В марте 2016 года один из сильнейших из людей игроков в го впервые проиграл компьютерной системе, играя без форы. До этого момента лучшем достижением считали выигрыш при 4 камнях форы, а игра на равных была ещё далеко — возможно, где-то в следующем десятилетии. Внезапно на сцене появилась система AlphaGo от британской DeepMind, которая со счётом 4:1 обыграла одного из самых известных игроков последних лет Ли Седоля.
Год назад южнокорейский игрок 9-го профессионального дана проиграл компьютерной системе подразделения Google, и в восприятии многих го перешла в разряд игры, в которую машины играют сильнее лучших из людей. Больше AlphaGo почти никак не «светилась». В апреле этого года DeepMind разразилась объявлением: AlphaGo сыграет с игроком первой строчки рейтингов Кэ Цзе. Сам он сообщал о намерении сыграть против ИИ ещё летом прошлого года, но лишь в этом году была объявлена точная дата матча. DeepMind пообещала, что программа дополнительно сыграет против сразу пяти мастеров.
Игры прошли в запланированные дни, и их результат окончательно показал, что уровень AlphaGo значительно выше человеческого. Та четвёртая игра матча Ли Седоль — AlphaGo, наверное, останется последней победой человека над этим ИИ: по завершении игр разработчики заявили об уходе системы из го.
Мы обсудили с двумя профессиональными игроками уровень этой версии программы, а также будущее отношений человека и систем компьютерного го.
На фото: почти готовые признать поражение пять мастеров го недоумевают — система AlphaGo, их оппонент, начала играть лениво, словно предчувствуя победу.
Google с гордостью демонстрирует достижения британского подразделения DeepMind. Эту компанию поисковик купил в 2014 году за полмиллиарда долларов США. Направление деятельности DeepMind Technologies Limited — системы искусственного интеллекта: специалисты используют машинное обучение для создания алгоритмов, которые, к примеру, сами в совершенстве овладевают видеоиграми. Деятельность продуктов не ограничивается аркадной классикой Atari 2600 — DeepMind пытается применять свои системы для анализа медицинских данных.
Впрочем, весь бизнес Google в той или иной степени построен на умных системах. В 2016 году 88 % выручки холдинга Alphabet обеспечила реклама. Это Google AdWords, видеореклама на YouTube и прочие инструменты. Для контекстной рекламы важно правильно угадать интересы пользователя, поэтому интернет-гигант собирает огромные объёмы данных о пользователях и анализирует их. Проектов с зачатками ИИ много: голосовой помощник в Android и колонке Home, алгоритмы камеры последнего смартфона Pixel, нейронный перевод Google Translate, машинное зрение робомобилей Waymo. Даже клавиатура в смартфоне может претендовать на звание «умная».
AlphaGo можно назвать демонстрацией могущества ИИ-начинаний внутри поисковика. Неудивительно, что матчи проводят заметно. В прошлый раз игры проходили в гостинице Four Seasons в Сеуле. На этот раз Google совместно с Китайской ассоциацией вэйци и местным бюро спорта организовала Future of Go Summit (Саммит «Будущее го») в городе Вужене в провинции Чжэцзян. Это довольно значительное сотрудничество с китайскими властями, если учесть, что сервисы Google заблокированы на территории материкового Китая. Увеличились ставки на выигрыш: Ли Седоль мог получить в случае победы миллион долларов, Кэ Цзе обещали полтора.
Noah Sheldon, Wired
20 лет назад Каспаров впервые проиграл шахматному компьютеру Deep Blue. Через десятилетие превосходство компьютерного алгоритма над человеком в шахматах уже не вызывало вопросов. Почему же азиатскую игру компьютеры не покорили раньше?
Внешне го проще: два игрока пытаются отгородить на доске область большего, чем оппонент, размера, размещая камни двух цветов. Но на стандартной доске 19×19 возможных позиций камней в гугол (10100) раз больше, чем позиций фигур на шахматной доске. Это уже ставит крест на возможностях перебора «в лоб».
