„Rozegrał to z precyzją szachisty”, „skalkulował ryzyko z zimną krwią pokerzysty” - podobne słowa uznania, wypowiadane nieodmiennie z szacunkiem i podziwem, padają wtedy, gdy chcemy skomplementować kogoś za jakiś szczególnie spektakularny sukces, osiągnięty dzięki nadzwyczajnym zdolnościom analitycznym. Te porównania nie są przypadkowe. W biznesie do sukcesu dochodzi się często tą samą drogą, co w grach.
Na początku marca 2016 roku mało kto wierzył w klęskę Lee Sedola, a bodaj nikt nie śmiał nawet przypuszczać, że porażka będzie miała aż tak porażające rozmiary. 33-letni Koreańczyk cieszył się zasłużoną sławą jednego z najwybitniejszych w historii graczy w go – starą azjatycką grę o prostych zasadach, ale zarazem olbrzymiej złożoności. Lee Sedol miał już na koncie 18 tytułów mistrzowskich, był uznawany za nieformalnego mistrza świata. W marcu miał zmierzyć swe siły z programem AlphaGo, napisanym przez programistów z DeepMind (obecnie własność spółki Alphabet Inc.), firmy wyspecjalizowanej w pracach nad stworzeniem sztucznej inteligencji. Program działał w chmurze obliczeniowej obsługiwanej przez 1920 procesorów i 280 akceleratorów graficznych.
Padają ostatnie bastiony supremacji ludzkiego mózgu
Mecz odbył się w Seulu w dniach 9 do 15 marca. Człowiek wygrał tylko jedną, honorową partię. W pozostałych dominował AlphaGo. I być może nie byłaby to aż taka sensacja – w końcu w szachach komputery dominują od dekad – gdyby nie sposób, w jaki AlphaGo kalkulował swoje posunięcia i szokujący styl, w jakim walczył o zwycięstwo.
Przypomnijmy, że szachy – przez wieki uważane za rozrywkę mędrców i miernik inteligencji – nie są w porównaniu do go grą szczególnie złożoną. Plansza ma tylko 64 pola, a możliwe warianty rozwoju sytuacji można obliczyć po prostu „siłowo” - nie jest to wielce skomplikowane, o skuteczności SI w szachach decyduje moc obliczeniowa.
Gra go jest nieporównywalnie bardziej złożona. Plansza składa się z 19 linii w pionie i 19 w poziomie. Daje to 361 punktów przecięcia linii, na których stawia się kamienie (pionki w grze). Liczbę wszelkich możliwych kombinacji w go oblicza się na 10 do potęgi 761. Czy to dużo? Niewyobrażalnie. Dość rzec, że liczba atomów w naszym wszechświecie to 10 do potęgi 82. Innymi słowy, liczba kombinacji w grze go jest większa niż sumaryczna liczba atomów w niewyobrażalnie wielkiej liczbie wszechświatów! Czy istnieje komputer, który byłby w stanie przeliczyć wszystkie te warianty? To oczywiście pytanie retoryczne.
Intuicja umysłu maszynowego
Jak zatem było w ogóle możliwe, że program AlphaGo pokonał w go człowieka – wybitnego mistrza tej gry? Według programistów zadecydowała cecha, którą, nie znajdując lepszych porównań, nazywają „czymś na kształt intuicji”. A intuicja to przecież właściwość umysłu, którą czasami traktujemy jako zdolność niemalże nadprzyrodzoną – pozwala bowiem podejmować optymalne decyzje nie na podstawie logicznych procesów analitycznych, ale dzięki nie do końca rozpoznanym mechanizmom syntezy wszelkich powiązanych informacji. Z tego na pozór chaotycznego, szalenie złożonego obrazu, w jakiś sposób – poza nadzorem świadomości – potrafimy niekiedy wyciągać trafne przesłanki i wnioski.
