Всё чаще говорят о взаимосвязи искусственного интеллекта и технологии блокчейн. Так ли она успешна? Пока же ИИ собирается рассчитать пенсии россиян, займется управлением энергосистемой Калининградской области и даже, по мнению некоторых экспертов, в будущем заменит правительства. Генная терапия, прямые интерфейсы «мозг — машина», киборги — ко всему этому мы можем прийти в скором времени при грамотном подходе, уверен ученый Сергей Марков, специалист по искусственному интеллекту и машинному обучению, автор шахматной программы SmarThink и основатель портала ХХ2 Век.
— Насколько я знаю, у вас одна из сильнейших в России разработок шахматных программ. Расскажите о ней чуть подробнее, пожалуйста. Для чего такие программы создаются?
— Программированием искусственного интеллекта для игр я увлекся еще в школе. Мы с другом написали каждый свою программу для игры в реверси (несложная игра на доске 8×8, в которой два игрока, поочередно выставляя на доску шашки, стремятся зажать шашки противника, при этом зажатые шашки меняют свой цвет) и устраивали между нашими программами турниры. На втором курсе института я попробовал свои силы уже на шахматах. Моя программа, SmarThink, в 2004 году выиграла чемпионат России среди шахматных программ, а в 2005 стала чемпионом СНГ. В то время я отдавал довольно много времени созданию игровых ИИ, работая удаленно в немецкой компании Cosmigo. Эта компания разрабатывала игры для мобильных устройств. Работая в ней, я создал ИИ для десятка различных игр, начиная от покера и заканчивая нардами. Хотя моя работа уже более 10 лет не связана с ИИ для игр, я иногда все-таки нахожу время для того, чтобы потратить его на компьютерные шахматы. Сейчас моя программа по силе своей игры топчется на границе мировой тридцатки, а в России, если верить рейтингам, занимает третье место. Если вы хотите сами попробовать сыграть с ней в шахматы, то можете скачать последнюю версию с сайта. Для игры вам понадобится также любая шахматная оболочка, поддерживающая протокол UCI (например, Fritz, CuteChess или Arena).
Что касается причин, по которым создаются шахматные программы, то главным образом это, конечно, развлечение. Заработать сегодня деньги на компьютерных шахматах практически невозможно. Сильнейшая в мире (если не считать AlphaZero) шахматная программа Stockfish абсолютно бесплатна для пользователей, как и множество других сильных программ. Так что шахматное программирование сегодня — это некоторое подобие любительского вида спорта, в котором игроки соревнуются не в собственном умении играть в шахматы, а в способности создавать программы, которые будут способны хорошо играть.
— Deep blue обыграл Каспарова. Ваша программа может обыгрывать чемпионов? В каком состоянии шахматные программы в целом сейчас?
— Несмотря на то что DeepBlue был не просто программой, а специализированным шахматным компьютером, способным перебирать за одну секунду свыше 200 млн позиций (что до сих пор под силу только суперкомпьютерам), уровень его игры по сегодняшним меркам весьма скромный. Если в 1997 году для того, чтобы победить чемпиона мира среди людей, необходима была уникальная в своем роде машина, то уже в середине нулевых с этой задачей справлялась обычная персоналка. Спустя еще несколько лет с ней стали справляться и мобильные телефоны. Сегодня в мире, я думаю, уже больше сотни программ, способных уверенно обыграть любого из людей-шахматистов, и моя программа тут не исключение. Но это не означает, что прогресс остановился. Если на одном и том же компьютере запустить играть программу-чемпион 2011 года против лучшей программы на конец 2017 года, то вы обнаружите, что разница в силе игры составляет примерно 400 пунктов Эло. Для сравнения: самого высокорейтингового игрока среди людей — Магнуса Карлсена — с игроком, занимающим 100-е место в мировом рейтинге, разделяют всего порядка 200 пунктов.
— Как я заметила, сейчас искусственный интеллект используют для разных не столь значимых задач, как создание нового сорта пива или определение криптостолиц. На ваш взгляд, какие должны быть сферы применения ИИ? Какое самое полезное применение его уже сейчас — есть или возможно?
— На самом деле, важных задач для ИИ довольно много. Лично я, наверное, отдал бы свой голос в пользу биомедицинской сферы применения — в первую очередь для поиска новых более эффективных лекарств, для победы над неизлечимыми болезнями и старением.
— Какое видите взаимодействие блокчейна и ИИ? Как скоро может произойти интеграция этих технологий для создания инновационной экосистемы?
— Конечно же, уже несколько лет все только и мечтают о том, чтобы объединить две хайповые технологии и создать идеальный стартап. Чем дальше, тем больше эти поиски напоминают поиски легендарного Святого Грааля, и тем более комичными они становятся. Конечно, несложно представить себе систему, в которой решение той или иной задачи машинного обучения будет выполнять роль proof-of-work. Можно представить себе блокчейн-систему, в которой оптимизация инфраструктуры происходит за счет применения той или иной модели машинного обучения. В распределенных транзакционных моделях всегда найдется немножко места для интеллекта. Но совмещение технологий ради совмещения технологий и впечатления инвесторов лично мне, как инженеру, представляется чем-то глубоко противоестественным.
