Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет - [7]
Рис. 1.9. Ли Седоль после проигрыша в матче с AlphaGo: «Я не знаю, что сказать и с чего начать, но мне кажется, я должен извиниться. Я должен был показать лучший результат, и я прошу прощения, что не удовлетворил ожидания людей. Я чувствую себя бессильным. Если бы я мог повернуть время вспять и вернуться к самой первой игре, я бы все равно не выиграл, потому что недооценил возможности AlphaGo»
4 января 2017 года в онлайн-версии игры го был разоблачен один из игроков под псевдонимом Master. Им оказалась AlphaGo 2.0. Ее раскрыли после 60 побед в 60 играх против лучших мировых игроков, среди которых был чемпион мира девятнадцатилетний Кэ Цзе из Китая. AlphaGo показала новый стиль игры, который идет вразрез с вековой стратегией. 27 мая 2017 года Кэ Цзе проиграл AlphaGo три игры на саммите «Будущее го» в Вузхене в Китае (см. рис. 1.8). Это были одни из лучших игр в го, и сотни миллионов китайцев следили за матчем. Кэ Цзе сказал: «В прошлом году я думал, что стиль игры AlphaGo близок к человеческому. Но сегодня я понял, что она играет как бог игры го»[32]. AlphaGo также обыграла команду из пяти лучших игроков в ходе недельной серии матчей. Участники проанализировали ходы AlphaGo и изменили свою стратегию. Чемпионат был организован правительством Китая, что стало новым вариантом «пинг-понговой дипломатии». Китай делает большие инвестиции в развитие машинного обучения, а главная цель – обучение ИИ новым алгоритмам[33].
После проигрыша с отставанием всего в 0,5 очка Цзе сказал, что был близок к выигрышу в середине игры: «Я чувствовал, как бьется мое сердце. Возможно, именно из-за волнения я и совершил несколько ошибок. Возможно, это самое слабое место в человеке». То, что испытал Кэ Цзе, было эмоциональной перегрузкой, но в то же время эмоции необходимы для достижения максимальной производительности. При низком эмоциональном возбуждении умственные способности не максимальны. Актеры театра знают: если у них не летают бабочки в животе перед выступлением, их игра будет не особо хорошей. Их эмоции можно представить в форме перевернутой буквы U, а лучший результат достигается между низким и высоким уровнем возбуждения. Спортсмены называют это «быть в потоке»[34].
Рис. 1.10. Встреча Демиса Хассабиса (слева) и Кэ Цзе после легендарной игры в го в Китае. В руках у Хассабиса доска с автографом Цзе
В 2010 году соучредителем компании DeepMind стал Демис Хассабис (рис. 1.10), нейробиолог, научный сотрудник Университетского колледжа Лондона, а также моей лаборатории. В 2017 году он совместно с Рэймондом Доланом и Вольфрамом Шульцем выиграл престижную премию Brain Prize за исследование системы вознаграждения мозга. В 2014 году корпорация Google приобрела компанию DeepMind за 600 миллионов долларов. В компании работают более четырехсот инженеров и нейробиологов, которые совмещают академические знания с инновациями. Союз нейробиологии и ИИ становится все крепче и крепче.
Учим становиться умнее
Можно ли назвать AlphaGo умной? Об интеллекте написано больше, чем по любой другой теме в психологии, за исключением темы разумности – и то и другое трудно поддается определению. С 1930-х годов психологи различают подвижный[35] и кристаллизованный интеллект. Кристаллизованный интеллект основан на знаниях, таких как словарный запас, и его уровень можно измерить стандартными IQ-тестами. Подвижный интеллект – это способность решать проблемы с помощью логических рассуждений, выходя за пределы предыдущего опыта. Уровень подвижного интеллекта следует по особой траектории развития, достигая пика в молодости и понижаясь с возрастом, в то время как кристаллизованный интеллект с каждым годом постепенно растет и в конечном счете достигает своего предела. AlphaGo представляет собой соединение кристаллизованного и подвижного интеллекта в достаточно узкой области, однако внутри этой области она демонстрирует удивительные творческие способности. Профессиональный опыт также основан на обучении в ограниченной сфере. Например, мы профессионалы в программировании и пользуемся этим каждый день.
Алгоритм обучения с подкреплением, используемый AlphaGo, может применяться для решения различных задач. Этот метод основывается на награде, которую получает победитель в конце последовательности ходов, что, как ни странно, может усовершенствовать решения, принятые ранее. В сочетании со множеством мощных сетей глубокого обучения появляется огромное количество разрозненной информации, зависящей от области знания. И действительно, подобные ситуации были смоделированы для социального, эмоционального, механического и конструктивного интеллекта[36]. Фактор общего интеллекта (g-фактор) взаимосвязан с этими навыками. Есть причины осторожно относиться к интерпретации тестов IQ. Средний уровень IQ растет во всем мире на три пункта каждые десять лет с момента его первого измерения в 1930-х. Явление называется эффектом Флинна[37]. У феномена есть множество объяснений, включая улучшение питания, повышение внимания к собственному здоровью, а также роль окружающей среды. Это кажется достаточно правдоподобным, потому что окружающая среда влияет на регуляцию генов, что, в свою очередь, влияет на мозг и приводит к изменениям в поведении. Может ли сложиться так, что люди будут становиться все умнее и умнее на протяжении длительного времени? И как долго процесс будет продолжаться? Уровень игроков в шахматы, шашки, а теперь и в го неуклонно растет с тех пор, как появились компьютерные программы, которые играют не хуже чемпионов, и это форма усиления интеллекта
