Искусственный интеллект. Иллюстрированная история. От автоматов до нейросетей

«В шахматах был Deep Blue, – пишет журналист Марк Андерсон. – В Jeopardy! был Watson. В бейсболе есть саберметрика, описанная в книге Moneyball и снятом по ней фильме. В каждой игре выявление и анализ закономерностей в корне меняет расстановку сил». Волнующее событие с участием ИИ в области словесных игр произошло в 2006 г., когда программа Quackle победила бывшего чемпиона мира Дэвида Бойза на турнире по скреблу в Торонто. Проиграв три партии из пяти, Бойз заявил: «И все-таки человеком быть лучше, чем компьютером».

Скребл изобрел в 1938 г. американский архитектор Альфред Баттс (1899–1993). В ходе игры участники выкладывают фишки с буквами на игровое поле размером 15 × 15 клеток. На каждой фишке нанесена одна буква и указана ее стоимость (от 1 до 10 очков), зависящая от частотности буквы в языке. Например, в английской версии гласные оцениваются в одно очко, а Q и Z стоят по 10 очков. Игроки по очереди добавляют буквы на поле таким образом, чтобы каждая строка или столбец букв всегда образовывали слово.

Эта довольно сложная игра требует не только богатого словарного запаса. Например, чтобы выстроить стратегию, важно понимать, какие буквы еще не выложены; кроме того, нужно стараться выкладывать фишки на особые клетки, увеличивающие стоимость букв и слов. Скребл, как и покер, считается игрой с неполной информацией, поскольку соперники не видят фишки друг друга.

Quackle решает, какие фишки использовать, на основе модели, анализирующей поле с помощью функции оценки. Эту программу создала группа специалистов, в которую входил Джейсон Кац-Браун, один из лучших в мире игроков в скребл. В ходе увлекательных исследований разработчики неоднократно заставляли Quackle играть саму с собой, чтобы она лучше оценивала стоимость составления разных слов по сравнению с другими возможными словами, а также с учетом слов, которые могут быть выложены на следующем ходу.

СМ. ТАКЖЕ Четыре в ряд (1988), Deep Blue обыгрывает чемпиона мира по шахматам (1997), Реверси (1997), AlphaGo – чемпион по игре в го (2016), Искусственный интеллект играет в покер (2017)

В игре скребл на каждой фишке нанесена одна буква и указана ее стоимость (от 1 до 10 очков), зависящая от частотности буквы в языке.

Watson участвует в телевикторине. 2011

Кен Дженнингс (р. 1974), чемпион мира по телевикторине Jeopardy!, так писал о своем состязании с ИИ по имени Watson: «Когда меня выбрали одним из двух игроков-людей, которые будут противостоять суперкомпьютеру IBM Watson в показательном матче „Человек против машины“, я был польщен и почувствовал себя почти героем. Я представлял себя Великой Углеродной Надеждой перед лицом нового поколения думающих машин…»

Watson отвечал на вопросы, используя технологии обработки естественного языка, машинного обучения, поиска информации и многое другое. Все это в 2011 г. помогло ему обыграть чемпиона мира в телевикторине с вопросами на общую эрудицию. Задача, стоявшая перед Watson, была намного сложнее игры в шахматы: ведь вычислительная система должна была выдавать ответы всего за несколько секунд, справляясь с трудностями английского языка (например, омонимией), с подсказками, которые содержали игру слов, юмор, стишки, загадки, культурные отсылки и особые контексты – все то, что люди считывают интуитивно.

Для выполнения этой задачи Watson

задействовал тысячи единиц параллельной обработки данных (процессорных ядер), а также доступную информацию (включая все статьи Википедии), которая хранилась в его оперативной памяти: обращение к данным на вращающихся жестких дисках не позволило бы отвечать достаточно быстро. Всю информацию пришлось сохранить локально, поскольку во время игры Watson не имел доступа к интернету. Чтобы найти ответ, ИИ рассматривал результаты сразу нескольких алгоритмов анализа данных. Чем больше алгоритмов приходило к одному и тому же ответу, тем больше была вероятность, что он правильный. Watson постоянно собирал разные ответы с тем или иным уровнем доверительной вероятности, и, если она была достаточно высока, компьютер давал ответ.

После своего проигрыша Дженнингс написал: «Нет ничего постыдного в том, чтобы проиграть кремнию… В конце концов, в моем распоряжении нет 2880 процессорных ядер и 15 терабайт справочной информации, и я не могу жать на кнопку с идеальной быстротой, когда знаю ответ. Мой слабый человеческий мозг, состоящий из воды, солей и белков в сумме на несколько баксов, просто прекрасно проявил себя в битве с суперкомпьютером стоимостью в миллионы долларов».

СМ. ТАКЖЕ Обработка естественного языка (1954), Машинное обучение (1959), Deep Blue обыгрывает чемпиона мира по шахматам (1997), Quackle выигрывает в скребл (2006)