Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта - Марков Сергей Николаевич - Страница 97

Ни одна созданная до настоящего времени интегральная микросхема не может похвастаться таким количеством транзисторов. Действующий рекорд среди серийных микропроцессоров принадлежит GPU (graphics processing unit, графический процессор, в просторечии «видеокарта») от Nvidia под названием H100 — он содержит 80 млрд транзисторов [877] (8,00 × 1010) [878], самая большая серийная программируемая вентильная матрица (FPGA) — Xilinx Virtex UltraScale+ VU19P — состоит из 32 млрд транзисторов [879] (3,2 × 1010).

Впрочем, электроника имеет серьёзное преимущество в скорости. Продолжительность нервных импульсов в мозге составляет примерно 1–2 мс[880], и данные современной нейрофизиологии не позволяют нам утверждать, что рабочая частота мозга может превышать порог в 1 кГц, в то время как электронике доступны частоты, приближающиеся к 9 ГГц. Впрочем, самый «шустрый» процессор AMD FX-8150, работающий на частоте 8,81 ГГц, содержит всего 1,2 млрд транзисторов, в то время как частота H100 составляет скромные 1590 МГц по умолчанию и 1,98 ГГц при разгоне. Вентильная матрица Virtex UltraScale+ VU19P и вовсе предназначена для работы на частоте около 900 МГц (если исходить из величины Maximum frequency of a global clock tree[881] в документации[882]). Перемножив частоту каждого устройства на количество транзисторов, получим теоретический предел производительности в битах в секунду. Для мозга он, по нашим подсчётам, составляет порядка 1021 бит/с, а для микропроцессоров — не более 1,58 × 1020 бит/с. Таким образом, даже при крайне консервативной оценке вычислительной мощности отдельного синапса мы видим, что мозг превосходит микропроцессоры по своей «брутто-производительности» примерно на один десятичный порядок.

Конечно, сравнение это является сугубо приблизительным и основано на ряде серьёзных допущений. И всё-таки оно даёт представление о «грубой силе» человеческого мозга. Ещё более печальным для электроники сравнение становится после оценки энергоэффективности вычислений. Мозг, несмотря на свою фантастическую производительность, потребляет всего около 20 Вт, в то время как энергопотребление самых быстрых процессоров доходит до 400 Вт.

В этом месте читатель может воскликнуть: «Где же мои деньги?!» В смысле: почему же я не могу мгновенно перемножать в уме тридцатизначные числа и вытворять другие фокусы, которые так легко даются компьютерам? Ответ довольно прост: мозг не слишком приспособлен для того, чтобы выполнять сознательное умножение чисел; выполняя такую задачу, мы используем возможности нашей «аппаратной платформы» крайне неэффективно. В то же время, выполняя, скажем, задачу распознавания лица человека, мозг за доли секунды производит сложную обработку сигналов, поступающих от зрительных рецепторов. Математическим эквивалентом этой операции являются сложение и умножение больших наборов числовых коэффициентов, и мозг успешно справляется с этой задачей бессознательно, втайне от нас самих.

3.7 Го — новая цель

Го — игра, которая на протяжении многих лет исполняла роль своеобразного философского камня в области искусственного интеллекта. Число возможных позиций в го (при размере доски 19 × 19) составляет[883] порядка 2 × 10170, а число различных партий оценивается[884] и вовсе в циклопическое число 10360. Если в среднестатистической шахматной позиции возможно 35 потенциальных ходов, то в го это число — 250, то есть больше почти на порядок. Таким образом, кремниевый блок для хранения сильного решения игры го, созданный по технологии, рассмотренной в прошлой главе, был бы примерно в 3 × 1091 раза тяжелее, чем всё обычное вещество нашей Вселенной, так что от затеи по строительству подобного устройства, по всей видимости, придётся отказаться.

Совершенно очевидно, что переборные алгоритмы для игры в го должны обладать чрезвычайной селективностью, то есть рассматривать лишь очень малое подмножество возможных альтернатив. Попытка создания моделей, обладающих подобной разборчивостью, долгое время оборачивалась неизменным фиаско. Если в шахматах оценка позиции на основе формализованных людьми правил позволила худо-бедно оценивать позиции с достаточным качеством, чтобы быстрый перебор компенсировал недостатки подобной оценки, то в го оценка была куда хуже формализуемой, а перебор куда более беспомощным в силу быстрого ветвления игрового дерева. Действительно, для оценки позиции в го довольно трудно придумать точные правила, задача оценки позиции в го похожа на задачу распознавания образов, а для этой задачи на протяжении многих лет также не было удовлетворительного решения.

В 1965 г. британский математик, коллега Тьюринга по Блетчли-парку Ай Джей Гуд писал: «Го на компьютере? — Чтобы запрограммировать компьютер для разумной игры в го, а не просто для игры в соответствии с правилами, необходимо формализовать стратегические принципы игры или разработать самообучающуюся программу. [Стратегические] принципы [го] более качественны и загадочны, чем в шахматах, и более субъективны. Поэтому я думаю, что будет гораздо сложнее запрограммировать компьютер для игры в го, чем в шахматы»[885].

До 2015 г. программы играли в го в лучшем случае на любительском уровне. В варианте игры на доске 9 × 9 машины демонстрировали более впечатляющие результаты, некоторым программам удалось выиграть на маленькой доске некоторое количество игр против профессиональных игроков[886]. Находились исследователи, которые утверждали, что компьютеры никогда не смогут победить сильнейших игроков в го[887].

Первая программа для игры в го была написана Альбертом Зобристом в 1968 г. как часть диссертации, посвящённой распознаванию образов. Зобрист ввёл функцию влияния для оценки территории и использовал хеш-функцию, названную позже его именем, для обнаружения «ко» (правило ко — одно из правил игры го, согласно которому запрещено делать ход, если он приводит к повторению позиции, существовавшей на доске за один ход до этого; в различных вариантах правил го точная формулировка и интерпретация правила ко может различаться). Кстати говоря, хеш-функция Зобриста и по сей день используется в шахматных программах для создания хеш-таблиц перестановок/опровержений, быстрого поиска повторения позиции, поиска позиции в дебютной библиотеке и многих других задач.

В апреле 1981 г. Джонатан Миллен опубликовал[888] в журнале Byte статью, посвящённую Wally, программе для игры в го на доске 15 × 15, которая помещалась в один килобайт оперативной памяти микрокомпьютера KIM-1. В ноябре 1984 г. Брюс Уэбстер опубликовал[889] листинг собственной программы для игры в го на языке MacFORTH для компьютера Apple Macintosh.

Первым оставившим след в истории турниром по компьютерному го стал Acornsoft Computer Go Tournament, прошедший в Лондоне в марте 1984 г. при участии Британской ассоциации го (British Go Association). Все программы-участники использовали популярные микрокомпьютеры BBC Micro и вариант игры с доской 13 × 13. Победителем стала программа, созданная Брониславом Пшибылой[890], [891]. Сегодня она известна под названием Acornsoft Go и доступна для игры в онлайн-эмуляторе BBC Micro[892].