Сегодняшняя глава будет посвящена соревнованию искусственного и естественного интеллекта в различного рода играх. Логических и интуитивных. С правилами и без.
Игры с полной информацией.
К ним относятся шашки, шахматы, shoghi (это такая японская разновидность шахмат), го и тп. То, за чем белковые любят коротать свое время. Большинство из этих игр известно уже более 1000 лет. Однако, как показали последние лет 30, люди играть в них так и не научились. Это стало ясно с появлением компьютеров, которые разделывают нас, как Бог черепаху. Впрочем, если вдуматься, то это не так уж и удивительно. Все эти игры основаны на переборе большого количества вариантов.
И с этим компьютер справляется гораздо лучше человека. У нас же просто не хватает "оперативной памяти" и быстродействия для такого масштаба задачи (вспоминаем предыдущую главу!). Однако, для большинства игр полное дерево перебора не способны построить даже современные компьютеры.Поэтому им также приходится ограничивать расчет вариантов. Давайте разбираться, как это происходит.
Шашки.
Это самый простой и давно решенный вопрос. Шашки(как русские, так и стоклеточные) полностью "просчитаны". То есть построена полная база возможных шашечных партий. Что характерно, случилось это еще до "революции искусственного интеллекта" в 2007. Просто вычислительной мощности компьютеров хватило уже тогда. И это легко понять. Шашкам доступны только черные клетки. А их всего 32 в случае доски 8x8 (и 50 при 10x10). Да и ходы там очень простые. Что дает нам порядка 10^20 возможных вариантов. Такая сложность для современных компьютеров - ни о чем. Поэтому сейчас шашки можно рассматривать только как хобби, как вычислительная задача они интереса не представляют.
Шахматы.
Здесь доска тоже маленькая 8x8, но фигурам уже доступны все поля, и ходы их куда более замысловаты. Это приводит к вычислительной сложности порядка 10^46. Это пока неразрешимая задачка даже для современных суперкомпьютеров. Так что вопрос о "смерти шахмат" пока не стоит на повестке. Однако, компьютер обыграл сильнейшего из людей еще в 1997 году. Машина DeepBlue победила тогдашнего чемпиона мира Каспарова. И с тех пор разрыв между силиконовыми и белковыми в этой области только растет. Можно смело утверждать, что люди и компьютеры играют в разных лигах. И при этом компьютеры прогрессируют значительно быстрее.
Го.
Размер стандартной доски (гобана) в го - 19x19. А число вариантов развития событий примерно 10^171. Поэтому до определенного момента считалось, что переборный подход в этой задаче бесполезен, и компьютер пасует перед человеческой интуицией. Го называлась "самой человеческой из человеческих игр". Но это лишь позволило людям продержаться в ней несколько дольше чем в шашках и шахматах. В 2016м году программа АlphaGo одержала победу над корейским чемпионом Ли Седолем со счетом 4-1. Этот результат произвел эффект разорвавшейся бомбы в мире го, но еще больше в мире искусственного интеллекта. Ибо подход к игре продемонстрированный AlphaGo уже во многом напоминал человеческий.
Подводя промежуточный итог, могу сказать, что в области игр с полной информацией компьютеры на голову превосходят людей. Однако это не делает этот мир менее увлекательным для исследователей ИИ. Для тех, кто заинтересовался темой рекомендую свое видео, которое я специально с этой целью затащил на Дзен.
Игры с неполной информацией.
В отличие от предыдущего случая, здесь мы знаем об игре не все. Нам неизвестно как в следующий раз выпадут кости, какие карты на руках у противников и что в черном ящике. К играм с неполной информацией относятся кости, нарды, лото, карточные игры и тд и тп. И как мы увидим здесь искусственному разуму сопутствует куда меньший успех, чем в предыдущем случае. Как я часто шучу "люди существа жуликоватые и обыграть их у "честной железяки" получается далеко не всегда". Но на самом деле, причина не в этом. Успешность ИИ в такого типа играх определяется тем, что я называю "степенью незнания". Давайте проиллюстрирую на двух примерах.
Нарды.
В нардах расположение шашек (своих и противника) известно обоим игрокам. Они по очереди бросают кости и делают свои ходы. Вся "степень неизвестности" сводится к тому, к тому какая комбинация костей выпадет на каждом ходу. Всего при броске двух кубиков у нас может выпасть 21 комбинация ( но с разными вероятностями!). И это очень небольшая степень незнания. В сущности нарды очень похожи на шахматы или шашки. Здесь мы точно также можем строить деревья перебора вариантов. Правда при каждом броске кубиков наши деревья будут давать 21 ветвление (по числу возможных комбинаций), но для современных вычислителей - это небольшая проблема. Неудивительно, что в нарды силиконовые научились обыгрывать белковых еще в конце прошлого века.
