История искусственного интеллекта началась в понедельник, 18 июня 1956 года, в Международный день паники. С этих слов открывается книга Тоби Уолша, русский перевод которой издательство «КоЛибри» выпустило в апреле под названием «Искусственный интеллект: краткая история будущего». Впрочем, дальше читателя ждет путешествие не только во времена Алана Тьюринга, но и в более далекие эпохи — от графини Ады Лавлейс до античных Афин, Индии и Китая.
«Краткая история» представляет собой увлекательный путеводитель по ключевым идеям и принципам, определяющим развитие технологии: поиск ответов, выбор лучшего хода, следование правилам и т.д.
Принцип обратного мышления помогает в решении не только шахмат и «21», но и других проблем реальной жизни, которые могут быть представлены в качестве игры против оппонента. Где мне контролировать транспортную сеть, учитывая, что «зайцы» быстро поймут, какие территории меньше всего находятся под присмотром? Какие облигации мне купить, чтобы минимизировать риск инвестиций, учитывая, что рынок может выступить против меня? Жизнь сама по себе уже игра.
«Большие идеи» с разрешения издательства публикуют отрывок из книги.
Борьба с неопределенностью
Чтобы быть успешным не только в играх, но и в жизни, необходимо уметь справляться с неопределенностью. Покер, одна из самых популярных азартных игр, — прекрасный пример.
В таких играх, как шахматы, оба игрока видят доску и, следовательно, точно знают положение дел. Вероятность случайности отсутствует. Чего нельзя сказать о покере, ведь во время игры карты скрыты. Поэтому покер — это игра вероятностей и психологии. Вам необходимо понимать стратегию ваших противников. Когда они блефуют? Когда могут спасовать? Эти две отличительные черты делают покер для искусственного интеллекта задачей намного сложнее, чем шахматы. Вследствие этого, после успеха Deep Blue, для создания хорошего бота для игры в покер потребовалась еще пара десятков лет. Тем не менее на сегодняшний день искусственный интеллект — уже очень хороший покерный игрок. Поэтому советую вам не делать ставки на его проигрыш.
В 2015 году Майкл Боулинг и его коллеги из Университета Альберты разработали ИИ-бот Cepheus для игры в техасский холдем один на один. Поскольку ставки ограничены, а игроков всего двое, игра становится намного проще, чем при неограниченных ставках и с бóльшим количеством игроков. Учитывая ту роль, которую играет в покере случайность, невозможно выигрывать деньги в каждой раздаче: вам могут просто выпасть несчастливые карты. Команда Университета Альберты провела восемь миллионов часов за вычислениями, чтобы показать, что стратегия, разыгрываемая ботом Cepheus, практически безупречна и его невозможно победить. На протяжении всей своей игровой карьеры программа так и не будет повержена.
Два года спустя, в 2017 году, профессор Университета Карнеги — Меллона Туомас Сандхольм и его коллеги разработали программу под названием Libratus для игры в более сложную и популярную игру один на один в безлимитный техасский холдем. Libratus сыграл против четырех профессиональных игроков в Питтсбурге, штат Пенсильвания, в борьбе за приз в $200 000. Они поучаствовали в трехнедельном марафоне из 120 000 раздач. Поскольку на протяжении всего турнира было огромное количество раздач, каждая из которых разыгрывалась в обе стороны, чтобы у каждого игрока было как можно больше как хороших, так и плохих комбинаций, мы с уверенностью можем сказать, что конечный результат не был случайным. Libratus вел с первого дня и безоговорочно стал победителем турнира.
Libratus — еще один пример могущества грубой силы математики. Для разработки программы потребовалось более пятнадцати миллионов часов вычисления на суперкомпьютере в Питтсбургском суперкомпьютерном центре. Во время турнира Libratus каждую ночь тратил еще четыре миллиона часов на вычисления для усовершенствования своей стратегии, анализа предыдущих игровых дней, особое внимание уделяя проигрышам. Дон Ким, один из профессиональных игроков, игравших против компьютера, был поражен результатом. «До сегодняшнего дня я не осознавал, насколько он хорош. Я как будто играл против того, кто все время жульничал и видел все мои карты. Я не обвиняю программу в шулерстве. Это действительно было невероятно».
Несмотря на то что некоторые игры по-прежнему представляют проблему для компьютеров, они все же сыграли важную роль в истории искусственного интеллекта. Их четкие правила и очевидные победители делают игры хорошим выбором для автоматизации, а для победы необходим высокий уровень интеллекта. Таким образом, игры предлагают простой, но идеализированный мир, в котором можно разрабатывать мыслящие машины и количественно оценивать достигнутый прогресс.
Игры также протестировали возражение Ады Лавлейс о том, что компьютеры могут делать только то, что им велено. Как компьютеры могут победить лучшего в мире шахматного или покерного игрока, если они всего лишь делают то, на что другой человек запрограммировал их? Ответ заключается в том, что компьютеры не делают в точности то, что им приказано делать. Компьютер может играть сам по себе, а затем, после каждой игры, обновлять стратегию для поиска наилучших и выигрышных ходов и избегания плохих, которые могут привести к поражению. Следовательно, компьютеры могут обучаться самостоятельно. В довершение всего мы также используем высокую скорость компьютера, чтобы играть в игры намного быстрее, чем это может делать человек. Количество сыгранных партий у Libratus намного больше, чем когда-либо сможет сыграть человек за всю жизнь, проводя каждый вечер за игрой в покер.
На самом деле Libratus обучался довольно медленно, но этот недостаток компьютеры могут компенсировать своей скоростью и способностью играть в другие игры. Человеку необходимо 10 000 часов, чтобы развить, как говорит герой Лиама Нисона в фильме «Заложница», «много необычных способностей». Искусственный интеллект, напротив, гораздо медленнее. Ему требуется более десяти миллионов часов для освоения покера, но, как знаменитая черепаха из басни, впоследствии он сможет опередить человека. Можете делать на это ставки.
