prodaja@kockaikugla.com hr@kockaikugla.com vjeko.kovacicek@kockaikugla.com info@kockaikugla.com mail@kockaikugla.com webmaster@kockaikugla.com admin@kockaikugla.com kockaikugla.com web.kockaikugla.com www.kockaikugla.com

Bug Online

Aktualnosti - AlphaGo vs Lee Sedol

Povijesna prekretnica za AI

Prije meča Lee Sedol je izjavio kako će smatrati porazom ako izgubi samo jednu partiju. Izgubio ih je 4, a dobio samo jednu
Prije meča Lee Sedol je izjavio kako će smatrati porazom ako izgubi samo jednu partiju. Izgubio ih je 4, a dobio samo jednu

Ovdje ću pokušati sintetizirati glavne poruke iz članaka objavljenih uglavnom na najpopularnijim tehnološkim internetskim stranicama kao što su MIT Technology Review, IEEE Spectrum, The Verge i sličnima te ponešto na stranicama znanstvenog časopisa Nature i vodećih relevantnih dnevnih listova, kao što su Wall Street Journal i New York Times, koji su za ovu priliku pozvali stručnjake za umjetnu inteligenciju i IT da njihovoj publici pojasne dalekosežnost cijele priče. U tekstovima je potegnuto bezbroj tema, neke samo usput, no neke su autori nastojali obraditi detaljnije. Glavne sam teme za ovu priliku podijelio ovako:

Ima li razvoj umjetne inteligencije koji je AlphaGo demonstrirao praktičnu, ekonomsku i komercijalnu primjenu? Zatim: Što taj meč znači za računalstvo, osobito razvoj umjetne inteligencije? I konačno: Što susret AlphaGo – Lee Sedol znači za ljudski rod?

Ispreplitanje

Te se tri teme mogu prikazati isprepleteno, a što će ovdje djelomično i biti slučaj. No prije, iako su čitatelji Mreže vjerojatno upoznati s osnovnim informacijama, vjerujem da je korisno ukratko ponoviti što se zapravo dogodilo. Već se u tome mnogo otkriva. Go je azijska igra na ploči veličine 19 x 19 polja, na koju dva igrača naizmjence postavljaju bijele i crne žetone, a natječu se tako da pokušavaju okružiti što više površine i protivničkih žetona. Igra završava kad nijedan igrač više ne želi postaviti sljedeći žeton na ploču, nakon čega se prebrojava teritorij. Za ovu priliku važno je istaknuti da je riječ o igri s kompletnim informacijama. To znači da oba igrača imaju sve informacije o igri. U slučaju pokera sa zatvorenim kartama, igrači ne znaju koje karte oni drugi imaju u rukama. Druga karakteristika goa proistječe iz usporedbe sa šahom. Go ima manje pravila, figure se međusobno ne razlikuju, i upravo je zato broj mogućnosti u gou “neizmjerno” veći nego u šahu, a ne samo zbog veličine ploče. U šahu nakon svakog poteza slijedi prosječno 35 mogućnosti, a iza svakog poteza u gou slijedi prosječno 250 mogućnosti. Broj mogućih različitih partija u šahu procijenjen je na 10*120, a u gou je 10*170 veći nego procijenjeni broj atoma u svemiru).

Kad je 1997. godine IBM-ov Deep Blue pobijedio Garija Kasparova u šahu, slavni astrofizičar i zaljubljenik u go Piet Hut izjavio je: “Trebat će stotinu godina, možda i duže, prije nego što računalo pobijedi prvaka u gou. Prosječno inteligentna osoba može u nekoliko mjeseci naučiti toliko igre da pobijedi svako postojeće računalo. Nije nužno biti Kasparov”. Njegove riječi ilustriraju kakav je otad napredak u razvoju umjetne inteligencije postignut. Budući da je go dugo odolijevao računalima, svijet je osjetio znanstveno podrhtavanje već kad je AlphaGo potkraj siječnja pobijedio Fan Huija, europskog prvaka, sa 5-0. Svi su s nestrpljenjem očekivali ogled u Seulu.

Računalo je razvio londonski laboratorij DeepMind, koji je od osnivača Demisa Hassabisa i njegovih australskih partnera, Google kupio prije otprilike dvije godine za pola milijarde dolara. I ta je transakcija bila poslovna senzacija, jer radilo se o razmjerno sofisticiranom znanstvenom laboratoriju bez jednostavno vidljive poslovne strategije kakve uobičajeno nude uspješne tehnološke startup tvrtke. Lee Sedol, kojega se u svijetu goa neupitno prihvaća najsnažnijim igračem u ovom trenutku, izjavio je prije meča, sudeći na temelju partija koje je AlphaGo odigrao s europskim prvakom, kako će pobijediti u svim partijama.