Ходов в партии го больше, чем в шахматах, а вскоре после начала игры приходится учитывать почти все из 361 точек на доске. Начальные ходы — фусэки — быстро начинают уходить в что-то оригинальное. В шахматах фигуры убывают с доски, в го камни добавляются. Невозможно применить многие из алгоритмов, которые характерны для шахматных систем. До AlphaGo лучшие из систем использовали экспертные базы с хорошими ходами, оценку ходов с помощью поиска по дереву или метода Монте-Карло, но даже они могли обыграть лишь любителя, но не профессионала.
В DeepMind улучшили существующий подход. К методу Монте-Карло добавились нейросети политики и ценности, которые натренировали на 160 тыс. партий с сервера KGS, а затем в играх системы против самой себя. Получившийся продукт сначала сравнили с другими компьютерными системами, затем человеком — с одной из ранних версий AlphaGo играл трёхкратный европейский чемпион Фань Хуэй. Человек проиграл пять из пяти игр.
И это было лишь начало испытания ИИ против человека. В Европе уровень владения го ниже, чем в Азии, на родине игры. Поэтому лишь после победы над известным корейским Ли Седолем AlphaGo можно было признать системой, играющей лучше человека.
В чём-то Future of Go Summit напоминал события 20-летней давности. IBM выставила против человека специализированный шахматный компьютер, а Google демонстрировала не только силу программного обеспечения, но и специализированный модуль для машинного обучения Tensor Processing Unit (TPU).
Свёрточные нейронные сети — это, как правило, вычисления на графических ускорителях: подключаемых по шине PCIe видеокартах, обычно предназначенных для обсчёта и вывода на экран графики в играх. Особенности архитектуры видеокарт — сотни и тысячи ядер на чипе — помогают в хорошо распараллеленных задачах, а вот центральные процессоры для таких задач подходят хуже. Как AMD, так и Nvidia выпускают специализированные профессиональные «числодробилки», подтягивается Intel с линейкой сопроцессоров Xeon Phi.
Одна из версий TPU.
Google утверждает, что создала микросхему специализированного назначения (ASIC), на которой можно создать значительно более мощную архитектуру нейросетей. В задачах машинного обучения TPU может превосходить традиционные видеоускорители и центральные процессоры в 70 раз, в 196 раз — по количеству вычислений на ватт.
В марте прошлого года против Ли Седоля играл целый вычислительный кластер. Накануне и во время игры СМИ повторяли, что это были 1920 процессорных ядер и 280 видеоускорителей. Проверить, что там на самом деле, было, конечно, невозможно — AlphaGo запускалась в облаке Google, а в отель Four Seasons проложили оптоволокно для связи. Лишь в мае 2016 года Google призналась, что уже больше года использует TPU в дата-центрах. Секретным соусом версии AlphaGo Lee оказались 50 плат TPU.
Серверы, обыгравшие корейского мастера 9-го дана.
Против Кэ Цзе выставили одну машину с всего одним модулем TPU. Было ли Цзе легче?
Reutersz/Stringer, Quartz
Запись трансляции на английском языке
Запись трансляции с комментариями на русском языке (Илья Шикшин и Ксения Лифанова)
Ходы игры
В период после 29 декабря 2016 года на корейском сервере Tygem и китайском Fox появился неожиданно сильный игрок. Он называл себя Magister или Magist, затем сменил ник на Master и продолжил сокрушать оппонентов. Профессионал 9-го дана Гу Ли назначил награду в 100 тысяч юаней (порядка 14,4 тыс. $) тому, кто обыграет Master. Но неведомый игрок не знал поражений: подряд выиграл 60 партий у профессиональных игроков высокого уровня. Как китайские, так и корейские разработчики ИИ стремились повторить и превзойти успех AlphaGo, возможно, это их попытки?
