Код креативности. Как искусственный интеллект учится писать, рисовать и думать - читать онлайн книгу. Автор: Маркус Дю Сотой cтр.№ 73

читать книги онлайн бесплатно
 
 

Онлайн книга - Код креативности. Как искусственный интеллект учится писать, рисовать и думать | Автор книги - Маркус Дю Сотой

Cтраница 73
читать онлайн книги бесплатно

«Своя игра»

Один из наиболее впечатляющих примеров работы алгоритмов со сложностями естественного языка появился несколько лет назад, чуть более десятилетия спустя после того, как суперкомпьютеру DeepBlue компании IBM удалось отобрать шахматную корону у тогдашнего чемпиона мира Гарри Каспарова.

В 2011 году внимание IBM привлекли состязания, радикально отличающиеся от шахмат или го: компания решила попытать счастья в американской телевизионной игре Jeopardy!.

Jeopardy! – это, по сути, телевизионная викторина с заданиями на общую эрудицию. Поскольку компьютер может просто найти информацию в Википедии, может показаться, что она мало что может сказать о способностях алгоритма. Но игру в Jeopardy! делает по-настоящему трудной формат заданий. Они формулируются в некотором смысле наоборот: ведущий зачитывает нечто похожее на ответ на вопрос, а участники игры должны назвать вопрос к этому ответу. Например, задание может гласить: «Название этого элемента с атомным номером 27 может входить в названия синей и зеленой красок», а его решением будет вопрос: «Что такое “кобальт”?»

Чтобы победить в Jeopardy! нужно понять вопрос, располагать обширной информационной базой и как можно быстрее выбрать из нее наиболее вероятный ответ. Задания, используемые в игре, очень часто содержат двусмысленности, игру слов, каламбуры и обманчивые подсказки, так что даже человеку бывает очень нелегко добраться до смысла вопроса. Из-за неоднозначности вопросов алгоритму почти невозможно добиться стопроцентной точности. Но разработчики из IBM и не гнались за максимальной точностью: они хотели лишь, чтобы их алгоритм был лучше других участников викторины. Хотя кое-кто в IBM считал, что проект, ставящий своей целью победу в такой банальной игре, – пустая трата времени и средств, другие настаивали, что его успешное завершение означало бы качественный скачок в способности машин интерпретировать смысл речи.

Если самым грозным соперником в шахматах был Каспаров, то чемпионами по Jeopardy! были Брэд Раттер и Кен Дженнингс, два игрока с поразительными сериями побед. Дженнингс провел 74 игры подряд без единого поражения, а Раттер заработал за время участия в программах более 4 млн долларов. Оба начинали с участия в школьных и студенческих викторинах, хотя Раттер всегда несколько отставал в учебе. Поскольку обычно в игре Jeopardy! участвуют три человека, два чемпиона согласились сыграть с алгоритмом, разработанным в IBM. Алгоритм этот назвали Watson, но не в честь соратника Шерлока Холмса, а по имени первого генерального директора компании Томаса Дж. Уотсона.

В январе 2011 года Раттер и Дженнингс в течение двух дней отважно сражались с алгоритмом Watson и друг с другом. Съемки пришлось проводить в исследовательской лаборатории IBM в Йорктаун-Хайтс, штат Нью-Йорк, потому что перевезти компьютерное оборудование в телевизионную студию было невозможно. Но, если не считать необычного места проведения викторины, все остальное было организовано как обычно: вопросы задавал обычный ведущий игры Алекс Требек и программа транслировалась по всей стране, так что все могли увидеть, насколько близка победа машин над родом человеческим.

В начале игры люди показали хорошие результаты и в какой-то момент сумели получить преимущество, но в конце концов не смогли противостоять мощи алгоритма IBM. Оказалось, что одного умения хорошо отвечать на вопросы Jeopardy! недостаточно. Викторина требует также некоторого владения теорией игр, так как перед ответом на последний вопрос игроки получают возможность сделать ставки. Это позволяет проигрывающему участнику поставить на кон весь свой выигрыш в надежде удвоить его и победить в игре. Поэтому разработчики приложили некоторые усилия, чтобы Watson мог правильно рассчитывать оптимальный размер ставки, используя все свои математические способности.

В одном аспекте у Watson, как казалось, было незаслуженное преимущество: речь идет о нажатии на кнопку. Когда задается очередной вопрос, право ответить на него получает участник, первым нажавший на кнопку своего зуммера. Изначально предполагалось, что Watson будет не физически нажимать на кнопку, как люди, а выдавать электронный сигнал. Но вскоре стало ясно, что это дало бы программе огромное преимущество, и поэтому был установлен роботизированный «палец», который нужно было привести в действие, чтобы нажать на кнопку. Хотя это несколько замедлило реакцию алгоритма, Watson все равно делал это быстрее, чем люди. Как заметил Дженнингс: «Если вы пытаетесь победить в этой игре, зуммер важнее всего». Проблема в том, что Watson «каждый раз может нажать на кнопку с микросекундной точностью, с минимальными отклонениями или вообще без них. В этом отношении человеческие рефлексы не могут состязаться с компьютерной схемой». Был замешан и элемент везения: некоторые задания на доске приносят так называемое «Удвоение дня». В некоторый момент игры алгоритму посчастливилось выбрать такое удвоение. Игра была в это время приблизительно равной, и, если бы так повезло кому-нибудь из людей, Watson, возможно, мог бы и проиграть.

Хотя Watson победил, он допустил и некоторые примечательные ошибки. Когда участники викторины выбрали категорию «Города США», они получили следующее задание: «Его крупнейший аэропорт назван именем героя Второй мировой войны, а второй по величине – в честь сражения Второй мировой войны». Люди правильно ответили вопросом «Где находится Чикаго?» [103], а Watson выбрал Торонто – город, даже не относящийся к Соединенным Штатам!

«На самом деле мы не поняли, как это произошло, – сказал Дэвид Феруччи, исследователь из IBM, возглавлявший разработку алгоритма Watson. – Вообще есть множество данных, у которых в заголовке сказано “Города США”, а в ответе – страны, европейские города, люди, мэры и так далее. Даже если речь идет об американских городах, мы совершенно не уверены, что именно это – определяющая характеристика». К чести алгоритма, его уверенность в этом ответе была очень низкой (о чем говорила целая строчка вопросительных знаков, вставленных после ответа). Кроме того, при ответе на это задание нужно было выбрать ставку. Watson поставил очень небольшую сумму, что также свидетельствовало о его неуверенности.

На последний вопрос, когда уже было ясно, что Watson одержал победу, Дженнингс ответил: «Брэм Стокер», а потом добавил: «Я лично приветствую наших новых повелителей – компьютеры». Это была отсылка к популярному мему на основе одной из серий телесериала «Симпсоны» [104], которая, в свою очередь, пародировала малобюджетный фильм 1977 года по рассказу Герберта Уэллса «Империя муравьев» [105] (один из персонажей которого произносит аналогичную фразу, капитулируя перед гигантскими насекомыми, угрожающими захватить мир).

Вернуться к просмотру книги Перейти к Оглавлению Перейти к Примечанию