Как мы меняем мир - Стефан Кляйн

что она слишком сложна для машин того времени: им оказалось не под силу выполнять вычисления за приемлемое время. Итак, после нескольких лет исследования Тьюринг сам сыграл с машиной. Он скрупулезно выполнял инструкции «Турошама», тратя на каждый ход добрых полчаса. Единственную задокументированную партию «Турошам» проиграла Тьюрингу после 29 ходов.

Что касается универсальной машины Тьюринга, то утверждение, что когнитивные способности людей и машин нельзя сравнивать, потому что мы действуем иначе, чем они, было ею опровергнуто. Конечно, компьютерам не хватает чувств, они не обладают сознательным опытом, не воспринимают себя как личность. Но внутренние механизмы не важны, объяснил Тьюринг, важны только результаты. С тех пор, если кто-то заявляет, что люди превосходят машины, он должен привести примеры задач, которые мы можем решить, а они нет[158].

Вся современная информатика основана на идеях Тьюринга. Но и ему не удалось дожить до того момента, когда универсальные машины, которые он изобрел, распространились по всей Земле. Весной 1952 года он предстал перед уголовным судом – человек, который расшифровал секретные радиосообщения вермахта во Второй мировой войне и, таким образом, вероятно, внес больший вклад, чем кто-либо, в победу союзников. Ему вменили «вопиющую безнравственность» – прокурор обвинил Тьюринга в гомосексуальных отношениях, а это по уголовному законодательству Великобритании в то время считалось преступлением. Тьюринг признал себя виновным. Суд ее величества приговорил его к тюремному заключению. В качестве альтернативы осужденный мог подвергнуться принудительному лечению половыми гормонами, что приравнивалось к химической кастрации. Тьюринг выбрал уколы, и в результате погрузился в тяжелую депрессию. В начале июня 1954 года был обнаружен его труп. Рядом лежало надкушенное яблоко, с которым Тьюринг, по-видимому, принял смертельную дозу цианида. Тьюрингу тогда был всего 41 год. Лишь в 2017 году лондонский парламент принял закон, который ретроспективно помиловал Тьюринга и вместе с ним 49 000 мужчин-гомосексуалистов, которые также были осуждены[159].

Как показал Тьюринг, компьютеры – идеальные солдаты. И все же им не чуждо творчество. Шахматная программа AlphaZero, описанная в восьмой главе, побеждает своих оппонентов с помощью стратегий, до которых люди не додумались за более чем тысячелетнюю историю шахмат. Но еще сильнее впечатляют идеи, которые придумала AlphaGo. Эта программа – предшественница AlphaZero освоила азиатскую настольную игру го, которой более 2500 лет. Она вдвое старше шахмат и считается самой сложной стратегической игрой в мире. В го больше вариантов игры, чем атомов во Вселенной. Мастера игры считают себя не столько стратегами, сколько художниками, задача которых – создавать остроумные узоры, расставляя черные и белые фигуры на клетчатом игровом поле. Они объясняют, что лучшие ходы всегда интуитивны. Как же машине удалось освоить эту игру?

В марте 2016 года программисты AlphaGo бросили вызов корейскому профессиональному игроку Ли Седолю, возглавлявшему мировой рейтинг. За этим соревнованием должны были наблюдать миллионы азиатских телезрителей. Седоль был уверен, что выиграет с разгромным счетом. У компьютера нет шансов.

Один ход турнира стал легендарным. Когда начало второй игры подошло к концу, AlphaGo поместила камень в середину пятого ряда доски. Такой ход разрешен, но в древней практике го считается настолько невыгодным, что даже новички его не делают. Комментаторы дружно спрашивали: может быть, искусственный интеллект, на который Google потратила миллионы, ошибся? Ли Седоль был настолько сбит с толку, что вышел из комнаты, не сказав ни слова, и вернулся лишь через пятнадцать минут. Фактически именно этим ходом AlphaGo выиграла партию. Но это стало очевидным только через сотню ходов: AlphaGo добилась преимущества своим якобы безумным маневром, который его противник сначала не понял. Позже проигравший Седоль объяснил, что его расстроило: «Я думал, что AlphaGo использовала теорию вероятностей и была просто машиной. Когда я увидел этот ход, то изменил свое мнение. AlphaGo, несомненно, креативна»[160].

Фактически ставший знаменитым 37-й ход второй игры между Седолем и AlphaGo отвечал всем критериям творчества. Этот ход был новым (ни один опытный игрок никогда ранее его не делал), удивительным (AlphaGo рассчитала вероятность того, что до него додумается ее противник-человек: менее одного из десяти тысяч) и очевидно успешным. Этот ход открыл новые возможности, о которых раньше никто не думал, и навсегда изменил игру в го. Первые последствия стали очевидны сразу же. Стиль игры AlphaGo как будто позволил и Седолю мыслить шире, и он тоже сделал эксцентричный ход – и здесь программа оценила вероятность того, что человек сделает такой ход, как менее одного из десяти тысяч. Восторженные корейские комментаторы оценили идею своего соотечественника как «божественную». Седоль выиграл эту партию. Вскоре после этого он закончил свою карьеру, потому что человеческое искусство игры в го в его глазах ушло в прошлое. С тех пор никому больше не удавалось выиграть у программы.

Корейская ассоциация го также назвала AlphaGo «почти божественной», когда признала машину почетным членом группы мастеров высочайшего уровня. Но даже этот искусственный интеллект, один из самых продвинутых на данный момент, всего лишь машина Тьюринга. В принципе, все операции, которые она выполняет, мог бы выполнять аппарат с бумажной лентой и ручкой.

Так откуда же взялась находчивость машины? Обладая тщательно продуманными инструкциями, огромной скоростью вычислений и обширной памятью, она исследовала возможности игры с тщательностью, которой не могли достичь люди за две с половиной тысячи лет истории го. Такое творчество, основанное на изучении заданного диапазона возможностей с целью обнаружения ранее неизвестных решений, мы назвали исследовательским. Как описано в восьмой главе, больше всего новых идей породило именно исследовательское творчество. По сути, для него необходимы интеллектуальные стратегии поиска. Люди добиваются успеха благодаря своей интуиции. Но за ней стоят опыт и алгоритмы, доступные и машинам. Итак, если мы думаем, что таинственные процессы, не поддающиеся описанию, привели нас к нашей цели, то это только потому, что мы не осознаем наши собственные стратегии поиска.

У машин, ведущих поиск быстрее людей, есть отличный шанс превзойти нас в исследовательском творчестве. От этого уже сейчас выигрывают фармацевтические компании, которые все чаще используют искусственный интеллект для открытия новых действующих веществ. Также существуют программы, которые сочиняют музыку или рисуют графику. Возник целый жанр так называемого генеративного искусства.

В октябре 2018 года Christie’s в Нью-Йорке впервые выставил на аукцион работу, созданную компьютером[161]. Аукционный дом, который в 2017 году продал картину маслом, приписываемую Леонардо да Винчи, почти за полмиллиарда долларов, представил холст в позолоченной раме, изображающий своеобразное невыразительное лицо молодого человека; картина отдаленно напоминала портретную живопись XVIII века, а также некоторые размытые портреты Герхарда Рихтера. Как пояснялось в каталоге, это портрет