История соревнований ИИ и человека: кто кого

Люди проигрывают искусственному интеллекту на собственной территории — компьютеры уже выигрывают у нас в шахматы, го, покер и даже Dota 2. Мы составили краткий обзор таких противостояний и попробовали разобраться, какие прикладные задачи могут решать игровые алгоритмы в будущем.

Первые компьютерные шахматы и шашки

В 1914 году испанский инженер и математик Леонардо Торрес-и-Кеведо, который изобрел одну из первых систем радиоуправления, представил шахматный автомат. Он был достаточно примитивным и умел разыгрывать только эндшпиль — финальную стадию партии — но ни один из мастеров того времени не смог выиграть у автомата Торреса.

Шахматный автомат Торреса

Начавшаяся в том же году Первая, а вскоре после нее и Вторая мировые войны остановили дальнейшие разработки. Следующий важный этап для искусственного интеллекта наступил только в 1955 году — тогда и появился сам термин «искусственный интеллект». Его придумал американский ученый Джон Маккарти, а через три года он создал язык программирования Lisp, который стал основным в работе с ИИ.

В 1956 году другой инженер Артур Сэмюэл создает первый в мире самообучающийся компьютер, который играет в шашки. Сэмюэл выбрал именно шашки из-за элементарных правил, которые при этом требуют определенной стратегии. Компьютер обучался на простых гидах по игре, которые можно было купить в магазине. В них описывались сотни партий с хорошими и плохими ходами. Через три года Сэмюэл ввел понятие машинного обучения.

Артур Сэмюэл играет в шашки с компьютером IBM 701, 1959 год

Интересный факт: в 1966 году Джозеф Вейценбаум представил Элизу, первого в истории чат-бота. Элиза могла говорить на английском на любые темы. Вейценбаум разработал ее, чтобы сымитировать прием у психотерапевта. Он специально выбрал сложную ситуацию, в которой многое опирается на умение слушать и распознавать главное в репликах собеседника — компьютер того времени этого не мог. Разработчик таким образом хотел показать, насколько ненатуральным будет общение человека и компьютера, но при тестах оказалось, что люди испытывали в разговоре с Элизой чувства и эмоции, как с полноценным собеседником.

Первые проигрыши людей

В 1985 году университет Карнеги-Меллон начал разработку ChipTest, компьютера для игры в шахматы. В 1988 к проекту присоединилась IBM и прототип переименовали в Deep Thought. Через год его решили проверить в деле и пригласили Гарри Каспарова, который без труда победил в обеих играх.

В 1995 IBM представила Deep Thought II, который позже назвали Deep Blue, сделав отсылку к прозвищу компании, Big Blue. Через год состоялся первый матч Каспарова и улучшенного компьютера. Человек снова выиграл: в шести партиях Каспаров три раза победил и один раз проиграл, два матча закончились вничью.

Еще через год, в мае 1997, сильно улучшенный Deep Blue одержал в ответном матче две победы, один раз проиграл и трижды сыграл вничью, став первым компьютером, выигравшим у действующего чемпиона мира по шахматам.

Матч Гарри Каспарова и Deep Blue, 1997 год

Уже в начале 2000-х компьютеры стабильно выигрывали у мировых чемпионов, и шахматы стали первой игрой, в которой люди уступили компьютерам.

ИИ для сложных игр

Разработчики искусственного интеллекта начали искать новый вызов в более сложных и непредсказуемых играх, для которых нужны более комплексные алгоритмы. После победы Deep Blue астрофизик из университета Принстона заявил, что «пройдет 100 лет перед тем, как компьютер сможет обыграть человека в го — может, даже больше». Ученые приняли вызов и начали разрабатывать машины для этой игры с простыми правилами, в которой тем не менее очень сложно стать мастером.

Первые компьютеры, которые действительно могли составить конкуренцию человеку, появились только в этом десятилетии. В 2014 году Google DeepMind представила алгоритм AlphaGo, который два года соревновался с людьми на равных, но одержал первую значимую победу только в октябре 2015, одолев чемпиона Европы.

Через год на популярном азиатском сервере Tygem, где играют и мировые чемпионы, появился пользователь под ником Master. За несколько дней он провел 60 матчей и ни разу не потерпел поражения, чем вызвал возмущения и подозрения в нечестной игре. 4 января 2017 года Google раскрыла, что все это время под ником скрывалась улучшенная версия AlphaGo.

В мае 2017 AlphaGo — все тот же, который прославился в сети под ником Master — сразился с Кэ Цзе, первым игроком го в мировом рейтинге, и победил в трех матчах из трех, а уже в октябре Google DeepMind выпустила версию, которая была мощнее Master. AlphaGo Zero самообучался вообще без участия человека, просто бесконечно играя сам с собой. Через 21 день он достиг уровня Master, а через 40 уже был лучше всех предыдущих версий.