Nezaboravan događaj

Sam Byford, autor koji u The Vergeu dugo prati tehnologiju, a osobito umjetnu inteligenciju, o meču je napisao desetak dužih članaka. Posljednji je naslovio izjavom da je riječ o događaju koji u životu neće zaboraviti. Meč se održavao u hotelu Four Seasons u Seulu. U jednoj su sobi bili promatrači, novinari, od kojih je Byford bio možda jedini sa Zapada, te komentatori i majstori goa. Među njih potkraj meča došao je i Eric Schmidt. Pristup Leeju Sedolu nije bio moguć tijekom cijelog meča, kako ga se ne bi uznemiravalo.

Za Aziju, bila je riječ o jednom od onih povijesnih događaja kakav je, kad sam bio dijete, bio meč između Muhammada Alija i Joea Foremana u boksu. Go je već 2500 godina jedna od četiri temeljne kineske vještine, zajedno s kaligrafijom, slikanjem i sviranjem žičanih instrumenata. Kad je postalo očito da je AlphaGo nedostižno nadmoćan, piše Byford, bilo mu je teško gledati iskusne igrače goa kako uočavaju da se ruši svijet kojem su posvetili cijeli svoj dugi život. Sve se odjednom okrenulo. Njihov autoritet je uzdrman. Kako će dalje podučavati početnike, mlađe i neiskusnije? To je, dakle, jedno od ključnih pitanja koje se pojavilo i kad je Deep Blue pobijedio Kasparova: je li ljudski svijet ugrožen. (Iste te 1997. godine klonirana je i ovca Dolly, što je bila možda i veća tehnološka senzacija nego pobjeda IBM-ova računala.) Tom je pitanju posvećeno najviše pozornosti u komentarima nakon meča u Seulu, ne samo u popularnim izdanjima, nego i u tehnološkim časopisima. Ipak, prije nego što prikažemo naglaske iz te teme, nije loše pozabaviti se dvama manje metafizičkim pitanjima: komercijalnom primjenom i značenjem događaja za razvitak IT-a i kompjuterske znanosti.

Komercijalna primjena

Tek što je AlphaGo pobijedio, Bloomberg je objavio vijest koja je pomalo šokirala zaljubljenike u umjetnu inteligenciju i robotiku: Google prodaje Boston Dynamics, laboratorij za humanoidne robote, one koji izgledaju kao ljudi, zapravo kao iz SF filmova, koji hodaju, okreću se, rukama hvataju predmete i prenose ih. Prema mojem saznanju, vijest nije potvrđena, što nije čudno – to je dio trgovinske strategije. Da Google potvrdi vijest, spustio bi cijenu. Najveća kompanija na svijetu s tom prodajom sigurno može čekati dok ne dobije zadovoljavajuću ponudu. Kao kupci spominjali su se očekivani kandidati: Toyota, Honda i – zanimljivo – Amazon. Japanci tradicionalno razvijaju humanoide. U diskusijama o razlozima prodaje spominjao se besperspektivni komercijalni potencijal humanoidnih robota.

Nakon Seula, a prije vijesti o prodaji, Byfordu je o robotici kao mogućoj primjeni algoritama koje razvija DeepMind govorio Jeff Dean, guru umjetne inteligencije u Googleu. Specifično, spomenuo je Boston Dynamics i niz drugih kompanija u vlasništvu Googlea, koje rade na robotima. Svejedno, pred humanoidnim robotima stoji vrlo neizvjestan razvoj do njihove zaista komercijalne primjene. Napredak u prepoznavanju, hvatanju, slušanju i sl. nevjerojatan je, znanstveno je obećavajući i primjenjiv u mnogo više drugih slučajeva nego što su roboti poput onih iz SF filmova. Lanjski finale DARPA Robotics Challengea pokazao je da su oni nestabilni, ruše se. Drugim riječima, razvoj onoga što je potrebno za humanoidne robote, samo za sebe je komercijalno isplativije nego kad se sklopi u robota.

U tom je smislu govorio i Demis Hassabis u intervjuu prije meča u Seulu. Robot usisavač, prema njegovom mišljenju, ima smisla (premda se u njegovoj kući pokvario pa ga nikad nije popravio). No to je vrlo niska razina “umjetne inteligencije”. U automobilima koji sami voze koriste se neke tehnologije učenja, gledanja itd, ali i to je, kaže Hassabis, još uvijek “uski AI”. Ustvari, neizravno je otkrio da o komercijalnoj isplativosti tehnologija koje razvija DeepMind ne razmišlja, premda su sigurno primjenjive u poslovima koji danas obećavaju veliki novac, kao što su Big Data, analiza podataka u znanstvenim eksperimentima, učenje jezika, prevođenje, upravljanje marketinškim aktivnostima na mreži, itd. Komercijalni humanoidni roboti stvar su budućeg, vjerojatno dugotrajnijeg, razvitka.

