AlphaGo: возможности и ограничения искусственного интеллекта

Убедительная победа созданной Google программы AlphaGo над гроссмейстером Ли Седолем (4:1) на первый взгляд означает, что искусственный интеллект преодолел очередную веху в состязании против человека. Того гляди, машины вытеснят людей, даже менеджеров. Однако победа AlphaGo при всей ее убедительности показала также серьезный изъян искусственного интеллекта: машины все еще не блещут интуицией.

Google приобрел компанию DeepMind, создателя AlphaGo, в 2014 году за 500 миллионов долларов в рамках формировавшегося конгломерата похожих стартапов и предприятий в сфере разработки искусственного интеллекта. Алгоритм обучения позволяет AlphaGo строить и «стратегическую сеть», и «ценностную сеть», запоминать не только миллионы прежних матчей, сыгранных между людьми, но и те, которые система играла против других версий той же AlphaGo. Обозначения двух сетей, которые должны при этом соединиться, звучат по-менеджерски: программа нацелена на повышение эффективности, а не просто наращивание вычислительных способностей. «Стратегия» помогает сузить выбор ходов, которые с наибольшей вероятностью приведут к выигрышу, а «ценность» позволяет взвесить шансы и определить в данной позиции победителя, не доигрывая партию до конца. При четко прописанных правилах игры такое сокращение области поиска выглядит весьма полезным.