Ник Бостром - Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии
Помощь проекту
Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии читать книгу онлайн
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}.