Ник Бостром - Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии
Но определение оптимальности может иметь теоретический интерес, даже несмотря на невозможность его физической реализации. Он представляет собой стандарт, с которым можно соотносить эвристические аппроксимации и который иногда позволяет нам судить, как именно поступил бы оптимальный агент в той или иной ситуации. С некоторыми альтернативными определениями оптимальности мы еще встретимся в двенадцатой главе.
Одно из преимуществ связи задачи обучения в определенных областях с общей задачей байесовского вывода состоит в том, что эти новые алгоритмы, делающие байесовский вывод более эффективным, немедленно приводят к прогрессу во множестве различных областей. Например, метод Монте-Карло непосредственно применяется в машинном зрении, робототехнике и вычислительной генетике. Еще одно преимущество заключается в том, что исследователям, работающим в различных областях, стало проще объединять результаты своих изысканий. Графовые модели и байесовские статистики представляют собой общий фокус исследований в таких областях, как машинное обучение, статистическая физика, биоинформатика, комбинаторная оптимизация и теория коммуникации{37}. Заметный прогресс в машинном обучении стал следствием использования формальных результатов, изначально полученных в других областях науки. (Конечно, машинное обучение значительно выиграло от появления более быстрых компьютеров и доступности больших наборов данных.)
Последние достижения
Во многих областях деятельности уровень искусственного интеллекта уже превосходит уровень человеческого. Появились системы, способные не только вести логические игры, но и одерживать победы над людьми. Приведенная в табл. 1 информация об отдельных игровых программах демонстрирует, как разнообразные виды ИИ побеждают чемпионов многих турниров{38}.
Таблица 1. Игровые программы с искусственным интеллектом
Шашки. Уровень интеллекта выше человеческого.
Компьютерная игра в шашки, написанная в 1952 году Артуром Самуэлем и усовершенствованная им в 1955 году (версия включала модуль машинного обучения), стала первой интеллектуальной программой, которая в будущем научится играть лучше своего создателя{39}. Программа «Чинук» (CHINOOK), созданная в 1989 году группой Джонатана Шеффера, сумела в 1994 году обыграть действующего чемпиона мира – первый случай, когда машина стала победителем в официальном чемпионате мира. Те же разработчики, использовав алгоритм поиска «альфа-бета отсечение» в базе данных для 39 трлн эндшпилей, представили в 2002 году оптимальную версию игры в шашки – это программа, всегда выбирающая лучший из ходов. Правильные ходы обеих сторон приводят к ничьей{40}
Нарды. Уровень интеллекта выше человеческого.
Компьютерная игра в нарды, созданная в 1970 году Хансом Берлинером и названная им BKG, в 1979 году стала первой интеллектуальной программой, обыгравшей чемпиона мира в показательном матче – хотя впоследствии сам Берлинер приписывал эту победу удачно брошенным костям{41}.
Созданная в 1991 году Джералдом Тезауро программа TD-Gammon уже в 1992 году достигла такого уровня мастерства, что могла сразиться на чемпионате мира. Ради самосовершенствования программа постоянно играла сама с собой, причем Тезауро использовал такую форму укрепляющего обучения, как метод временных различий{42}.
С тех пор программы для игры в нарды по своему уровню в значительной степени превосходили лучших игроков мира{43}
«Эвриско» в космической битве Traveller TCS. Уровень интеллекта выше человеческого в сотрудничестве с самим человеком{44}.
Дугласом Ленатом в 1976 году была создана программа «Эвриско» (Eurisco), представлявшая собой набор эвристических, то есть логических, правил («если – то»). В течение двух лет (1981, 1982) эта экспертная система выигрывала чемпионат США по фантастической игре Traveller TCS (межгалактическое сражение); организаторы даже меняли правила игры, но ничто не могло остановить победного шествия «Эвриско», в результате они приняли решение больше не допускать «Эвриско» к участию в чемпионате{45}. Для построения своего космического флота и сражения с кораблями противника «Эвриско» использовала эвристические правила, которые – в процессе самообучения – корректировала и улучшала при помощи других эвристических правил
Реверси («Отелло»). Уровень интеллекта выше человеческого.
Программа для игры в реверси Logistello выиграла в 1997 году подряд шесть партий у чемпиона мира Такэси Мураками{46}
Шахматы. Уровень интеллекта выше человеческого.
