От «Энигмы» до ChatGPT
![От «Энигмы» до ChatGPT](/uploads/covers/2024-01-20/ot-enigmy-do-chatgpt-201.jpg-205x.webp)
- Автор: Рустам Агамалиев
- Жанр: Экономика / Базы данных
- Дата выхода: 2024
Читать книгу "От «Энигмы» до ChatGPT"
Цифровая интуиция
Если спросить игрока после удачной партии о сделанном ходе, часто в ответ можно услышать: «Не знаю, мне показалось это верным» или «Я так чувствовал». Когда наблюдаешь за AlphaGo, складывается впечатление, что компьютер приобрел интуитивное понимание сложных аспектов игры. Машина на «подсознательно-процессорном» уровне фундаментально переосмыслила, что такое преимущество, какой должна быть сфера влияния после каждого сделанного хода, переоценила потенциал выставляемых камней и научилась действовать достаточно агрессивно на тактической фазе, когда оппоненты ведут борьбу за одну клетку игрового поля. Остается только проверить способности программы в игре с профессионалом.
Первой серьезной «жертвой» AlphaGo стал чемпион Европы, обладатель второго дана Фань Хуэй. Однако его уровень, каким бы хорошим игроком он ни был, не сравнится с профессионалами, воспитывающимися в Китае, Южной Корее и Японии. Чтобы действительно проверить предел возможностей AlphaGO, команда Deep Mind предложила матч из пяти игр многократному чемпиону мира Ли Седолю. На момент состязания с компьютером Ли был непобедимым игроком. Победа AlphaGo над ним означала очередную веху в развитии компьютерных технологий и серьезный шаг к созданию полноценного искусственного интеллекта.
Такие технологии не только определят будущее развитие ИИ и компьютера, но и дадут надежду, что мы сможем когда-нибудь дотянуться до скрытого от человека знания. Мы не будем в деталях пересказывать все пять матчей, в четырех из которых программа одержала победу; любой желающий может найти в интернете документальный фильм AlphaGo — The Movie, где подробно показано, что такое го и как проходили матчи. Вместо этого мы сконцентрируемся на двух ходах, 37-м и 78-м; один сделала машина, другой — человек. Оба они фантастически сложные и дают небольшое представление о том, чему машина может научить человека.
Мы сделаем смелое предположение, что именно ход 37 во второй игре и ход 78 в четвертой предопределили будущее развитие технологии ИИ, а также проникновение ее во все сферы деятельности человека: от медицины до работы с текстом. Ход 37 ошеломил лучших игроков по всему миру. То был странный ход, который можно легко счесть ошибочным. Ли же так не думал, ему потребовалось почти пятнадцать минут на ответ.
«Вчера я был удивлен, — говорил Ли Седоль на конференции после поражения. — Но сегодня я лишился дара речи. Если взглянуть на то, как играла машина, это было чистое поражение по моей части. С самого начала не было ни одного момента, когда преимущество в игре было на моей стороне».
Го — это игра за территорию. Так думает человек; у машины на этот счет совсем иное, если можно так сказать, мнение. AlphaGo не расценивает доску, камни, определенные позиции как отдельные элементы, а видит их как единое последовательное действие, которое необходимо для победы. Программе все равно, каков счет, главное — победа. Именно это привнесло в игру, в которой несколько тысяч лет были успешными исключительно люди, новую перспективу. Стиль компьютера совмещает в себе гибкость, открытость, но при этом в нем отсутствуют бытовавшие ранее убеждения и мнения авторитетных игроков о том, какой ход лучше, а какой хуже. Ни один опытный игрок не будет действовать на второй линии, например. Однако в одной из тренировочных игр AlphaGo посчитала, что это будет разумнее, чем стандартный подход, и в итоге создала более выгодную для себя позицию на доске.
Действия машины на доске часто контринтуитивные, но сильные. Многие профессионалы даже не рассматривали бы большинство из них, а AlphaGo удается благодаря им создавать запутанную взаимосвязь различных групп. Связь получается настолько сложной, что ее практически невозможно сломать. Это удалось только однажды: на 78-м ходу в четвертой игре. То была последняя игра программы, в которой победу одержал человек — Ли Седоль.
Ли удалось сделать игру настолько сложной, что компьютер «растерялся» и был в полной уверенности, будто преимущество на его стороне. Программа не смогла верно оценить последствия хода 78, что привело к дальнейшим ошибкам и в итоге позволило человеку одержать победу. Один из миллиона игроков способен на такое. Ли Седолю удалось сделать невозможное, единственно верное действие, вероятность совершения которого — 1 из 10 000. Он создал положение, при котором холодный разум машины не смог корректно оценить ситуацию и провести соответствующую оценку. Репортеры окрестили это «ходом Бога».
Я слышал крики радости в момент, когда стало ясно, что AlphaGo проиграла. Мне кажется, понятно почему. Люди чувствуют себя беспомощными и находятся в страхе перед машиной. Создается впечатление, что человек слаб и хрупок, а эта победа означает, что мы по-прежнему еще «можем». Не исключено, что со временем победа над ИИ станет непосильной задачей, но победа в этой одной игре оказалась достаточной. Одного раза достаточно. Ли Седоль на конференции после выигранной партии