Общий искусственный интеллект - страница 5

Начиная с 1950-х годов исследователи ИИ создавали все новые шахматные программы, постепенно улучшая первоначальный алгоритм минимакс разными усовершенствованиями. При этом многие были убеждены, что компьютер никогда не сможет играть в шахматы на уровне лучших шахматистов. Почему? Да потому, что шахматы требуют интеллекта, а у компьютеров его нет. И алгоритм минимакс действительно работает совсем не так, как, насколько мы понимаем, функционирует настоящий биологический интеллект.[10]

1997 год принес сенсацию: компьютер впервые победил лучшего шахматиста своего времени. Компания IBM вложила колоссальные средства в создание специального компьютера Deep Blue и программного обеспечения для него, чтобы бросить вызов действующему чемпиону мира Гарри Каспарову.[11] За шестью партиями следил весь мир, а победа Deep Blue с минимальным преимуществом потрясла не только шахматное сообщество. Матч оказался в центре внимания мировых СМИ, которые обсуждали, как этот результат меняет наше понимание интеллекта. Известным экспертам, ранее утверждавшим, что компьютер не сможет победить из-за отсутствия «интуиции» или «творческого мышления», пришлось объяснять, что они имели в виду, и часто менять свою точку зрения.[12]

Однако было очевидно, что Deep Blue умел только одно: играть в шахматы. В любых других повседневных человеческих задачах он был так же беспомощен, как Logic Theorist или обычный тостер. Эксперты постоянно указывали 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.