4 января 2017 года глава DeepMind Демис Хассабис признался, что Magister или Master — это тестовая версия AlphaGo, которую испытывали в неофициальных онлайн-поединках. Хассабис поблагодарил всех участвовавших в тесте. Интересно, что уже тогда Кэ Цзе проиграл AlphaGo три игры.
Игравшая в новогодние дни версия AlphaGo запускалась на одной машине, в компьютере установили всего одну плату TPU. 23 мая против Кэ Цзе выставили примерно ту же конфигурацию. Она «думала» на 50 ходов вперёд и успевала рассмотреть 100 тыс. ходов в секунду.
23 мая, в первой игре, Цзе выбрал чёрные камни, что в го означает ход первым. Он начал игру необычно, подсмотренной стратегий AlphaGo матчей января. Комментаторы обращали внимание, что Цзе заимствует стратегии Master и в обычных играх против людей — те 60 матчей оказали широкое влияние на мир го. Система AlphaGo отвечала уверенно и управилась быстрее, чем ожидалось. Через три с половиной часа комментаторы заговорили, что у Кэ Цзе мало шансов отыграться. Через час человек признал поражение. AlphaGo выиграла с преимуществом в всего пол-очка.
AlphaGo продолжала играть сама с собой и учиться. Как утверждают в DeepMind, версия для игры в Ли Седолем была на три камня (для игры на равных нужно было бы три камня форы) сильнее версии для игры с Фань Хуэем, версия AlphaGo Master — на три камня сильнее AlphaGo Lee.
Уже после первой игры Цзе заявил, что никогда больше не будет играть против машины в одиночку, что будущее принадлежит ИИ. В письме «Последняя битва» 19-летний чемпион признал, что бездушная компьютерная система может быть умнее его, но он не будет сдаваться.
Пытался ли Кэ Цзе играть как-то по-особенному против компьютера? Как утверждает семикратный чемпион Европы Александр Динерштейн (3 профессиональный дан, 7 дан EGF), эти попытки не принесли успеха:
«Как и Ли Седоль в первой партии матча, Ке пробовал играть нестандартно в дебюте, так, чтобы компьютер думал самостоятельно. Но отличие го от шахмат в том, что в шахматах дебюты разработаны на десятки ходов вперед, а в го уже первыми ходами можно получить полностью уникальную позицию, которая ранее не встречалась на практике. В шахматах мы называем это «неправильные дебюты» и стараемся наказать соперника за нешаблонную игру. А в го выигрывает не тот, у кого лучше память, а тот, кто лучше понимает игру.»
Обладатель 1 профессионального дана и 7 дана EGF Илья Шикшин считает, что в первой игре Кэ Цзе ожидал «человеческий» стиль оппонента:
«В первой партии Кэ Цзе пытался играть как с человеком. В результате достаточно быстро обнаружилось, что Кэ отстает, и шансов отыграться у него нет. Во второй и третьей партиях Кэ пытался максимально усложнить ситуацию на доске, чтобы запутать программу. Однако спровоцировать AlphaGo на ошибку так и не получилось.»
Запись трансляции на английском языке
Запись трансляции с комментариями на русском языке (Илья Шикшин и Тимур Санкин)
Ходы игры
Кэ Цзе занимает первую строчку нескольких рейтингов, к примеру, Go Ratings. Естественно, положение обязывает стать эдаким бенчмарком производительности систем компьютерного го. Чтобы показать, может ли машина играть сильнее человечества, достаточно выиграть у сильнейшего из них. Это и нужно было сделать AlphaGo в трёх играх, чтобы навсегда войти в историю. До Future of Go Summit в неофициальных играх Цзе проигрывал несколько игр подряд как самой AlphaGo, так и другому, менее известному алгоритму.
В марте этого года программа FineArt заняла первое место в 10-м Чемпионате систем компьютерного го Университета электрокоммуникаций в Японии (Computer Go UEC Cup). Она одержала победу во всех 11 играх против других программ и обошла такие известные алгоритмы, как французский CrazyStone, Darkforest от Facebook и японский Deep Zen Go. Затем FineArt сразилась против игрока 7 профессионального дана Итирики Рё. Программа играла на равных, без камней форы, и победила.
