Бесплатная библиотека
Читайте книгу на сайте или телефоне
READ-E-BOOK » Зарубежная образовательная литература » Код креативности. Как искусственный интеллект учится писать, рисовать и думать
Код креативности. Как искусственный интеллект учится писать, рисовать и думать - Читать Любимую Русскую Полную Книгу 👉 Read-E-Book.com

Код креативности. Как искусственный интеллект учится писать, рисовать и думать

Электронная книга - «Код креативности. Как искусственный интеллект учится писать, рисовать и думать». Краткое содержание книги:

Знаменитый оксфордский профессор и популяризатор науки Маркус дю Сотой исследует природу творчества, освещая наиболее важные аспекты работы алгоритмов и математических правил, которые лежат в их основе. Он задается вопросом, насколько наш эмоциональный отклик на произведения искусства обусловлен реакцией мозга на закономерности и структуры и что именно означает заниматься творчеством в математике, изобразительном искусстве, литературе и музыке. На основе ярких примеров того, как «поверяется алгеброй гармония» мировых шедевров, среди которых «Евгений Онегин» Пушкина, «Песнь льда и пламени» Джорджа Р. Р. Мартина и «Гарри Поттер»; музыкальные произведения Вагнера и Шуберта, с одной стороны, и творчество Massive Attack, Beatles, Боба Дилана – с другой, автор выясняет, через какое время машины, возможно, научатся создавать действительно творческие произведения и могут ли они, в свою очередь, стимулировать наше воображение. Результат перед вами: увлекательное и совершенно необычное исследование как искусственного интеллекта, так и сути того, что значит быть человеком.
«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.
1 ... 11 12 13 14 15 16 17 18 19 ... 138
Перейти на страницу:

Из этого столетия прошло всего двадцать лет, когда сотрудники DeepMind решили, что им, возможно, удалось решить эту задачу. Казалось, что их стратегия, по которой алгоритм должен был учиться и приспосабливаться, работает, но они не знали точно, насколько сильным получался этот алгоритм. Поэтому в октябре 2015 года они решили испытать свою программу в негласном состязании с чемпионом Европы того времени, родившимся в Китае игроком по имени Фань Хуэй.

Программа AlphaGo разгромила Фань Хуэя, выиграв все пять партий из пяти. Но между европейскими и дальневосточными игроками в го существует огромный разрыв. Лучшие из европейских игроков занимают места всего лишь в шестой сотне мирового рейтинга. Поэтому, хотя такая победа была впечатляющим достижением, ее можно было сравнить с результатом испытаний беспилотного автомобиля, который сумел обогнать на трассе Сильверстоун человека за рулем «форда-фиесты», а потом пытается состязаться с Льюисом Хэмилтоном в гонке «Формулы-1».

Во всяком случае, когда пресса дальневосточных стран узнала о поражении Фань Хуэя, она безжалостно и презрительно рассуждала о том, насколько неважной была победа AlphaGo. Когда появились известия о матче, жена Фань Хуэя даже звонила ему в Лондон и просила не выходить в интернет. Нечего и говорить, что он не устоял перед искушением. Чтение высокомерных отзывов комментаторов из родной страны, рассуждавших, что он не годится в достойные противники AlphaGo, было, разумеется, не слишком приятно.

Фань Хуэй утверждает, что вынес из матчей с AlphaGo новые идеи относительно игры. В следующие месяцы его рейтинг вырос: если до этого он занимал 633-е место, то теперь оказался в четвертой сотне. Но учился не только Фань Хуэй. Каждая партия, сыгранная AlphaGo, воздействует на программный код и изменяет его так, чтобы в следующей партии программа играла еще лучше.

Именно в этот момент коллектив DeepMind почувствовал достаточную уверенность в своих силах, чтобы бросить вызов корейцу Ли Седолю, восемнадцатикратному победителю чемпионатов мира, считавшемуся одним из самых грозных игроков в го.

Матч из пяти партий должен был пройти с 9 по 15 марта 2016 года в отеле Four Seasons в Сеуле и транслироваться в прямом эфире через интернет. Победитель получал приз миллион долларов. Хотя игра была назначена в общедоступном месте, точная информация о его расположении в отеле держалась в секрете, а само помещение было изолировано от шума, хотя AlphaGo, конечно, не помешали бы ни разговоры представителей прессы, ни перешептывания любопытных зрителей. Программа работает в состоянии идеальной дзеноподобной сосредоточенности, где бы она ни находилась.

Ли Седоля не беспокоило то обстоятельство, что ему предстоит играть против машины, победившей Фань Хуэя. После поражения Фань Хуэя он заявил: «Судя по тому уровню игры, который показала программа… я думаю, что выиграю матч с почти разгромным счетом».

Хотя он знал, что машина, с которой ему предстоит играть, учится и развивается, это его не тревожило. Однако по мере приближения матча стало заметно, что его убежденность в том, что искусственный интеллект никогда не станет настолько могущественным, чтобы человек не смог победить его даже в игре в го, начала колебаться. В феврале он сказал: «Я слышал, что искусственный интеллект компании DeepMind удивительно силен и становится все сильнее, но уверен, что смогу победить… по крайней мере на этот раз».

Большинству по-прежнему казалось, что, несмотря на огромные достижения программирования, создание искусственного интеллекта, способного стать чемпионом по го, все еще остается целью весьма отдаленной. Реми Кулон, создатель Crazy Stone – единственной программы, сумевшей приблизиться к игре в го на профессиональном уровне, – все так же утверждал, что до победы компьютера над лучшими игроками-людьми остается не меньше десятилетия.

По мере приближения назначенного дня начала состязания сотрудники DeepMind решили, что им нужен кто-то, кто сможет как следует потренировать AlphaGo и выявить недостатки ее игры. Они предложили все тому же Фань Хуэю поиграть против машины в последние недели, остававшиеся перед матчем. Несмотря на предыдущий проигрыш со счетом 5: 0 и оскорбления в китайской прессе, Фань охотно согласился помочь. Возможно, ему казалось даже, что, если он поможет улучшить игру AlphaGo настолько, что программа сумеет победить Ли Седоля, его собственное поражение станет менее унизительным.

Играя против AlphaGo, Фань Хуэй выяснил, что программа чрезвычайно сильна в некоторых областях, но также сумел обнаружить в ее игре недостаток, о котором не знали разработчики. В некоторых конфигурациях программа, по-видимому, совершенно не могла определить, кто из игроков контролирует развитие партии, и часто совершенно теряла связь с реальностью, считая, что она выигрывает, когда дело шло к ее поражению. Если бы Ли Седолю удалось использовать этот недостаток, AlphaGo не просто проиграла бы – она выглядела бы чрезвычайно глупо.

Коллектив DeepMind круглосуточно бился над устранением этой ахиллесовой пяты. В конце концов работу над программой пришлось остановить. Пришло время отправлять лэптоп, на котором она была установлена, в Сеул.

Все было готово для увлекательнейшего поединка, и 9 марта игроки – то есть по меньшей мере один игрок – сели за первую из пяти партий.

1 ... 11 12 13 14 15 16 17 18 19 ... 138
Перейти на страницу:
0
Сюжет
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
0
Атмосфера
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
0
Главный герой
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
0
Общее впечатление
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
Итоговая оценка: 0.0 из 10 (голосов: 0 / История оценок)