Anul este 1996. Știrile circulă rapid pe tot globul, provocând senzație și admirație: pentru prima dată un computer reușește să se impună împotriva unui campion mondial pe tabla de șah. Era 10 februarie 1996 când Deep Blue, un computer conceput și construit de IBM special pentru jocul de șah, l-a învins pe deținătorul titlului, Garry Kasparov, în meciul de deschidere al provocării om-calculator. Este o dată istorică, inteligența artificială atinge un obiectiv considerat de cei mai mulți ca fiind inaccesibil, imposibil de atins, interzis mașinilor. Deși supercomputerul IBM l-a învins pe Kasparov în primul joc, rezultatul final al ciocnirii vede victoria campionului Rusiei. În meciurile ulterioare, Deep Blue nu poate repeta succesul inițial și la final sunt trei victorii pentru Kasparov și două remize. Omul bate mașina cu 4-2.
Mulți răsuflă ușurați, umanitatea își păstrează primatul. Depășirea calculatoarelor în defavoarea omului nu mai este poate subiectul exclusiv al science fiction-ului, dar cel puțin mai urmează. Nimic mai greșit! Anul următor se vede răzbunarea dintre cei doi pretendenți și de această dată prevalează Deep Blue. Prin urmare, în mai 1997 computerul îl bate pe om: 3,5-2,5. Se depășește o limită, se sparge un zid.
Garry Kasparov a reconstruit această provocare pierdută într-o carte de 300 de pagini publicată recent, intitulată „Gândirea profundă: unde se termină inteligența artificială și începe creativitatea umană”.
Evenimentul nu este însă lipsit de controverse. În primul rând, Deep Blue nu se află în interiorul încăperii în care se joacă meciul, ci la câțiva kilometri distanță și, în consecință, datele nu sunt trimise direct de pe computer. Acest fapt și alte elemente îl fac pe Kasparov să susțină că Deep Blue a fost ajutat în timpul meciurilor. Un element care revine de mai multe ori în timpul provocării și refuzul IBM la cererea lui Kasparov de a furniza imprimatele referitoare la activitatea mașinii, conform acordurilor anterioare, nu face decât să întărească îndoielile și să alimenteze suspiciunile. Învinsul cere în cele din urmă o revanșă, dar IBM se opune unui refuz categoric, retrăgându-l definitiv pe Deep Blue.
20 de ani mai târziu apare algoritmul Deep mind
Într-un documentar din 2003, Game Over: Kasparov and the Machine, sunt oferite interviuri cu niște martori care aruncă o umbră grea asupra victoriei supercomputerului. Din acestea ar reieși că, în cele din urmă, Deep Blue a reprezentat un stratagem implementat de IBM pentru a crește valoarea acțiunilor sale la bursă. În singura zi a triumfului asupra lui Kasparov, acțiunile IBM cresc cu 15%.
Așadar, victoria mașinii, în special, este poate mult mai umană decât se credea inițial. Sau rezultatul întâmplării, așa cum susține Nate Silver. În cartea sa (Semnalul și zgomotul. Arta și știința previziunii) el atribuie succesul lui Deep Blue unei mișcări absolut iraționale, rezultatul întâmplării, făcută de mașină. O mișcare care ar fi destabilizat iremediabil umanitatea lui Kasparov, subminându-i încrederea și raționalitatea.
Douăzeci de ani mai târziu, AlphaGo depășește o altă limită. Algoritmul Deep Mind în primele luni ale anului 2016 învinge, de data aceasta fără controverse sau trucuri, mai întâi campioana europeană și apoi campioana mondială GO. Victoria este clară și fără echivoc. Și că mașina este într-adevăr capabilă să-l depășească pe om este demonstrat de faptul că, într-o săptămână, între 29 decembrie 2016 și 4 ianuarie 2017, AlphaGo, deghizat, a reușit să strângă laolaltă șaizeci de victorii consecutive împotriva celor mai buni jucători ai planetei în carnea.
Capacitate de calcul: 10170
Până de curând se credea că anumite zone vor rămâne în domeniul exclusiv al omului sau, în cel mai rău caz, vor rămâne așa pentru o lungă perioadă de timp. Printre acestea s-au numărat atât șahul, cât și Go. Ambele jocuri, deși au reguli slabe și dinamică aparent simplă, ascund de fapt o dificultate mare. O dificultate care este dată de numărul de combinații de mișcări și, în consecință, de posibile configurații de joc. Un număr atât de mare încât să creadă că niciun computer nu ar fi fost capabil să stăpânească o asemenea complexitate. Prin urmare, era o părere comună că șahul, și mai mult Go, va rămâne apanajul inteligenței umane și mai ales a intuiției. Cu atât mai puțin se aștepta la o capitulare atât de bruscă.
