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

Матч из пяти партий должен был пройти с 9 по 15 марта 2016 года в отеле Four Seasons в Сеуле и транслироваться в прямом эфире через интернет. Победитель получал приз миллион долларов. Хотя игра была назначена в общедоступном месте, точная информация о его расположении в отеле держалась в секрете, а само помещение было изолировано от шума, хотя AlphaGo, конечно, не помешали бы ни разговоры представителей прессы, ни перешептывания любопытных зрителей. Программа работает в состоянии идеальной дзеноподобной сосредоточенности, где бы она ни находилась.

Ли Седоля не беспокоило то обстоятельство, что ему предстоит играть против машины, победившей Фань Хуэя. После поражения Фань Хуэя он заявил: «Судя по тому уровню игры, который показала программа… я думаю, что выиграю матч с почти разгромным счетом».

Хотя он знал, что машина, с которой ему предстоит играть, учится и развивается, это его не тревожило. Однако по мере приближения матча стало заметно, что его убежденность в том, что искусственный интеллект никогда не станет настолько могущественным, чтобы человек не смог победить его даже в игре в го, начала колебаться. В феврале он сказал: «Я слышал, что искусственный интеллект компании DeepMind удивительно силен и становится все сильнее, но уверен, что смогу победить… по крайней мере на этот раз».

Большинству по-прежнему казалось, что, несмотря на огромные достижения программирования, создание искусственного интеллекта, способного стать чемпионом по го, все еще остается целью весьма отдаленной. Реми Кулон, создатель Crazy Stone – единственной программы, сумевшей приблизиться к игре в го на профессиональном уровне, – все так же утверждал, что до победы компьютера над лучшими игроками-людьми остается не меньше десятилетия.

По мере приближения назначенного дня начала состязания сотрудники DeepMind решили, что им нужен кто-то, кто сможет как следует потренировать AlphaGo и выявить недостатки ее игры. Они предложили все тому же Фань Хуэю поиграть против машины в последние недели, остававшиеся перед матчем. Несмотря на предыдущий проигрыш со счетом 5: 0 и оскорбления в китайской прессе, Фань охотно согласился помочь. Возможно, ему казалось даже, что, если он поможет улучшить игру AlphaGo настолько, что программа сумеет победить Ли Седоля, его собственное поражение станет менее унизительным.

Играя против AlphaGo, Фань Хуэй выяснил, что программа чрезвычайно сильна в некоторых областях, но также сумел обнаружить в ее игре недостаток, о котором не знали разработчики. В некоторых конфигурациях программа, по-видимому, совершенно не могла определить, кто из игроков контролирует развитие партии, и часто совершенно теряла связь с реальностью, считая, что она выигрывает, когда дело шло к ее поражению. Если бы Ли Седолю удалось использовать этот недостаток, AlphaGo не просто проиграла бы – она выглядела бы чрезвычайно глупо.

Коллектив DeepMind круглосуточно бился над устранением этой ахиллесовой пяты. В конце концов работу над программой пришлось остановить. Пришло время отправлять лэптоп, на котором она была установлена, в Сеул.

Все было готово для увлекательнейшего поединка, и 9 марта игроки – то есть по меньшей мере один игрок – сели за первую из пяти партий.

«Очень, очень красиво»

Когда я включил YouTube-канал, транслировавший матч Ли Се-доля против AlphaGo, и присоединился к 280 миллионам других зрителей, собравшихся наблюдать за схваткой человечества с машинами, я испытывал некоторую экзистенциальную тревогу. В течение многих лет я уподоблял творческую работу математика игре в го, так что для меня ставки были высоки.

Ли Седоль взял черный камень, поставил его на доску и стал ждать ответного хода. Физически ходить за AlphaGo должен был сотрудник DeepMind Аджа Хуан. В самом деле, речь шла об испытаниях искусственного интеллекта, а не робототехники. Хуан смотрел на экран AlphaGo, ожидая ответа программы на первый ход Ли Седоля. Но на экране ничего не появлялось.

Мы все смотрели на свои экраны, недоумевая, не обрушилась ли программа. Сотрудники DeepMind тоже начали подозревать, что происходит что-то не то. Первые ходы партии обычно бывают своего рода формальностью. Ни один человек не стал бы так долго обдумывать ход номер 2. В конце концов, на доске еще не произошло ничего содержательного. В чем же дело? И тут на компьютерном экране появился белый камень. Команда DeepMind облегченно выдохнула. Игра началась! В течение следующей пары часов камни стали накапливаться по всей доске.

Когда я смотрел матч, мне было трудно определить, кто выигрывает в тот или иной момент партии. Оказывается, дело тут не только в том, что я не очень опытный игрок в го. Это свойство самой игры. Более того, в этом заключается одна из основных причин, по которым так сложно создать программу, позволяющую компьютеру играть в го. Текущее состояние игры совсем не просто представить в виде однозначной системы счета, показывающей, кто из игроков имеет преимущество и какое именно.