Программистам понадобилось 30 млн игр, чтобы «натренировать» модель, которую они назвали AlphaGo. Кроме того, вы должны понять, что профессиональные игроки в го годами играют в компьютерное го. Так они тренируются. Вследствие этого 30 млн игр также включают в массив и игры лучших игроков мира. Миллионы часов человеческого труда были ценой тренировочных данных – хотя большинство историй об AlphaGo повествует о волшебных алгоритмах, а не о людях, которые годами незаметно для окружающих (и без вознаграждения) создавали тренировочный массив.
Разработчики программы AlphaGo использовали метод под названием поиск Монте-Карло для того, чтобы выбрать из 30 млн игр множество ходов, которые с наибольшей вероятностью ведут к победе. Затем они запрограммировали его использовать алгоритм, выбирающий следующий ход из множества. Кроме того, они также реализовали отдельный алгоритм, подсчитывающий вероятность победы для каждого конкретного хода из множества. Вычисления происходили в масштабах, едва вообразимых человеком. В го существует 10>163 возможных позиций. Так, благодаря наложению нескольких вычислительных методов и выбору хода с наибольшей вероятностью победы разработчики создали программу, победившую лучших игроков в го.
Умна ли AlphaGo? Ее разработчики – определенно. Им удалось решить сложную математическую задачу, над которой десятилетиями бились десятки лучших умов. Одной из наиболее поразительных вещей в математике является то, что она учит видеть закономерности в окружающем мире. Большинство вещей функционирует согласно математическим правилам: кристаллы растут регулярным образом, цикады впадают в спячку под землей на годы и просыпаются лишь тогда, когда температура почвы достигает нужной отметки, и таких примеров множество. AlphaGo – это прорыв в математике, достижение, которое было бы невозможным без аппаратного и программного прогресса в вычислительной технике. Стоит признать достижение команды разработчиков.
Однако AlphaGo не является разумной машиной. У нее нет сознания. Она делает только одну вещь: играет в компьютерную игру. Она содержит данные 30 млн игр, сыгранных любителями и профессионалами го, поэтому в каком-то смысле AlphaGo в высшей степени глупа. Чтобы победить одного-единственного мастера, программе требуется грубая сила и плоды труда множества людей. Программа и заложенные в ней вычислительные методы пригодятся для более полезных задач, требующих массивной переработки чисел. И это действительно полезно для мира – но далеко не все в мире является вычислениями.
