1 мая 1997 г. Контактное лицо: Роберт Ирион (408) 459-2495; [email protected]
"DEEP BLUE" ВДОХНОВЛЯЕТ НА ГЛУБОКИЕ РАЗМЫШЛЕНИЯ ОБ ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ ОТ УЧАСТНИКА КОМПЬЮТЕРА UC SANTA CRUZ
ДЛЯ НЕМЕДЛЕННОГО ВЫПУСКА
САНТА-КРУЗ, Калифорния – Когда чемпион мира по шахматам Гарри Каспаров и компьютерная программа "Deep Blue" IBM регистрируются на свой широко разрекламированный матч-реванш в Нью-Йорке, который начнется 3 мая, Роберт Левинсон из Калифорнийского университета в Санта Круз будет смотреть с более чем мимолетным интересом.
Левинсон, адъюнкт-профессор компьютерных наук, является экспертом по искусственному интеллекту (ИИ), стремлению наделить машины человеческими качествами, такими как автономия, способность учиться на собственном опыте и даже интуиция и творчество. Deep Blue впечатляет, считает Левинсон, но это не более чем жестоко эффективный автомат, играющий в шахматы. В области ИИ он даже не оценивает пешку.
«Deep Blue - мощная организация, и она представляет собой замечательную инженерную работу», - сказал Левинсон на этой неделе, с нетерпением ожидая возможности следить за играми в прямом эфире в Интернете. «Я согласен, что это находится где-то на шкале «интеллект». Но даже если это окажется наиболее успешным подходом к победе над чемпионом мира по шахматам, до искусственного интеллекта ему далеко. Чего ему действительно не хватает, так это автономии и адаптивности».
Левинсон и аспирант Калифорнийского университета в Южной Калифорнии Джефф Уилкинсон излагают свои взгляды на Deep Blue и искусственный интеллект в статье с провокационным названием «Deep Blue все еще находится в младенчестве.«Они представят доклад 28 июля на 14-й национальной конференции Американской ассоциации искусственного интеллекта в Провиденсе, Род-Айленд.
Авторы описывают несколько идеалов, к которым должны стремиться создатели программного обеспечения, чтобы сделать свои программы более весомыми на шкале интеллекта. Наиболее важным является понятие автономии: может ли программа управлять своими вычислительными ресурсами, оценивать свои ошибки, обобщать свой прошлый опыт и сообщать о своем прогрессе? Короче говоря, может ли он преуспеть - и улучшиться - без участия своих архитекторов-людей? Deep Blue почти не касается этих режимов, отмечают Левинсон и Уилкинсон.
Кроме того, ему не хватает того, что авторы называют «мета-рассуждением», способности изучать себя и в результате изменять свои собственные решения. Если бы у Deep Blue были такие способности, считает Левинсон, он мог не только соперничать с людьми в шахматах, но и преуспевать во многих других сложных задачах.
«IBM написала потрясающую программу для игры в шахматы, вот и все», - сказал Левинсон.«Но он не знает, что играет в шахматы. У него нет модели себя как программы. Если он выиграет, он не сможет сказать вам, почему. Нам нужны компьютеры, которые могут понять информатику.."
Собственный интерес Левинсона к компьютерным шахматам выходит за рамки наблюдения за прогрессом Deep Blue. «Когда мне было 10 лет, кто-то дал мне книгу по компьютерным шахматам, и с тех пор я подсел на нее, - вспоминал он. В последние годы он использовал это увлечение в амбициозном проекте, финансируемом Национальным научным фондом, по использованию компьютерных шахмат в качестве средства для достижения определенных целей в области ИИ. Его группа разработала уникальную шахматную программу под названием «Морф, и продолжает его совершенствовать.
Morph опирается на совершенно иную стратегию, чем расчеты грубой силы Deep Blue: он «изучает» шахматы с нуля, знакомясь со сложными узорами, которые пронизывают идеальную настольную игру интеллектуала. По сути, система имитирует то, как ребенок начал бы играть в шахматы, имея всего две вещи: списки разрешенных ходов и партнера по игре, который сообщает только о том, выигрывает ребенок или проигрывает.
Ранние версии Morph могли иногда побеждать новичков в турнирах, но их производительность падала. Новейшая модель группы в значительной степени опирается на теорию информации, чтобы определить, какие закономерности на шахматной доске стоит запомнить.
«Я могу указать на фактические уравнения и статистику, которые программа использует, чтобы принимать эти решения для себя», - сказал Левинсон.«В прошлом большая часть ИИ игнорировала важность таких математических вычислений. инструменты. Вместо этого для исследователей стало модным пытаться имитировать человеческий мозг. По словам Левинсона, эта тактика не соответствовала строгому научному методу.
Левинсон уверен, что Каспаров победит в матче-реванше с Deep Blue, но новая и улучшенная машина должна представлять собой серьезную проблему. Он быстрее своего предшественника, который Каспаров победил (после поражения в первой партии) в феврале 1996 года. Этот Deep Blue анализирует 200 миллионов возможных ходов в секунду - почти 40 миллиардов за каждые три минуты. Гроссмейстер по шахматам Джоэл Бенджамин присоединился к команде IBM, чтобы улучшить в программе распознавание сильных и слабых позиций.
Несмотря на это, Левинсон сказал: «Каспаров никогда не проигрывал матчи на первенство мира, поэтому у вас есть ощущение, что он сделает все возможное, чтобы победить. Но он не будет недооценивать машину. убедитесь, что он ничего не упускает из виду и не создает слишком много сложностей, из-за которых будет очень трудно просчитывать много ходов вперед».
Что, если Deep Blue одержит победу? «Это было бы сногсшибательно», - сказал Левинсон. «Людям уже достаточно трудно понять, почему Каспаров играет в шахматы намного лучше, чем кто-либо другой».
Примечания редактора: Левинсон планирует посмотреть все шесть партий матча Каспаров-Deep Blue в прямом эфире в Интернете из своего офиса UC Santa Cruz, в комнате 334 Здания прикладных наук. Он приветствует журналистов, желающих прокомментировать матч и общую проблему искусственного интеллекта. Начало игр запланировано на 12:00 каждого из следующих дней: суббота, 3 мая; Воскресенье, 4 мая; вторник, 6 мая; среда, 7 мая; суббота, 10 мая; и воскресенье, 11 мая.
Пожалуйста, свяжитесь с Левинсоном заранее, чтобы договориться о посещении. Вы можете связаться с ним по адресу [email protected], (408) 459-2087 (офис) или (408) 425-0691 (домашний).
Чтобы получить копию статьи Левинсона о Deep Blue, позвоните Роберту Ириону по телефону(408) 459-2495 (офис) или в выходные по телефону (408) 335-4185.