Код креативности. Как искусственный интеллект учится писать, рисовать и думать
Шрифт:
Это было классическое программирование по принципу «если… то…». Нужно было вручную запрограммировать реакцию на каждый возможный ход противника: «если противник делает такой-то ход, мы делаем такой-то ответный ход». Все творческое содержание было обеспечено Хассабисом и его способностью угадывать правильные ответные ходы, необходимые для победы в игре. И все равно казалось, что в этом есть какое-то волшебство. Стоило запрограммировать правильное заклинание, и Commodore, подобно ученику чародея, делал все, что требовалось, чтобы довести игру до победы.
Хассабис стремительно закончил школу и уже в шестнадцать лет получил предложение изучать информатику в Кембридже. Кембридж завоевал его сердце, когда он посмотрел фильм «История жизни» [18] с Джеффом Голдблюмом. «Я подумал: в Кембридже
В шестнадцать лет он еще не мог начать учиться в Кембридже, так что ему пришлось отложить поступление на год. Чтобы занять это время, он, завоевав второе место в конкурсе, который проводил журнал Amiga Power, устроился на работу в компанию, разрабатывавшую компьютерные игры. Там он создал свою собственную игру «Тематический парк» (Theme Park), в которой игроки должны были создать собственный тематический парк и управлять его работой. Игра имела огромный успех: она разошлась миллионными тиражами и была удостоена премии «Золотой джойстик» (Golden Joystick). Накопленных денег должно было хватить на время обучения в университете, и Хассабис отправился в Кембридж.
18
Life Story (в американском прокате – The Race for the Double Helix, т. е. «Гонка за двойной спиралью») – телефильм 1987 г. производства Би-би-си, рассказывающий об истории открытия структуры ДНК. Джефф Голдблюм сыграл в нем Джеймса Уотсона.
Учебный курс познакомил его с великими деятелями революции искусственного интеллекта – Аланом Тьюрингом и его тестом на разумность, Артуром Сэмюэлом и его программой для игры в шашки, Джоном Маккарти, который и придумал термин «искусственный интеллект», Фрэнком Розенблаттом и его первыми опытами с нейронными сетями. Именно они были теми гигантами, на плечах которых стремился стоять Хассабис. Именно на лекциях в Кембридже он слышал, как его преподаватель повторяет как мантру, что компьютеры никогда не смогут играть в го из-за творческих и интуитивных аспектов этой игры. Это утверждение подействовало на молодого Хассабиса, как красная тряпка на быка. Он покинул Кембридж, преисполненный решимости доказать, что преподаватель ошибался.
Его идея состояла вот в чем: нужно попытаться написать не саму программу, способную играть в го, а некую метапрограмму, которая, в свою очередь, будет писать программу, играющую в го. Идея эта казалась безумной, но суть ее сводилась к тому, что метапрограмма должна быть создана таким образом, чтобы она могла учиться на своих собственных ошибках по мере того, как играющая программа проводит все больше партий.
Хассабис узнал о реализации похожей идеи в 1960-х годах исследователем искусственного интеллекта Дональдом Мики. Мики написал алгоритм под названием MENACE [19] , который, начав с нуля, научился оптимальной стратегии игры в крестики-нолики. Название MENACE было акронимом слов Matchbox Educable Noughts And Crosses Engine – «Обучаемое устройство из спичечных коробков для игры в крестики-нолики». Для демонстрации работы своего алгоритма Мики собрал систему из 304 спичечных коробков, представлявших все возможные расположения крестиков и ноликов, встречающиеся в процессе игры. В каждом коробке были разноцветные бусины, представляющие возможные ходы. По окончании каждой партии бусины, соответствующие сделанным ходам, вынимались из коробков в случае проигрыша или добавлялись в них в случае победы. По мере увеличения числа партий, сыгранных алгоритмом, распределение бусин по коробкам все больше соответствовало почти совершенной стратегии игры. Именно эту идею обучения на собственных ошибках Хассабис и хотел использовать для тренировки алгоритма в игре в го.
