Znalezienie pocieszenia w porażce dzięki sztucznej inteligencji

Fan Hui, mistrz Europy w go, potrzebował trochę świeżego powietrza. Już siebie nie rozumiem.

Hui był pierwszym profesjonalnym graczem Go, który zmierzył się z AlphaGo, systemem sztucznej inteligencji Google i tytułem nowy dokument Grega Kohsa, który zadebiutował w zeszłym tygodniu na Tribeca Film Festival w Nowym Jorku. Kiedy Hui został zaproszony do odwiedzenia londyńskiego biura Google, w którym mieści się grupa badawcza DeepMind, która opracowała AlphaGo, czuł się pewnie. W końcu, jak mówi Hui, to tylko program.

Hui miał powody, by być pewnym siebie. Chociaż sztuczna inteligencja dokonała imponujących wyczynów w ciągu ostatnich kilku lat, Go było długotrwałym i szczególnie zniechęcającym wyzwaniem — szczytem gier planszowych, mówi Demis Hassabis, współzałożyciel i dyrektor generalny Google DeepMind i sam światowej klasy gracz w gry. Żaden program nigdy nie pokonał profesjonalnego człowieka na pełnowymiarowej planszy, a kiedy Hui grał tego popołudnia w Londynie, nie spodziewał się wyzwania.

Ale AlphaGo nie był zwykłym programem Go. Był to produkt innowacyjnej inżynierii i pracy zespołowej kilkudziesięciu naukowców z DeepMind. Co ważne, grał również w nadludzką ilość Go, wykorzystując to doświadczenie do trenowania swoich głębokich sieci neuronowych i ulepszania gry. Zanim zmierzył się z Hui, AlphaGo miał trenował na 160 000 gier nagranych przez najlepszych graczy Go, a następnie na 30 milionach innych gier grał przeciwko sobie. Gdy Hui przegrał z AlphaGo, wiedział, że jego świat – i świat profesjonalnego Go – zmieni się na zawsze.

Powiązana historia

Musisz przeczytać Reinkarnacja jednego z najstarszych pomysłów w dziedzinie sztucznej inteligencji może wreszcie umożliwić prawdziwą konwersację z naszymi komputerami. A Facebook ma szansę zrobić to pierwszy.

W filmie dokumentującym osiągnięcie techniczne zobaczyłem dwie ludzkie historie. Istnieje praca naukowców DeepMind i ich imponujące dążenie do osiągnięcia tego kamienia milowego AI. Ale jest też historia Fan Hui i innych, którzy poświęcają swoje życie studiowaniu tej gry. Filmowo ta druga historia błyszczy. Jakie to uczucie nie być już najlepszym? Jeśli opanowanie Go wymaga ludzkiej intuicji, jak to jest, gdy ktoś kwestionuje cząstkę człowieczeństwa?

Ponieważ sztuczna inteligencja stopniowo zmienia nasze codzienne życie, wszyscy będziemy musieli zmierzyć się z tymi pytaniami. Dla Fan Hui w jednej chwili jest mistrzem Europy w Go. W następnym jest beznadziejnie obezwładniony połączeniem inżynierii ludzkiej, uczenia maszynowego i obliczeń na wielką skalę. Kiedy media dokumentują jego stratę na konsumpcję publiczną, jego żona mówi mu, żeby nie zaglądał do Internetu, żeby nie zobaczył krytyki ze strony rówieśników w związku z jego grą. Ale Hui szybko wraca do zdrowia, na swój kolorowy i dobroduszny sposób. Chętnie zostaje współpracownikiem, współpracując z DeepMind, aby dalej oceniać i wzmacniać AlphaGo, przygotowując się na jeszcze silniejszych przeciwników. [Robię, co w mojej mocy, aby chronić ludzką inteligencję, mówi Hui z uśmiechem, po tym, jak pomogłem osiągnąć coś przeciwnego.

Film wznosi się do pięciomeczowego pojedynku AlphaGo i Lee Sedola, jednego z najlepszych graczy Go na świecie, w Seulu w Korei Południowej, w marcu 2016 roku. W tym czasie mecz był szeroko komentowany w mediach, a wynik wygrał nie zaskakuje widzów. Mimo to film buduje napięcie. Zespół AlphaGo z niepokojem wprowadza ostatnie poprawki, próbując zdiagnozować rzadkie, ale potencjalnie kłopotliwe błędy. Jako mistrz świata Sedol zmaga się z niezwykłą presją. W końcu nie tylko reprezentuje siebie; reprezentuje ludzkość.

