Цивилизация
Суть эксперимента заключалась не в том, чтобы заставить компьютер играть с самим собой. Для имитации ИИ (искусственного интеллекта) часто разрабатывают довольно сложные сценарии поведения компьютерного игрока для конкретных игровых ситуаций и условий.
Однако в данном случае программа ничего «не знала» об играх, которым обучалась, и смогла выработать успешный опыт для достижения цели игры в большинстве случаев. В отдельных случаях компьютер предложил такую стратегию поведения, которую не могли спрогнозировать сами ученые.
Более того, разработчики добились того, чтобы одна копия программы могла обучать другую. Коллеги специалистов из Google DeepMind, не участвовавшие в проекте, отметили, что это впечатляющее достижение в области развития искусственного интеллекта, и это только начало.
Игры 80-х – это всего лишь забавный «полигон» для обучения «общей системы машинного самообучения».
Подобные исследования помогут создать интеллектуальных роботов, способных адаптироваться к неожиданным ситуациям в сложных условиях. Есть и более обыденное применение – тренировка персонального помощника для человека. Такой помощник сможет изучить предпочтения хозяина и мгновенно запланировать маршрут путешествия с учетом мест, которые захотел бы посетить человек, покупки, которые могут ему понравиться, забронировать соответствующие ситуации вид транспорта и отель.
Исполнительный директор и сооснователь компании Nevosoft Павел Ряйкконен считает, что в данном контексте игру стоит рассмотреть не как развлекательный сервис или продукт, а как некую сложную систему со своими правилами и допущениями.
«Зачастую в играх в зависимости от жанра отражаются некие элементы из реальной жизни. Так что использование игр для обучения как машинных алгоритмов, так и людей вполне имеет перспективу», — считает Ряйкконен.
Google DeepMind не первыми начали тренировать искусственный интеллект на старых играх. В январе 2015 года на ежегодном соревновании, организованном Ассоциацией продвинутого искусственного интеллекта (AAAI), конкурсанты представили компьютерную среду на основе известной игры о водопроводчике Марио. Игрок мог управлять Марио при помощи голосовых команд без использования контроллера, при этом у героя была система обучения, ощущений и мотивации. Он мог накапливать знания и воспроизводить синтезированным голосом свои ощущения. Как и в случае Deep Q, разные герои (Марио и Луиджи) могли обмениваться опытом, разговаривая друг с другом.
Однако многих волнует столь быстрое развитие искусственного интеллекта.
Так, основатель Tesla Motors, известный серийный предприниматель Элон Маск очень обеспокоен этим и предупреждает, что разработка компьютерного разума может таить опасность для человечества, и требует ответственного подхода с соблюдением необходимых мер безопасности.
Он направил $10 млн в фонд общественной организации Future of Life Institute, цель которой – снижение рисков, грозящих человечеству в будущем.
Однако пока что опасения Маска не подтверждаются. Deep Q преуспел не во всех играх. В частности, в Pacman детище Google DeepMind играет плохо. Дело в том, что уклонение от встречи с медузами, врагами главного героя игры, требует планирования действий на более длительную перспективу, чем в других играх, и система самообучения пока что с этим не справляется. Однако разработчики не собираются останавливаться на достигнутом и намерены обучить Deep Q играть в существенно более сложные игры, например в стратегию «Цивилизация», в которой нужно развивать общество, города и технологии, а также воевать. На результат в такой игре влияет очень много факторов.
По мнению Павла Ряйкконена, искусственный интеллект может нести потенциальную опасность людям, но это дело достаточно отдаленного будущего. «Большую опасность для человечества представляют уже существующие и гораздо более простые технологии», — резюмировал эксперт.
