Google Brain: Vědci z Kalifornie proti sobě postavili tři umělé inteligence. Začaly spolupracovat

  • Alice se naučila šifrovat zprávu pro Boba
  • Eva se pokoušela komunikaci odposlouchávat a dešifrovat
  • Vědci proti sobě postavili neuronové sítě
Google Brain: Vědci z Kalifornie proti sobě postavili tři umělé inteligence. Začaly spolupracovat

Výkladní skříní umělé inteligence a strojového učení made in Google se v posledních letech stala jeho londýnská laboratoř DeepMind. Nutno ovšem podotknout, že zdaleka není jediná a internetová jednička má své specialisty i v Silicon Valley.

Jeden z tamních týmů se docela příznačně jmenuje Google Brain a před pěti lety jej zakládal uznávaný specialista na A.I. Andrew Ng, který dnes působí jako hlavní výzkumník čínského hegemona Baidu.

Google Mozek vládne všem

Google Mozek se za posledních pět let docela činil. Zatímco londýnský DeepMind se věnuje především primárnímu výzkumu, s prací Mozku se dnes setkává každý surfař, který navštíví samotný Google, YouTube, v kapse nosí telefon s Androidem a fotky má na Google Photos.

Klepněte pro větší obrázek
Vyhledávání vlastních snímků podle obsahu na Google Photos

Právě tyto služby totiž používají techniky strojového učení pro hlasové ovládání a diktování, rozpoznávání obrázků nebo třeba vyhledávání podobných videí na YouTube.

My v Česku nicméně dobře víme, že skutečně inteligentní umělý mozek spatří světlo světa až koncem 25. století a naši potomci mu budou říkat CML.

Když se začnou neuronové sítě učit spolupracovat

Každopádně zpět do Mountain View. Abychom si lépe přiblížili, čím se tamní specialisté na strojové učení zrovna baví, představme si jednu z jejich aktuálních studií (PDF) publikovanou v akademickém archivu Arxiv. Autoři ji stroze pojmenovali Learning to protect communications with adversarial neural cryptography, což je sice asi tak kreativní, jako když nazvete cukrovinku Komprimátový mix, nicméně zdání v tomto případě klame, ještě před pár lety by totiž bylo něco podobného snad jen námětem laciného sci-fi.

Oč tedy jde? Vědci vytvořili dvě neuronové sítě Alici a Boba, kterým dali za úkol, ať se spolu naučí šifrovaně komunikovat, a třetí Evu, která dostala za úkol tuto komunikaci odposlouchávat a šifru prolomit. A pokud píšu, že dostali za úkol naučit se šifrovat, myslím to doslova. Ani jeden ze strojů netušil, co to skutečně znamená.

Alce šifruje, Bob dešifruje, Eva odposlouchává

Jak tedy stroje pochopily, k čemu šifrování slouží? Pomocí jednoduchých signálů o činnosti ostatních botů. Pojďme si to vysvětlit hezky popořadě.

Alice jako jediná měla zprávu v původním znění (plaintext) a šifrovací klíč. Její kamarád Bob měl k dispozici tentýž klíč (symetrické šifrování) a zlá Eva měla přístup ke komunikaci mezi Alicí a Bobem.

Klepněte pro větší obrázek
P je původní zpráva (plaintext), K je šifrovací/dešifrovací klíč, C je zašifrovaná zpráva a Peve a Pbob pak dešifrovaný plaintext v podání obou botů

Pokud se Evě podařilo získat původní zprávu Alice, ta obdržela chybový signál, takže věděla, že musí něco udělat, aby Eva na obsah psaníčka pro Boba už příště nepřišla. Pozměnila tedy pomocí klíče pár bitů zprávy, a tak vytvořila první šifru! Jenže…

Jenže smutnému Bobovi náhle dorazila změť znaků, se kterou si nevěděl rady. Použil tedy společný klíč a začal zpočátku víceméně náhodně zkoušet všechny vzájemné kombinace, přičemž po každé takové zkoušce dostal signál o tom, jak daleko je při svém bádání od originálu.

Čili si to zrekapitulujeme. Na základě zpětných signálů Alice věděla, že musí původní zprávu nějakým způsobem skrýt před Evou, ale zároveň tak, aby ji byl Bob schopen rozlousknout. Musela tedy najít co možná nejefektivnější šifru. Sama! Bez zástupu špičkových matematiků ze Stanfordu, bez jediné přečtené učebnice pokročilé matematiky pro vyšší dívčí a tak dále.

Eva naštěstí nevyhrála (zatím)

Docela unikátní experiment přinesl zajímavé výsledky, potvrdil totiž, že se všichni začali postupnými průchody neuronovou sítí zlepšovat. Během prvních pěti tisíců průchodů neuronovou sítí se ale nic moc zajímavého nedělo. Bob i Eva měli zhruba stejnou 50% chybovost.

Pak však konečně lehce natvrdlý Bob pochopil Aliččin algoritmus, začal se dramaticky zlepšovat a okolo osmi tisíců průchodů již vykazoval jen malou chybu. Alice však používala velmi slabou šifru, po čase se tedy začala zlepšovat i Eva, která přitom neznala šifrovací klíč. Prostou výpočetní rychlostí a hádáním snížila chybovost asi na 30 %.

