О'кей, Гугл! Ты выиграл в го, на очереди — рулетка

Го не только древнее шахмат на несколько тысяч лет, но и на порядки сложнее. Фото — warp.povusers.org

Эксперты заявляют, что перед таким прорывом бледнеет победа компьютера Deep Blue над Гарри Каспаровым двадцать лет назад. Не в обиду фанатам шахмат будет сказано, го не только древнее этой индийской игры на несколько тысяч лет, но и на порядки сложнее — по крайней мере, для машины. При игре в го людям приходится полагаться не столько на разработанные ими стратегии, сколько на интуицию, которой искусственный интеллект пока не обладает. Ведь если шахматисту приходится каждый раз выбирать в среднем из двадцати ходов, то для игрока в го это число увеличивается в десять раз. А общее число комбинаций, возможных в го, превышает число атомов во Вселенной! Выше него только число гугол — десятка со ста нулями, в честь которой, кстати, названа корпорация Google.

Правда, у ряда ведущих игроков в го победа программы вызывает сомнение, а сам матч кажется им «заказным». Профессиональный российский гоист Александр Динерштейн, семикратный чемпион Европы, заявил интернет-порталу «Газета.ru», что Фань Хуэй играл, похоже, не в полную силу. «На самом деле его не так-то просто обыграть», — уверяет Динерштейн. Эти сомнения в скором времени либо развеются, либо подтвердятся, поскольку Google бросил вызов одному из сильнейших профессионалов планеты — китайцу Ли Седолю. В случае победы тот получит миллион долларов, а в случае поражения деньги пойдут на благотворительность. Но даже такие скептики, как Александр Динерштейн, признают, что никогда ещё программы не играли на столь высоком уровне.

Разработка игровых машин — важное, но далеко не единственное направление, связанное с разработками искусственного интеллекта. Начавшись в середине прошлого века с эпохальных идей Норберта Винера, эти изыскания долго продвигались неспешным шагом и существенно ускорились только в 90-е годы, когда ими занялись исследователи во всех значимых научных центрах мира.

Александр Беляев — один из немногих учёных, чьи прогнозы обычно сбываются. Фото — eco-kuban.ru

В этой области есть множество направлений и идей, большинство из которых основаны на нейронных сетях. Нейронами здесь называются элементы, работающие по принципу, который учёные приписывают нейронам в человеческом мозге. Так же, как и настоящие нейроны, эти элементы имеют некоторое количество дендритов и аксонов — входных и выходных «проводков», соединяющих их с другими нейронами и исполнительными устройствами. Сигнал на выходе в аксоне — результат обработки нейроном того, что принесли на его входы дендриты. В то же время это самообучающиеся сети. Если результат действий всего механизма привел к ошибке (например, столкновению с препятствием), на некоторых дендритах происходит, грубо говоря, увеличение электрического сопротивления. В результате проходящий через них сигнал становится слабее, а выходной сигнал на дендрите реже приводит к ошибочным командам. Ошибки, повторённые несколько раз, в конце концов «научат» нейронную сеть поворачивать перед препятствием.

Как всегда, исследователи шли от простого к сложному. Создавались десятки, сотни, сотни тысяч, миллионы нейронов, связанных между собой по множеству различных алгоритмов. Они образовывали различные структуры и слои, обучающиеся выполнять всё более сложные действия — распознавать образы, человеческую речь, генерировать ответные реакции и так далее… Сегодня работы по созданию полноценного искусственного интеллекта разбиты на множество мелких задач, большинство из которых имеют отдалённое отношение к собственно искусственному интеллекту. И все же эксперты, вдохновлённые массированной атакой исследователей, уже поговаривают о сроках, когда искусственный мозг станет по всем параметрам близок к человеческому (по некоторым он его уже существенно превзошёл). И вот тогда, мечтают фантасты, роботы превратятся из слуг в полноценных членов общества — с соответствующей поправкой на законы роботехники Айзека Азимова, а возможно, и без неё. Всё это приведет общество к информационно-социальной революции, перед которой бледнеют перемены, связанные с рождением Интернета.

Однако почти все прогнозы, за исключением большинства прогнозов Профессора Беляева, обладают общим свойством: они не сбываются. А если и сбываются, то существенно позже и не так, как мыслилось поначалу.

Михаил Мальковский: В лабораториях мира сделано много ценных работ, от которых необходимо отсечь всё ненужное. Фото со страницы «ВКонтакте»

На самом деле учёные пока не в состоянии научить компьютер мышлению, потому что сами не курсе, что это такое, и спорят по этому поводу уже не первую сотню лет. А уж что касается сознания, по мнению большинства исследователей, его невозможно объяснить ни в рамках физики, ни в рамках вычислительной математики, ни в рамках науки вообще. Многие считают, что в некоторых аспектах искусственный мозг никогда не приблизится к человеческому. Он не увидит снов, не напишет машинную версию «Преступления и наказания» или «Лунной сонаты» — даже при всех эмоциях, которыми снабдит его человек или которые, может быть, возникнут в процессе его собственной эволюции…

Поэтому некоторых экспертов не обманывает бурное развитие технологий. Профессор Михаил Мальковский, заведующий кафедрой алгоритмических языков факультета вычислительной математики и кибернетики (ВМК) МГУ, смотрит на общую картину с большой долей скептицизма. Прежде чем заняться более «узкой» тематикой алгоритмических языков, он отдал большую часть научной карьеры проблемам искусственного интеллекта. Профессор Мальковский считает, что робота никогда не научат видеть сны по той простой причине, что это никому не нужно.

— Если смотреть на разработки, связанные с искусственным интеллектом, — заявил он в разговоре с «ТД», — то нужно прежде всего руководствоваться принципом, который был давным-давно провозглашен Норбертом Винером: «Человеку человеческое, а машине — машинное!». В лабораториях мира сделано много ценных работ, от которых необходимо отсечь всё ненужное, не имеющее отношения к проблеме искусственного интеллекта, а поставленное под его флаг только потому, что это модно и под этим предлогом можно получить деньги на свои исследования.

Чем закончатся разработки учёных и промышленных корпораций, к какой революции они приведут, профессор Мальковский говорить не готов. Но, скажем за него, уж чем-нибудь да закончатся. Например, машиной, замахнувшейся на невозможное... и научившейся выигрывать в покер или даже в рулетку.

Фото на главной — totalwebpartners.com, фото на слайдере — hi-news.ru