Стоит заметить, что AlphaGo обходит стороной подобные соревнования компьютерных систем. Видимо, в DeepMind предпочитают пышные мероприятия с играми против самых именитых игроков, а оценку продукта против других программ оставляют внутренним тестам.
FineArt — разработка лаборатории ИИ китайского телекоммуникационного гиганта Tencent, известного множеством веб-порталов, мессенджером QQ.com и WeChat, платёжными инструментами TenPay и другими продуктами. Tencent начала разработку FineArt в марте 2016 года, как раз накануне знакового матча AlphaGo — Ли Седоль. FineArt работает похожим на AlphaGo образом: это всё те же натренированные на больших датасетах и играх против самих себя нейросети политики и ценности, которые DeepMind описала в научной работе, выпущенной при первых публикациях об AlphaGo. Первые версии компьютерной системы от Tencent начинали играть на китайском сервере Fox под разными псевдонимами, пока не было выбрано имя FineArt или 绝艺 — фраза из древнего китайского стихотворения.
Впервые на foxwq.com против FineArt Кэ Цзе играл ещё в прошлом ноябре. Тогда человек победил и проиграл. Обновлённая версия FineArt от февраля 2017 года не оставила ему шансов: Цзе проиграл 10 раз подряд.
25 мая состоялась вторая игра поединка Кэ Цзе и AlphaGo. На этот раз компьютер играл чёрными камнями и ходил первым, что, как говорят в DeepMind даёт небольшое преимущество оппоненту-человеку в силу особенностей системы. Цзе известен хорошим навыком игры белыми камнями. Но всё равно немалую часть игры он провёл в сильном напряжении: Цзе сжимал пряди своих волос между большим и указательным пальцем. Позднее в пресс-конференции он сравнил AlphaGo с игроком-богом.
Человек делал мудрые решения в первую половину матча. Хассабис писал в своём микроблоге, что согласно оценкам AlphaGo, Цзе играл идеально. В пресс-конференции после игры он рассказал, что видел шанс на победу. Но во второй половине он начал сдавать позиции. К третьему часу игры Цзе использовал примерно в два раза больше игрового времени, чем AlphaGo. К четвёртому часу AlphaGo упростила сложные позиции, которые создал человек в начале игры, что комментаторы расценили как дурной знак для Цзе. Через 15 минут он признал поражение.
Два поражения Кэ Цзе — это победа AlphaGo в серии из трёх игр, третья встреча могла лишь показать, насколько человек сильнее, чем машина. Что интересно, в стране проведения матча освещение СМИ было на уровне фактической цензуры. За два дня до первой игры испарились представители государственного телевидения, во время игр в Китае доступных трансляций не было. Единственная видеотрансляция на китайском языке шла на YouTube, заблокированном на территории Китая. Если местные СМИ и рассказывали об играх против ИИ, то они избегали упоминания слова «Google».
В рамках Future of Go Summit искусственный интеллект играл не только против Кэ Цзе. 26 мая AlphaGo утром помогала двум мастерам сразиться друг с другом, после полудня — играла против группы людей. Видимо, первым Google хочет намекнуть, насколько сильно машинное обучение поможет людям, вторым — насколько ИИ может быть умнее человечества.
Гу Ли во время парной игры, Google
Запись видеотрансляции на английском языке
Ходы парной игры
Правила парного го подразумевают, что вместо двух человек камни на доске поочерёдно расставляют четыре, при этом переговоры между членами каждой из команд запрещены. В данном случае каждая из команд состояла из человека и компьютера. Вначале ходил Гу Ли (9-й профессиональный дан) за чёрных, затем Лянь Сяо (8-й профессиональный дан). После этого один раз ходили их помощники — идентичные версии AlphaGo. Цикл повторялся. В этой игре победу одержали чёрные.
