Близ Сан-Франциско августа 2010 года на конференции выступал 34 житель Лондона и звали его Демис Хассабис. Своё выступление он начал робко. «Итак, сегодня мы поговорим о разных подходах к разработке… (небольшая пауза для подогрева интереса) …..сильного ИИ».
Сильный ИИ- это универсальный искусственный интеллект с возможностью проводить умственные операции как человек. Данная программа сможет получать ответы на разные вопросы, производить разные операции например как: обработка фотографии, перевод текста с разных языков или шифрования, решать сложные логические задачи, управлять энергосетями, логистическими схемами, заменять целые аналитические центры. Самое удивительное, что этот ИИ, программа, может вмещаться в ваш смартфон и всегда быть под рукой!
На текущий момент времени с такими поставленными задачами может справиться лишь наш интеллект, но для эффективной работы необходимо выполнять множество условий. В свою очередь «сильный ИИ» это отлаженный алгоритм, программа целью которой является доскональный расчет и получение результата. ИИ не нужно будет затрачивать столько же времени на осваивание какой либо сферы, получение навыков и знаний.
Кроме нашего героя, в смешной области трудились другие энтузиасты цель которых была воссоздать нейронную сеть человеческого мозга в числовой форме. Этот проект не увенчался успехом, так как задача была непосильна. Это было попыткой понять как функционирует микроволновая печь при этом ходить вокруг неё с изогнутыми прутьями и искать электромагнитные волны.
Демис Хассабис предложил компромисс «сильного ИИ» с универсальностью методов решения задач, но не как не разработка алгоритма которые бы решал те же задачи, но по определенной логической схеме. «Сильный ИИ» способен самообучаться!
В процессе представления своего проекта, Демис показал его логотип и название: «DeepMind».
AlphaGo – одна из программ DeepMind. Она научилась игре шахматам с любительского уровня до величайшего шахматиста всего лишь за 9-10 часов самообучения.
AlphaGo Zero -скажем так, это AlphaGo только версии 2.0. Данная программа это самый неистовый игрок в игру «го». Предыдущая версия, а именно AlphaGo обучалась играя против игроков, от любителей до профи «го». В свою очередь «Zero» играет против себя же, постоянно генерируя разные игровые сценарии, ситуации.
«AlphaGo Zero» из-за полного отказа в оппонента-человека, процесс самообучения возрос в несколько, а то и в сотни раз. Более ранняя версия, а именно «AlphaGo» её обучение основывалось на игре против человека, тем самым процесс шел, но не достаточно эффективно.
AlphaFold- ещё программа «семейства» если можно так назвать, DeepMind. Работала над более серьёзными вещами, занималась прогнозированием трёхмерной структуры белков, в перспективе находя лекарство от болезни Паркинсона и Альцгеймера.
После своих успехов DeepMind в 2016 создало подразделение «DeepMind Health». Главным проектом этого подразделения было программа «Streams», основной функцией её была бы извещать врачей если состояние пациента резко ухудшается. Чтобы Streams начала работать необходимо получить доступ к конфиденциальной информации о пациентах. После долгих бюрократических разбирательств, в 2017 году было подписано соглашение с несколькими британскими больницами.
Команда «DeepMind» пришла к эффективному методу обучения своего сильного ИИ, при этом задействовав невероятный вычислительный потенциал. Но в свою очередь чтобы получить какой либо внушительный результат «AlphaGo» потребовалось 1000 лет игрового времени. Совершенно недавно программу направили потренироваться на StarCraft 2, «real time strategy» стратегию в реальном в времени. Это было сделано не просто так, а чтобы сильный интеллект мог заметить взаимосвязь, от действий со старта игры и как они могут повлиять на конечный результат. Демис Хассабис изначально занимался разработкой игр, так же в них активно и играл. В проекте DeepMind Демис выбрал игры как платформу для самообучения, совершенствования ИИ.
После прочитанного можете задаться вопросом: «Ну и что с того, что программа играет в игрушки, выигрывает игроков разных уровней и накапливает безумное количество игрового опыта, это ведь выглядит не серьёзно?».
Команда DeepMind давно привыкли к такого рода вопросам и готовы ответить.
«Подобное методики обучения ИИ, проявляют креатив алгоритма, который в конечном итоге будет просто необходим для решения каких либо серьёзный и масштабных задач»
Так, что если пару лет назад это все казалось забавой, то теперь это действительно технология будущего и это происходит на наших глазах.
