Идеальная ставка

Конечно, в своей работе Галла и Фармер сделали несколько допущений касательно процесса обучения и структуры игры. Но даже если их выкладки не совпадают с реальностью, игнорировать их не следует. «Даже если жизнь покажет, что мы ошибаемся, – заявили ученые, – мы надеемся, что, доказывая нашу неправоту, другие исследователи больше узнают о типичных свойствах реальных игр».

Теория игр позволяет определить оптимальную стратегию, но в ситуациях, когда игроки склонны ошибаться или только учатся, она может оказаться не лучшим помощником. Создатели Chinook знали это и именно поэтому научили программу выбирать стратегии, подталкивавшие соперников к промахам. Знал это и Крис Фергюсон. За покерным столом он не только применял теорию игр, но и внимательно наблюдал за «языком тела» своих оппонентов, меняя тактику, если они выказывали признаки нервозности или неуверенности. Игроки должны уметь прогнозировать поведение не только идеального противника – они должны прогнозировать поведение любого противника.

Как мы увидим из следующей главы, сегодня ученые уделяют все больше внимания искусственному интеллекту и его обучению. Некоторые исследователи занимаются этим уже много лет. В 2003 году мастер покера сразился с одним из лучших на тот момент покерных ботов. Бот умел принимать решения, руководствуясь теорией игр, но прогнозировать поведение своих противников он был не в состоянии. После игры человек сказал создателям бота: «Вы сделали очень сильную программу. Если вы научите ее моделировать поведение соперника, она побьет всех».

7 Портрет противника

В 2011 году несомненными чемпионами интеллектуальной телевикторины «Jeopardy!» стали Кен Дженнингс и Брэд Руттер. Руттер получил наибольший призовой фонд, а Дженнингс поставил рекорд, ни разу не проиграв за 74 передачи. На двоих они выиграли пять миллионов долларов – и все благодаря своей эрудиции.

В День святого Валентина Дженнингса и Руттера пригласили принять участие в специальном выпуске программы. Их ожидал новый противник, новичок по имени Уотсон. Все три тура игры участники отвечали на вопросы по литературе, истории, музыке и спорту. Вскоре новичок вырвался в лидеры. С темой «Назови десятилетие» у Уотсона возникли проблемы, но на вопросы про «Битлз» и историю Олимпийских игр он давал точные ответы. В последние минуты Дженнингс обошел соперников, но не сумел удержать первенство. К концу игры Уотсон заработал более 77 тысяч долларов – больше, чем оба его противника вместе взятые. А Руттер впервые за всю историю своего участия в «Jeopardy!» проиграл.

Сам Уотсон победе не радовался – в отличие от его создателей. Компьютер IBM, названный в честь основателя компании Томаса Уотсона, появился на свет в результате семи лет работы. Замысел родился в 2004 году во время корпоративного обеда. За столом внезапно повисла тишина, и виной тому, как без труда заметил руководитель отдела научных исследований Чарльз Ликел, был висевший на стене телеэкран. Коллеги Ликела, все как один, смотрели на Кена Дженнингса, триумфально побеждавшего в «Jeopardy!». Ликел понял, что викторина может послужить отличной испытательной площадкой для продукции IBM. Подобный опыт у компании уже был: в 1997 году шахматный компьютер Deep Blue победил гроссмейстера Гарри Каспарова. Но в «Jeopardy!» машины еще не играли.

Чтобы победить в викторине, игрокам необходимы смекалка, эрудиция и умение играть словами. Шоу представляет собой блиц-опрос наоборот: участники слышат ответ и должны назвать ведущему вопрос. Например, если ответ: «5280», то вопрос будет: «Сколько футов содержится в миле?»

Финальная версия Уотсона использовала десятки приемов для интерпретации ответов и поиска правильных вопросов. Программа имела доступ к полной версии Википедии и работала на основе процессоров стоимостью три миллиона долларов.

Умение анализировать человеческую речь и «жонглировать» информацией полезно не только на телевидении. С тех пор как Уотсон одержал победу в «Jeopardy!», IBM усовершенствовала программу, которая сегодня применяется для работы с медицинскими базами данных и помогает врачам принимать решения в сложных ситуациях. Банки планируют привлечь Уотсона к работе с клиентами, а университеты надеются, что он будет отвечать на вопросы студентов. Уотсон изучает даже кулинарные книги и советует шеф-поварам новые комбинации вкусов. В 2015 году IBM собрала некоторые результаты его трудов в «Когнитивно-вычислительную поваренную книгу», где есть рецепты таких необычных блюд, как, например, буррито с шоколадом, корицей и зелеными бобами.