en030

Categories:

Чему может научить нас искусственный интеллект?

То, как работает искусственный интеллект дает очень интересный вгляд на то, как мы сами люди можем более эффективно обучаться. Далее объясняю как.

Есть любопытный фильм об искусственном интеллекте AlfaGo, над которым работала команда DeepMind. Проект AlfaGo создавался специально для того, чтобы научить ее играть в игру Go.

Go — это китайская настольная игра на доске, смысл которой в том, чтобы как можно больше площадь захватить на доске. Это игра до последнего времени считалась самой сложной для обучения исскусственного интелекта, потому что существует слишком много алгортимов и слишком много паттернов решений на каждом ходу. Как вы наверняка догадываетесь, инженеры сумели преодолеть эти сложности и их проект — искусственный интеллект AlfaGo в итоге победил в 2020 году корейца Lee Sedol — многократного победителя в международных соревнованиях, о чем и был снят фильм.

В самом начале фильма показывают пример поведения искусственного интеллекта на примере очень простой компьютерной игры Breakout. Вначале игры искусственный интеллект НИЧЕГО не знает вообще: об объектах игры, что он может и не может контролировать, стратегиях и паттернах. Первые сто раз искусственный интеллект проигрывает игру. После 300 раза искусственный интеллект играет уже примерно на уровне человека. После 500 раза игры искусственный интеллект нашел удивительное оптимальное решение как выиграть игру, которую человек бы не нашел. Фильм стоит посмотреть хотя ради первых трех минут.

300 раз машине нужно было поиграть в игру Breakout, чтобы с полного нуля достичь до уровня игры как играет человек.

500 раз нужно было машине поиграть, чтобы найти оптимальное решение, которое даже человек неспособен был увидеть. Из этого некоторые могут сделать пугающие выводы об угрозе искусственного интеллекта, но это предмет для другой дискуссии.

Искусственный интеллект показывает нам самим то, чего мы можем достичь, если мы просто наблюдаем и пробуем. У исскусственного интеллекта нет эмоций, поэтому нет фрустраций, огорчений и разочарований.

Искусственный интеллект не бросает попытки пробовать потому что огорчился, или результат не совпал с его ожиданиями. Он наблюдает,  пробует и запоминает. Все.

Эволюция заложила в нас некоторое количество попыток, чтобы пробовали новые варинты поведения. Потому что одна из фундаментальных движущих сил выживания и эволиции — разнообразие. Разнообразное поведение обеспечило поиск новых решений.

Но в то же время, эволюция ограничила количество попыток в силу того, что были ограничены энергетические ресурсы: пищи было всегда мало и ее очень разумно нужно было использовать. 

Вспомните себя в школе, институте — какой голодной чувствуешь себя после уроков, где приходилось очень много думать. Потому что самый главный потребитель энергии — наш мозг, нервная система. Наш мозг потребляют гораздо большее количество энергии когда обучается новому, чем когда испльзует уже знакомые патерны — 

Поэтому большинство людей не делает по 300 — 500 попыток чему-то научиться. И не обязательно.

Где человку может быть полезна настойчивость, которая запрограмирована в машину и поэтому так машина так эффективна? 

В здоровье. Финансах. Личных отношениях. Это сферы, где многие из нас сдаются гораздо раньше, чем научиться более оптимальным стратегиям.

Пример 1: поменять образ жизни, чтобы стать здоровее. Сколько попыток люди делают? Некоторые могут заявить, что сто раз. Но по факту если посчитать, то это были раза 3. Каждый из которых длился 2-3 недели. Как вы понимаете, для того, чтобы более-менее оценить результат, этому тоже нужно учиться. 3 недели может быть абсолютно не достаточно, чтобы понять эффективность. 

Пример 2: найти партнера для создания семьи. Это область еще более эмоциональная и оттого мы разочаровываемся и сдаемся в попытках найти / построить отношения гораздо раньше, чем в Примере 1.

Подавляющее большинство сдается гораздо раньше, чем научиться оптимальной стратегии.

Это не плохо и не хорошо. Нам не нужно учиться 150-ти разным оптимальным стратегиям в жизни, самой жизни не хватит, потому что каждая стратегия потребует множество попыток прежде чем найдется оптимальная.

Но научиться одной-двум стратегиям в самых важных для нас областей в жизни — нашей жизни вполне хватит. 

А вы как думаете?

Buy for 10 tokens
Buy promo for minimal price.

Error

Anonymous comments are disabled in this journal

default userpic

Your reply will be screened

Your IP address will be recorded