Klepněte pro větší obrázek
Postupný vývoj šifrovacích a dešifrovacích schopností Alice, Boba a Evy podle jejich chybovosti při odhadování původní zprávy

Jak jsem však napsal výše, všichni tři byli pomocí jednoduchých signálů informováni, jak se daří ostatním. Když tedy Alice zjistila, že se její úhlavní sokyně zlepšuje podobně jako Bob, zvýšila složitost šifry. Bob na chvíli zaváhal, díky mnoha tisícům předchozích průchodů (tedy díky zkušenosti) už ale postup Alice dobře znal, čili okolo 13 000. průchodu již zvládl i nový algoritmus a přestal zcela dělat chyby.

A Eva? Ta měla bez klíče smůlu, její chybovost opět vzrostla zhruba na 50 %, a tak nikdy nedokázala dešifrovat zprávu jako celek.

Jako děti

Alice sice neměla dostatek intelektu a zkušeností (paralela velikosti neuronové sítě a počtu průchodů) k tomu, aby vynalezla nějakou prakticky použitelnou novou šifru, to ale nebyl ani její účel. Všichni tři spíše napodobovali děti, které dostaly za úkol předávat zprávy, které ten třetí nerozluští. A v tomto směru experiment uspěl na jedničku.

Potvrdil, že neuronová síť může docela zajímavě pomocí signálů o dílčích úspěších kooperovat s další a navzájem mohou upravovat své postupy. Jinými slovy, vítejte ve světě, kde se stroje učí mluvit, skládat muziku, porážejí člověka v extrémně komplexních logických hrách, což mnozí experti ještě loni považovali za nemožné (anebo možné až za pět-deset let), no a nyní se tyto stroje učí i kooperovat. A jde jim to.

Jednoho dne se v takový kooperující organizmus možná promění i operační systém, ve kterém se budou aplikace postupným učením co nejefektivněji prát o systémové prostředky, prioritu CPU a internetovou konektivitu takovým způsobem, aby počítač jako celek fungoval neskonale lépe než v dobách, kdy jeho software psal výhradně člověk z masa a kostí.

Témata článku: Software, Google, Technologie, Věda, Umělá inteligence, Strojové učení, Neuronová síť, DeepMind, Alice, Alicia, Google Photos, Protect, Dešifrovací klíč, Inteligence, Vědec, Původní data, Kalifornie, Nejefektivnější způsob, Složitost, Změť

40 komentářů

Nejnovější komentáře

  • strasidlo80 3. 11. 2016 2:37:47
    Jozef Kostelanský zde má jediný smysluplný příspěvek. Uvážím-li, že sem...
  • Jozef Kostelanský 2. 11. 2016 23:25:28
    V budúcnosti bude jedno z najlepšie platených zamestnaní "tréner umelej...
  • marzipano 2. 11. 2016 11:17:08
    Nevim, ale v reálném světě asi nikdo nedosává konstantní feedback, jak...
Určitě si přečtěte

Jak se dostat do Windows, když neznáte heslo nebo nejste administrátor

Jak se dostat do Windows, když neznáte heslo nebo nejste administrátor

** S instalačním diskem Windows a znalostí pár příkazů odemknete téměř každý počítač s Windows. ** Poradíme i jak se tomu bránit

24.  7.  2017 | Tomáš Holčík | 37

Nový solární článek dokáže zachytit téměř veškerou energii světelného spektra ze Slunce

Nový solární článek dokáže zachytit téměř veškerou energii světelného spektra ze Slunce

** Vědci vytvořili nový typ solárního článku, který se pyšní neuvěřitelnou efektivitou ** Speciální trojrozměrná struktura dokáže zachytit téměř všechny vlnové délky světla ze Slunce ** Systém solárního článku využívá koncentrátorových čoček pro světlo

22.  7.  2017 | Karel Javůrek | 20

Prolomí tanec tří mrtvých hvězd teorii relativity?

Prolomí tanec tří mrtvých hvězd teorii relativity?

** Einsteinova obecná teorie relativity je jedním z hlavních pilířů dnešní fyziky ** To ale vědcům nebrání, aby se ji neustále nepokoušeli sesadit z trůnu ** Tentokrát k jejímu testování využili systém pulzaru PSR J0337+1715

26.  7.  2017 | Stanislav Mihulka

Další důkaz o existenci Planety 9

Další důkaz o existenci Planety 9

21.  7.  2017 | Jiří Černý | 5

Konec kabelové změti na stole i za ním. Tyhle doplňky vám ji pomohou zkrotit

Konec kabelové změti na stole i za ním. Tyhle doplňky vám ji pomohou zkrotit

** Vybrali jsme doplňky pro organizaci kabelů či nabíječek ** Často používané kabely lze zavěsit na magnetický držák ** Pro opletení kabelů se bude hodit husí krk i textilní rukávy

25.  7.  2017 | Stanislav Janů | 23


Aktuální číslo časopisu Computer

Test 11 telefonů do 6 000 Kč

Postavte si a přetaktujte počítač

Srovnali jsme 7 sportovních kamer

Která zaměstnání nahradí roboti?