Создатели искусственного гения. О бунтарях, которые наделили интеллектом Google, Facebook и весь мир

В игре го два игрока сидят друг напротив друга перед доской, расчерченной девятнадцатью линиями по вертикали и по горизонтали. Они по очереди кладут камни на пересечения линий, стараясь окружить ими часть доски и при этом захватить камни соперника. Если шахматы имитируют сражение, то го можно скорее уподобить «холодной войне». Ход, сделанный в одном углу доски, оказывает влияние на всю позицию, тонким и зачастую непостижимым образом меняя весь ландшафт игры. В шахматах у игрока каждый раз есть около тридцати пяти возможных ходов на выбор. В го выбор увеличивается до двухсот возможных ходов. Игра го гораздо сложнее, чем шахматы, и именно вследствие этого до середины 2010-х годов ни одна электронно-вычислительная машина, сколь бы мощной она ни была, не могла просчитать за разумный промежуток времени последствия всех доступных ходов. Но, как объяснил Шрепфер, глубокое обучение позволило изменить ситуацию²⁹⁸. Анализируя миллионы лиц на миллионах фотографий, нейронная сеть может научиться отличать вас от вашего брата, вашего соседа, от всех остальных. Примерно таким же образом, сказал он, разработчики Facebook пытаются создать машину, имитирующую навыки профессионального игрока в го²⁹⁹. Вводя миллионы ходов го в нейронную сеть, они хотят научить ее отличать хорошие ходы от плохих. «Лучшие игроки в конечном итоге ищут на доске визуальные ключи³⁰⁰, поскольку именно визуальное положение камней помогает им интуитивно понять, какая позиция хорошая, а какая не очень, – объяснял он. – Таким образом, мы используем на доске наглядные шаблоны возможных позиций – аналог видеозаписей – для настройки потенциальных ходов, которые может сделать система».

С одной стороны, продолжал он, специалисты Facebook просто учат машину играть в го. С другой стороны, делая это, они развивают искусственный интеллект, который оказывает свое влияние на остальные направления деятельности Facebook. В частности, технология глубокого обучения вносит коррективы в методы таргетирования рекламы в социальной сети компании. Тот же ИИ анализирует фотографии и создает подписи для слабовидящих³⁰¹, а также управляет системой M³⁰² – виртуальным помощником для смартфонов, который разрабатывается компанией. Используя те же методы, которые лежали в основе их экспериментов с игрой го, ученые из Facebook создают системы, которые способны не просто распознавать произносимые слова, но в буквальном смысле понимать естественные языки. Одна группа исследователей недавно построила систему, которая читает отрывки из «Властелина колец»³⁰³, а затем отвечает на вопросы по тексту трилогии Толкина – сложные вопросы, уточнил Шреп, которые касаются пространственных взаимоотношений между героями, местами и вещами. Он также сказал, что пройдут годы, прежде чем технология компании сможет играть в го³⁰⁴ профессионально – и, конечно, прежде чем она научится по-настоящему общаться на естественных языках, – но путь к этим двум будущим целям уже проложен. Это путь, который ученые бороздили несколько десятилетий, хотя поначалу там было больше бахвальства, чем технологий, имеющих практическое значение. Теперь, сказал он, разработчики ИИ наконец-то приближаются к осуществлению своих высоких мечтаний.

Вот только он не удосужился сообщить этим репортерам, что по тому же пути двигались и другие компании. Через несколько дней после публикации репортажей, описывающих усилия, предпринимаемые командой Facebook, чтобы научить компьютер играть в го, одна из этих компаний напомнила о себе. Демис Хассабис появляется в онлайн-видеоролике³⁰⁵, где смотрит прямо в камеру и доминирует в кадре. Это было одно из редких появлений основателя DeepMind на экране. Лондонская лаборатория предпочитала рассказывать о себе в форме научных статей, публикуемых в престижных научных журналах, таких как Science и Nature, и обычно выходила на связь с внешним миром только после особенно крупных прорывов. В видеоролике Хассабис намекает на работу, все еще продолжающуюся в лаборатории³⁰⁶ и связанную с игрой го. «Я пока не могу говорить об этом³⁰⁷, – сказал он, – но, думаю, через несколько месяцев будет довольно большой сюрприз». Это свидетельствовало о том, что усилия компании Facebook, призванные привлечь к себе внимание прессы, заставили подсуетиться и ее самого главного конкурента. Через несколько недель после появления Хассабиса в этом видеоролике репортер спросил Яна Лекуна, существует ли вероятность того, что DeepMind построит систему, способную побеждать лучших игроков в го. «Нет», – ответил он. И он повторил это несколько раз – отчасти потому, что считал задачу слишком трудной, но также и потому, что ничего об этом не слышал. А ведь сообщество ученых, занимающихся этими вопросами, такое крошечное.