Шахматный суперкомпьютер Deep Blue в 1997 году выиграл у чемпиона мира Гарри Каспарова, Каспаров, хотя и имел претензии к создателям машины, все-таки заметил в ее игре проблески истинного разума и творческого подхода{47}. С тех пор игровые шахматные программы продолжают совершенствоваться{48}
Кроссворды. Профессиональный уровень.
Программа Proverb в 1999 году стала лучшей среди программ для решения кроссвордов среднего уровня{49}.
Созданная в 2012 году Мэттом Гинзбергом программа Dr. Fill вошла в группу лучших участников чемпионата США по кроссвордам. (Показатели программы не были стабильными. Dr. Fill идеально справилась с кроссвордами, считавшимися наиболее сложными среди участников-людей, но оказалась бессильна перед нестандартными, в которых встречались слова, написанные задом наперед, и вопросы, расположенные по диагонали{50}.)
«Скрабл» («Эрудит»). Уровень интеллекта выше человеческого.
По состоянию на 2002 год программы для игры в слова превосходят лучших игроков среди людей{51}
Бридж. Уровень интеллекта не уступает уровню лучших игроков
Программы для игры в бридж «Контракт» к 2005 году достигли уровня профессионализма лучших игроков среди людей{52}
Суперкомпьютер IBM Watson в телепередаче Jeopardy!. Уровень интеллекта выше человеческого.
IBM Watson, созданный в IBM суперкомпьютер с системой ИИ, в 2010 году обыграл Кена Дженнингса и Брэда Раттера – двух рекордсменов Jeopardy!{53}. Jeopardy! – телевизионная игра-викторина с простыми вопросами из области истории, литературы, спорта, географии, массовой культуры, науки и проч. Вопросы задаются в виде подсказок, при этом часто используется игра слов
Покер. Уровень разный.
Игровые программы для покера на сегодняшний день несколько уступают лучшим игрокам в техасский холдем (популярная разновидность покера), но превосходят людей в некоторых других разновидностях игры{54}
Пасьянс «Свободная ячейка» («Солитер»). Уровень интеллекта выше человеческого.
Развитие эвристических алгоритмов привело к созданию программы для пасьянса «Свободная ячейка» (Free Cell), которая оказалась сильнее игроков самого высокого уровня{55}. В своей обобщенной форме эта игровая программа является NP-полной задачей.
Го. Уровень сильного игрока-любителя.
По состоянию на 2012 год серия программ для игры в го «Дзен» (Zen) использовав дерево поиска методом Монте-Карло и технологии машинного обучения – получила шестой дан (разряд) в быстрых играх{56}. Это уровень весьма сильного любителя. В последние годы игровые программы го совершенствуются со скоростью примерно один дан в год. Если этот темп развития сохранится, то, скорее всего, через десять лет они превзойдут чемпиона мира среди людей
Вряд ли сегодня данные факты смогут произвести хоть какое-то впечатление. Но это обусловлено тем, что наши представления о стандартах несколько смещены, поскольку мы уже знакомы с теми выдающимися достижениями, которые появились после описываемых событий. В прежние времена, например, профессиональное умение шахматиста считалось высшим проявлением умственной деятельности человека. Некоторые специалисты конца 1950-х годов считали: «Если когда-нибудь получится создать удачную машину для игры в шахматы, возможно, люди постигнут суть своих интеллектуальных усилий»{57}. В наше время все выглядит иначе. Остается лишь согласиться с Джоном Маккарти, когда-то посетовавшим, что «стоит системе нормально начать работать, как ее сразу перестают называть искусственным интеллектом»{58}.
Однако появление интеллектуальных шахматных систем не обернулось тем торжеством разума, на которое многие рассчитывали, – и это имело определенное объяснение. По мнению ученых того времени – мнению, наверное, небезосновательному, – компьютер станет играть в шахматы наравне с гроссмейстерами, только когда будет наделен высоким общимуровнем интеллектуального развития{59}. Казалось бы, великий шахматист должен соответствовать немалым требованиям: иметь крепкую теоретическую подготовку; быть способным оперировать абстрактными понятиями; стратегически мыслить и разумно действовать; заранее выстраивать хитроумные комбинации; обладать дедуктивным мышлением и даже уметь моделировать ход мысли противника. Отнюдь. Выяснилось, что достаточно разработать идеальную шахматную программу на основе алгоритма с узкоцелевым назначением{60}. Если программу поставить на быстродействующий процессор – а скоростные компьютеры стали доступны уже в конце XX века, – то она демонстрирует весьма сильную игру. Однако подобный искусственный интеллект слишком однобок. Он ничего другого не умеет, кроме как играть в шахматы{61}.
