Цитаты из книг автора «Маркус дю Сотой»

DeepMind занимается теперь другими проблемами – здравоохранения, изменения климата, энергоэффективности, распознавания и синтезирования речи, компьютерного зрения. Все эти работы становятся очень серьезными.

Стремление стать чемпионом мира по го кажется почти бессмысленным, когда заранее известно, что на свете существует машина, которую ты никогда не сможешь обыграть. Профессиональные игроки в го стараются бодриться, рассуждая о новом творческом начале, которое появилось теперь в их игре, но в сознании превосходства машины есть все-таки нечто угнетающее. Разумеется, машина была запрограммирована людьми, но от этого почему-то не намного легче.

Хаббл». Это сравнение отражает взгляд многих на новый искусственный интеллект такого рода. Это инструмент, позволяющий исследовать глубже, дальше, шире, чем когда-либо раньше. Он должен не заменить человеческое творчество, но стимулировать его.

Один из важных аспектов игры го заключается в том, что ценность новаторского хода можно оценить объективно. Придумать нечто новое, творческое на вид, может кто угодно. Подлинное искусство – и по-настоящему трудная задача – состоит в изобретении чего-то не просто нового, но и ценного.

Высадка на Луну не дала нам какой-либо потрясающей новой информации о Вселенной, но ее дали технологии, которые мы разработали для получения этого результата.

Оказалось, что опыт игры против людей внушил AlphaGo, что о таком ходе не стоит даже думать. По оценке программы вероятность использования его в игре составляла не более одной десятитысячной. По-видимому, программа даже не озаботилась изучить возможные ответы на такой ход, так как придавала большее значение другим ходам, более вероятным и, следовательно, более достойным разработки ответной тактики. Возможно, Ли Седолю просто нужно было узнать своего противника. Возможно, в более долгом матче он сумел бы перехватить у AlphaGo инициативу. Сможет ли он сохранить свое преимущество в пятой, последней, партии? Проигрыш со счетом 3: 2 был бы совсем не тем же, что проигрыш со счетом 4: 1. Последняя партия все еще стоила приложения всех сил. Если бы он сумел выиграть вторую партию, это позволило бы усомниться в способности AlphaGo удержать превосходство.

хороший пример преобразовательного творчества по Боден, в рамках которого к новым идеям можно прийти путем взлома существующей системы.

Еще через несколько ходов AlphaGo поняла, что проигрывает. Сотрудники DeepMind, смотревшие за кулисами на свои экраны, наблюдали крах своего творения. Выглядело это так, будто 78-й ход вызвал в программе короткое замыкание. И это привело к полному распаду игры AlphaGo – она сделала целую серию губительных для себя ходов. По-видимому, это тоже характерно для программных алгоритмов игры в го. Как только они видят, что проигрывают, их поведение становится совершенно иррациональным.

AlphaGo не проявила никакой эмоциональной реакции на свою победу. Не было ни малейших всплесков электрического тока, на компьютерном экране не появилось никакого победного «ЕСТЬ!». Такое отсутствие реакции дает человечеству надежду, но в то же время и пугает. Обнадеживает оно потому, что именно эмоциональная реакция побуждает к творчеству, к исследованию неизведанного: в конце концов, AlphaGo была запрограммирована на победу именно людьми. А пугает потому, что машину не смутило бы, если бы достигнутая цель оказалась несколько не такой, какую предполагали программисты.

Когда я смотрел матч, мне было трудно определить, кто выигрывает в тот или иной момент партии. Оказывается, дело тут не только в том, что я не очень опытный игрок в го. Это свойство самой игры. Более того, в этом заключается одна из основных причин, по которым так сложно создать программу, позволяющую компьютеру играть в го. Текущее состояние игры совсем не просто представить в виде однозначной системы счета, показывающей, кто из игроков имеет преимущество и какое именно.