ИИ и блокчейн — это в принципе явления разного уровня. Если методы ИИ и машинного обучения по определению применимы к решению любой интеллектуальной задачи, то блокчейн — технология, имеющая куда более узкие, хотя и важные области применения. Блокчейн — технология, претендующая на роль элемента инфраструктуры децентрализованного мира, ИИ — технология, претендующая на то, чтобы изменить не только взаимодействия между агентами, но и сами субъекты этого взаимодействия. Именно ортогональность этих технологий, на мой взгляд, делает большинство попыток их объединения в одном проекте механическими. Хотя здесь я совершенно не претендую на роль оракула. Возможно, в ближайшее время нам и удастся найти задачу, которая будет хорошо решаться именно за счет синергии ИИ и блокчейна.
— До сих пор у нас нет глубокого доверия смартфонам, что у нас в руках. К чему мы привыкнем, чему мы доверимся в будущем?
— В далеком 1999 году автор знаменитого романа «Автостопом по галактике» Дуглас Адамс в своей статье для газеты Sunday Times предложил универсальный набор правил для того, чтобы объективно оценить любую технологию. Вот он:
1. Всё в мире, что изобретено на момент вашего рождения, нормально.
2. Всё, что изобретают после вашего рождения и до того, как вам исполнится тридцать, невероятно увлекательно и изобретательно, а при небольшом везении на этом можно сделать карьеру.
3. Всё, что изобретают после того, как вам стукнет тридцать, идет вразрез с естественным ходом вещей, и это начало конца той цивилизации, какой мы ее знаем, — до того момента, пока изобретение не просуществует десяток лет, после чего оно постепенно оказывается вполне приемлемым.
Я думаю, что со временем в наш обиход войдут и генная терапия, и прямые интерфейсы «мозг — машина», а за ними и полноценные киборги, и машины, сочиняющие музыку, рассказы и кино лично для вас, и множество еще различных гитик. Человеческая фантазия безгранична, а наши возможности по воплощению фантазий в жизнь постоянно увеличиваются благодаря техническому прогрессу. Главное — чтобы нам хватило ума распорядиться плодами технологии во благо, а не во вред.
— Создание киборгов возможно? ИИ может самостоятельно совершенствоваться, как интеллект человека?
— ИИ могут самостоятельно совершенствоваться с момента появления такого направления, как машинное обучение, то есть примерно с 50-х годов XX века. Удивительно, что для широкой публики этот факт до сих пор является открытием. Другое дело: каковы пределы этого совершенствования, каков спектр успешно решаемых при помощи ИИ задач? Граница возможного и невозможного для ИИ постепенно смещается — сегодня машины успешно справляются с распознаванием речи и изображений, способны победить человека в таких сложных играх, как шахматы, го и покер. Машины синтезируют речь, неотличимую от человеческой, в отдельных случаях способны неплохо понимать естественный язык, создают уже довольно неплохую музыку и картины. Мы достигли большого успеха в создании прикладных, специализированных систем ИИ, но пока что не преуспели в создании системы, способной сравниться с человеческим мозгом в своей универсальности. Но это, скорее всего, только вопрос времени.
— Реально ли восстание машин?
Если коротко, то этот сценарий я считаю крайне маловероятным. Другое дело, что внедрение систем ИИ связано с целым рядом куда менее зрелищных рисков, и проблеме безопасности в данном контексте должно уделяться соответствующее внимание.
— В России мы можем сделать ИИ на мировом уровне?
— Наука в этой сфере довольно интернациональна. Послушайте, как звучат фамилии современных классиков ИИ — Шмидхубер, ЛеКун, Бенджи, Ын, Миколов, Карпатый, Ле, Хинтон, Вапник. Советская математическая школа внесла свой серьезный вклад в создание технологий машинного обучения. Все хорошо знают, что такое момент Нестерова, размерность Вапника-Червоненкиса, цепи Маркова и т.д. Вопросами ИИ и машинного обучения занимаются лаборатории ведущих российских вузов — МФТИ, ИТМО, МГУ, ГУ ВШЭ. На достойном уровне находятся и разработки российских компаний. Но есть, разумеется, и свои проблемы. Ассигнования на образование и науку из тощего российского бюджета весьма скромны, отсутствует производственная база по созданию собственной современной электроники, частные корпорации интересуются в основном сугубо прикладными задачами. Поэтому продолжается утечка умов, и у российских специалистов пока что больше шансов создать что-то новое, работая в рамках международных и зарубежных проектов.
Беседовала Элина Масимова, фото: личный архив Сергея Маркова, pixabay