Google посадил новорожденный искусственный интеллект резаться в Atari

Искусственный интеллект потихоньку начинает обретать форму. Пока наши кибернетические братья по разуму делают лишь первые шаги, но шаги эти очень уверенные и делаются они в правильном направлении.

Сначала Deep Blue от IBM обыграл Каспарова в шахматы (1997), затем Watson от той же компании разгромил чемпионов в теле-викторине «Jeopardy!», продемонстрировав способность понимать свободно сформулированные вопросы, в прошлом году компания Deep Knowledge отдала киберорганизму Vital место в своем совете директоров (его задача – вычислять тренды на рынке для успешного инвестирования), а недавно беспилотная Audi TTS по кличке «Shelley» обогнала умелого гонщика на треке. Теперь же искусственный интеллект пришел туда, где нам вроде как привычнее всего его видеть – в видеоигры.

Компьютерное создание по имени Deep-Q, созданное в недрах купленной Google компании DeepMind (никакого отношения к Deep Blue и Deep Knowledge они не имеют, просто, видимо, все, что связано с ИИ обязано начинаться с Deep), отличается от своих собратьев одним решающим параметром – он не программируется людьми. Это самообучающаяся машина, начинающая свой путь с абсолютного нуля.

Создатели Deep-Q додумались до простой вещи: дети учатся в том числе в игровой форме, потому что это идеальная среда для восприятия схем поведения, ведь она жестко ограничена правилами, ее мир упрощен до необходимого минимума, а количество вариантов, из которых нужно выбирать (иногда методом перебора), чаще всего ограничено. Именно поэтому разработчики посадили новорожденное существо играть в компьютерные игры.

Выбрали они для этой цели не «Crysis 3» и не «Цивилизацию», а игры, стоявшие у самых что ни на есть истоков жанра: «Space Invaders», «Арканоид» и другие шедевры Atari 2600.

Кибердитя училось играть простым перебором вариантов, запоминая то, что работает. Помогало ему в этом и «искусственное подкрепление», то есть цифровая вкусняшка, которую создатели выдавали нашему виртуальному геймеру, когда ему удавалось сделать правильный шаг.

Уже через 100-200 раундов тыкания вслепую, Deep-Q начинал соображать, что нужно делать, затем совершенствовал свою технику, открывая уже известные фанатам Atari стратегии, а кое-где умудрялся открывать новые, до которых никто раньше не додумывался.

В конце концов, искусственный интеллект добился результатов в 75% от человеческих по игровым очкам в большинстве игр, а в некоторых – и побил их рекорды.

Вы можете спросить, что в этом нового. Искусственный интеллект есть почти в каждой игре, мы с ним постоянно сражаемся, и он обычно очень сильно тупит. Дело в том, что термин «ИИ» используется очень вольно, а между тем разница между Deep-Q и компьютерным противником в играх, который в большинстве случаев не способен к обучению и лишь воспроизводит заданный программно набор инициатив и контрмер, огромна.

В Deep-Q не пришлось ничего вводить, он не часть игры, а сторонний наблюдатель, ощупавший это логическое пространство и выяснивший путем проб и ошибок, как добиться в нем победы. Это напоминает то, как мы сами учились играть в игры, когда были детьми. Мы не читали правила и не гуглили стратегии, а просто часами ковырялись, перебирая кнопки и варианты, пока что-то не кликало.

Многие устаревшие элементы геймплея вроде «проскреби рожей все стены волчьего логова, долбя по кнопке, может, откроется секрет» основаны на той же готовности к игрока к слепому перебору.

Deep-Q закончил с Atari и уже готов перейти в трехмерным играм девяностых. Скоро он откроет для себя волшебный мир Quake, Doom и других игр, вызывающих сладкую судорогу ностальгии. Машине можно позавидовать, ей лишь предстоит впервые попробовать самое лучшее, лопая виртуальные бублики за каждый найденный BFG.

Ориентация в сложном трехмерном пространстве, увеличившееся в геометрической прогрессии количество вариантов – все это, безусловно, уже будет не так просто, как глотать аскорбинки в Pac-Man, но будем надеяться, Deep-Q справится.

