Почему искусственный интеллект обыгрывает всех в Dota, но пока не выживет в реальном мире
Сможет ли человек научить искусственный интеллект выгуливать собак, чем ИИ похож на ребенка, почему машины быстро эволюционируют в виртуальном, а не в реальном мире, и как в этом помогает машинное обучение?
Рассказывает лауреат научной премии от Яндекса Алексей Шпильман.
Обучающий гайд для машин и работа над ошибками
ИИ предсказывает пробки на дорогах, подбирает музыку для плейлистов, исправляет ошибки в сообщениях, убирает шум во время видеозвонков — и это лишь малая часть того, где он задействован. Миллионы людей каждый день сталкиваются с работой искусственного интеллекта, но часто даже не догадываются об этом.
Чтобы ИИ помогал в решении практических задач, его сначала нужно обучить. Проведем аналогию: если человек пришел в шахматный клуб и хочет научиться играть, то преподаватель может объяснить ему, как действуют фигуры в определенных позициях, отработать с ним комбинации ходов и так далее. А может просто дать доску и фигурки для игры, рассказать основные правила, порекомендовать несколько учебников и сказать: дальше разбирайся сам.
Первый вариант — машинное обучение с учителем (Supervised learning) — метод, при котором исследователь готовит для ИИ путеводитель с правильными и неправильными действиями. На его основе машина осваивает алгоритм, который применяет для решения аналогичных задач. Как и человек, искусственный интеллект получает фидбек от учителя, анализирует ошибки и совершенствует свою работу.
В реальной жизни этот метод используется для предсказаний погоды, выручки компаний, цен на недвижимость. Банки применяют обучение с учителем при принятии решения о выдаче кредитов: ИИ анализирует клиента по множеству признаков, таких как возраст, зарплата, стаж, кредитная история, наличие собственности, и определяет, способен ли он вернуть запрашиваемую сумму. Другой пример сервисов, где применяется эта технология — голосовые помощники. Создавая Алису, разработчики Яндекса загрузили в компьютер множество текстов и аудиозаписей, чтобы нейросеть «научилась» вести беседы.
Контроль учителя всегда был важным условием образовательного процесса. Но сейчас привычные механики пересматриваются: чаще ценится, если ребенку дают право на ошибку и самостоятельный поиск. Для этого ученика помещают в симуляцию, где он сразу сможет на реальных ситуациях оттачивать разнообразные навыки.