Читать книгу Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения - Ян Лекун - Страница 15

В 1997 г. чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова пригласили в Нью-Йорк принять участие в матче из шести партий против Deep Blue, суперкомпьютера, созданного транснациональной корпорацией IBM, – монстра высотой почти 2 м и весом 1,4 т. В шестой, заключительной партии матча, которую предваряли три ничьи и по одной победе с каждой стороны, Гарри Каспаров сдался уже на двадцатом ходу. Он признался, что был поражен и побежден вычислительной мощью машины.

Давайте на минутку остановимся на устройстве Deep Blue. В компьютере было 30 процессоров, дополненных 480 схемами, специально разработанными для проверки позиций на шахматной доске. Обладая такой вычислительной мощностью, машина могла оценивать качество примерно 200 млн позиций на доске в секунду, используя классические алгоритмы деревьев поиска.

Несколько лет спустя, 14, 15 и 16 февраля 2011 г., после трех раундов игры компьютер IBM Watson одержал победу в американской игре-викторине – Jeopardy! Аватар компьютера, размещенный между двумя чемпионами, представлял собой земной шар, покрытый световыми лучами. Программа, написанная учеными-компьютерщиками, удаляла из вопроса ненужные слова (артикли, предлоги…), определяла значимые слова и искала эти слова в огромном количестве текстов, порядка 200 млн страниц, определяя там те предложения, в которых можно было найти ответ.

Эти тексты, а именно вся Википедия, энциклопедии, словари, тезаурусы, сообщения информационных агентств, литературные произведения, хранились в его оперативной памяти объемом 16 терабайт[12] (жесткие диски были бы слишком медленными для таких задач). Сотни тысяч объектов и имен собственных сформировали большой список записей, каждая из которых относилась к определенной статье Википедии, веб-странице или тексту, где она появилась… Система Watson проверяла, существует ли документ, в котором присутствует часть ключевых терминов вопроса. После этой проверки проблема сводилась к нахождению правильного ответа в статье.

Например, если бы вопрос звучал так: «Где родился Барак Обама?», система Watson знала, что ответом будет название места. В ее базе данных был список всех документов, в которых упоминался Барак Обама. Поэтому где-нибудь обязательно нашлась бы статья со словами «Обама», «родился» и «Гавайи». Затем машине просто нужно было выбрать слово «Гавайи», соответствующее ответу. Watson, по сути, состояла из системы быстрого поиска информации в сочетании с хорошей индексацией данных. Но эта система не понимала смысла вопроса. Она вела себя как школьник, выполняющий домашнее задание с открытой книгой (или открытой Википедией!). На заданный вопрос она может найти правильный ответ в учебнике и переписать его, ничего не понимая в том, что пишет.

В 2016 г. появляется еще одно достижение. В Сеуле южнокорейский чемпион по игре в го был побежден своим компьютерным противником AlphaGo, внушительной системой, разработанной DeepMind, дочерней компанией Google. Восемнадцатикратный чемпион мира Ли Седоль проиграл машине четыре игры из пяти. В отличие от Deep Blue, AlphaGo была «обучена». Она тренировалась, играя против самой себя, сочетая при этом несколько хорошо известных методов: сверточные сети, усиленное обучение и метод Монте-Карло для поиска в дереве, метод «рандомизированных деревьев поиска». Впрочем, не будем забегать вперед.