Если кто-то не может просто порадоваться за маленького цифрового первопроходца, то поверьте, иметь его потомков в качестве противников в играх будет куда интереснее, чем современных болванчиков. Не говоря уже о куда более важных применениях искусственного разума. Тот же Watson уже сейчас помогает врачам диагностировать рак, анализируя полтора миллиона мед.карт в секунду.

Конечно, основные применения ИИ малозаметны – это распознавание речи Siri и поисковые алгоритмы Google, спам-фильтры и анализаторы твитов, но из-за этого еще сложнее заметить, что наши кибердети развиваются все быстрее.

Человеческий мозг привык к линейному прогрессу. Вчера было одно яблоко, сегодня два, завтра, наверное, будет 3 или 4. Не 8, не 256. А машины меж тем развиваются именно в масштабах геометрической прогрессии и ушли уже довольно далеко с того момента, как Тьюринг впервые собрал свою «Бомбу» во время Второй мировой войны.

Сэм Адамс из IBM говорил в одной из лекций, что для того, чтобы нащупать путь к настоящему искусственному сознанию, им пришлось смотреть на детей трехлетнего возраста, изучать их когнитивные способности и пытаться добиться таких же результатов от машины. С большим удивлением они обнаружили, что ключевыми качествами нашего сознания, необходимыми и компьютеру, желающему развиваться, являются суеверие и забывчивость.

Под суеверием понимается не черные кошки и разбитые зеркала, а свойство нашего мозга устанавливать связь между событиями до того, как она будет признана полезной, логичной или повторяемой. Другими словами, мозг увязывает все подряд – про запас.

Забывчивость же позволяет избавиться от лишней, неверной или устаревшей информации, и это незаменимо, учитывая первую черту, которая перегружает мозг непроверенными данными.

Как только поступает новая информация, подтверждающая, что когда мы закрываем глазки, мир не исчезает, теория пропадающего мира из головы стирается, заменяясь на более здравую версию. Даже двигательные навыки, грубо говоря «драйверы» нашего тела, обновляются, забываясь и формируясь заново, по мере того, как меняется наше тело.

Без забывчивости мозг бы переполнился очень быстро, учитывая, что через зрительные каналы в него притекает больше десятка петабайт данных в сутки.

Может, Шерлок Холмс и не знал о том, что Земля вращается вокруг Солнца, но насчет «чердака памяти» он был прав – место ограничено и мозг не забывает стирать то, что давно не использовалось. Нейронные связи, которые длительное время не используются, распадаются. Попробуйте вспомнить что-нибудь из школьного курса химии. Ага.

Помимо искусственного интеллекта существует такая вещь как цифровые организмы. Это простейшие программы, выпущенные в закрытую систему с целью симуляции различных эволюционных процессов.

Простенькие куски кода способны с помощью естественного отбора и размножения совершенствоваться, переписывать себя, вырабатывать стратегии выживания, в том числе и вставая на путь хищника или саботажника, подбрасывая конкурентам испорченные куски кода, излечивая собственный код от ошибок и так далее.

Программ, проводящих подобные симуляции достаточно много, наиболее совершенная из них, Avida, на данный момент используется многими эволюционными биологами для тестирования своих теорий. Даже в простеньких вариантах эти программы могут перевернуть наше представление о жизни, истории, эволюции.

К сожалению, несмотря на то, что ИИ появляется в кино все чаще и чаще, образ его по-прежнему больше напоминает неолуддитское пугало, мол, он нас всех поработит и сделает из нас батарейки. И подобный взгляд присутствует везде, от классики вроде «Одиссеи 2001», «Терминатора», «Я, робот», «Звездного крейсера Галактика» или «Матрицы» до вполне свежих вещей, того же «Превосходства» или «Добро пожаловать в Рай».

Но надежда на интересные образы ИИ еще есть. Скоро выйдет «Из Машины» с Глисоном и Айзеком, а также – сериал Абрамса «Западный мир» об очередном бунте машин, где мы должны будем болеть уже за них.