Код креативности. Как искусственный интеллект учится писать, рисовать и думать - [98]
Если самым грозным соперником в шахматах был Каспаров, то чемпионами по Jeopardy! были Брэд Раттер и Кен Дженнингс, два игрока с поразительными сериями побед. Дженнингс провел 74 игры подряд без единого поражения, а Раттер заработал за время участия в программах более 4 млн долларов. Оба начинали с участия в школьных и студенческих викторинах, хотя Раттер всегда несколько отставал в учебе. Поскольку обычно в игре Jeopardy! участвуют три человека, два чемпиона согласились сыграть с алгоритмом, разработанным в IBM. Алгоритм этот назвали Watson, но не в честь соратника Шерлока Холмса, а по имени первого генерального директора компании Томаса Дж. Уотсона.
В январе 2011 года Раттер и Дженнингс в течение двух дней отважно сражались с алгоритмом Watson и друг с другом. Съемки пришлось проводить в исследовательской лаборатории IBM в Йорктаун-Хайтс, штат Нью-Йорк, потому что перевезти компьютерное оборудование в телевизионную студию было невозможно. Но, если не считать необычного места проведения викторины, все остальное было организовано как обычно: вопросы задавал обычный ведущий игры Алекс Требек и программа транслировалась по всей стране, так что все могли увидеть, насколько близка победа машин над родом человеческим.
В начале игры люди показали хорошие результаты и в какой-то момент сумели получить преимущество, но в конце концов не смогли противостоять мощи алгоритма IBM. Оказалось, что одного умения хорошо отвечать на вопросы Jeopardy! недостаточно. Викторина требует также некоторого владения теорией игр, так как перед ответом на последний вопрос игроки получают возможность сделать ставки. Это позволяет проигрывающему участнику поставить на кон весь свой выигрыш в надежде удвоить его и победить в игре. Поэтому разработчики приложили некоторые усилия, чтобы Watson мог правильно рассчитывать оптимальный размер ставки, используя все свои математические способности.
В одном аспекте у Watson, как казалось, было незаслуженное преимущество: речь идет о нажатии на кнопку. Когда задается очередной вопрос, право ответить на него получает участник, первым нажавший на кнопку своего зуммера. Изначально предполагалось, что Watson будет не физически нажимать на кнопку, как люди, а выдавать электронный сигнал. Но вскоре стало ясно, что это дало бы программе огромное преимущество, и поэтому был установлен роботизированный «палец», который нужно было привести в действие, чтобы нажать на кнопку. Хотя это несколько замедлило реакцию алгоритма, Watson все равно делал это быстрее, чем люди. Как заметил Дженнингс: «Если вы пытаетесь победить в этой игре, зуммер важнее всего». Проблема в том, что Watson «каждый раз может нажать на кнопку с микросекундной точностью, с минимальными отклонениями или вообще без них. В этом отношении человеческие рефлексы не могут состязаться с компьютерной схемой». Был замешан и элемент везения: некоторые задания на доске приносят так называемое «Удвоение дня». В некоторый момент игры алгоритму посчастливилось выбрать такое удвоение. Игра была в это время приблизительно равной, и, если бы так повезло кому-нибудь из людей, Watson, возможно, мог бы и проиграть.
Хотя Watson победил, он допустил и некоторые примечательные ошибки. Когда участники викторины выбрали категорию «Города США», они получили следующее задание: «Его крупнейший аэропорт назван именем героя Второй мировой войны, а второй по величине – в честь сражения Второй мировой войны». Люди правильно ответили вопросом «Где находится Чикаго?»[103], а Watson выбрал Торонто – город, даже не относящийся к Соединенным Штатам!
«На самом деле мы не поняли, как это произошло, – сказал Дэвид Феруччи, исследователь из IBM, возглавлявший разработку алгоритма Watson. – Вообще есть множество данных, у которых в заголовке сказано “Города США”, а в ответе – страны, европейские города, люди, мэры и так далее. Даже если речь идет об американских городах, мы совершенно не уверены, что именно это – определяющая характеристика». К чести алгоритма, его уверенность в этом ответе была очень низкой (о чем говорила целая строчка вопросительных знаков, вставленных после ответа). Кроме того, при ответе на это задание нужно было выбрать ставку. Watson поставил очень небольшую сумму, что также свидетельствовало о его неуверенности.
На последний вопрос, когда уже было ясно, что Watson одержал победу, Дженнингс ответил: «Брэм Стокер», а потом добавил: «Я лично приветствую наших новых повелителей – компьютеры». Это была отсылка к популярному мему на основе одной из серий телесериала «Симпсоны»[104], которая, в свою очередь, пародировала малобюджетный фильм 1977 года по рассказу Герберта Уэллса «Империя муравьев»[105] (один из персонажей которого произносит аналогичную фразу, капитулируя перед гигантскими насекомыми, угрожающими захватить мир).
Если Watson и понял эту аллюзию, он ничем этого не показал.
