Před 64 lety začal počítač soupeřit s člověkem. Nyní jej opět pokořil jako kdysi Kasparova

  • Počítače soupeří s člověkem už 64 let
  • Na počátku to byly piškvorky, dnes velmi komplikovaná hra go
  • Neuronová síť Googlu AlphaGo porazila evropského mistra a v březnu se utká se světovým velmistrem

Konstruktéři počítačů a jejich programů se snaží zvítězit nad důvtipem člověka již šest desetiletí. Je tomu totiž už kulatých 64 let do chvíle, kdy Alexander Shafto Dougles napsal první funkční počítačovou hru, ve které se mohl utkat stroj s člověkem. Složitost hry odpovídala schopnostem tehdejších protopočítačů, jednalo se totiž o primitivní textové piškvorky.

Kořeny počítačových her ale sahají ještě mnohem hlouběji. Na přelomu 40. a 50. let se jim věnoval zejména Alan Turing, který viděl v utkání člověka se strojem především test jeho vlastní autonomie. Rok před Douglesem tedy sepsal teoretický kód prvního šachového programu. Skutečný počítačový program, který uměl hrát jednodušší verzi šachů, se však na scéně objevil až o čtyři roky později a ke všemu na druhé straně světa – v laboratořích Los Alamos v Novém Mexiku.

62754300
První počítačové piškvorky pocházejí již z počátku 50. let. Takto vypadá jejich simulátor

Kasparov, Deep Blue a IBM Watson

Souboj mezi člověkem a strojem (respektive jeho konstruktéry) tedy mohl propuknout naplno a vyvrcholil onou slavnou partií z roku 1997, během které šachový počítač Deep Blue od IBM konečně pokořil velmistra Garryho Kasparova a splnila se tak předpověď prvních konstruktérů chytrých mašin – sic s poměrně velkým zpožděním.

254519709
Kasparov vs. IBM Deep Blue (Foto: IBM)

V únoru roku 2011 pak IBM představilo další mašinu, která pokořila člověka – znalostní superpočítač Watson, který zvítězil ve znalostní hře Jeopardy (Riskuj). Pokud se předchozí mašiny soustředily na logiku a strategii her, Watson měl za úkol indexovat ohromné množství faktografických zdrojů včetně Wikipedie a porozumět zadání v běžné angličtině. Během okamžiku pak vyhledal odpověď, kterou interpretoval opět v běžné mluvě.

Nástup neuronových sítí

Mezitím na scéně vyrůstali další hráči se zájmem o elektronické neuronové sítě, strojové učení a umělou inteligenci. Jedním z těch nejdravějších byl internetový Google, jehož hlad po technologii, která by dokázala dokonale analyzovat internet, rostla přímo úměrně s tím, jak se nafukoval obří index jeho vyhledávače.

Podle některých odhadů dnes Google indexuje okolo 47 miliard webových adres, nezměrné množství obrázků, fotografií, zpravodajských článků, sociálních interakcí a dalších signálů, které sice představují zlatý informační důl, ale jen pro toho, kdo se v tom enormním množství turbulentních dat opravdu vyzná, dá jim nějaký kontext a nový smysl.

Lidé to nedokážou, pouze software. Jenže ten software ještě neexistuje – teprve se rodí. Google, Facebook, Microsoft a další jsou tedy v podobné situaci, jako před dvě stě lety Charles Babbage a hraběnka z Lovelace, kteří se snažili vyvinout a programovat první počítač, ačkoliv doba na to tehdy ještě neuzrála.

500 milionů liber

Stejně tak Google se všemi možnými prostředky snaží, aby přeskočil čas a s pomocí strojového učení konečně dokázal dokonale analyzovat svá data. Vedlejšími produkty této práce jsou spíše akademické experimenty jako třeba Flu Trends nebo loňské křemíkové snění, kdy si neuronová síť poprvé začala fakticky představovat různé objekty a vytvářet zcela nové transformací těch, které už zná (co jiného dělá lidská mysl?).

