Google DeepMind — На что способен созданный ею искусственный интеллект?

0
417

Впервые в истории мы видим живой и действующий искусственный интеллект общего применения. Он был создан компанией DeepMind Technologies Limited (DeepMind), дочерней, или лучше сказать сестринской компанией Google и получил название Альфа Го. Этот алгоритм только что победил человека в самой сложной настольной игре в мире. Это исторический рубеж в теории вычислительных систем и искусственного интеллекта.

Как возникла компания DeepMind, каковы ее цели и на что же способен созданный ею искусственный разум?

— Компьютерная программа победила человека в старинной китайской игре Го. Счет 4:1 в пользу искусственного разума, обладающего человеческой интуицией.

— Победа компьютера над человеком в древней настольной игре Го заинтриговала и частично встревожила многих. Это свидетельство того, что машина вплотную приблизилась к постижению человеческой интуиции и превзошла человека, считающегося в этой игре величайшим мастером. Эксперты хором утверждали, что этого не случится еще как минимум лет десять. Это огромный шаг вперед для системы искусственного интеллекта и доказательство того, что он способен к самостоятельному обучению.

Это не первый раз, когда гроссмейстер уступает машине, но победа Альфа Го – это что-то новое. Впервые мы имеем живое свидетельство того, что машины способны к самообучению и способны мыслить как люди. Победа Альфа Го шокировала экспертов в области искусственного интеллекта. Многие из них полагали, что на подобный уровень эти системы выйдут не раньше, чем через десять лет.

Во-первых, давайте разберемся, почему это так важно и почему об этом столько разговоров. Альфа Го доказывает, что машины способны к самостоятельному обучению. Вместо того, чтобы рассматривать все возможные ходы методом перебора, что, собственно делали все ее предшественники, Альфа Го использует обучение методом проб и ошибок и использует нейронные сети, чтобы имитировать процесс обучения, присущий человеку. Важно понимать, что даже по сравнению с шахматами, количество ветвлений просто немыслимо и даже теоретически не поддается расчету в лоб. Одних лишь позиций на доске 10 в 170-й степени, что больше, чем количество атомов во Вселенной. Именно по этой причине Го считается камнем преткновения для искусственного интеллекта. Разработчики Альфа Го утверждают, что алгоритм, положенный в основу процесса обучения применим и ко множеству других отраслей без потребности в каком-либо дополнительном его конфигурировании.

— Мы давно сошлись во мнении, что если бы нам удалось подобрать ключ к игре Го и создать программу, которая могла бы выиграть у чемпиона мира, то это стало бы свидетельством того, что нам удалось создать подлинный универсальный алгоритм.

— Если вы спросите у мастера игры Го, почему он походил так а не иначе, зачастую ответом будет – ”Я так чувствую”. Можно сказать, что Го потребует гораздо больше интуиции, чем шахматы, которые во многом опираются на логическое мышление.

DeepMind Technologies – это британская компания, проводящая исследования в области искусственного интеллекта. Она была основана в сентябре 2010 года с названием DeepMind Technologies, а спустя четыре года была выкуплена корпорацией Alphabet Inc за полмиллиарда долларов. Примечательно, что произошло это сразу после окончания переговоров между ними и Facebook. Интересно также, что одним из инвесторов компании является Илон Маск собственной персоной. В 2014 году DeepMind стало лауреатом премии компьютерной лаборатории Кембриджского университета.

История DeepMind

DeepMind была основана, как стартап, один из сооснователей которого является Демис Хассабис. Демис был, своего рода, вундеркиндом, демонстрировавшим исключительные успехи в шахматах. В 13 лет он уже стал гроссмейстером. Его карьера началась в качестве ведущего программиста в Lionheart Studio и в работе над игрой «Black & White», весьма примечательной в своем жанре. После этого он открыл свою собственную игровую компанию, деятельность в которой через время прекратил, чтобы получить степень доктора наук в университетском колледже Лондона. Там в 2010 году он и познакомился с людьми, вместе с которыми позже основал DeepMind.

