Человеческий разум обречен на поражение

Технологии
Чемпион по игре в го кореец Ли Седоль, которого в 2016-м победила программа AlphaGo, решил уйти из профессионального спорта из-за превосходства искусственного интеллекта. «Когда искусственный интеллект начал играть в го, я понял, что больше не на вершине, — сказал Седоль. — Даже если я стану номером один, есть нечто, что нельзя победить».

Когда в 1997 году один из величайших шахматистов ХХ века Гарри Каспаров проиграл компьютеру DeepBlue, то казалось, что небо рухнуло на землю. Ну в самом деле: раньше мы готовы были признать, что компьютеры — это такие мощные калькуляторы, которые очень быстро считают. За счет скорости обсчета и отсутствия усталости они в чем-то превосходят нас с вами. Но некое таинство мысли, таинство поиска нестандартных решений — это то, что делает нас венцом творения, то, что делает нас людьми. Так казалось нам тогда.

Победа над сильнейшим в тот момент шахматистом мира поначалу ошарашила. Но затем стало ясно, что DeepBlue по-прежнему не более чем суперкалькулятор. Потому как он перебирает варианты, делает это с фантастической скоростью — и именно по этой причине способен побеждать. Но все же он действует в рамках перечня вариантов, то есть в рамках заданных правил игры. DeepBlue не оценивает тактику и стратегию соперника, отталкиваясь от нее после каждого последующего хода. Он не думает.

Призрак Скайнет из фильма «Терминатор», решивший уничтожить человечество, вновь оказался пугающим мифом. Ведь алгоритмы закладывает человек, подумали мы. И пока машина действует в рамках алгоритмов, она останется всего лишь калькулятором, то есть способна действовать исключительно по программе, решая поставленные перед ней задачи.

И мы утешали себя этими мыслями до 2016 года, когда перед натиском программы AlphaGo пал сильнейший в мире игрок в го Ли Седоль. Вообще, эта китайская настольная игра посложнее шахмат. В ней задействованы два игрока, один из которых получает черные камни, другой — белые. Цель — отгородить на доске камнями своего цвета большую территорию, чем противник.

Человеческий разум обречен на поражениеГо — это китайская настольная игра посложнее шахмат. В ней задействованы два игрока, один из которых получает черные камни, другой — белые / Фото: скриншот видео на youtube-канале «ДА НИЛ»

Так вот, когда кореец впервые проиграл искусственному интеллекту, многие открыли для себя нечто под названием «нейросети».

Главное отличие победы над Ли Седолем от победы над Каспаровым заключается в принципиально ином подходе и принципиально иной задаче, которую выполняла машина. Да и не машина вовсе. В отличие от DeepBlue, AlphaGo — это программа, которая не привязана к конкретному аппаратному обеспечению. Ее можно запустить на любом подходящем железе, и она обеспечит необходимый результат. На самом деле, если смотреть на то, как сокращаются год от года необходимые для ее работы ресурсы, через пару–тройку лет ее вполне можно будет запустить даже на вашем смартфоне, подключенном к облачным сервисам.

А еще AlphaGo отличается принципиально иным подходом к решению задачи. Она не занимается перебором всех возможных вариантов в поисках оптимального. Именно по этой причине ей не требуется сверхмощное железо. AlphaGo просто объяснили правила игры в го. А дальше нейросеть, основанная на общих принципах машинного обучения, начала играть, осваивая одну за одной все новые комбинации и варианты, изучая своего соперника, его сильные и слабые стороны, его любимые приемы и самые неудобные для него комбинации на поле. И развиваясь подобно человеку от игры к игре. В конечном счете нейросеть превзошла того, на чьих партиях она училась.

Заявление Ли Седоля спустя три года после исторического поражения на самом деле куда более мощный удар по нашему мироощущению, чем само это поражение. Нет никаких сомнений в том, что все это время кореец думал, искал, пытался понять. Три года спустя он признал себя побежденным. Один из умнейших людей мира не нашел контраргументов против искусственного интеллекта.

Нам теперь жить с этим.

Мнение колумнистов может не совпадать с точкой зрения редакции

Google newsGoogle newsGoogle news