Пять игроков, которые сразились против AlphaGo. Слева направо: Си Юэ, Ми Ютин, Тан Вэйсин, Чэнь Яое, Чжоу Жуйян, Google
В командном го пять мастеров 9-го профессионального дана расставляли на доске чёрные камни, их оппонент — одна копия AlphaGo — белые. Игрокам-людям разрешалось совещаться друг с другом и обсуждать ходы, и команда играла с заметным удовольствием, пусть и сохраняя сбалансированный стиль игры. AlphaGo победила и здесь.
Запись трансляции на английском языке
Запись трансляции с комментариями на русском языке (Илья Шикшин)
Ходы третьей игры
Последняя игра с Кэ Цзе прошла 27 мая. AlphaGo вновь играла чёрными камнями. И вновь на доске были показаны несколько удивительных комбинаций камней. К примеру, AlphaGo сделала необычный седьмой ход. Несмотря на все старания Кэ Цзе, через три с половиной часа ему пришлось признать поражение и в заключительной игре.
Ни один человек, ни целая группа из пяти мастеров не смогли обыграть новую версию ИИ. Очевидно, это уже не та программа, которую DeepMind показала в марте 2016 года. Александр Динерштейн так характеризует изменения системы:
«Она стала ещё менее прогнозируемой. Причина здесь в том, что прошлая версия училась на партиях людей, а нынешняя — на партиях AlphaGo с AlphaGo. Она играла сама с собой миллионы раз, делая выводы и учась на своих ошибках. И если в шахматных программах заложены базы человеческих партий, которые приносят компьютеру пользу (Крамник, к примеру, настаивал на том, чтобы компьютер не пользовался ими в матче), то AlphaGo плевать хотела на всё, что мы когда-либо изобрели в го. Ей не нужны наши дебютные разработки. От людей она переняла лишь правила го. Всё остальное — её собственный опыт.»
В ответе на этот же вопрос Илья Шикшин замечает, что поменялась в большей степени эффективность:
«Если версию AlphaGo, игравшую с Ли Седолем, казалось, что можно победить при безошибочной игре, то нынешнюю версию AlphaGo человек победить уже не может. Стиль игры у AlphaGo в принципе не поменялся — это брать от позиции максимум. Только теперь программа делает это ещё эффективнее.»
Возможно ли, что на свете живёт ещё один человек — не обязательно кто-то конкретный, — который может обыграть AlphaGo? Как говорит, Динерштейн, перевес на стороне машины:
«AlphaGo уже не та, что мы видели в матче с Ли Седолем. Её создатели говорят, что она стала играть на 3 камня сильнее. По шахматным меркам это может означать фору в коня. И если с прошлой версией еще можно было бороться, то теперь вопрос закрыт. В мире нет человека, который способен одолеть AlphaGo в партии на равных.»
Илья Шикшин считает, что шансы были, но ИИ быстро улучшает свой уровень:
«Возможно, текущую версию AlphaGo, игравшую с Кэ Цзе, и мог бы обыграть кто-то из людей. Но надо понимать, что это далеко не предельный уровень программы. Прошлогодняя версия AlphaGo, игравшая с Ли Седолем, была существенно слабее нынешней. А о том, в какую силу программы будут играть через год, можно только догадываться.»
По мнению Динерштейна, Кэ Цзе сам не допускал значительных ошибок со своей стороны:
«Кэ пытался найти слабости в игре программы. Играл не так, как он обычно играет с людьми. Обострял, боролся. Он сделал всё что мог, но шансов во всех 3 партиях у него не было. Средняя партия в го длится 250 ходов. Здесь же к 50-му ходу AlphaGo получала подавляющий перевес, и дальше её задачей было его удержание. Программа очень хорошо умеет это делать — она выбирает ходы, которые увеличивают вероятность победы, а люди зачастую напоминают раджу из мультфильма «Золотая антилопа» — они хотят увеличить свой перевес, выиграть не одно очко, а десять. Эта жадность часто приводит к катастрофе.»
