Как мы будем учиться у машин

Оскар Уайльд утверждал, что не искусство подражает жизни, а жизнь — искусству. Например, лондонских туманов как эстетического явления не существовало, пока их не «изобрели» художники. Возможно, искусство и начинало как подражание природе, но вскоре они поменялись ролями.

Нечто похожее происходит с ИИ. Пока он стремится к человекоподобию, мы уже начинаем ему подражать. И первые ласточки, что логично, прилетели из мира, где машина давно превзошла человека — из шахмат.

В далеком 1997 году Deep Blue выиграл матч у Гарри Каспарова. С тех пор разрыв между компьютером и человеком стал пропастью. Однако доминирование машины почти не влияло на методы обучения человека. В основе по-прежнему лежало глубокое понимание классических принципов, унаследованное от мастеров прошлого. А шахматный движок обычно использовался лишь для проверки расчета вариантов.

Но сегодня шахматный мир в беспокойстве. Тренер победителя последнего турнира претендентов Джавохира Синдарова, по сути, признал: игра стала другой. Теперь на смену пониманию приходит точность. Точность, достигаемая не глубоким знанием правил, а колоссальным объемом практики — решением десятков тысяч задач, вырабатывающих специфическую шахматную интуицию.

Сходство с обучением AI, которому показывают тысячи примеров, поразительное. Оказывается, «машинное обучение» — отличный способ учить не только машины.

Шахматы, конечно, довольно экзотический домен. Но идея, например, интуитивной грамотности, воспитанной на тысячах страниц качественной прозы, вместо зубрежки развесистых правил, тоже не выглядит безумной. Я, к слову, всегда предпочитал именно такой подход.

Классическое образование, построенное на принципах и правилах, может оказаться слишком медленным для нового мира. Там, где важна не интерпретация, а безошибочное действие, победит тот, кто учится как машина. Это интересный урок, который AI преподает нам уже сегодня.

Больше интересных наблюдений в жанре human side of AI&Tech - в моем тг-канале. Подписывайтесь, если устали от AI-хайпа и хотите видеть лес за деревьями)