Искусственный интеллект

Правило обучения и правило принятия решений задают «определение оптимальности» агента. (В сущности такое же определение оптимальности широко используется в искусственном интеллекте, эпистемологии, философии науки, экономике и статистике34.) В реальном мире такого агента получить невозможно, поскольку для проведения необходимых расчетов не хватит никаких вычислительных мощностей. Любая попытка сделать это приводит к комбинаторному взрыву вроде описанного нами при обсуждении­ КИИ. Чтобы представить это, рассмотрим крошечное подмножество всех возможных миров, состоящее из единственного компьютерного монитора, висящего в бесконечном пустом пространстве. Разрешение монитора — 1000 × 1000 пикселей, каждый из которых постоянно или светится, или нет. Даже такое подмножество всех возможных миров невероятно велико: количество возможных состояний монитора, равное 2^{(1000 × 1000)}, превосходит объем всех вычислений, которые когда-либо будут выполнены в обозримой Вселенной. То есть мы не можем даже просто пронумеровать возможные миры в этом небольшом подмножестве всех возможных миров, не говоря уже о том, чтобы провести какие-то более сложные расчеты по каждому из них.

Но определение оптимальности может иметь теоретический интерес, даже несмотря на невозможность его физической реализации. Он представляет собой стандарт, с которым можно соотносить эвристические аппроксимации и который иногда позволяет нам судить, как именно поступил бы оптимальный агент в той или иной ситуации. С некоторыми альтернативными определениями оптимальности мы еще встретимся в двенадцатой главе.

Одно из преимуществ связи задачи обучения в определенных областях с общей задачей байесовского вывода состоит в том, что эти новые алгоритмы, делающие байесовский вывод более эффективным, немедленно приводят к прогрессу во множестве различных областей. Например, метод Монте-Карло непосредственно применяется в машинном зрении, робототехнике и вычислительной генетике. Еще одно преимущество заключается в том, что исследователям, работающим в различных областях, стало проще объединять результаты своих изысканий. Графовые модели и байесовские статистики представляют собой общий фокус исследований в таких областях, как машинное обучение, статистическая физика, биоинформатика, комбинаторная оптимизация и теория коммуникации35. Заметный прогресс в машинном обучении стал следствием использования формальных результатов­, изначально полученных в других областях науки. (Конечно, машинное обучение значительно выиграло от появления более быстрых компьютеров и доступности больших наборов данных.)

Последние достижения

Во многих областях деятельности уровень искусственного интеллекта уже превосходит уровень человеческого. Появились системы, способные не только вести логические игры, но и одерживать победы над людьми. Приведенная в табл. 1 информация об отдельных игровых программах демонстрирует, как разнообразные виды ИИ побеждают чемпионов многих турниров36.

Таблица 1. Игровые программы с искусственным интеллектом

Шашки

. Уровень интеллекта выше человеческого.

Компьютерная игра в шашки, написанная в 1952 году Артуром Самуэлем и усовершенствованная им в 1955 году (версия включала модуль машинного обучения), стала первой интеллектуальной программой, которая в будущем научится играть лучше своего создателя37. Программа «Чинук» (CHINOOK), созданная в 1989 году группой Джонатана Шеффера, сумела в 1994 году обыграть действующего чемпиона мира — первый случай, когда машина стала победителем в официальном чемпионате мира. Те же разработчики, использовав алгоритм поиска «альфа-бета отсечение» в базе данных для 39 трлн эндшпилей, представили в 2002 году оптимальную версию игры в шашки — это программа, всегда выбирающая лучший из ходов. Правильные ходы обеих сторон приводят к ничьей38

Нарды. Уровень интеллекта выше человеческого.

Компьютерная игра в нарды, созданная в 1970 году Хансом Берлинером и названная им BKG, в 1979 году стала первой интеллектуальной программой, обыгравшей чемпиона мира в показательном матче — хотя впоследствии сам Берлинер приписывал эту победу удачно брошенным костям39.

Созданная в 1991 году Джералдом Тезауро программа TD-Gammon уже в 1992 году достигла такого уровня мастерства, что могла сразиться на чемпионате мира. Ради самосовершенствования программа постоянно играла сама с собой, причем Тезауро использовал такую форму укрепляющего обучения, как метод временных различий40.

С тех пор программы для игры в нарды по своему уровню в значительной степени превосходили лучших игроков мира41

«Эвриско» в космической битве Traveller TCS. Уровень интеллекта выше человеческого в сотрудничестве с самим человеком42.