влияние на долгосрочные цели Китая? Важно понимать, что для китайцев игра в го имеет особую ценность. Ее придумали около 2000 лет назад. Считается, что го входит в одно из четырех искусств, которым должен заниматься настоящий интеллектуал, наряду с каллиграфией, живописью и игрой на музыкальном инструменте гуцинь[78]. Го – игра чрезвычайно тонкая и сложная. В действительности китайские власти были настолько обеспокоены победой ИИ в AlphaGo, что запретили трансляции игр.
План Китая по развитию искусственного интеллекта совершенно не скрывает целей по его использованию для достижения экономического и военного мирового превосходства. В своем отчете к съезду партии в октябре 2017 года генеральный секретарь Си Цзиньпин доложил, что к началу следующего столетия Китай стремится стать «научной и технической супердержавой». К слову, сейчас Китай идет ноздря в ноздрю с Соединенными Штатами по количеству патентов и публикаций, посвященных искусственному интеллекту.
Многие другие страны также переняли план Китая. Не удивительно, но у Соединенных Штатов есть план противодействия победе Китая в гонке искусственного интеллекта, и они объявили о выделении многомиллиардных федеральных средств на достижение этих целей. Чтобы не отстать в этой гонке, Великобритания, другая страна, играющая немаловажную роль в области, планирует выделить несколько миллиардов фунтов стерлингов. Франции участие будет стоить полтора миллиарда евро. Германия запланировала выделить три миллиарда евро, и даже Индия проинвестирует около полумиллиарда долларов США в разработку искусственного интеллекта. К сожалению, австралийское правительство предпочитает держаться в стороне от таких крупных вложений и ограничивается скромными инвестициями.
Без сомнений, искусственный интеллект вносит изменения в экономику, политику и общество. По результатам проведенного компанией PwC в 2017 году исследования, мировой ВВП после внедрения искусственного интеллекта к 2030 году может увеличиться примерно на 15%, что равно 15 триллионам долларов, с поправкой на инфляцию. Благодаря искусственному интеллекту откроются огромные возможности для инноваций уже в следующем десятилетии.
Победа в AlphaGo стала важным шагом на пути к инновациям. Многие профессионалы го предсказывали, что компьютеры никогда не смогут показать высокий уровень игры. Даже самые ярые оптимисты говорили, что успеха придется ждать десятки лет. В июле 1997 года после победы Deep Blue от IBM над Гарри Каспаровым в шахматах The New York Times заявила, что «когда или если компьютер сможет одержать победу на чемпионате по игре в го, тогда это станет знаком, что искусственный интеллект действительно начинает становиться хорошей и полезной вещью».
The New York Times была права. Игра в го намного труднее и сложнее, чем шахматы. В шахматах всего лишь 20 возможных ходов за раз, когда как в го около 200. Чтобы сделать просчет на два шага вперед, необходимо учесть от 200 до 40 000 возможных ходов, а на три шага – уже больше восьми миллионов. А для того, чтобы просчитать следующие 15 черно-белых фишек, необходимо продумать такое количество возможных ходов, что оно будет больше, чем число атомов во Вселенной.
Следующее, что делает го невероятно запутанной игрой, так это выяснение победителя. Играя в шахматы, не так уж и сложно определить победителя заранее. Нужно просто посчитать ценность захваченных фигур, чтобы приблизительно понять на первый взгляд. В го же подсчет окружающих фишек не даст никакого понимания, поскольку эти фишки могут быть окружены своими же. Мастера го тренируются на протяжении всей жизни, а любой хорошей программе требуется всего лишь 200 ходов, чтобы понять, кто выигрывает.
Для определения ведущего игрока AlphaGo использует метод обучения с подкреплением. Пока мы не умеем точно формулировать, что считается выгодной позицией в игре го. Наравне с людьми компьютер также может научиться этому распознаванию. Инженерный опыт Google и обширные серверные базы также сыграли важную роль в победе. AlphaGo сыграла сама с собой миллиарды раз, улучшая свои стратегии. Число сыгранных партий у AlphaGo больше, чем человек сможет сыграть за всю жизнь. Как и с другими достижениями искусственного интеллекта, значительный результат был достигнут благодаря огромным ресурсным затратам на решение проблемы.
37–Й ХОД
В 2016 году во время матча между мастером го Ли Седолем и AlphaGo один ход стал решающим. Им стал 37-й ход во второй игре. По невероятному стечению обстоятельств, вероятность которого невозможно просчитать, именно 37-й ход во второй партии знаменитого матча 1997 года между Гарри Каспаровым и Deep Blue от IBM также оказался решающим.
Илл. 22. Погруженный в раздумья Каспаров во время матча против Deep Blue в 1997 году
В матче 1997 года в первой партии победу одержал Каспаров. Вторую начал Deep Blue, разыграв испанскую партию, один из самых популярных дебютов, применяемых в шахматах как любителями, так и профессионалами. На 37-м ходу Deep Blue нарушил общепринятый шахматный регламент, отказавшись от очевидной возможности захвата фигуры ради получения небольшого, но важного позиционного преимущества, после чего Каспаров признал поражение.
Каспаров был в ярости и заявил, что команда IBM жульничала. Также он утверждал, что только человек мог додуматься до такого хитрого и в то же время удачного хода. Он потребовал провести экспертизу и изучить алгоритмы в целях подтверждения, что программа сделала ход самостоятельно, без стороннего вмешательства. Команда IBM отказала ему в запросе. Позже по результатам анализа выяснилось, что такой ход мог возникнуть в результате программной ошибки, поскольку у Deep Blue заканчивалось время и она сделала случайный ход. На самом деле, у Каспарова не было необходимости признавать поражение, ведь можно было выйти в ничью, но он запаниковал.
В 2016 году в матче между Ли Седолем и AlphaGo в первой игре победу одержал AlphaGo, поэтому у Ли было огромное желание сыграть еще раз. В ходе второй партии, на 37-м ходу, программа продемонстрировала ход, на который не решился бы ни один профессионал, выйдя на пятую линию доски. Мастера го тысячелетиями придерживались принципа занимать четвертую линию в начале партии.
Как и Каспаров, Ли был взбудоражен. Покинув место соревнований и сделав перерыв на 15 минут, он вернулся к игре. И вновь 37-й ход изменил течение всей партии и стал решающим в судьбе матча. Ли проиграл вторую партию и, следовательно, матч со счетом 4:1. После игры Ли высказался, что программа AlphaGo «прекрасна».
В отличие от ситуации в 1997 году, в этот раз 37-й ход не был ошибкой. На самом деле, ход, найденный компьютером, способным рассмотреть гораздо больше возможностей, чем мог бы человеческий разум, был практически идеальным. Эксперты по игре в го были воодушевлены, ожидая, что игра преобразится на основе идей искусственного интеллекта. Равно как и шахматы были улучшены компьютерными программами, играющими на порядок лучше людей, го ждут похожие изменения.
Стоит напомнить, что искусственный интеллект не лишил людей удовольствия играть в шахматы. Сегодня ни