Компания ставит перед собой масштабные цели. Как написано на сайте, их кредо является «Solve Intelligence», что можно перевести как «разгадать разум». Их подход строится на комбинации методов машинного самообучения и теории нейронных систем. Они хотят формализовать интеллект, понять, что это такое и как он работает. Конечной целью является не только внедрение этой технологии в машины, но и разгадка принципов работы человеческого мозга. Со слов Демиса, попытка определить разум языком алгоритмических построений может оказаться лучшим способом приоткрыть завесу тайны нашего разума. И именно поэтому ключевым фактором является универсальность данного алгоритма.

Как же работает Альфа Го?

В основе лежат методы, получившие название глубокое обучение стимулированием. Этим она в корне отличается от таких ИИ, как АйБиЭмовский Ватсон или простейших, вроде Сири или Ок Гугл. Последние специализируются на определенной задаче и запрограммированы только на определенную предметную область. Дипмайнд же утверждает, что их система не заточена под что-то конкретное, а способна осваивать разные отрасли при условии достаточной практики. Например, для игр она использует только пиксельные данные.

Демис Хассабис: — На первом мы показали программе сто тысяч партий, сыгранных крепкими любителями, записи которых мы скачали из сети. Первым заданием было постараться сымитировать их игру. Но, конечно, мы не хотели останавливаться на достигнутом и нашей целью было играть на уровне профессионального игрока или даже лучше. После этого мы дали ей сыграть 30 миллионов матчей самой с собой на наших серверах и использовали обучение стимулированием. То есть система учиться на своих ошибках и становится все лучше. Ее коэффициент побед и поражений неуклонно растет по сравнению с первичной версией себя же. После всех этих тренировок новая версия программы стала выигрывать у старой версии в 80-90% случаев.


Google DeepMind Challenge. Матч: Lee Sedol против AlphaGo

Алгоритмы DeepMind не опираются на, какой бы то ни было, каркас или набор правил в обучении. Некоторые считают, что такая программа способна работать с памятью, расположенной на внешнем носителе по тем же принципам, что и краткосрочная память человека. Похоже, что устройство нашего мозга идеально подходит для формирования разума, что, в общем то, не удивительно.

Что же такое общий универсальный искусственный интеллект? Поскольку машина потребляет для обучения входные данные и опирается на свой предыдущий опыт, она может использоваться для самых разных задач без предварительного конфигурирования и настройки. Давайте посмотрим, как это работает на практике.

Вот пример того, как система осваивает игру Space Invaders. Учтите, что систему не готовили к выполнению конкретного задания. Ей пришлось разбираться с принципом и функционалом игры по ходу действия. При первой игре она сразу же потеряла все три жизни. Однако, после того как систему оставили на ночь поиграть на обычном компьютере, с утра она уже играла в эту игру на недоступном для человека уровне. Она прекрасно изучила, формализовала игровой мир. Она знает заранее, где будут пришельцы и по мере ускорения целей, мо мере того, как их становится все меньше. Она даже действует на опережение.

Мы видим, что последний выстрел был сделан с учетом прогнозирования позиции мишени. Что характерно, знания и опыт, полученные в простых играх, могут использоваться системой для более сложных. Сейчас DeepMind осваивает игры, выпущенные в 70-х и 80-х годах, но следующим этапом станут более сложные двухмерные игры из 90-х, такие, как Doom.

Для чего может использоваться универсальный искусственный интеллект?

Демис Хассабис: — Мы бы хотели использовать подобный алгоритм в таких отраслях, как здравоохранение и наука. Мы надеемся, что помогая экспертным людям и расширяя их возможности, мы сможем ускорить прогресс в этих областях.

