Код креативности. Как искусственный интеллект учится писать, рисовать и думать. Маркус дю Сотой
этого счет начинает расти очень быстро, а компьютеру почти ничего не приходится делать. Насколько я помню, когда мы с моим другом открыли этот трюк, мы запрыгали от восторга. Машина же не ощутила ничего.
К 2014 году, через четыре года после создания DeepMind, программа научилась обыгрывать человека в двадцати девяти из сорока девяти игр для Atari, которые были ей предложены. Статья с подробным описанием достижений группы была опубликована в журнале Nature в начале 2015 года. Любая публикация в Nature считается одной из вершин карьеры ученого. Но эта статья удостоилась еще более высокой чести: она стала главной темой всего выпуска. Редакция журнала признала ее появление важным этапом в развитии искусственного интеллекта.
Стоит еще раз подчеркнуть, насколько поразительным было это достижение с точки зрения программирования. Программа, имевшая в своем распоряжении только сырые данные о состоянии пикселей и изменениях счета, прошла весь путь от случайных перемещений ракетки Breakout взад и вперед к пониманию того, что создание туннеля на краю стены позволяет добиться максимального счета. Но игры для Atari – далеко не ровня древней игре го. Хассабис и его коллеги по DeepMind решили, что готовы создать новую программу, которая могла бы взяться и за эту задачу.
Именно тогда Хассабис решил продать свою компанию Google. «Мы не собирались этого делать, но в течение трех лет я был настолько сосредоточен на поисках финансирования, что на исследования оставалось всего 10 % моего времени, – объяснял он в то время в интервью журналу Wired. – Я понял, что в одной жизни, наверное, не хватит времени и построить компанию размером с Google, и решить задачу создания ИИ. Чем я буду больше гордиться потом – созданием многомиллиардного дела или вкладом в раскрытие тайны разума? Выбор был очевиден». Благодаря этой продаже он получил в свое распоряжение всю мощь Google и возможность работать над созданием кода для достижения своей цели – разрешения проблемы го… а там и интеллекта.
Предыдущие компьютерные программы, созданные для игры в го, не могли и приблизиться к уровню, достаточному для игры на равных даже против сильного любителя. Поэтому многие эксперты относились к мечте коллектива DeepMind создать программу, способную хотя бы отдаленно сравниться с мастерами международного класса, в высшей степени скептически. Большинство по-прежнему было согласно с мнением, которое высказал в газете New York Times в 1997 году, после шахматной победы компьютера DeepBlue, астрофизик Пит Хат: «До того как компьютер обыграет человека в го, пройдет, возможно, еще лет сто – а может быть, и больше. Любой более или менее умный человек, научившийся играть в го, через несколько месяцев сможет победить все существующие компьютерные программы. Для этого не надо быть Каспаровым».
Из этого столетия прошло всего двадцать лет, когда сотрудники DeepMind решили, что им, возможно, удалось решить эту задачу. Казалось, что их стратегия, по которой алгоритм должен был учиться и приспосабливаться, работает, но они не знали точно, насколько