Кэ Цзе во время игры с AlphaGo, 2017 год

В декабре 2017 вышел AlphaZero, еще более мощный вариант AlphaGo Zero. Он смог стать лучше предшественника за 8 часов, одновременно достигнув уровня гроссмейстера в шахматах. Так го стала второй игрой, в которой люди больше не могут выиграть.

Искусственный блеф

Го и шахматы подчиняются строгим правилам, и тренировка искусственного интеллекта в них — дело времени. Но есть игры, в которых человеческий фактор выходит на первый план. Например, покер — во многом психологическая игра, построенная на эмоциях, неверабальной коммуникации, умении блефовать и распознавать блеф.

В 2017 году, после более чем 10 лет попыток и неудач, две команды независимо друг от друга разработали свои модели ИИ, способные обыграть профессионалов в покер. Университет Альберты представил DeepStack, нейросеть, обладающую искусственной формой интуиции, а исследователи уже знакомого университета Карнеги-Меллон показали Libratus AI. Нейросеть за 20 дней провела 120 тысяч игр против профессионалов, которые собирались каждый вечер, чтобы обсудить возможные лазейки и недоработки в Libratus. Каждый игровой день анализировала и нейросеть, совершенствуясь по его итогам.

Меньше чем за месяц Libratus выиграла у профессионалов $1,7 млн (пока что виртуальных), а один из участников эксперимента так описал свои впечатления: «Это как играть с кем-то, кто видит все твои карты. Я не обвиняю нейросеть в нечестной игре, просто она действительно настолько хороша».

Илон Маск и Dota 2

В 2015 году Илон Маск и Сэм Альтман, президент Y Combinator, основали компанию OpenAI, чтобы создать открытый и дружественный искусственный интеллект.

В 2017 году в рамках эксперимента команда разработчиков решила натренировать свою нейросеть в Dota 2 — игре, в которой две команды по пять человек сражаются друг с другом, используя множество комбинаций более сотни героев. У каждого из них есть свой набор навыков, а игроки могут собирать предметы для усиления персонажа. Это крупнейшая игра в современном киберспорте.

За две недели нейросеть смогла обучиться и победить нескольких лучших игроков мира в режиме один на один, и сейчас ее создатели готовятся выпустить версию для основного режима, пять на пять.

Другие победы

В начале 2018 алгоритмы от Alibaba и Microsoft превзошли человека в тесте на понимание прочитанного текста.

В марте 2018 года небольшой робот собрал кубик Рубика за 0,38 секунды. Рекорд среди людей — 4,69 секунды.

В мае 2018 искусственный интеллект стал лучше людей распознавать рак кожи.

Что теперь

По данным опроса более чем 350 экспертов в области искусственного интеллекта, скоро алгоритмы смогут победить нас в любой игре, через 10 лет научатся водить лучше нас, а к 2050 году будут проводить операции точнее нас.

Сами же исследователи, создав нейросети, которые за несколько дней достигают сверхчеловеческих способностей в играх, теперь пытаются найти им применение в реальной жизни. Google DeepMind использует AlphaGo Zero для исследования сворачивания белка, пытаясь найти лекарство от болезней Альцгеймера и Паркинсона.

«Наша конечная цель — использовать прорывы вроде AlphaGo для решения всех видов насущных проблем в реальном мире», — говорит Демис Хассабис, СЕО компании. «Если такие алгоритмы можно применить и в других ситуациях, как, например, изучение сворачивания белка, снижение уровня потребляемой энергии, или создание новых революционных материалов, то это сильно продвинет вперед все человечество и положительно скажется на наших жизнях».

Искусственный интеллект активно идет и в бизнес — не только в лабораториях Google, но и в российских компаниях: «Тинькофф» использует искусственный интеллект для одобрения кредитов, а «Газпромбанк» распознает улыбки клиентов с помощью компьютерного зрения.

0
24 комментария
Написать комментарий...
Ultratesting

пока они не научились генерить мемчики лучше человека, можно спать спокойно.

Ответить
Развернуть ветку
Timur Kuzmin

Последний абзац убил все впечатление о статье. Вот уж воистину, не пришей к звезде рукав...

Ответить
Развернуть ветку
Костик К.

ну надо же было статейку завернуть под формат вц

Ответить
Развернуть ветку
Вик Григ

Людей компьютеры давно побеждают. Про битву alphazero и stockfish не написали. Где уникальность в том, что ИИ победил шахматную программу, которая анализирует сотни миллионов ходов, а ИИ только несколько тысяч, т.е на уровне интуиции играет. Соль в том что ИИ за 4 часа научилась играть в шахматы.

Ответить
Развернуть ветку
Mikhail Malyshev

Это всё 1на1, хрень. Даже простой набор скриптов уровня "Very Hard 1997" тебя в большинстве комп. игр порвет. Вот 5 на 5 когда ИИ выиграет в доту у даже средненькой про тимы, тогда уже можно начинать волноваться/восхищаться.

А пока это всё пыль в глаза.

