Столетиями мы привыкали к мысли о том, что машины могут быть лучше нас. В прошлом, однако, только наши мышцы проигрывали конкуренцию машинам, способным выполнить больший объем физической работы, чем человек. В последние пятьдесят лет речь идет уже о нашем мозге – как минимум, если рассматривать точечные интеллектуальные задачи. К 2062 году борьба, вероятно, будет окончена. Homo digitalis победят.
Тот факт, что первый чемпион мира проиграл компьютеру почти сорок лет назад, кажется удивительным. 15 июля 1979 года чемпион мира по нардам Луиджи Вилла был повержен программой Ханса Берлинера BKG 9.8 со счетом 7:1. По горькой иронии судьбы Вилла был чемпионом мира всего один день до своего проигрыша компьютеру. Самый недавний подобный случай произошел в 1997 году, когда действующий чемпион мира по шахматам Гарри Каспаров проиграл компьютеру Deep Blue от компании IBM. Описывая свое поражение, Каспаров так представил будущее, которое ждет человечество: «Я играл со многими компьютерами, но ничего подобного никогда не испытывал. Я понимал, я мог почувствовать, что передо мной новый вид интеллекта. И, хотя я играл на пределе своих возможностей, у меня не было шансов; компьютер показал прекрасную, безупречную игру и легко выиграл»[18].
Так же, как и разгром Виллы, поражение Каспарова было жестоким итогом. Он считался многими одним из величайших шахматистов за всю историю игры. В 1985 году, когда он впервые стал чемпионом мира, он был самым юным спортсменом, который добивался таких результатов. Спустя двадцать лет он покинул шахматы, но остался самым высокооцениваемым игроком. То есть самым высокооцениваемым игроком-некомпьютером. Очень жаль, что некоторые могут запомнить Каспарова только как первого чемпиона мира по шахматам, проигравшего компьютеру.
Компьютеры для игры в шахматы с тех пор сильно изменились. Ни Каспаров, ни действующий чемпион мира Магнул Карлсен не способны соперничать с лучшими из доступных программ. Каспаров, конечно, постарался бы победить мобильное приложение Pocket Fritz 4. Рейтинг Эло этой программы составляет 2898, тогда как максимальный рейтинг Каспарова – 2851[19].
Когда программа пользуется бо́льшими вычислительными ресурсами, чем те, которые содержит мобильное устройство, у человека практически нет против нее шансов. Deep Fritz, который можно запустить на обычном компьютере, имеет рейтинг Эло 3150. Разница в триста очков между ним и Каспаровым означает, что вероятность победы российского шахматиста составляет один к пяти в отдельно взятой игре и стремится к нулю в длительном соревновании. Я как человек, обладающий гораздо более низким рейтингом Эло, не имею почти никаких шансов на победу в матче против Deep Fritz.
Но шахматы вовсе не пострадали от такого распределения сил. Наоборот, машины помогли развитию игры в нескольких направлениях. Теперь компьютеры дают профессиональные советы начинающим игрокам. Они также открыли нам новые ходы, о наличии которых мы, быть может, никогда бы и не догадались. Так что их господство в шахматах пошло на пользу самой игре.
Март 2016 года – еще одна важная точка в истории ИИ. Именно тогда программа AlphaGo от компании DeepMind победила Ли Седоля, одного из лучших игроков в го на планете. Го – древняя и очень сложная китайская настольная игра, в которой нужно помещать черные или белые камешки на доску размером 19×19 так, чтобы захватить большую часть территории.
Го – гораздо более сложный случай, чем шахматы, по нескольким причинам. В шахматах существует двадцать возможных ходов в каждом отдельно взятом случае. В го таких ходов может быть около двухсот[20]. В шахматах часто не так сложно определить, кто побеждает: за каждую фигуру на столе можно начислить определенное количество очков, и игрок с наибольшим количеством очков, вероятно, лидирует. В го же все фигурки одинаковы. Для того, чтобы определить, кто побеждает, нужно внимательно следить за тем, какую территорию занимает каждый из участников. Человеку требуются годы практики, чтобы научиться хорошо играть в го.
В мае 2017 года DeepMind убедительно доказала, что победа над Седолем в 2016-м не была одержана AlphaGo случайно. В матче на 1,8 миллиона долларов[21] улучшенная версия программы победила китайскую легенду го Кэ Цзе, который впоследствии был назван лучшим игроком в мире.
Однако, несмотря на то что эти две победы значат очень много для развития ИИ, не стоит переоценивать их значимость. AlphaGo была специально разработана для игры в го. Потребовалось бы очень много усилий, чтобы приспособить ее для других игр, таких как, например, покер[22]. Трудно представить, что те же техники, которые работают в AlphaZero (новейшая версия AlphaGo работает исключительно на основе знания правил игры), будут работать и в азартных играх. Разумеется, AlphaZero не способна водить машину, написать роман или перевести юридический документ.
Другое заблуждение может заключаться в том, что результат, которого достигла AlphaGo, появился ниоткуда, а потому указывает на некий «экспоненциальный» рост в сфере ИИ. На самом деле это не так. Это, несомненно, важное достижение DeepMind, привлекшее к себе столько внимания, заслуживает всяческих похвал. Однако, несмотря на то что AlphaGo предлагает некий новый способ соединения компонентов, сами компоненты остаются практически неизменными[23].
До появления AlphaGo самой успешной компьютерной программой была CrazyStone, написанная Реми Куломом[24]. В 2014 году Кулом сказал в интервью, что первая победа программы над профессиональным игроком состоится через десять лет. Однако AlphaGo потребовалось немногим больше года, чтобы победить Фэна Хуи, трехкратного чемпиона Европы, и еще один, чтобы победить Ли Седоля.
Так или иначе, DeepMind приложили больше всех усилий к решению этой задачи. Раньше программы для игры в го писались одним человеком; над AlphaGo работало около пятидесяти человек. Это заняло меньше одной десятой того времени, которое этот процесс должен был занять по мнению Кулома, но потребовало количество людей, превышающее предполагаемое более чем в десять раз.
DeepMind также имели доступ к обширным серверным фермам Google, которые позволили AlphaGo играть миллиарды раз против себя самой. Даже если бы человек всю жизнь не занимался ничем другим, кроме игры в го, он бы все равно не смог даже приблизиться к такому количеству партий. Из этого следует, что AlphaGo не так уж быстро учится. Люди, в отличие от подобных программ, могут научиться что-то делать, увидев это лишь единожды. Мы всё еще пытаемся создать ИИ, который мог бы учиться на основе такого маленького количества данных. Так что, несмотря на то что победы AlphaGo стали важным символическим моментом для ИИ, они не были таким прорывным достижением, каким его представляет для вас PR-отдел Google[25]