Также и сегодня. Вспомните отчеты о восприятии и распознавании надиктованной речи, заголовки в газетах о точности понимания текста на уровне человека или еще точнее. Но все эти впечатляющие практические результаты – только демонстрация прорывов, произошедших в 1980–1990-х гг.
Сейчас к более старым достижениям прибавлены современные методы проектирования, огромные наборы данных, многоуровневые сети и новейшее оборудование. Есть интерес к ИИ. Но обсуждаются не прорывы.
М. Ф.: Можно ли считать примером прорывной технологии программу AlphaZero от DeepMind?
С. Р.: Это интересная программа. Но нет ничего удивительного в том, что программное обеспечение для игры го смогли использовать для игры в шахматы и сеги на уровне чемпионов мира.
Тот факт, что программа AlphaZero менее чем за сутки научилась играть на сверхчеловеческом уровне в три разные игры, используя одно и то же программное обеспечение, безусловно, вызывает волнение. Но это всего лишь подтверждает, что если вы четко понимаете класс задачи, особенно детерминированной, если есть два игрока, делающих ходы по очереди, а игра идет по известным правилам и за ней можно наблюдать, то решением может стать хорошо спроектированный класс алгоритмов ИИ, позволяющих обучать функции оценки и использовать классические методы управления поиском.
Но для других классов задач, где часть информации скрыта, нужны другие алгоритмические структуры. И программа AlphaZero не научится играть в покер и водить автомобиль. Она не умеет оценивать скрытые факторы. Фигуры на доске для нее – это только фигуры на доске.
М. Ф.: Но ведь в Университете Карнеги – Меллона разработали систему ИИ для игры в покер. Программу Libratus можно считать прорывом в сфере ИИ?
С. Р.: Эта программа – еще один впечатляющий пример гибридного ИИ. Она представляет собой комбинацию алгоритмов, которые существуют уже 10 или 15 лет. Для игр с неполной информацией требуется смешанная стратегия. Ведь если, к примеру, все время блефовать, соперники это быстро поймут. Но без блефа невозможно воровать блайнды, если у вас слабая комбинация карт. Давно известно, что в таких карточных играх нужно постоянно менять свое поведение и оценивать перспективу будущей ставки. ИИ умеет рассчитывать все эти вероятности крайне точно, но только для игры с короткой колодой. Уже примерно 10 лет идет работа над масштабированием расчетов, и есть результат.
Libratus можно назвать впечатляющим современным приложением с ИИ. Но я не уверен, что его методы допускают неограниченное масштабирование. Ведь даже для перехода от первой версии покера к следующей потребовалось десятилетие. Кроме того, пока непонятно, насколько в реальном мире применимы теории, лежащие в основе игры в покер. Мы не имеем представления о степени рандомизации событий повседневной жизни. Теория игр должна описывать обычную жизнь, но насколько она применима к ИИ, пока неизвестно.
