Код креативности. Как искусственный интеллект учится писать, рисовать и думать

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.

Первая кровь

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 сильным получался этот алгоритм. Поэтому в октябре 2015 года они решили испытать свою программу в негласном состязании с чемпионом Европы того времени, родившимся в Китае игроком по имени Фань Хуэй.

Программа AlphaGo разгромила Фань Хуэя, выиграв все пять партий из пяти. Но между европейскими и дальневосточными игроками в го существует огромный разрыв. Лучшие из европейских игроков занимают места всего лишь в шестой сотне мирового рейтинга. Поэтому, хотя такая победа была впечатляющим достижением, ее можно было сравнить с результатом испытаний беспилотного автомобиля, который сумел обогнать на трассе Сильверстоун человека за рулем «форда-фиесты», а потом пытается состязаться с Льюисом Хэмилтоном в гонке «Формулы-1».

Во всяком случае, когда пресса дальневосточных стран узнала о поражении Фань Хуэя, она безжалостно и презрительно рассуждала о том, насколько неважной была победа AlphaGo. Когда появились известия о матче, жена Фань Хуэя даже звонила ему в Лондон и просила не выходить в интернет. Нечего и говорить, что он не устоял перед искушением. Чтение высокомерных отзывов комментаторов из родной страны, рассуждавших, что он не годится в достойные противники AlphaGo, было, разумеется, не слишком приятно.

Фань Хуэй утверждает, что вынес из матчей с AlphaGo новые идеи относительно игры. В следующие месяцы его рейтинг вырос: если до этого он занимал 633-е место, то теперь оказался в четвертой сотне. Но учился не только Фань Хуэй. Каждая партия, сыгранная AlphaGo, воздействует на программный код и изменяет его так, чтобы в следующей партии программа играла еще лучше.