Компьютер обыграл человека в игру го

Антон Осокин, доцент факультета компьютерных наук ВШЭ, — о победе искусственного интеллекта над человеком

В марте 2016 года состоялся матч по игре го между компьютерной программой AlphaGo, разработанной британской компанией Google DeepMind, и одним из сильнейших профессиональных игроков в го Ли Седолем. Матч закончился победой AlphaGo со счетом 4–1 и стал демонстрацией того, что компьютер может быть сильнее человека в игре го, что ранее считалось невозможным. Событие стало наглядной демонстрацией возможностей современных технологий, связанных с искусственным интеллектом, и во многом изменило ход развития целых отраслей науки и индустрии.

Го — настольная игра, пришедшая из Древнего Китая, с историей и традициями, насчитывающими несколько тысяч лет. Го считается игрой невероятно сложной для компьютера, поскольку количество возможных позиций больше числа атомов во Вселенной, и решения, связанные с перебором вариантов, работают плохо. Для игры в го люди используют тактическое и стратегическое мышление, интуитивное понимание  позиции. Всем этим программы-предшественники AlphaGo не обладали. AlphaGo отличается от большинства предшествующих программ тем, что активно использует машинное обучение (методы глубинного обучения, основанные на многослойных нейросетях) для извлечения стратегии из данных. В качестве данных использовались как записи игр профессиональных игроков, так и результаты игр против самой себя. В 2017 году DeepMind выпустила новую версию программы, AlphaGo Zero, которая не только существенно улучшила уровень игры, но и сделала это совсем без использования записей игр людей, а только играя сама с собой.

В 2017 году происходит настоящий бум интереса к технологиям машинного обучения и искусственного интеллекта, вызванный в том числе победой AlphaGo. По всему миру инвестируются гигантские средства. Многие корпорации и даже государства считают эти направления наиболее перспективными прямо сейчас, специалисты раскупаются компаниями целыми группами. Главные конференции по машинному обучению (NIPS, ICML) собирают по 6 тысяч участников, и ведущие учёные по популярности сравнимы с рок-звездами. Приведет ли такой интерес к скорому созданию искусственного интеллекта и к многочисленным прорывам научно-технического прогресса (машины с автопилотом, персонализированная медицина) или окажется очередным мыльным пузырем? Вокруг этого вопроса ведутся многочисленные споры как в рамках, так и за пределами исследовательского сообщества. Только по прошествии времени мы узнаем правильный ответ.

Мнение экспертов не является выражением позиции университета