8 на 8 клеток. В го возможно одновременно вести несколько битв на разных частях доски. В игре есть множество нюансов, поэтому судить ее порой сложно даже экспертам. Существуют 10170 возможных позиций, что больше, чем количество атомов в наблюдаемой Вселенной.
AlphaGo применяла несколько нейросетей глубокого обучения для оценки ситуации на доске и выбора наилучшего хода. Кроме того, у нее совершенно другая система обучения, использовавшаяся для решения задач, в которых необходимо вычислить, какие действия приведут к успеху, а какие – к неудаче. Если я выигрываю в го, какие мои действия способствовали этому? А если проигрываю, какой шаг был неверным? Часть человеческого мозга, которая отвечает за решение таких задач, – базальные ганглии. Они получают проекции сигналов с коры головного мозга и передают их обратно. AlphaGo использует алгоритмы, которые применяются базальными ганглиями для вычисления наиболее успешной последовательности действий. Об этом подробно будет рассказано в главе 10. Таким образом, AlphaGo училась, играя с собой раз за разом.
Рис. 1.8. Матч между Ли Седолем и AlphaGo. Доска во время матча из пяти игр между корейским чемпионом и нейросетью, которая научилась играть сама
Результат матча в го, когда AlphaGo обыграла Ли Седоля, сильно повлиял на население Азии, где чемпионы по го – едва ли не национальные герои, подобно рок-звездам. Ранее AlphaGo обыграла чемпиона Европы, но сама по себе игра была не очень высокого уровня, поэтому Ли Седоль не ожидал столкнуться с серьезным соперником. Даже DeepMind, компания, создавшая AlphaGo, не ожидала такой сильной игры. С момента последнего матча AlphaGo сыграла сотни миллионов игр с разными своими модификациями, и едва ли можно выразить словами, насколько хороши были эти партии.
Для многих стало потрясением, когда AlphaGo выиграла первые три игры из пяти, продемонстрировав высокий уровень игры (рис. 1.9). Это было захватывающее зрелище в Южной Корее, которое обозревали комментаторы самых известных телеканалов. Некоторые ходы AlphaGo были поистине революционными. Ее 37-й ход во второй партии был настолько потрясающим, что Ли Седолю понадобилось десять минут для ответного хода. AlphaGo проиграла четвертую партию, и этим человеческий интеллект хоть немного отстоял свою честь. Тем не менее матч закончился со счетом 4:1 в пользу AlphaGo. Я наблюдал за ним в предрассветные часы в Сан-Диего, словно загипнотизированный. Это напомнило мне события 2 июня 1966 года, когда я смотрел по телевизору, как роботизированный космический корабль Surveyor приземлился на Луну и прислал первую фотографию ее поверхности[31]. Я стал свидетелем исторического события. AlphaGo совершила то, что было для нас за гранью возможного.
Рис. 1.9. Ли Седоль после проигрыша в матче с AlphaGo: «Я не знаю, что сказать и с чего начать, но мне кажется, я должен извиниться. Я должен был показать лучший результат, и я прошу прощения, что не удовлетворил ожидания людей. Я чувствую себя бессильным. Если бы я мог повернуть время вспять и вернуться к самой первой игре, я бы все равно не выиграл, потому что недооценил возможности AlphaGo»
4 января 2017 года в онлайн-версии игры го был разоблачен один из игроков под псевдонимом Master. Им оказалась AlphaGo 2.0. Ее раскрыли после 60 побед в 60 играх против лучших мировых игроков, среди которых был чемпион мира девятнадцатилетний Кэ Цзе из Китая. AlphaGo показала новый стиль игры, который идет вразрез с вековой стратегией. 27 мая 2017 года Кэ Цзе проиграл AlphaGo три игры на саммите «Будущее го» в Вузхене в Китае (см. рис. 1.8). Это были одни из лучших игр в го, и сотни миллионов китайцев следили за матчем. Кэ Цзе сказал: «В прошлом году я думал, что стиль игры AlphaGo близок к человеческому. Но сегодня я понял, что она играет как бог игры го»[32]. AlphaGo также обыграла команду из пяти лучших игроков в ходе недельной серии матчей. Участники проанализировали ходы AlphaGo и изменили свою стратегию. Чемпионат был организован правительством Китая, что стало новым вариантом «пинг-понговой дипломатии». Китай делает большие инвестиции в развитие машинного обучения, а главная цель – обучение ИИ новым алгоритмам[33].
После проигрыша с отставанием всего в 0,5 очка Цзе сказал, что был близок к выигрышу в середине игры: «Я чувствовал, как бьется мое сердце. Возможно, именно из-за волнения я и совершил несколько ошибок. Возможно, это самое слабое место в человеке». То, что испытал Кэ Цзе, было эмоциональной перегрузкой, но в то же время эмоции необходимы для достижения максимальной производительности. При низком эмоциональном возбуждении умственные способности не максимальны. Актеры театра знают: если у них не летают бабочки в животе перед выступлением, их игра будет не особо хорошей. Их эмоции можно представить в форме перевернутой буквы U, а лучший результат достигается между низким и высоким уровнем возбуждения. Спортсмены называют это «быть в потоке»[34].
Рис. 1.10. Встреча Демиса Хассабиса (слева) и Кэ Цзе после легендарной игры в го в Китае. В руках у Хассабиса доска с автографом Цзе
В 2010 году соучредителем компании DeepMind стал Демис Хассабис (рис. 1.10), нейробиолог, научный сотрудник Университетского колледжа Лондона, а также моей лаборатории. В 2017 году он совместно с Рэймондом Доланом и Вольфрамом Шульцем выиграл престижную премию Brain Prize за исследование системы вознаграждения мозга. В 2014 году корпорация Google приобрела компанию DeepMind за 600 миллионов долларов. В компании работают более четырехсот инженеров и нейробиологов, которые совмещают академические знания с инновациями. Союз нейробиологии и ИИ становится все крепче и крепче.
Учим становиться умнее
Можно ли назвать AlphaGo умной? Об интеллекте написано больше, чем по любой другой теме в психологии, за исключением темы разумности – и то и другое трудно поддается определению. С 1930-х годов психологи различают подвижный[35] и кристаллизованный интеллект. Кристаллизованный интеллект основан на знаниях, таких как словарный запас, и его уровень можно измерить стандартными IQ-тестами. Подвижный интеллект – это способность решать проблемы с помощью логических рассуждений, выходя за пределы предыдущего опыта. Уровень подвижного интеллекта следует по особой траектории развития, достигая пика в молодости и понижаясь с возрастом, в то время как кристаллизованный интеллект с каждым годом постепенно растет и в конечном счете достигает своего предела. AlphaGo представляет собой соединение кристаллизованного и подвижного интеллекта в достаточно узкой области, однако внутри этой области она демонстрирует удивительные творческие способности. Профессиональный опыт также основан на обучении в