Na rozdíl od Ady a Charlese nemá Google hluboko do kapsy, může tedy také skupovat ty nejlepší intelektuální kapacity na umělou inteligenci. Před dvěma lety internetová jednička zaplatila možná až 500 milionů liber za britský startup DeepMind specializující se na nové technologie strojového učení.

A vyplatilo se.

Počítač pokořil člověka v go

Před pár dny se výzkumníci DeepMindu pochlubili, že vytvořili novou neuronovou síť AlphaGo, která pokořila evropského mistra ve staročínské strategické hře go Fana Huie. Nutno podotknout, že samotný mač proběhl již loni na podzim a Google vše tajil až do letošního ledna, kdy vědci publikovali obsáhlý článek v odborném časopisu Nature. Studie je k dispozici v PDF i na stránkách DeepMind.

Podle specialistů na umělou inteligenci a strojové učení se skutečně jedná o další zlom, podobně jak tomu bylo v devadesátých letech po utkání Deep Blue s Kasparovem, odborná komunita totiž podle Nature předpovídala, že počítač pokoří profesionálního špičkového hráče v go snad až v příští dekádě. Již letos v březnu by se přitom měl AlphaGo utkat s jihokorejským mistrem Lee Sedolem, který je považovaný za nejlepšího hráče go na světě.

824431007
Konečný stav pěti soubojů mezi AlphaGo a Fan Huiem

Programátoři z DeepMindu jsou přesvědčení, že zvítězí i na jaře, Huie totiž stroj s přehledem pokořil rovnou v pěti hrách a své strategie si nacvičil i proti ostatním špičkovým programům, nad kterými zvítězil v 99,8 % případů. Zde stojí za připomínku, že utkání typu stroj-stroj mají neméně dlouhou historii, v případě šachů totiž mezi sebou počítače bojují už od 60. let minulého století a i během Studené války došlo na podobná utkání mezi americkými a sovětskými mašinami (samotná komunikace probíhala skrze dálnopis).

10175 herních kombinací

Samozřejmě se nabízí otázka, v čem je hra go pro rozvoj A.I. tak důležitá. Její pravidla jsou relativně jednoduchá – hráči pomocí bílých a černých kamenů obsazují území, izolují protivníka a berou rukojmí. Jenže na rozdíl od šachů je go mnohem komplexnější – nabízí mnohem více scénářů a možností, protože i samotná herní deska (19×19 polí) je poněkud větší.

384438736
Herní plán go – více políček a více možností pohybu přináší mnohonásobně vyšší komplexnost než šachy, AlphaGo tedy musel být při hledání ideálního tahu mnohem schopnější než jakýkoliv šachový simulátor včetně slavného Deep Blue.

Abych byl méně abstraktní, běžný mač v go se podle Nature skládá ze 150 tahů, což vzhledem k herní ploše nabízí 10175 možných herních kombinací. Pokud bych chtěl být stejně dramatický jako Nature, podotknu, že to je více kombinací, než je atomů v celém Vesmíru.

Vymyslet perfektního softwarového hráče go, který se nenechá nachytat, je tedy opravdový oříšek – mnohem komplexnější než Douglesovy piškvorky z 50. let a šachový Deep Blue z konce minulého století.

897429206
Poražený Fan Hui... A hned pětkrát v řadě.

Neuronové síti AlphaGo k tomu pomohla rozhodovací technika Monte Carlo a především masivní strojové učení. Program si nejprve nastudoval 30 milionů herních pozic z hromady zaznamenaných předchozích soubojů skutečných profíků, a pak si to rozdal s padesátkou dalších počítačů, čímž se neustále zdokonaloval. Jak už jsem napsal výše, díky principu strojového učení, kdy se schopnosti AlphaGo s každou hrou upravovaly a vylepšovaly, dosáhl nakonec téměř stoprocentní úspěšnosti.