19
Совпадает со словом menace – угроза (англ.).
У Хассабиса была хорошая модель, которую можно было положить в основу такой стратегии. Мозг новорожденного младенца не запрограммирован на преодоление всех препятствий, которые встретятся ему в жизни. Вместо этого он запрограммирован на обучение при взаимодействии с окружающей средой.
Если
Компании нужны были деньги, но поначалу Хассабису никак не удавалось привлечь хоть какие-нибудь капиталы. Большинству инвесторов идея компании, посвященной играм и исследованиям интеллекта, казалась недостаточно серьезной. Однако нашлись и такие, кто поверил в эту идею. Среди инвесторов, с самого начала вложивших средства в этот проект, были Илон Маск и Питер Тиль. Тиль никогда не инвестировал за пределами Кремниевой долины и пытался уговорить Хассабиса перебраться на Западное побережье США. Но Хассабис, родившийся и выросший в Лондоне, упорно стоял на своем, утверждая, что в Лондоне гораздо больше невостребованных талантов, которых можно привлечь к делу. Хассабис вспоминает абсурдный разговор, случившийся у него с юристом Тиля. «“А в Лондоне есть законы об интеллектуальной собственности?” – невинным тоном спросила она. По-моему, им казалось, что мы из какого-нибудь Тимбукту!» Основателям компании пришлось отдать инвесторам огромную часть ее акций, но зато они получили деньги, позволявшие приступить к решению задачи ИИ.
Создание машины, способной научиться играть в го, все еще казалось отдаленной мечтой. Сперва они взялись за решение задачи, которая представлялась менее заумной: освоение игр Atari 1980-х годов. Вероятно, компания Atari виновата во множестве прогулов уроков учениками конца 1970-х и начала 1980-х. Я лично хорошо помню, как много времени я потратил, играя на приставке Atari 2600 одного своего друга в Pong, Space Invaders и Asteroids. Эта приставка была одним из первых устройств, конструкция которых позволяла играть не в одну, а в несколько разных игр, которые загружались на кассетах. Такая система открыла возможность создать с течением времени целый спектр разнообразных игр. Более ранние приставки позволяли играть только в одну игру, которая была физически встроена в них.
Одна из моих любимых игр на Atari называлась Breakout. Параллельно верхней кромке экрана шла стена из разноцветных кирпичиков, а игрок управлял расположенной внизу ракеткой, которую можно было двигать влево или вправо при помощи джойстика. Шарик отскакивал от ракетки и летел в сторону кирпичиков. Каждый раз, когда он попадал в какой-нибудь кирпичик, кирпичик исчезал. Целью игры было убрать с экрана все кирпичики. За попадание в один из желтых кирпичиков, из которых состояла нижняя часть стены, начислялось одно очко. Красные кирпичики в верхней части приносили по семь очков. По мере исчезновения кирпичиков ракетка становилась все меньше, а шарик летал все быстрее, что делало игру труднее.
Особенное удовольствие мы испытали однажды, когда придумали хитрый способ взломать эту игру. Нужно было пробить сквозь кирпичики на краю экрана туннель; тогда, если шарик пролетал сквозь него и оказывался сверху от стены, он начинал скакать, отражаясь от верхней кромки экрана и верхних, «дорогих», кирпичиков и постепенно уничтожая стену. Игрок мог расслабиться и просто смотреть за этим процессом, пока шарик в конце концов не прилетал сквозь стену обратно вниз. Нужно было только держать ракетку наготове, чтобы снова отбить шарик вверх. Очень приятная была стратегия!
Хассабис и другие члены группы, которую он собирал в это время, также много играли в молодости в компьютерные игры. Возможно, их родителям было приятно узнать, что время и силы, потраченные на эти игры, не были растрачены впустую. Игра Breakout оказалась идеальным полигоном для проверки способности коллектива DeepMind запрограммировать компьютер на обучение играм. Написать программу для каждой отдельной игры было бы работой сравнительно несложной. Но Хассабис и его коллеги ставили перед собой гораздо более трудную задачу.