Код креативности. Как искусственный интеллект учится писать, рисовать и думать
- Автор: дю Сотой Маркус
- Год: 2020
- Язык: русский
- Год: Аттикус
- ISBN: 978-5-389-18965-2
- Переводчик: Дмитрий Александрович Прокофьев
- Жанр: Зарубежная образовательная литература
Электронная книга - «Код креативности. Как искусственный интеллект учится писать, рисовать и думать». Краткое содержание книги:
«Искусственный интеллект потрясает самые основы нашего существования, демонстрируя, сколь многое из того, чем занимаются люди, машины могут делать не хуже, а то и лучше их. Но эта книга посвящена не столько будущему с беспилотными машинами и компьютеризованной медициной, сколько вопросу о том, смогут ли алгоритмы состязаться сколько-нибудь существенным образом с могуществом человеческого кода. Способны ли компьютеры к творчеству? Что нужно для творчества? В какой степени эмоциональная реакция на произведения искусства является результатом реакции мозга на определенные рисунки и структуры? Таковы некоторые из тем, которые мы рассмотрим». (Маркус дю Сотой)
В формате PDF A4 сохранен издательский макет книги.
В нынешнем кампусе компания DeepMind занимает два этажа. Один отведен под коммерческие приложения ее работы, но меня отвезли на шестой этаж, на котором ведутся исследования. Программисты на этом этаже разрабатывают сразу несколько интересных проектов. Они пытаются применять машинное обучение для ориентирования в ускользающем, полном случайностей мире квантовой физики; активно развиваются и проекты, нацеленные на проникновение в биологию и химию. Но меня интересовала их работа в математике.
Чтобы узнать, насколько они продвинулись в попытках создать настоящее математическое доказательство, Хассабис посоветовал мне поговорить с Ориолом Виньялсом. Виньялс родом из Испании; сначала он учился на математическом факультете, но потом понял, что его истинная страсть – искусственный интеллект. Поэтому он поехал учиться в аспирантуре в Калифорнию, где его и взяли на работу сначала в Google Brain, а затем – в DeepMind.
Должен признаться, что, когда передо мной открылась дверь лифта, за которой меня встречал Виньялс, мне было одновременно тревожно и интересно. Но я очень скоро успокоился. Как и многие из тех, кто бродит по кампусу Google, Виньялс очень легко вписался бы в атмосферу моего оксфордского факультета. Это не корпоративная среда, а место, где вполне уместны футболки и джинсы (если только на футболке имеется какая-нибудь достаточно заумная надпись).
Мы зашли в один из конференц-залов: все они названы в честь первопроходцев науки. Та комната, в которой оказались мы, вполне закономерно называлась именем Ады Лавлейс. Виньялс объяснил, что в проекте участвуют не только исследователи из DeepMind, но и исследователи Google, разбросанные по всему миру. Какого же рода математику исследуют эти сотрудники Google? Пытаются ли они разобраться с какой-нибудь теоремой из моей области, посвященной симметрии? Или доказать что-нибудь, имеющее отношение к сетям и комбинаторике? Или же установить, есть ли решения у разных вариантов уравнений Ферма? Виньялс вскоре объяснил, что они подходят к вопросу совершенно с другой стороны, нежели я ожидал, – со стороны, показавшейся мне чрезвычайно чуждой сути математики, как ее понимаю я.
Исследователи из DeepMind и Google решили сосредоточиться на проекте под названием «Мицар», начатом в 1970-х годах в Польше. Целью этого проекта было создание библиотеки доказательств, записанных формальным языком, благодаря чему компьютер мог бы понимать и проверять их.
Замысел проекта «Мицар» принадлежал польскому математику Анджею Трыбулецу, но название придумала его жена.
Она как раз листала астрономический атлас, когда муж попросил ее придумать хорошее название для проекта, и она предложила слово «Мицар» – название звезды в созвездии Большой Медведицы.
Вносить доказательства, записанные на этом формальном языке, мог любой желающий, и к моменту смерти Трыбулеца в 2013 году математическая библиотека «Мицар» насчитывала самое большое в мире количество компьютеризованных доказательств. Некоторые из этих доказательств были составлены людьми, но записаны на компьютерном языке, а другие были созданы компьютером. Сейчас этот проект поддерживают и развивают исследовательские группы в Белостокском университете в Польше, в Университете провинции Альберта в Канаде и в Университете Синсю в Японии. В последние годы интерес к проекту ослаб, и библиотека пополнялась медленно. Никто и не подозревал, что DeepMind и Google решили взяться за существенное расширение этой библиотеки.
Пока что ученые, работавшие над проектом «Мицар» в течение нескольких десятилетий, сумели создать базу данных, содержащую более 50 000 теорем. Поскольку доказательства, входящие в эту базу данных, написаны на языке, понятном компьютеру, а не человеку, участники проекта «Мицар» старались выбирать теоремы, особенно дорогие сердцу математиков-людей. Например, там есть формализованное компьютерное доказательство Основной теоремы алгебры, которая гласит, что любой полином n-й степени имеет n корней в комплексных числах.
Присутствие этой теоремы в библиотеке интересно. С начала XVII века человечество прошло через огромное множество ошибочных доказательств, причем среди них были и ложные доказательства многих выдающихся математиков – например Эйлера, Гаусса и Лапласа. Первое доказательство, признанное полным, наконец получил в 1806 году Жан-Робер Арган. Изъяны предыдущих доказательств часто бывали очень неочевидными. Выявление таких ошибок занимало долгое время. Но, когда было найдено доказательство, которое может проверить компьютер, уверенность в его справедливости чрезвычайно возросла.