В своих интервью Демис говорит, что в качестве сферы применения универсального искусственного интеллекта он видит медицину, функцию виртуального помощника и роботостроение. Другими вариантами применения являются обслуживание покупателей онлайн, машинное зрение, финансовый отдел, общая теория информатики, а также новостные издательства.

Общий искусственный интеллект несет в себе огромные перспективы

По сути, теория Универсального ИИ формируется на наших глазах, как молодая отрасль науки. Подобно тому, как ньютоновская механика положила основу для ракетостроения, так и наука о глубоких универсальных цифровых нейронных сетях, использующих самообучение, может стать основой для вещей, о которых мы сегодня даже не подозреваем. И, конечно, всем нам не дает покоя вопрос – нет ли в этом угрозы для нас? И на протяжении тысячелетий существования устоявшейся цивилизации наш образ жизни являет собой аномальное явление. Мы вышли за пределы, установленные природой, и этому мы обязаны достижением технологии. Искусственный интеллект стоит особняком в цепочке этих технологий. Дело в том, что мы впервые создали нечто, поведение чего во времени мы не способны предсказать. Так стоит ли нам беспокоиться? По мнению авторов колд фьюжн основной причиной для беспокойства является, в первую очередь, страх перед неизвестностью. У нас нет времени подробно рассмотреть все возможные варианты развития событий, но мы, все-таки, остановимся лишь на одном интересном аспекте. Сайт уэй бат вай опубликовал детальную статью, связанную с перспективами развития ИИ, которая, среди прочего, затронула способность человека трезво оценивать экспоненциальный рост. Штука в том, что при такой кривой развития долго будет казаться, что ИИ развивается черепашьими шагами. Но, в один прекрасный момент, темпы развития достигнут критической точки и произойдет взрывное развитие его способностей. Мы видим, что он не только достиг нашего уровня, но и бесконечно превзошел нас.

Например, это может быть вследствие того, что он усовершенствует механизмы саморазвития, достигнув геометрических темпов прогресса. Такие умы, как Стивен Хокинг (Стивен Хокинг: Искусственный интеллект — это угроза всему человечеству) и Илон Маск (Опасность ИИ гораздо больше, чем опасность ядерных боеголовок! ) с осторожностью относятся к вопросам ИИ, но, в то же время, другие эксперты, например сооснователь Майкрософт Пол Ален, придерживается другого мнения. Если на секунду забыть о сюжете фильма Терминатор, то может оказаться, что ИИ станет лучшим, что, когда либо, случалось с человечеством. Он сможет решить фундаментальные проблемы человечества и подарить нам технологии и инфраструктуру, до которых мы не дошли бы самостоятельно на протяжении еще многих и многих веков. Хотя нельзя исключать возможность, что такой искусственный интеллект окажется злонамеренным и обставит нас. Но на данном этапе мы просто не располагаем достаточным объемом данных, чтобы делать категоричные выводы. На сегодняшний день я склоняюсь к позиции разумного оптимизма.

В DeepMind после приобретения компанией Google принято решение учредить комитет по вопросам этики искусственного интеллекта. Безусловно – это мудрое решение.

Возможно, мы с вами находимся в поворотной точке, переломном моменте для формирования искусственного разума. Возможно, в будущем, глубокий искусственный интеллект будет присутствовать на наших компьютерах и переносных устройствах. Не исключено, что нам предстоит коренная смена экономической парадигмы, когда искусственный интеллект упразднит потребность в любом интеллектуальном человеческом труде, оставив нам лишь место в сферах эмоциональной или творческой природы, которые, возможно, никогда не будут доступны машинам. Вряд ли найдется специалист, который мог бы с уверенностью рассуждать об этом сегодня. Но если посмотреть на картину в целом, то мы увидим, что на протяжении многих десятилетий создание вычислительных машин и разработки алгоритмов лучший прототип технического решения все это время был с нами, и это человеческий мозг.

Наш разум способен на многое. Все зависит от того, как мы его используем.