Úspěch spočívá v napodobení člověka

Úspěch AlphaGo spočívá především v tom, že díky své technologii vlastně napodobuje lidského hráče. Sledováním her se učí nejen základní pravidla, ale i různé dílčí strategie vedoucí k úspěchu a jeho rozhodovací mechanizmus založený na heuristické technologii Monte Carlo pak volí správný směr mače. Evropský mistr Fan Hui si tedy během her často myslel, že je na dohled vítězství, než si uvědomil, že jej AlphaGo celou dobu vodil za nos.

Pokud v březnu softwarový hráč go od Googlu porazí světového velmistra, bude to senzace a už nyní Google překonal třeba Facebook, který taktéž vyvíjí hráče go založeného na neuronové síti (PDF), nicméně tak daleko se zatím nedostal.

Go je pouze test, cílem je něco jiného

Skutečnou senzací ale nakonec bude něco jiného. AlphaGo je jen a pouze hračka – test technologie samotné. Cílem pětisetmilionové investice do společnosti DeepMind pochopitelně nebylo vítězit v obskurní strategické hře s kamínky, ale vyznat se ve vlastních datech.

Go je pouze výborný tréning, a proto se mu věnuje jak Google, tak jeho rival Facebook, který drží ještě více uživatelských dat než internetová jednička z Mountain View.

Nechme se tedy překvapit, kdo vyvine první neuronovou síť, která namísto v piškvorkách nebo go zazáří v tom, že konečně a skutečně pochopí alfanumerická, obrazová a zvuková data a dokáže je setřídit, analyzovat a syntetizovat. Teprve pak nastane II. informační revoluce naší doby.

18 komentářů

Nejnovější komentáře

  • koubavit , 2. 2. 2016 14:25:07
    http://vitkouba.blog.zive.cz/2016/02/socialni-system-pro-ubozaky/ Cestou...
  • to1al , 2. 2. 2016 8:45:42
    obskurní strategické hře? Tak pěkně napsaný článek takto shodit. Smutné
  • NoMouse , 2. 2. 2016 0:01:24
    Ve skutečnosti je už celý Google pod vedením umělé inteligence, která se...

Určitě si přečtěte


9 internetových příspěvků, které patří k legendám: jak se oznamovaly velké věci 30 let před Facebookem

9 internetových příspěvků, které patří k legendám: jak se oznamovaly velké věci 30 let před Facebookem

** Internet, fóra a komunita tu byly dávno před příchodem WWW ** Takto legendy oznamovaly své novinky ** Takto se tehdy svět dozvídal o Windows

25.  8.  2016 | Jakub Čížek | 18

Pojďme programovat elektroniku: Vyzkoušíme ultrazvukový dálkoměr, detektor pohybu, deště a další kouzla

Pojďme programovat elektroniku: Vyzkoušíme ultrazvukový dálkoměr, detektor pohybu, deště a další kouzla

** Vyzkoušíme si senzory na pokročilých sběrnicích ** Budeme ultrazvukem měřit vzdálenost ** Detekujeme déšť i pohyb

28.  8.  2016 | Jakub Čížek | 23

Seznam spustil Porno Detektor. Pokouší se poznat holé zadky i opravdové čuňárny

Seznam spustil Porno Detektor. Pokouší se poznat holé zadky i opravdové čuňárny

** Seznam.cz testuje nový algoritmus, který odhaluje pornografické obrázky ** Rozhodování, co je a co není za hranou, není jednoznačné ** Do budoucna může technologie pomoci při filtraci obsahu ve vyhledávači

25.  8.  2016 | Jakub Čížek | 26


Aktuální číslo časopisu Computer

Testy nejnovějších produktů na českém trhu.

Informace ze světa internetu i bezpečnosti.

Plné verze programů zdarma pro všechny čtenáře.