Покер (Texas Holdem).
Анализ всевозможных карточных игр занял бы у нас массу времени, поэтому я ограничусь всего одним примером. Ваш покорный сыграл в техасский холдем несколько тысяч турниров (иногда вживую, но больше - онлайн). Поэтому именно его мне проще всего взять для анализа. Игра не очень сложная. Две карты сдается каждому игроку (pocket cards), 5 карт на стол (community cards). 4 круга ставок. Выигрывает тот кто соберет сильнейшую комбинацию. Или тот кто заставит всех остальных свои карты сбросить. Давайте поймем что мы знаем.
- Свои карманные карты (их не видит никто кроме нас)
- Карты на столе (когда они есть)
- Размер ставок наших противников. И то в какой момент они их делали (это тоже важно)
А вот что мы не знаем.
1. Карманные карты наших противников
2. Их стратегию игры - блефуют они или имеют сильную руку?
3. Какие еще карты придут на стол?
Казалось бы, не сильно сложнее примера с нардами. Противников в одной раздаче обычно бывает не больше 3-4. Ставки в 4 круга. Карт в колоде всего 52.
И тем не менее с покером ИИ справляется уже значительно хуже. Да время от времени появляются статьи о том, что ИИ кого-то обыграл. Но вот если бы кто-то действительно нашел "священный Грааль покера", он бы просто-напросто разорил всех игроков в мире и онлайн-казино впридачу. А этого пока не происходит. Поэтому, на мой взгляд, покер еще далек от "решенных проблем" для ИИ.
Отличие покера от шахмат или шашек в том, что в нем (почти) нет каких-то "универсально правильных ходов". Все зависит от того как и с кем вы играете. Одни и те же действия при одних и тех же картах могут быть как очень удачными против одних игроков, так и очень разорительными против других. Здесь на первый план выходит "считывание" (понимание манеры игры) других игроков и адаптация своей под максимально неудобный им стиль. Но в условиях турнирной борьбы, когда ставки постоянно растут, а партнеры за столом постоянно меняются, у тебя зачастую даже нет времени изучить их игру. В конечном счете, мне кажется, и в покере искусственный интеллект достигнет некоторого преимущества над человеком. Просто потому что ему гораздо проще варьировать свой стиль, а значит, его невозможно "прочитать". Но это преимущество не будет идти ни в какое сравнение с тем, что он имеет в шахматах.
Биржевая торговля.
Вот наконец, мы добрались до самого сложного примера. И как мы знаем, здесь ИИ успехами не блещет. Понятно, что просто использовать сhatGPT-бота для торговли криптой - так себе идея. Но и большие специализированные модели, которые используют банки и инвестиционные фонды, пока не слишком преуспели. Ибо в этом примере степень нашего незнания огромна. По сути, все ,что мы знаем, это цены и объемы нескольких последних сделок на данном рынке (допустим, валютном). При этом мы не знаем ничего о мотивах участников этих сделок. Кто-то формирует спекулятивную позицию, кто-то хеджирует будущую сделку, а кто-то просто приобретает валюту для поездки в другую страну. Но мы этого не знаем. В мире каждую секунду выходит масса новостей, которые влияют на рынок. Может быть, именно в эту секунду, что-то произошло в Индонезии и жители этой страны бросились покупать американские доллары? Но этого мы не знаем тоже. Впрочем, в этой ситуации ИИ сориентируется быстрее нас. Но, увы даже он ничего не знает о будущих событиях, которые могут повлиять на наш рынок.
Пример биржевой торговли сильно отличается даже от примера с покером. Ибо там мы хотя бы знаем, что мы не знаем (карты противников, карты которые придут "на стол"). А здесь мы даже не способны оценить степень собственного незнания. Поэтому рынок остается пока такой же загадкой для ИИ, какой он был во все века для людей.
Вот так обстоят дела на данный момент. Однако, время от времени в каждой из этих областей случаются какие-то прорывы и искусственный разум продвигается на шаг вперед. Наблюдать за этим безумно интересно. И мы будем делать это вместе, по мере развития этого бложика.
Оставайтесь со мной.