Ответить
Развернуть ветку
Вик Григ

Я не понимаю как это соревноваться 5 на 5 в доту. Компьютер в любом случае обыгрывает людей. Я думаю в доте больше роль играет физика, а не навыки, например кто быстрее среагирует и т.д. Естественно ИИ быстрее будет и визуально видит больше чем человек. Тут не на равных игра.

Ответить
Развернуть ветку
Nikita Krestyanikov

Понимание игры в Д2 5х5 куда важнее, чем физическая реакция. Например, моя реакция уже давно не та: по меркам киберспорта я уже старец. Выигрываю не за счёт реакции, а за счёт глубинного понимания игры: его сложно запрограммировать, но это вопрос времени, разумеется.

Ответить
Развернуть ветку

Комментарий удален модератором

Развернуть ветку
Vladimir O. Sergeyev

Вот вам ещё одна попытка соревнования, которая по мнению настоящего эксперта, мастера по шахматам и мастера по шахматной композиции, известного в своё время Анатолия Григорьевича Кузнецова может быть решена человеком быстрее, чем компьютером.
Пока ещё эту задачу свыше 40 лет не решили ни человек, ни компьютер.
Умеющие - дерзайте!

Ответить
Развернуть ветку
Di Yakshin

20014 год.... интересно:)

Ответить
Развернуть ветку
Илья Снеговской

Анатолий Григорьевич просто из будущего задачу прислал, которую ИИИ придумал.

Ответить
Развернуть ветку
Прочел это-потратил время зря

Я вообще не считаю ИИ как интеллект, потому как он только копирует действия человека и решает быстрее. Так что Каспаров проиграл интеллекту кучке людей помноженной на вычислительные мощности

Ответить
Развернуть ветку
Stas Klymenko

"AlphaGo Zero самообучался вообще без участия человека, просто бесконечно играя сам с собой".
Вас этот отрезок в статье не смущает?

Ответить
Развернуть ветку

Комментарий удален модератором

Развернуть ветку

Комментарий удален модератором

Развернуть ветку
Stas Klymenko

Первое: думаю, FarmBot подходит под описание - https://farm.bot/
Второе: про доить коров, пожалуйста - https://www.businessinsider.de/automation-dairy-farms-robots-milking-cows-2017-6?r=US&IR=T

Ответить
Развернуть ветку
Евгений

Какое отношение имеет искусственный интеллект, к обычному перебору вариантов? В шахматах конечное число вариации ходов. Это как пытаться выиграть у соперника, который должен назвать число на одно больше, чем ты. 🙈

Ответить
Развернуть ветку
Александр Батищев

Перебери все варианты в Го или Доте :)

Ответить
Развернуть ветку
Farkhad Mutikov

В го 10/400степени вариантов игры.в шахматах 10/120степени в шашках 10/40степени.это 10и 40нолей.

Ответить
Развернуть ветку
Oleg Peres

В шахматы нельзя считать победой A.I. так как ИИ постоянно корректировали программисты и шахматист во время матча. Так что Каспаров сражался и с СС и с другими шахматистами в одном лице Deep Blue.

Ответить
Развернуть ветку
stivstivsti

про SQUAD явное преувеличение, люди до сих пор доминируют: https://arxiv.org/pdf/1606.05250.pdf

Ответить
Развернуть ветку
Dmitry Sonchik

Перспективное направление. Уровень ИИ в настоящее время позволяет его использовать для решение некоторых локальных задач, не более того. Прогресс, как вода, точит камень и однозначно будет бурный выход наружу. Важно удержать русло, чтобы не получилось как с энергией атома в период холодной войны)

Ответить
Развернуть ветку
Евгений

Искусственный интеллект, когда комп сам присылает смс с левого номера шахматисту с текстом: « за 7.000$ сольёшь партию?», а когда ему сливают, сообщает, что его с кем то путают.

Ответить
Развернуть ветку
Wladimir

Про "Libratus" интересно, какой принцип заложен в работу.

Всё таки шахматы и "Го" это набор предустановленных правил. Вычислительная мощность позволяют просчитывать множество комбинаций ходов (своих и ответных), прогнозировать их "успешность" на основе истории и принимать решение о следующем ходе.

С покером и "Libratus" такое не сработает, потому что в шахматах только один переменный фактор, на который надо реагировать - ходы соперника, а в покере два фактора - ходы соперника и его неизвестная комбинация карт.

Ответить
Развернуть ветку
Nikita Krestyanikov

по принципу положительного математического ожидания и построения спектра рук оппонента, исходя из истории его раздач. Покер "в короткую" - это лудомания, построенная на везении.

Ответить
Развернуть ветку
Оксана Чехина

Использовать ИИ для одобрения кредитов... ммммм

Ответить
Развернуть ветку

Комментарий удален модератором

Развернуть ветку

Комментарий удален модератором

Развернуть ветку
Sabu Seidov

Буду аплодировать стоя, когда ИИ будет соревноваться со мной в количестве отказов от женщин...

Ответить
Развернуть ветку
21 комментарий
Раскрывать всегда