что этот прорыв AI было очень трудно предвидеть, о чем свидетельствуют, в частности, интервью самого Ли Седоля до и после проигрыша в первых трех играх:
Октябрь 2015: “Оценивая нынешний уровень машины… я думаю, что выиграю почти все партии”.
Февраль 2016 года: “Я слышал, что Google DeepMind AI стал на удивление силен и быстро учится, но я убежден, что смогу выиграть хотя бы в этот раз”.
9 марта 2016 года: “Я был очень удивлен, так как совсем не ожидал, что могу проиграть”.
10 марта 2016 года: “У меня нет слов… Я просто в шоке. Должен признать… что третья игра будет для меня нелегкой”.
12 марта 2016 года: “Я чувствовал свое бессилие”.
В течение года после победы над Ли Седолем улучшенный вариант AlphaGo обыграл двадцать лучших игроков в го в мире, не проиграв ни одной партии.
Почему все это воспринималось мной так лично? Я признавался выше, что считаю интуицию и способность к творчеству основными своими человеческими качествами, и, как я сейчас понимаю, в тот момент я почувствовал, что AlphaGo обладает обоими.
Играющие в го по очереди ставят черные и белые камни на доске 19 на 19 (см. рис. 3.2). Возможных позиций в го больше, чем атомов в нашей Вселенной, а это означает, что просчитать все интересные последствия каждого хода – дело безнадежное. Поэтому игроки в значительной степени полагаются на подсознательную интуицию, которая дополняет их сознательные рассуждения в оценке сильных и слабых сторон той или иной позиции, и у экспертов эта интуиция развивается в почти сверхъестественное чувство. Как мы видели в предыдущей главе, в результате глубокого обучения иногда возникает нечто напоминающее интуицию: глубокая нейронная сеть может определить, что на картинке изображена кошка, не имея возможности объяснить почему. Поэтому команда DeepMind поставила на идею, что глубокое обучение может распознавать не только кошек, но и сильные позиции в го. Главное, к чему они стремились, создавая AlphaGo, – было поженить интуицию, присущую глубокому обучению, с логической силой классического GOFAI[16], каков он был до революции глубокого обучения. Они взяли обширную базу данных, где было много позиций го как из игр, сыгранных людьми, так и из игр, сыгранных AlphaGo с клоном самого себя, и тренировали глубокую нейронную сеть предсказывать для каждой позиции вероятность итоговой победы белых. Кроме того, они натренировали отдельную сеть предсказывать вероятные следующие ходы. Затем они объединили эти две сети, пользуясь “старыми добрыми методами” для быстрого просмотра сокращенного списка наиболее вероятных будущих позиций, чтобы определить следующий ход, для которого следующая позиция окажется самой сильной.
Рис. 3.2
Продолжение DeepMind – искусственный интеллект AlphaGo. Пренебрегая тысячелетним человеческим опытом игры в го, он сделал невероятно творческий ход на пятой линии, вся сила которого обнаружилась только 50 ходов спустя, в результате
Широко используемая аббревиатура от Good Old-Fashioned Artificial Intelligence, что означает “старый добрый искусственный интеллект”. –
