Клиффорд Пиковер - Искусственный интеллект. Иллюстрированная история. От автоматов до нейросетей

Мы едва ли можем представить себе, чтобы антилопа разбиралась в простых числах, однако после модификаций нашего мозга и совершенствования интерфейсов ИИ нам может открыться целый ряд глубоких концепций, которые сегодня от нас полностью скрыты. Если юкковая моль, мозг которой состоит лишь из нескольких ганглиев, с рождения способна распознавать геометрию цветка юкки, то какая часть наших способностей «прошита» в наших мозговых извилинах? Конечно, некоторые тайны Вселенной нам не удастся постичь никогда, так же как и антилопа никогда не начнет разбираться в высшей математике, черных дырах, символической логике или поэзии. Многие идеи никогда не придут нам в голову, многие образы могут лишь промелькнуть в сознании. Именно на этой тонкой, туманной границе между человеческой реальностью и запредельным миром мы, возможно, найдем нечто сокровенное, что можно сравнить с танцем с искусственными богами.

СМ. ТАКЖЕ Поиски души (1907), «Гигантские мозги, или Машины, которые думают» (1949), Интеллектуальный взрыв (1965), Искусственная жизнь (1986)

В будущем,по мнению Келли, мы создадим «искусственных пришельцев». Взаимодействуя с ними, мы получим те же преимущества и столкнемся с теми же проблемами, которых ожидаем от контакта с разумными инопланетянами.

Искусственный интеллект и автономные машины будут играть все более значительную роль в освоении космоса, поскольку роботизированным космическим аппаратам и планетоходам необходимо принимать быстрые и разумные решения, особенно когда у них нет постоянной связи с землянами. Мы все дальше продвигаемся по Солнечной системе и даже посылаем самоходные аппараты в моря далеких спутников (таких, как спутник Юпитера Европа), и вместе с тем задержки связи случаются все чаще.

Один из недавних примеров скромного, но обаятельного ИИ в космическом пространстве – марсоход НАСА под названием Curiosity . Он осматривает поверхность Марса, чтобы помочь ученым выяснить, была ли планета когда-либо пригодна для жизни, и узнать больше о марсианской геологии, климате и характеристиках излучения. В 2015 г. Curiosity был дополнен ИИ-программой AEGIS (Автономное исследование для ускорения сбора научных данных), которая помогает ему выполнять эти задачи.

«Сейчас Марс населен исключительно роботами, – говорит планетолог Реймонд Фрэнсис. – И один из них обладает ИИ, позволяющим ему самостоятельно принимать решения о том, как обращаться со своим лазером». Если Curiosity обнаруживает какую-то интересную особенность поверхности, он испаряет небольшой участок с помощью лазера и изучает полученные спектры, чтобы определить состав породы. По специальному разрешению он также может использовать свою длинную «руку», микроскоп и рентгеновский спектрометр для более детальных исследований. В частности, AEGIS позволяет марсоходу самостоятельно выбирать породу и с высокой точностью целиться в нее лазером, задействуя компьютерное зрение для изучения цифровых изображений, анализа краев, форм, размеров, яркости и т. д. Журналист Марина Корен отмечает: «Это программное обеспечение – всего около 20 тысяч строк кода из тех 3,8 миллиона, которые заставляют Curiosity работать, – превратило шестиколесного атомного робота размером с автомобиль в ученого, работающего в полевых условиях».

Изыскания Curiosity прокладывают путь человеческим исследованиям, и системы вроде AEGIS помогают в этом, задействуя машинное обучение и другие ИИ-технологии для выявления аномалий. Временами Curiosity оказывается на дальней стороне Марса и не может связаться с Землей, чтобы получить инструкции; кроме того, связь с Землей может истощить запасы энергии марсохода. В этих условиях ИИ приносит неоценимую пользу.

СМ. ТАКЖЕ Робот Шейки (1966), Беспилотные автомобили (1984), Робот-пылесос Roomba (2002)

Автопортрет Curiosity , снятый у подножия марсианской горы Эолида 6 октября 2015 г.

«В то время как замысловатые шахматные правила могли быть придуманы только человеком, правила го столь изящны, естественны и строго логичны, что если где-то еще во Вселенной и существуют разумные формы жизни, они почти наверняка играют в го», – отмечал немецко-американский шахматист и игрок в го Эдуард Ласкер (1885–1981).

Го – настольная игра для двух игроков – появилась в Китае предположительно около 2000 г. до н. э., а затем попала в Японию, где обрела популярность в XIII в. н. э. В ходе партии игроки поочередно размещают черные и белые камни на пересечениях линий игральной доски размером 19 × 19 линий. Камень или группа камней считаются захваченными и удаляются с доски, если попадают в окружение камней противника. Цель в том, чтобы захватить бóльшую территорию, чем противник. Го сложна по многим причинам, включая большой размер игровой доски, замысловатые стратегии и огромное количество возможных позиций. Известно, что число допускаемых правилами позиций намного больше, чем число атомов в видимой Вселенной!

В 2016 г. AlphaGo стала первой программой, без форы победившей профессионального игрока в го высшего ранга, Ли Седоля (р. 1983) из Южной Кореи. Программу разработали в DeepMind Technologies , британской компании, специализирующейся на ИИ, которую в 2014 г. приобрела корпорация Google . Для обучения и игры программа использует метод Монте-Карло для поиска по дереву и искусственные нейросети. В 2017 г. новая версия программы, AlphaGo Zero , освоила игру в го, не используя данные о партиях, проведенных людьми, а лишь сыграв много миллионов раз против самой себя, – а затем быстро обыграла AlphaGo . В каком-то смысле AlphaGo Zero всего за несколько дней прошла тысячелетний путь человеческих изысканий, озарений, тренировок и творческих идей, а затем сама изобрела еще более эффективные приемы игры.

Говоря об удивительных игровых способностях AlphaGo , журналист Дон Чан отмечает: «В целом складывается впечатление, будто инопланетная цивилизация сбросила нам на Землю загадочный путеводитель, и это поистине гениальный учебник – по крайней мере, в той его части, которую мы способны понять».

СМ. ТАКЖЕ Искусственные нейронные сети (1943), Mastermind (1970), Победа над чемпионом мира по коротким нардам (1979), Deep Blue обыгрывает чемпиона мира по шахматам (1997), Реверси (1997)

Компьютерная программа AlphaGo победила южнокорейца Ли Седоля. Это был первый случай, когда программа без форы обыграла профессионального игрока в го девятого дана.