поручили ей разработать стратегию, которая обеспечила бы максимум побед и минимум поражений. Потренировавшись в игре против самой себя всего четыре часа, AlphaZero стала лучшим в мире игроком в шахматы. До сих пор ни один человек не смог ее победить.

      Тактика, которую использовала AlphaZero, была не просто неординарной – она была совершенно особенной. Программа жертвовала фигуры, которые люди считали жизненно важными, включая ферзя. Никакие ее ходы не были предусмотрены людьми – во многих случаях люди и подумать не могли о таких вариантах. Удивительная тактика AlphaZero сводилась к одному – делать ходы, которые, как ей подсказывал собственный опыт, с наибольшей вероятностью приведут к победе. Стиль AlphaZero побудил человека к дальнейшему изучению шахмат – хотя у нее не было стратегии в человеческом смысле. Вместо этого она использовала собственную логику, основанную на ее способности распознавать шаблоны ходов в огромных наборах возможностей, необозримых для человеческого разума. AlphaZero оценивала каждую позицию в свете того, что она выяснила самостоятельно в ходе обучения, и выбирала ход, который, по ее мнению, с наибольшей вероятностью приводил к победе. Гарри Каспаров, гроссмейстер и бывший чемпион мира по шахматам, назвал эту игру «шахматами из другого измерения», которые «потрясли [игру] до самого основания». Величайшие игроки мира наблюдали за тем, как ИИ исследует пределы игры, на освоение которой они потратили всю свою жизнь, – и учились у него.

      В начале 2020 г. исследователи из Массачусетского технологического института (МТИ) объявили об открытии нового антибиотика, способного убивать штаммы бактерий, устойчивые ко всем известным антибиотикам. Обычно на разработку нового лекарства уходят годы дорогостоящих кропотливых усилий, поскольку исследователи начинают с тысяч возможных молекул, путем эмпирических оценок, проб и ошибок сводя выбор к небольшому количеству вариантов[3]. Исследователям приходится оценивать шансы для тысяч молекул или пытаться добиться успеха, внося изменения в молекулярные структуры существующих лекарств.

      В МТИ поступили иначе: они использовали ИИ. Сначала исследователи разработали обучающий набор, в котором закодированы данные о 2 тыс. известных антибиотиков – от их молекулярных масс и типов межатомных связей до способности подавлять рост бактерий. Пользуясь этим обучающим набором, ИИ изучил атрибуты антибактериальных молекул. Любопытно, что он определил такие общие признаки молекул, которые не были специально закодированы, – включая те, которые вообще не поддаются человеческому пониманию или классификации.

      По завершении обучения исследователи поручили ИИ изучить библиотеку из 61 тыс. молекул, включавшую также лекарства, одобренные Управлением США по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA), и натуральные продукты, на предмет отбора молекул, которые:

3

«Step 1: Discovery and Development», сайт Управления США по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (4 января 2018 г.), https://www.fda.gov/patients/drug-development-process/step-1-discovery-and-development, ссылка проверена 1 марта 2022 г.