Dar dacă Deep Blue a reușit să prevaleze prin forța brută, datorită unei puteri de calcul formidabile (capabilă de a calcula 220 de milioane de mișcări pe secundă), pentru AlphaGo treaba este diferită. Go are un număr mult mai mare de combinații decât șahul. Pentru fiecare mutare, în medie, șansele sunt de zece ori mai mari. Numai capacitatea de calcul, deși enormă, nu ar fi suficientă pentru a lua în considerare aproximativ 10170 de situații diferite și, în același timp, pentru a avea dreptate cu privire la capcanele pe care le pune jocul.
Deci, cum a reușit AlphaGo să-l învingă pe campioana mondială? Simplu, de învățare.
Învățare profundă, arma secretă a mașinii
După cum spune Demis Hassabis, fondatorul Deep Mind, există două moduri de a face un computer mai inteligent. O primă metodă prevede programarea unei soluții determinate la o problemă dată și lăsarea mașinii să o execute. Al doilea, și acesta este cazul AlphaGo, constă în „… să ofere computerului capacitatea de a învăța din sine, de a învăța prin experiență. … O să te învăț cum să înveți, nu-ți voi da soluția».
Secretul din spatele succesului AlphaGo se numește Deep Learning. „Algoritmul are trei caracteristici, toate preluate din neurobiologie: învățare prin întărire, rețele neuronale convoluționale și bucle de memorie selective”.
O altă particularitate care deosebește AlphaGo de Deep Blue constă în faptul că creatura Deep Mind nu a fost creată special și exclusiv pentru Go. Algoritmul de bază s-a dovedit a fi capabil să învețe și să se adapteze, de-a lungul timpului, la diferite tipuri de jocuri. Progresul și achizițiile sale nu se datorează de fapt unei planificări atente și meticuloase, ci sunt rezultatul experienței. Ceea ce știe, AlphaGo a descoperit și asimilat jucându-se, într-o autonomie perfectă. „Semnul distinctiv al noii generații de algoritmi este că, la fel ca oamenii, ei învață din succesele și eșecurile lor.”
Antrenat în până la 49 de jocuri Atari 2600 diferite, algoritmul lui Deep Mind a depășit nu numai alți algoritmi concurenți, ci și oamenii. „… în 29 dintre aceste jocuri, algoritmul a depășit un tester uman profesionist cu 75 la sută sau mai mult, uneori învingându-i cu o marjă foarte mare.”
Calcul cognitiv
AlphaGo demonstrează că intrăm acum în ceea ce IBM descrie ca fiind a treia eră a procesării datelor: cea a calculului cognitiv. Prima epocă, cea a calculului tabelar, de la început până în anii 50, a văzut computere capabile să efectueze operații matematice esențiale, folosind carduri perforate atât pentru intrare, cât și pentru ieșire. A doua epocă, cea a calculatoarelor de programare, din anii 50 până în prezent, este epoca calculatoarelor electronice. Mașinile sunt, de asemenea, capabile să proceseze comenzi (dacă/atunci) și structuri logice, dar trebuie instruite să facă acest lucru urmând anumite reguli și, prin urmare, trebuie programate.
Calculul cognitiv, explică Jonas Nwuke (IBM), „... s-a născut pentru a distruge rigiditatea inerentă logicii „dacă/atunci”… Calculul cognitiv este o elaborare probabilistică, ale cărei rezultate variază de-a lungul unui spectru, mai degrabă decât să fie riguros „da sau nu, corect sau greșit”».
Accentul pus de IBM pe calculul cognitiv este, cel puțin parțial, de interes propriu, este unul dintre roțile dințate ale unei puternice mașini de marketing care nu a fost mulțumită de victoria asupra lui Kasparov. AlphaGo, de fapt, are un predecesor sau, dacă vrei, Deep Blue a avut un succesor. Un supercomputer care a spart încă o barieră i-a jefuit pe om de o altă rezervație de vânătoare, privându-l de o altă certitudine: într-un cuvânt, Watson.
Ne vom ocupa de Watson în următoarea postare
