Искусственный интеллект. Иллюстрированная история. От автоматов до нейросетей

Представьте себе будущее хирургии, в котором автономные роботы выполняют все более сложные задачи, задействуя свои системы зрения и машинный интеллект. Возможно, они станут главными героями операционных, поскольку способны быстро и эффективно анализировать данные компьютерной томографии и МРТ-сканирования.

Искусственный интеллект играет в покер. 2017

В 2017 г. многочисленные новостные заметки сообщали о грандиозном триумфе двух ИИ-программ, которые обыграли профессиональных игроков в покер в его разновидности под названием «техасский холдем». Ранее ИИ-системы уже побеждали людей во многих играх с полной информацией, таких как шахматы и го, где ничто не скрыто от глаз игроков. В техасском холдеме двум или более игрокам изначально раздается по две случайных карты лицевой стороной вниз. Каждый раз, когда выкладываются открытые карты, игрокам предлагается сделать ставку, удержать ставку или выйти из игры. Здесь игроки обладают неполной информацией, что делает игру особенно сложной для компьютеров и требует своего рода интуиции для разработки победной стратегии. Другая проблема заключается в том, что существует огромное количество возможных сценариев игры (примерно 10¹⁶⁰). В безлимитном холдеме игроки обычно выбирают стратегии, обеспечивающие выигрыш на длинной дистанции, и часто пытаются блефовать (например, делать низкие ставки с хорошими картами или торговаться просто для того, чтобы запутать противников).

Несмотря на эти трудности, ИИ под названием DeepStack смог победить профессиональных игроков в безлимитном техасском холдеме в формате один на один. DeepStack использовал глубокое обучение: чтобы натренировать нейросети и развить покерную интуицию, он сыграл против самого себя миллионы случайно сгенерированных покерных раздач. В том же 2017 г. стало известно об ИИ по имени Libratus, который в ходе двадцатидневного турнира по техасскому холдему обыграл в многочисленных партиях четверых лучших игроков. Libratus использовал не нейросети, а особый алгоритм – так называемую контрфактуальную минимизацию сожаления: по завершении каждой смоделированной партии программа пересматривала свои решения и искала способы улучшить стратегию. Интересно, что DeepStack мог работать даже на ноутбуке, а Libratus требовал гораздо более сложного аппаратного обеспечения.

Стоит отметить, что ИИ-системы, работающие с неполной информацией, бывают полезны во многих жизненных ситуациях: например, они помогают спрогнозировать окончательную стоимость продажи дома или договориться о выгодной цене на автомобиль. Покерные боты (программы для игры в покер) с разными уровнями квалификации существуют уже много лет, но их, как правило, не разрешается использовать в качестве помощников в онлайн-турнирах по покеру среди людей.

СМ. ТАКЖЕ Искусственные нейронные сети (1943), Deep Blue обыгрывает чемпиона мира по шахматам (1997), Quackle выигрывает в скребл (2006), AlphaGo – чемпион по игре в го (2016)

В 2017 г. ИИ-программы обыграли в техасском холдеме профессиональных игроков в покер. Здесь игроки обладают неполной информацией, что делает игру особенно сложной для компьютеров и требует «интуиции» для выбора выигрышной стратегии.

Состязательные примеры. 2018

Представьте себе значок, который можно прикрепить к рубашке, или картинку, которую можно приклеить на знак остановки, чтобы обмануть ИИ-устройство (например, умную камеру наблюдения или беспилотный автомобиль) и заставить его думать, будто вы или знак – это любой другой объект на ваше усмотрение. Такой сценарий не выдумка, и он в действительности представляет угрозу для ИИ-систем на основе машинного обучения, а также для визуальных и аудиосистем, принимающих решения.

В 2017 г. исследователи из Google разработали круглые вставки с красочными психоделическими узорами, чтобы отвлечь классификаторы изображений с ИИ. Такие вставки могут обмануть ИИ-систему и заставить ее думать, что банан – или любой другой объект – это, например, тостер. Для этого достаточно просто поместить вставку рядом с объектом. Ранее с помощью других приемов экспериментаторы уже обманывали ИИ-системы, выдавая черепах за винтовки, а винтовки – за вертолеты. И хотя видоизмененные состязательные примеры со вставками хорошо заметны человеческому глазу, странные узоры и конструкции (скажем, граффити на стене здания или сложную трехмерную скульптуру) легко принять за обычное творчество – так что никто даже не догадается, что они призваны сбить с толку беспилотник, чтобы тот, например, принял больницу за военную цель.