Чтобы понять, как работает Watson, лучше всего представить себе обширный ландшафт, по которому всюду разбросаны слова, имена и другие потенциальные ответы. Первой задачей разработчиков из IBM было расположить эти слова в некоем согласованном порядке. Затем нужно было взять каждый вопрос и снабдить его метками потенциального местоположения.
«Хотя эта книга посвящена тому, чего мы знать не можем, также очень важно понять, что мы знаем. В этом путешествии к пределам знаний мы пройдем через области, уже нанесенные учеными на карты, до самых пределов последних на сегодняшний день достижений науки. В пути мы будем задерживаться, чтобы рассмотреть те моменты, когда ученые считали, что зашли в тупик и дальнейшее продвижение вперед невозможно, но следующее поколение исследователей находило иные пути. Это позволит нам по-новому взглянуть на то, что мы сегодня можем считать непознаваемым.
Принято считать, что залог успеха – упорный труд. Но подлинный успех приносит вовсе не он – его приносят шорткаты: более короткие и вместе с тем более легкие, более быстрые и более удобные пути решения той или иной задачи. Благодаря таким рациональным путям мы добиваемся выдающихся результатов. А по словам одного из величайших в мире математиков Маркуса дю Сотоя, математика – самое настоящее искусство шортката и лучшее средство экономии времени. Каждый из нас может сделать свою жизнь комфортнее при помощи нескольких шорткатов. «У вас есть выбор.
«Умение математиков заглядывать в будущее наделило тех, кто понимает язык чисел, огромным могуществом. От астрономов древних времен, способных предсказать движения планет в ночном небе, до сегодняшних управляющих хедж-фондами, прогнозирующих изменения цен на фондовом рынке, – все они использовали математику, чтобы постичь будущее. Сила математики в том, что она может гарантировать стопроцентную уверенность в свойствах мира». Маркус дю Сотой Профессор математики Оксфордского университета, заведующий кафедрой Симони, сменивший на этой должности Ричарда Докинза, Маркус дю Сотой приглашает вас в незабываемое путешествие по необычным и удивительным областям науки, лежащей в основе каждого аспекта нашей жизни. В формате pdf A4 сохранен издательский дизайн.
Это история об Уильяме Перкине, который случайно изобрел пурпурный цвет. И навсегда изменил мир вокруг себя. До 1856 года красители были исключительно натуральными – их получали из насекомых, моллюсков, корней и листьев, а искусственное окрашивание было кропотливым и дорогим. Но в 1856 году все изменилось. Английский химик, работая над лекарством от малярии в своей домашней лаборатории, случайно открыл способ массового производства красителей на фабриках. Этот эксперимент – или даже ошибка – произвел революцию в моде, химии и промышленности. Эта книга – удивительный рассказ о том, как иногда даже самая маленькая вещь может менять и иметь такое продолжительное и важное воздействие. В формате PDF A4 сохранён издательский дизайн.
В книге рассказывается история главного героя, который сталкивается с различными проблемами и препятствиями на протяжении всего своего путешествия. По пути он встречает множество второстепенных персонажей, которые играют важные роли в истории. Благодаря опыту главного героя книга исследует такие темы, как любовь, потеря, надежда и стойкость. По мере того, как главный герой преодолевает свои трудности, он усваивает ценные уроки жизни и растет как личность.
В издании изложены основные действия по оказанию помощи пострадавшим на воде. Дана характеристика видов утопления, способов выполнения искусственного дыхания, непрямого массажа сердца и мер по предупреждению несчастных случаев.Предназначено для широкого круга читателей, а также может быть использовано инструкторами, методистами, работающими с детьми и взрослыми в условиях, связанных с водной средой.
Обширные районы нынешнего шельфа Охотского, Берингова, Черного и многих других морей были еще шесть — десять тысяч лет назад сушей, на которой обитали люди. На шельфе же находятся и руины затонувших городов и поселений, ушедших под воду не только в эпоху античности и средневековья, но и в Новое время. Об этих реальных, а не гипотетических «атлантидах» и рассказывает заключительная книга трилогии, посвященной «новым атлантидам».
В книге рассказывается история главного героя, который сталкивается с различными проблемами и препятствиями на протяжении всего своего путешествия. По пути он встречает множество второстепенных персонажей, которые играют важные роли в истории. Благодаря опыту главного героя книга исследует такие темы, как любовь, потеря, надежда и стойкость. По мере того, как главный герой преодолевает свои трудности, он усваивает ценные уроки жизни и растет как личность.
В книге рассказывается история главного героя, который сталкивается с различными проблемами и препятствиями на протяжении всего своего путешествия. По пути он встречает множество второстепенных персонажей, которые играют важные роли в истории. Благодаря опыту главного героя книга исследует такие темы, как любовь, потеря, надежда и стойкость. По мере того, как главный герой преодолевает свои трудности, он усваивает ценные уроки жизни и растет как личность.