При этом ИИ AlphaGo Master, с которой сразился Кэ Цзе, играет без ошибок, утверждает Динерштейн:
«В матче с Ли Седолем эксперты находили ошибки программы. Здесь же даже лучшие мастера мира говорят, что не видят их. Думаю, что с AlphaGo вопрос окончательно закрыт. Ли Седоль был последним человеком на земле, кто обыграл эту программу. Если игру Кэ еще можно было как-то улучшить, то игра компьютера с нашей точки зрения была близка к идеальной.»
Похожее мнение высказал Илья Шикшин:
Я не считаю, что Кэ Цзе допускал серьёзные ошибки. Считать, что были ошибки — все равно что считать, что у Кэ Цзе были шансы. Но шансов не было. AlphaGo играет на уровень сильнее.
Наверное, самая мощная система компьютерного го уходит — её не будут продавать как коммерческий продукт, она больше не будет пытаться доказать своё превосходство. В посте «Следующий ход AlphaGo» DeepMind объяснила, что команда разработчиков проекта будет распущена — специалисты займутся другими проблемами, которые можно решить машинным обучением: диагностированием болезней и поиском методов их лечения, улучшением эффективности энергопотребления и изобретением новых материалов. А вот AlphaGo участвовать в матчах больше не будет.
Две официальных игры со значительным вниманием СМИ — и резкий отказ от дальнейшего развития. Можно обвинить Google в том, что за счёт го компания хвасталась своими наработками ИИ. Но DeepMind заметно старается помочь сообществу игры: подразделение обещает опубликовать научную работу, где объясняются все изменения, которые были внесены в AlphaGo. И вот уже с этими данными другие разработчики смогут создать или улучшить собственные системы, намекают в DeepMind. Видимо, Google не интересует создание игрового ИИ как коммерческого продукта. DeepMind также собирается выпустить инструмент для анализа позиций, с помощью которого игрок сможет увидеть, как думает AlphaGo.
Кроме обещаний компания оставила подарок в виде 50 игр AlphaGo против самой себя. Как замечает Илья Шикшин, «из этих 50 партий могут получиться 50 учебников». Он говорит, что уровень настолько высок, что потребуется длительный анализ, чтобы разобраться в показанных играх. Александр Динерштейн указывает, что есть проблема копирования стиля ИИ: в дебюте можно играть, как AlphaGo, но что делать потом?
Чтобы одолеть Ли Седоля, понадобился целый вычислительный кластер, для Кэ Цзе — всего одна машина с одним модулем TPU. Всё ближе ситуация, когда мобильная микросхема с крошечным энергопотреблением может превзойти лучших из людей в го.
В шахматах такое уже никого не удивит. Это даже не единичные случаи. К примеру, текущий чемпион мира по шахматам Магнус Карлсен на личном канале YouTube иногда продвигает мобильное приложение своего имени Play Magnus. Приложение базируется на одном из мощнейших шахматных движков Stockfish. Оно намеренно занижает свою производительность и эмулирует уровень владения шахматами Магнуса в разном возрасте.
Неудивительно, что на серьёзных шахматных чемпионатах использование электронных устройств жёстко регулируется. Александр Динерштейн говорит, что в го может произойти что-то похожее:
«Да, наверное, и у нас скоро возникнет проблема с читерством, но пока можно иметь телефон в кармане и не бояться получить за это техническое поражение в турнире. И в Интернете люди играют, и онлайн-турниры с призами проводятся. Видимо причина в том, что самые сильные программы пока недоступны для скачивания.»
Илья Шикшин считает, что введение ограничений возможно:
«Пока что я не слышал о правилах, регулирующих использование гаджетов на соревнованиях по го. Но вероятно, вскоре они появятся.»