Tehnološki napredak

Sljedeće je pitanje, dakle, u kojem smislu AlphaGo demonstrira napredak u razvoju umjetne inteligencije, koja je danas jedan od tehnoloških hitova. Do prije nekoliko godina interes za tu disciplinu nije bio toliko intenzivan kao prije pola stoljeća, u počecima njezina razvoja. Pobjeda AlphaGoa posljedica je obnovljenog interesa, a povratno ga dodatno intenzivira i potiče. Lanjska rekordna posjećenost međunarodnih znanstvenih konferencija za machine learning (ICML 2015) u Lilleu u Francuskoj, i Montrealu u Kanadi (NIPS 2015), potvrđuje intenzitet komercijalnog zanimanja. Ustvari, razliku između informatičke tehnologije (IT-a) i onoga što se naziva razvijena kompjuterska znanost (computer science), možda najbolje ilustriraju različiti oblici umjetne inteligencije.

Jedan od tih oblika je tehnologija učenja. Neki rezultati tehnologije učenja koju je DeepMind razvio, otvaraju neočekivane mogućnosti. Čak i humanoidni robot, namijenjen premještanju kutija u nekom skladištu, koji još ne zna što i kako treba raditi, može to sam naučiti za otprilike isto vrijeme koje je potrebno čovjeku da ga isprogramira za tu radnju. (Svjestan sam činjenice da je ovo vrlo neprecizna tvrdnja, no ona je ustvari informacija o tome na kakvim se eksperimentima radi.) Drugim riječima, posao programiranja u dobroj mjeri preuzimaju računala, kojima taj posao, kao tehnički, i pripada.

AlphaGo svoju je vještinu igranja goa usavršio sam. Prije nego što su ga stvorili, u laboratoriju DeepMind prvo su dokazali da njihov algoritam sam može naučiti stare igre za Atari praćenjem zbivanja na ekranu. Prema tvrdnjama tima, nakon što je pobijedio europskog prvaka, AlphaGo je “dodatno sam vježbao”. Naime, u računalo su prvo uneseni milijuni partija goa koje su igrali ljudi, ono ih je analiziralo, a nakon toga počelo je igrati samo sa sobom. Što je AlphaGo naučio, ustvari ne znamo, ni kako je pobijedio Leeja Sedola. Znamo da nije naučio samo go, nego je demonstrirao da može naučiti i druge igre. Dodajmo sposobnosti učenja izglednu mogućnost da računala/roboti uče jedni druge, te da se “u cloudu” stvori skladište znanja na kojem se oni mogu posluživati (a mi ne možemo), i već je stvar odmakla daleko, a da nimalo nije znanstvena fantastika.

Stuart Russell, čije ime u svijetu kompjuterske znanosti znaju svi, nakon trijumfa AlphaGoa izjavio je: “Pokazuje se da su metode kojima raspolažemo moćnije nego što smo mislili. To što umjetna inteligencija napreduje brže nego što smo očekivali, čini odgovore na dugoročna pitanja hitnijima”. Tehnički, sposobnost računala AlphaGo osniva se na tri tehnologije: prva je neural networks, koja služi za evaluaciju situacije; druga je deep reinforcement learning, već spomenuta tehnologija učenja; treća je, prije više desetljeća formulirana, tehnologija istraživanja opcija nazvana tree search, u ovom slučaju Monte Carlo Tree Search. Zahvaljujući svima njima, računalo je, uz prije opisane sposobnosti, u stanju i donositi odluke. Višestruko je spominjano i u hrvatskoj javnosti da je igra StarCraft sljedeća u koju će se AlphaGo upustiti. Zašto je ona važna? Zbog informacijskog karaktera igre. Na početku, rečeno je da je go igra s poznatim kompletnim informacijama. U pokeru postoje informacije koje algoritam zna da ne zna, dakle može ih istraživati, deducirati, očekivati. U StarCraftu se pojavljuju informacije za koje igrači ne znaju da su uopće moguće, ne znaju ni da ih ne znaju, a kad se pojave, s njima se snalaze. Ne čudi, dakle, da je prema deklaraciji istaknutoj na stranicama tvrtke DeepMind, cilj u stvaranju generalne inteligencije, ne samo one koja će bolje nego ljudi igrati igre, nego one koja će u “sirovim podacima” različitih vrsta uočavati obrasce, učiti i donositi odluke. Preostaje, dakle, razmotriti značenje ovog događaja za ljudski rod.