Filmowi udaje się przezwyciężyć kolejną przeszkodę: sprawić, że Go poczuje się jak widowisko nawet dla niewtajemniczonych. Mecze są powolne i jeśli nie jesteś ekspertem Go, akcja jest trudna do rozpoznania. Ale dzięki starannej edycji film przekazuje działania AlphaGo poprzez reakcje Sedola. Godziny przenikliwej myśli Sedola przemieniają się w serię nerwowych skurczów, westchnień i sfrustrowanych wyrazów twarzy, które ujawniają człowieka na szczycie swojego rzemiosła, stojącego przed nowym rodzajem wyzwania.

W sterowni AlphaGo widzimy inny obraz. Pokój przepełniony jest emocjami, ale raczej od twórców niż od stworzenia. Są chwile niepokoju i radości, gdy naukowcy DeepMind monitorują różne metody diagnostyczne, próbując przeanalizować, co myśli AlphaGo. Nieświadomy tego wszystkiego AlphaGo idzie naprzód, wykonując dobre i złe ruchy.

Jest kilka dodatkowych elementów teatralnych. Wcześniej, gdy zespół DeepMind przygotowuje się do lotu do Seulu, AlphaGo (wersja 18) jest ładowana na laptopa i schowana w teczce — tak jakby Sedol mógł po prostu otworzyć laptopa, uruchomić AlphaGo i rozpocząć mecz. W rzeczywistości AlphaGo wymaga prawdziwego arsenału obliczeniowego, działa na 1202 procesorach i 176 kartach graficznych na mecz z Hui , oraz prawdopodobnie więcej na mecz z Sedol .

Powiązana historia

Czytaj dalej Gdy komputer Google zmiażdżył jednego z najlepszych graczy Go w ludzkości, dowiedzieliśmy się wiele o wewnętrznym działaniu oprogramowania i jego znaczeniu dla sztucznej inteligencji.

W Korei Południowej publiczność porównuje do Super Bowl, wygodnego tematu reżyserowania Kohsa, biorąc pod uwagę jego czas spędzony w NFL Films. Na lotnisko naukowcy DeepMind przybywają niczym mistrzowska drużyna sportowa, otoczona migającymi kamerami. Na ulicach Seulu mecze są transmitowane na żywo na gigantycznych billboardach. Jest komentarz play-by-play. Są tłumy fanów.

Po zakończeniu meczu pojawia się smutek, gdy wkracza nowa rzeczywistość. Chcę przeprosić, mówi Sedol, z wyraźnym rozczarowaniem. Dla zespołu DeepMind zwycięstwo jest słodko-gorzkie. Nie mogę świętować, mówi Hassabis.

Sedol, Hui i inni ostatecznie znajdują radość i uznanie dla nowego i pięknego. Go badano od tysięcy lat. Teraz jest szansa, by zobaczyć to na nowo, oczami AlphaGo. Pokazuje ludziom rzeczy, których nigdy nie odkryliśmy, mówi Sedol.

Dla reszty z nas triumf AlphaGo jest mniej osobisty. Większość innych ludzkich zajęć (literatura, muzyka, komedia, gotowanie itp.) jest wciąż poza zasięgiem obecnych systemów i może minąć dużo czasu, zanim sztuczna inteligencja nada tym dziedzinom nowe znaczenie. Technologia stojąca za AlphaGo działa najlepiej w przypadku określonych zadań z bardzo dużą ilością danych treningowych. Sztuczna inteligencja będzie potrzebować nowych podejść, aby poradzić sobie z bardziej otwartymi zadaniami na podstawie niewielkich ilości doświadczenia, tak jak ludzie są w stanie to zrobić.

Niemniej jednak, kiedy AI zajęła koronę w szachach i Niebezpieczeństwo! nie usunął magii dla milionów graczy i fanów. Z Hui i Sedolem jako naszymi przewodnikami, AlphaGo zachęca nas do przyjęcia zmian, które jeszcze nadejdą.

Jezioro Brenden jest członkiem Moore-Sloan Data Science Fellow na Uniwersytecie Nowojorskim.

ukryć