Program AlphaGo, jak udowodnił mecz, też jest do tego zdolny. Jaki zatem był mechanizm podejmowania przezeń „intuicyjnych” decyzji? To bardzo ciekawe pytanie, bo... tak naprawdę nie wiedzą tego nawet twórcy programu. AlphaGo jest bowiem modułem sztucznej inteligencji zdolnym do samouczenia się. A zdolności kognitywne to najważniejsza właściwość SI.
AlphaGo, przygotowując się do meczu, najpierw przeanalizował około 30 milionów posunięć wykonanych przez profesjonalnych graczy w go. Następnie, w oparciu o zebraną w ten sposób wiedzę, grał sam ze sobą – stoczył w ten sposób ponad milion partii. Tak się uczył. Już zupełnie samodzielnie, bez ingerencji człowieka.
Rezultat zaskoczył nawet twórców AlphaGo. Konstrukt SI, wbrew przewidywaniom wszystkich, w tym programistów DeepMind, nie naśladował najlepszych graczy. Wykonywał już na początku posunięcia bardzo oryginalne, niezwykle agresywne, komentowane przez fachowców z konsternacją jako błędne. A jednak na koniec okazywało się, że były to ruchy prowadzące do zwycięstwa.
Czy sztuczna inteligencja zostanie twoim szefem?
Sukces AlphaGo udowodnił zatem ponad wszelką wątpliwość, że chwila, w której powierzymy podejmowanie kluczowych decyzji w biznesie konstruktom sztucznej inteligencji, jest bliska. Już dziś wspieramy się przecież powszechnie sztuczną inteligencją w chmurze, zdolną, w przeciwieństwie do nas, analizować wielkie zbiory danych i zastępować nas w rolach wykonawczych – na przykład opracowując dla klientów internetowych serwisów spersonalizowaną ofertę, w oparciu o analizę ich profili, oczekiwań i zachowań.
Do tej pory jednak nie powierzaliśmy modułom SI najważniejszych kompetencji decyzyjnych. Nie ma jednak wątpliwości, że to może się szybko zmienić. SI o wybitnych zdolnościach kognitywnych, potrafiąca się samodzielnie uczyć, będzie także przewidywać rozwój sytuacji na więcej kroków do przodu niż my. Co równie ważne, będzie wyciągać wnioski szybciej niż my. I coraz mniej będzie obszarów, w której zachowamy zdolność dotrzymywania jej kroku.
Procesory w sieci neuronowej
Już dziś możemy przewidzieć, że najskuteczniejsze konstrukty SI będą działać w oparciu o strukturę chmury obliczeniowej. Pojedyncze komputery, mimo że ich moc obliczeniowa nieustannie rośnie, nie będą w stanie podołać tak wielkim wyzwaniom. Przede wszystkim nie są zoptymalizowane do obsługi chmury. Intel specjalnie z myślą o obsłudze chmurowych konstruktów SI stworzył procesory przypominające swą pracą – w dużym uproszczeniu – komórki nerwowe mózgu. Sztuczna inteligencja, działając w oparciu o strukturę sieci neuronowej, działa skuteczniej na procesorach Intel® Xeon Phi(TM), zapewniających olbrzymią wydajność przetwarzania wysoce równoległego, niż na przykład na procesorach serii Intel® Core(TM), zoptymalizowanych z myślą o komputerach osobistych. Rozwojowi architektury procesorów przeznaczonych do działania w chmurze towarzyszy rozwój specjalistycznego oprogramowania (przykładowo, Intel® Math Kernel Library, Intel® Data Analytics Acceleration Library).
Badania nad sztuczną inteligencją są priorytetem w wielu kluczowych firmach z branży IT, towarzyszą temu intensywne prace nad wyspecjalizowanym sprzętem i oprogramowaniem. I już nikogo nie dziwią przewidywania, że konstrukty SI będą pełnić rolę naszych asystentów, także w prowadzeniu interesów. Może czas przyzwyczajać się do myśli, że zaczną także awansować na stanowiska kierownicze.
Materiał przygotowany we współpracy z firmą Intel
Szukasz porady? Skontaktuj się z ekspertem z Asseco:
+48 22 574 88 23; e-mail: piotr.fabjaniak@assecods.pl