Filozofska dimenzija

O filozofskom aspektu cijelog događaja ispisano je najviše stranica. To ne čudi. Kompjuterska znanost nove svjetove i otkriva i stvara. Utoliko je tajna koji su to svjetovi i kakvi. Kao što smo vidjeli, realna je mogućnost da softver radi sam ono što on hoće, da se, dakle “otme kontroli”, a to već potiče razvoj etičkih fantazija. One nisu ni najmanje beznačajne, no ovdje ih samo registriramo. Drugo, puno intenzivnije diskutirano pitanje je – što je ljudska inteligencija, što je uopće inteligencija. Roboti su snažno napredovali u percepciji, bilo da je riječ o gledanju, slušanju ili dodirivanju. Oni prepoznaju. Inteligencija je svakako više od kalkulacije, s kojom se računalstvo uobičajeno identificira. AlphaGo nije mogao proći sve opcije i onda izabrati dobitnu. Predviđanje je jedna od funkcija inteligencije. Navodno je Lee Sedol problijedio kad je AlphaGo povukao potez kojim je odgovorio na potez koji on još nije bio ni odigrao. Nekolicinu komentatora sve je to izazvalo da zaključe kako je razvio intuiciju. Kao i mnogi drugi trezveni analitičari, u jednom mi je razgovoru Romano Bolković primijetio da je to antropomorfno gledanje na stvari. Mi, ljudi, imamo slutnje, intuiciju, no tko kaže da je to isto ono što je učenjem razvio AlphaGo (ovdje, naravno, nećemo ulaziti u moguće opservacije te teme na temelju Turingova testa). Komentator Wall Street Journala David Gelernter, profesor kompjuterske znanosti na sveučilištu Yale i autor recentne knjige “Tides of Mind: Uncovering the Spectrum of Consciousness”, u dugom je tekstu nastojao objasniti sve nijanse generalne inteligencije, koje uključuju osjećanje (feeling) i emocije, koje – tvrdi – strojevi ne mogu imati jer – nemaju tijela spojena s mišlju. Otprilike – čovjek misli i tijelom.

Iz sve literature koja je zapljusnula Internet nakon meča u Seulu, ta mi je teza najzanimljivija. Ona je također možda antropomorfna. Nije ju istaknuo samo Gelernter, nego i Jean-Christophe Bailly, francuski znanstvenik, osnivač poznatog pariškog robotičkog laboratorija, u tekstu naslovljenom “Zašto AlphaGo nije umjetna inteligencija”, objavljenom na stranicama IEEE Spectruma. Prema njegovom mišljenju, osim što AlphaGo nema tijelo, inteligencija je i proizvod kulture, kultura je proizvod jezika, a jezik interakcije. Da bi umjetna inteligencija bila inteligencija u generalnom smislu riječi, mora imati sve te sastavnice. Mora li? Iz svega prije rečenog, ne čini se da ih ne može razviti. Možda na svoj, a ne na naš način.

    
dodaj komentar

zadnji komentari na forumu (5)

Dado_ZG78 pet 22.4.2016 17:19

AlphaGo vs Lee Sedol

Jedva čekam da pređu na StarCraft II, pa kasnije čak WoW, GTA i sl. Igre su idealna platforma za A.I. da se uči nekim radnjama i orjentaciji u (virtualnoj) okolini. Zamislite A.I. botove koji 'žive' na GTA V mapi i uče razne stvari (kretanje, interakciju s predmetima, vožnju, borbu...).&nb...

Ajar pet 22.4.2016 17:02

AlphaGo vs Lee Sedol

čudni su ti ljudi. google translate otpočetka tako funkcionira (potpuno samostalno "uči" i djeluje - što većina ljudi ili ne zna ili ne želi znati) a većina pljuje po tome. google je s GT i počeo čitav taj AI cirkus. ovo  s go-om je samo jedan od vidljivijih napredaka. i sad se, odjednom, svi č...

CalvinRi sub 16.4.2016 15:27

AlphaGo vs Lee Sedol

Pa to cisto sumnjam. Inteligenciju covjeka je nemoguce pratiti, jer nemamo uvid u svaki elektricni impuls koji prolazi kroz mozak i tijelo, dok je racunalo ipak isprogramirano, netko ga je debugirao, sigurno postoje logovi i sl.Ne kazem da je lako, vjerojatno se tu jako puno podataka vrti, ali opet,...

Dot pet 15.4.2016 23:34

AlphaGo vs Lee Sedol

Odličan članak. Samo jedna stvar:Što je AlphaGo naučio, ustvari ne znamo, ni kako je pobijedio Leeja Sedola.Zaista, je li praćenje učenja AIa, tj. konkretno u ovom slučaju AlphaGoa doista tako apstraktno da nakon neke razine više jednostavno ne možemo pratiti tijek njegovog napredka? ...

Rezultat 4:1 u meču Googleova računala AlphaGo i Leeja Sedola, karizmatičnog južnokorejskog majstora goa, tradicionalne azijske igre na ploči, izazvala je nepregledan val svakovrsnih komentara i opservacija...