Одной научной публикации об AlphaGo в журнале Nature в 2016 году хватило для того, чтобы в 2017 на соревнованиях компьютерных систем го была достигнута игра на равных с профессиональными игроками. Разработчики существующих продуктов копируют подход DeepMind, уровень игры программ растёт. Александр Динерштейн:
«За последний год программы резко усилились. Еще пару лет тому назад, мы легко обыгрывали их на 3-5 камнях форы. Сейчас же непонятно, кто кому должен эту фору давать.»
Если DeepMind действительно поделится данными по улучшению AlphaGo Lee до AlphaGo Master, то, вероятно, компьютерные системы превзойдут человека. Что, если в дальнейшем играть придётся, делая поправку на более слабую белковую команду? Будет ли интересно наблюдать за подобной игрой? Александр Динерштейн:
«Да, скоро мы не сможем играть с программами на равных, но в го игра на форе не менее интересна. Думаю, что нам предстоит увидеть ещё много матчей, где фора будет меняться от партии к партии. У топ-мастеров спрашивали, на какой форе они готовы сыграть с богом, если на кону будет стоять их жизнь. Ответы были разные, но большинство сходится во мнении, что на 4 камнях человек никогда не проиграет. Посмотрим, так ли это. Кстати, Ли Седоль в своем недавнем интервью утверждает, что легко одолеет AlphaGo на 2 камнях форы. Я, правда, в этом сомневаюсь.»
Илья Шикшин:
«Первое время точно будет интересно. Го Сейген — один из сильнейших игроков в го XX века — утверждал, что ему потребовалось бы 5 камней форы, чтобы победить Го-бога (соперника, играющего идеально). Полагаю, что многим игрокам в го интересно было бы проверить, насколько они далеки от Го-бога.»
В любом случае, игроки согласны, что популярность го выросла. Александр Динерштейн:
«Благодаря этим матчам много новых людей узнали о го. Приходит много шахматистов, людей, связанных с программированием. В комментариях к статьям в СМИ перестали спрашивать о том, что это за игра. Люди не просто комментируют новости и сочувствуют мастерам го. Они даже предлагают свои методы борьбы с компьютером. Так, к примеру, кто-то предлагал перейти на игру в «Чапаева».»
Илья Шикшин:
«Появление AlphaGo было закономерным. Рано или поздно это должно было случиться. В этом, конечно, есть как положительные, так и отрицательные стороны. Из положительного — множество людей узнало о го, уровень людей в го может возрасти, благодаря программам. Из отрицательного — множество людей расценивают это как некую потерю, вскоре действительно появятся ограничения на использования гаджетов во время соревнований.»
«Не стоит забывать, что го — это не только спорт. Го — это часть восточной культуры. Го — это искусство, способ самопознания, самовыражения и общения. Состязательная часть — лишь одна из составляющих мира го.»
AlphaGo — это не какой-то прототип «Скайнета» и даже не впечатляющая форма сильного ИИ. Это программа: камни на доске всё так же расставляет оператор. AlphaGo — это узконаправленная система, которая умеет только играть в го. AlphaGo не может ранжировать результаты поисковой выдачи, не умеет играть в старые игры Atari, не узнает человека по лицу, не распознает рак груди по маммографии, не сможет поддержать беседу.
Однако в основе AlphaGo лежат всё те же общие принципы, которые можно использовать в широком круге задач. Это обучение с подкреплением, метод Монте-Карло, функция ценности. Обычные компоненты собраны в новом и не совсем стандартном виде. AlphaGo не уходит работать в какую-то другую структуру холдинга Alphabet. Это в большей степени проявление количества и качества человеческого таланта, доступного для решения неигровых проблем.
С созданием автотранспорта не ушли в небытие ни соревнования по бегу людей, ни скачки лошадей. Зато зародились автогонки — спорт, который имеет своих поклонников. Возможно, в будущем команды, представляющие техногигантов, будут выставлять ботов на соревнования по решению какой-либо задачи — не обязательно только го, — подчиняясь строгим ограничениям. Примерно так же, как в «Формуле-1» характеристики двигателей строго ограничены, можно ввести ограничения и здесь. К примеру, не больше 10 миллиардов транзисторов на вычислительной машине, не более 500 ватт энергопотребления и так далее.
