Кубик Рубика. За гранями головоломки, или Природа творческой мысли

Тем не менее наблюдение за всей историей человечества и происходящими радикальными изменениями позволяет утверждать, что мы сохранили свою идентичность, свое внутреннее ядро. Как можно оставаться прежним, когда все вокруг так кардинально меняется? Нужно ли следовать прогрессу и принимать изменения или критиковать и испытывать дискомфорт? Я считаю, что необходимо и то и другое одновременно. Если быть постоянно довольным, вряд ли появится желание меняться или даже адаптироваться. Если быть чересчур критичным, невозможно насладиться тем, что есть. Как найти баланс?

Искусственный интеллект интересен, важен и опасен. Опасность не в технологиях, а внутри нас. Мы должны сначала посмотреть в зеркало.

Наша история показывает, что если мы хотим что-то предпринять, то всегда находим способ сделать это быстрее и эффективнее. Это часть человеческой природы – заставить работать что-то еще лучше без каких-либо серьезных последствий и получать от этого удовольствие. Многое из того, что создал человек, нейтрально по отношению к ценностям: нельзя сказать, хороший объект или плохой. Но всегда есть две опасности: потенциал объекта и намерение пользователя. Мы сами делаем объект плохим или хорошим.

В одном из эпизодов мультсериала «Губка Боб Квадратные Штаны» Куб, наделенный способностями, превосходящими человеческие, стал синонимом искусственного интеллекта (ИИ). Он оказался своего рода лакмусовой бумажкой для точного измерения того, насколько умным, изобретательным и искушенным является ИИ, демонстрируя, насколько быстро и ловко он может научиться собирать Куб самостоятельно, без помощи человека. Хотя работа ИИ является сложной и по большей части теоретической, когда дело касается этой трехмерной головоломки, появляется измеримая и самодостаточная точка отсчета.

Так же обстоит дело с умными и хорошо обученными роботами, которые могут собрать Куб быстрее, чем любой человек. Такие роботы регулярно устанавливают рекорды сборки. Одна научная статья четырех профессоров факультета компьютерных наук Калифорнийского университета в Ирвайне озаглавлена «Сборка кубика Рубика без человеческих знаний». Они научили компьютер решать эту задачу, применив способ машинного обучения, известного как «обучение с подкреплением», когда алгоритм изучал политику, определяющую выбор следующего хода из любого заданного состояния. Всего за 44 часа они обучили сеть, которой дали название Deep Cube, собирать произвольно перемешанные кубики, а затем сравнили ее производительность с результатами двух сборщиков.

Компьютер нашел решение для ста кубиков менее чем за час. Ученые оценили комбинации, использованные Deep Cube, в сравнении с другими вариантами. Они обнаружили, что алгоритмы машинного обучения используют распознавание образов, не углубляясь в математический поиск решения. Связав нейронные сети с искусственным интеллектом, запрограммированным на работу с образами, Deep Cube увеличил свой арсенал шаблонов и стал способен применять эти знания для сборки Куба. Эта задача отличается от игры роботов в шахматы, когда один ход может быть менее перспективен, чем другой, имеющий больший потенциал для развития позиции.

С Кубом все не так очевидно: вы можете сделать несколько многообещающих ходов, но даже те, что покажутся ошибочными, способны привести к интересным решениям.

Когда статья с результатами исследования была опубликована, она привлекла внимание многих ученых. До этого компьютеры хорошо справлялись с такими играми, как шахматы и го, но найти решение для Куба было гораздо сложнее. ИИ научился играть и побеждать в этих настольных играх с помощью системы положительного подкрепления. Когда машина делала правильный ход, она вознаграждалась за правильные действия, тем самым получая сигнал, что играет успешно.

С Кубом все гораздо сложнее, потому что для многих вариантов ходов невозможно точно сказать, приближает ли он к конечной цели.

Калифорнийским ученым удалось преодолеть этот барьер, научив машину самостоятельно оценивать ходы. Удивительно, но перед каждым следующим ходом она сравнивает свое текущее состояние с собранным Кубом, а работая в обратном направлении, оценивает, приблизит ли ее этот шаг к цели. В июне 2018 года журнал Массачусетского технологического института MIT Technology Review анонсировал их достижение словами: «Еще один бастион человеческих навыков и интеллекта пал под натиском машин. Новый тип машины глубокого обучения научился собирать кубик Рубика без какой-либо помощи человека».

У роботов две главные характеристики – механическая суть и наличие «мозга». Когда ученые попытались научить робота ходить, они столкнулись с большими сложностями, связанными с механикой процесса ходьбы. Не случайно мы не умеем ходить с рождения. Нам нужно время, чтобы научиться координировать части тела и балансировать, совершая сложные движения, и это даже не касается нашего взаимодействия с окружающей средой, поднимаемся ли мы по лестнице или перепрыгиваем яму.