Общий искусственный интеллект. Юлиан Тогелиус

на то, что алгоритм минимакс совершенно не похож на работу мозга – это просто механизм поиска. Выходит, Deep Blue не был по-настоящему интеллектуальным. Или, во всяком случае, не обладал общим интеллектом. Возможно, дело было в самих шахматах: если в игру может так хорошо играть программа, которая при всей своей сложности остается лишь поисковым алгоритмом, то, может быть, шахматы вообще не требуют интеллекта?

      После успеха компьютера Deep Blue исследователи в области искусственного интеллекта обратились к новой задаче – игре го. В Азии эта древняя настольная игра имеет такое же культурное значение, как шахматы в Европе, но от шахмат она отличается более длительными партиями и значительно большим количеством возможных ходов в каждый момент игры. Кроме того, в го гораздо сложнее оценить позицию: если в шахматах достаточно посчитать фигуры, чтобы понять свое положение, то в го этот метод не работает. Здесь требуется анализировать расположение камней на доске. Показательно, что алгоритм минимакс, превосходно работающий в шахматах, оказался практически бесполезен в го. Заинтересовавшись этой сложной задачей, многие исследователи ИИ, занимающиеся играми, выбрали го в качестве следующего серьезного вызова.

      Прорыв произошел в 2016 году, когда исследовательское подразделение Google компания DeepMind представила систему AlphaGo. Как и шахматный компьютер Deep Blue, AlphaGo основана на поисковом алгоритме, однако вместо алгоритма минимакс она использует статистические вычисления для выбора перспективных ходов. В дополнение к этому система включает несколько нейронных сетей, помогающих оценивать позицию на доске и определять приоритетные направления поиска. Сначала эти нейронные сети обучались на партиях профессиональных игроков, а затем совершенствовали свое мастерство в играх против самих себя.[13]

      Победа AlphaGo над одним из лучших игроков в го Ли Седолем привлекла огромное внимание публики.[14] В прессе поднялась шумиха: многие комментаторы предрекали, что скоро искусственный интеллект захватит власть над миром, видя в успехе AlphaGo предвестник появления общего искусственного интеллекта. Другие же указывали, что го – не лучший показатель общего интеллекта и что AlphaGo, как и шахматный Deep Blue, умеет играть только в одну игру. Без перепрограммирования эти системы не могли даже сыграть в шашки, не говоря уже о более сложных задачах вроде вождения автомобиля или написания очерка о колдовстве в средневековой Эстонии.

      Сегодня любой может установить на смартфон программу, которая играет в шахматы или го сильнее любого человека в мире.[15] По сути, мы уже создали искусственный интеллект, превосходящий людей в этих играх. Однако люди продолжают в них играть. Более того, стало привычным тренироваться с помощью ИИ и разбирать партии ведущих компьютерных программ для изучения новых стратегий и техник игры. Что касается исследований в области ИИ, основное внимание теперь сместилось от настольных игр к видеоиграм и их разработке. К этим темам я вернусь позже.

      Методы искусственного интеллекта

13

David Silver et al., «Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search», Nature 529, no. 7587 (2016): 484–489.

14

Elizabeth Gibney, «Go Players React to Computer Defeat», Nature, January 2016, 24.

15

Шахматная программа Stockfish, разработанная Тордом Ромстадом, Марко Костальбой и Йоной Кииски, бесплатно доступна на сайте stockfishchess.org.