Впрочем, это лишь фантазии. В конкретно данном случае ИИ AlphaGo ни разу не выставляли в соревнованиях против других программ — только против людей или самого себя (парное го в Вужене). Ближайший конкурент AlphaGo — разработанный с теми же принципами FineArt от китайской компании Tencent. Боится ли DeepMind китайской копии? Как говорит Александр Динерштейн, стиль FineArt всё же отличается от AlphaGo:
«Если кто и обыграет AlphaGo — то её компьютерные аналоги. Мы не видели игр AlphaGo против других программ. Возможно, уже сейчас FineArt способна бороться с ней на равных. Что меня удивляет — это различие стилей игры. Казалось бы, одинаковые технологии: нейросеть и Монте-Карло, но при этом игра Deep Zen Go или FineArt похожа на игру топ-профи, а AlphaGo — это совсем другое. Люди никогда так не играли. Как сказал Ши Юэ, один из сильнейших китайцев: «Это игра из будущего». Её невозможно обыграть. Мало того, даже понять ходы не просто. Там встречаются такие ходы, которые люди в принципе не рассматривают как возможные. Если предположить, что именно так и выглядит лучшая стратегия в го, то мы можем смело выкинуть на помойку все те книги, которые издавались за 4000-летнюю историю го.»
Илья Шикшин прямо утверждает, что FineArt уступает AlphaGo:
«Программа FineArt так же, как и другие сильнейшие на сегодняшний день программы, были созданы на основе статьи об AlphaGo, которая вышла в журнале Nature в январе 2016 года. Полагаю, что DeepMind просто не интересно соревноваться с программами, которые появились благодаря их собственным разработкам. AlphaGo играет значительно сильнее FineArt и других программ. FineArt выигрывает, примерно, 7 из 8 партий у сильнейших профессионалов. AlphaGo выигрывает все.»
Ситуация с FineArt и игра AlphaGo в Китае — это в значительной степени иллюстрация меняющегося пейзажа развития систем искусственного интеллекта.
В последние дни в американских изданиях прошла заметная волна публикаций (1, 2, 3) о том, что Китай норовит обогнать США в сфере ИИ. Вероятно, начала её статья в New York Times. Автор пусть и признавал, что Китай находится на шаг позади, но задавался вопросом о скорости сокращения дистанции. На данный момент КНР расходует миллиарды государственных долларов на финансирование стартапов машинного обучения и привлечение учёных из других стран. В статье приведён случай немецкого эксперта робототехники, который отправился не в престижный вуз Европы или США, а в Китай. Его переманили грантом в шесть раз выше, что открыло возможность открыть лабораторию, нанять ассистента и прочий персонал.
Не отстают частные китайские компании. К примеру, местный поисковый гигант Baidu совместно с государством открыл лабораторию, которую возглавляют исследователи, в прошлом занимавшиеся китайскими боевыми роботами. Тот же Baidu работает над беспилотными автомобилями, системами распознавания речи и визуальной информации. Часть разработок превосходит западные аналоги. В октябре 2016 года Microsoft объявила, что её система распознаёт человеческую речь так же хорошо, как и люди. Эндрю Ын, на тот момент ещё работавший в Baidu, заметил, что этот рубеж в Китае прошли ещё в 2015 году.
Как FineArt от Tencent может уступать AlphaGo от Google, так и китайские попытки работать с ИИ могут быть позади американских. Но отставание сокращается. Показательные матчи программы от DeepMind против азиатских мастеров го изменили тон государственных обсуждений о финансировании. Их содержание стало более широким и чётким, заявили NYT китайские профессора.
Потенциал систем искусственного интеллекта замечают, даже попытки догнать вызывают беспокойство. Возможно, это лишь бурное лето перед очередной зимой ИИ. Возможно, это новый этап гонки за мировое технологическое превосходство.
Источник
