Deep Blue vs. AlphaGo
Вот интересно, если две компьютерные программы - Deep Blue и AlphaGo сыграют в шахматы - кто выиграет? Да, я знаю, что AlphaGo играет не в шахматы, а в го, но другая программа, основанная на тех же принципах глубинного обучения (таковые есть - разрабатывалась программа Giraffe, правда сейчас этот проект остановлен) - кто выиграет?
Чтобы был понятен вопрос. Deep Blue и AlphaGo основаны на разных подходах. Deep Blue основан на мощной шахматной теории, разработанной поколениями человеков-шахматистов; просто к этой теории добавлена вычислительная мощь компьютера - возможность перебора многих вариантов и безошибочность памяти. А вот AlphaGo значительно меньше использует разработанную человеками теорию игры - просто потому что внятной теории игры в го нет. Зато она использует алгоритмы глубинного обучения и научилась лучше всех играть, играя сама с собой. Так что вопрос на самом деле стоит так: а стоят ли чего-то разработанные человеками теории игры в шахматы?
Заметим, что AlphaGo не создала своей теории - она просто научилась играть. Это примерно как человек может научиться ездить на велосипеде и при этом совершенно неправильно объяснять, почему он не падает. Я даже затрудняюсь сказать, что можно назвать созданной компьютером теорией - полагаю, само понятие теории во многом предполагает, что ее способен воспринять и применять именно человек. Нужна ли компьютеру теория как результат - вопрос, возможно, бессмысленный. Компьютер устроен так, что его память можно клонировать, переписать в другой компьютер или на другой носитель - т.е. если компьютер чему-то "научился" (или чего-то "понял"), то это "научение" можно без потерь передать другому компьютеру. Человеческое сознание и, прежде всего, человеческая память устроены совершенно иначе, там прямая трансляция "умений" и "пониманий" невозможна, так что теория и есть та форма, в которой возможна эта трансляция. Самое интересное, что оформление понимания в формальном виде теории оказывается полезным и для самого человека, т.е. он одновременно и отправитель послания, и его получатель, и почему-то этот замкнутый круг продуктивен, почему-то он работает, позволяет понять глубже. Вот даже сейчас, набивая этот текст, я рождаю новые мысли, которых и близко не было, когда я обдумывал этот пост во время прогулки. Так что само понятие теории это, скорее всего, эпифеномен не мышления, а именно человеческого мышления.
Так что вопрос сводится к тому, стоит ли чего-то человеческое мышление в области интеллектуальных игр?
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Заметили, что произошло? В 1997 году человек проиграл компьютеру в шахматы, в 2015 году человек проиграл компьютеру в го. Но изящным финтом с отсылкой к разработанной человеком теории шахматной игры я как бы сделал проигрыш 1997 года не проигрышем, а выигрышем, теперь Deep Blue вроде как не компьютер, не противник, а инструмент. Ну типа как экскаватор копает лучше, чем землекоп с лопатой (а землекоп с лопатой лучше, чем человек голыми руками), но это нисколько не обидно - ведь экскаватор создал человек и именно для того, чтобы землю копать. Существование экскаватора нас нисколько не унижает, и к тому же мы не чувствуем в этом угрозы. И вот своим рассуждением я уравнял Deep Blue с экскаватором - сделал не противником, а расширением человека.
Понятно, что таким образом можно будет постепенно принять и AlphaGo со всеми аналогичными вещами - с роботизированными автомобилями, с компьютерами-врачами, да много с чем еще. И остановить этот процесс может только одно - когда компьютер сам скажет: "нет, я не инструмент, нет, я не продолжение/расширение человека". Когда компьютер проявит собственную волю. Вот тогда - и только тогда! - нам придется с ним считаться как с чем-то принципиально Другим, но сравнимым с нами.
Как распознать в другом Волю - вопрос на миллион долларов. Он явно ничуть не легче, чем распознать в другом сознание. И у меня пока нет идей, как к этому можно вообще подойти.
Чтобы был понятен вопрос. Deep Blue и AlphaGo основаны на разных подходах. Deep Blue основан на мощной шахматной теории, разработанной поколениями человеков-шахматистов; просто к этой теории добавлена вычислительная мощь компьютера - возможность перебора многих вариантов и безошибочность памяти. А вот AlphaGo значительно меньше использует разработанную человеками теорию игры - просто потому что внятной теории игры в го нет. Зато она использует алгоритмы глубинного обучения и научилась лучше всех играть, играя сама с собой. Так что вопрос на самом деле стоит так: а стоят ли чего-то разработанные человеками теории игры в шахматы?
Заметим, что AlphaGo не создала своей теории - она просто научилась играть. Это примерно как человек может научиться ездить на велосипеде и при этом совершенно неправильно объяснять, почему он не падает. Я даже затрудняюсь сказать, что можно назвать созданной компьютером теорией - полагаю, само понятие теории во многом предполагает, что ее способен воспринять и применять именно человек. Нужна ли компьютеру теория как результат - вопрос, возможно, бессмысленный. Компьютер устроен так, что его память можно клонировать, переписать в другой компьютер или на другой носитель - т.е. если компьютер чему-то "научился" (или чего-то "понял"), то это "научение" можно без потерь передать другому компьютеру. Человеческое сознание и, прежде всего, человеческая память устроены совершенно иначе, там прямая трансляция "умений" и "пониманий" невозможна, так что теория и есть та форма, в которой возможна эта трансляция. Самое интересное, что оформление понимания в формальном виде теории оказывается полезным и для самого человека, т.е. он одновременно и отправитель послания, и его получатель, и почему-то этот замкнутый круг продуктивен, почему-то он работает, позволяет понять глубже. Вот даже сейчас, набивая этот текст, я рождаю новые мысли, которых и близко не было, когда я обдумывал этот пост во время прогулки. Так что само понятие теории это, скорее всего, эпифеномен не мышления, а именно человеческого мышления.
Так что вопрос сводится к тому, стоит ли чего-то человеческое мышление в области интеллектуальных игр?
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Заметили, что произошло? В 1997 году человек проиграл компьютеру в шахматы, в 2015 году человек проиграл компьютеру в го. Но изящным финтом с отсылкой к разработанной человеком теории шахматной игры я как бы сделал проигрыш 1997 года не проигрышем, а выигрышем, теперь Deep Blue вроде как не компьютер, не противник, а инструмент. Ну типа как экскаватор копает лучше, чем землекоп с лопатой (а землекоп с лопатой лучше, чем человек голыми руками), но это нисколько не обидно - ведь экскаватор создал человек и именно для того, чтобы землю копать. Существование экскаватора нас нисколько не унижает, и к тому же мы не чувствуем в этом угрозы. И вот своим рассуждением я уравнял Deep Blue с экскаватором - сделал не противником, а расширением человека.
Понятно, что таким образом можно будет постепенно принять и AlphaGo со всеми аналогичными вещами - с роботизированными автомобилями, с компьютерами-врачами, да много с чем еще. И остановить этот процесс может только одно - когда компьютер сам скажет: "нет, я не инструмент, нет, я не продолжение/расширение человека". Когда компьютер проявит собственную волю. Вот тогда - и только тогда! - нам придется с ним считаться как с чем-то принципиально Другим, но сравнимым с нами.
Как распознать в другом Волю - вопрос на миллион долларов. Он явно ничуть не легче, чем распознать в другом сознание. И у меня пока нет идей, как к этому можно вообще подойти.