Жизнь 3.0. Быть человеком в эпоху искусственного интеллекта

Не надо было долго ждать момента, когда эту идею начнут использовать для обучения AI более современным играм — с трехмерными, а не двухмерными мирами. Вскоре конкурент компании DeepMind, базирующийся в Сан-Франциско OpenAI, выпустил платформу под названием Universe, где DeepMind AI и другие интеллектуальные агенты могли совершенствоваться во взаимодействии с компьютером так же, как если бы это была игра, — орудуя мышкой, набирая что угодно на клавиатуре, открывая любое программное обеспечение, например запуская веб-браузер и роясь в интернете.

Охватывая взглядом будущее углубленного обучения с подкреплением, трудно предсказать, к чему оно может привести. Возможности метода явно не ограничиваются виртуальным миром компьютерных игр, поскольку, если вы робот, сама жизнь может рассматриваться как игра. Стюарт Рассел рассказывал мне о своем первом настоящем HS-моменте, когда он наблюдал, как его робот Big Dog поднимается по заснеженному лесному склону, изящно решая проблему координации движений конечностей, которую он сам не мог решить в течение многих лет^{10}. Для прохождения этого эпохального этапа в 2008 году потребовались усилия огромного количества первоклассных программистов. После описанного прорыва DeepMind не осталось причин, по которым робот не может рано или поздно воспользоваться каким-нибудь вариантом глубокого обучения с подкреплением, чтобы самостоятельно научиться ходить, без помощи людей-программистов: все, что для этого необходимо, — это система, начисляющая ему очки при достижении успеха. Роботы в реальном мире также без помощи людей-программистов могут научиться плавать, летать, играть в настольный теннис, драться и делать все остальное из почти бесконечного списка других двигательных задач. Для ускорения процесса и снижения риска где-нибудь застрять или повредить себя в процессе обучения прохождение его начальных этапов будет, вероятно, осуществляться в виртуальной реальности.

Интуиция, творчество, стратегия

Еще одним поворотным моментом для меня стала победа созданного DeepMind искусственного интеллекта AlphaGo в матче из пяти партий в го против Ли Седоля, который на начало XXI века считался лучшим игроком в го в мире.

Тогда все ждали, что людей вот-вот лишат звания лучших игроков в го, как это случилось с шахматами десятилетиями раньше. И только настоящие знатоки го предсказывали, что на это потребуется еще одно десятилетие, и поэтому победа AlphaGo стала поворотным моментом для них так же, как и для меня. Ник Бострём и Рэй Курцвейл оба подчеркнули, что этот прорыв AI было очень трудно предвидеть, о чем свидетельствуют, в частности, интервью самого Ли Седоля до и после проигрыша в первых трех играх:

Октябрь 2015: «Оценивая нынешний уровень машины… я думаю, что выиграю почти все партии».

Февраль 2016 года: «Я слышал, что Google DeepMind AI стал на удивление силен и быстро учится, но я убежден, что смогу выиграть хотя бы в этот раз».

9 марта 2016 года: «Я был очень удивлен, так как совсем не ожидал, что могу проиграть».

10 марта 2016 года: «У меня нет слов… Я просто в шоке. Должен признать… что третья игра будет для меня нелегкой».

12 марта 2016 года: «Я чувствовал свое бессилие».

В течение года после победы над Ли Седолем улучшенный вариант AlphaGo обыграл двадцать лучших игроков в го в мире, не проиграв ни одной партии.

Почему все это воспринималось мной так лично? Я признавался выше, что считаю интуицию и способность к творчеству основными своими человеческими качествами, и, как я сейчас понимаю, в тот момент я почувствовал, что AlphaGo обладает обоими.