Демис Хассабис — великий интеллект, который создал великий интеллект

https://storage.googleapis.com/deepmind-media/research/The_Times_Magazine_Demis_profile.pdf
  • Перевод
«Мы нуждаемся в экспоненциальном улучшении человеческого поведения или в экспоненциальном улучшении технологий, и мир не выглядит так, как будто он действует по первому принципу.»

image


Для генерального директора полумиллиардной компании Демиса Хассабиса рабочий день начинается очень обыденно. Никакого коктейля из капусты в 5 часов утра за прочтением The Wall Street Journal, никакой интенсивной тренировки с последующим завтраком. Вместо этого он в приемлемое время прибывает в свой офис, находящийся рядом с Кингс-Кросс в Лондоне, проводит день на собраниях, а затем возвращается домой к семейному обеду с женой и двумя детьми в 19:30.

Там он может расслабиться и уложить детей спать в 10 часов вечера, начиная то, что он называет «вторым рабочим днем». И тогда все становится немного менее обыденным.

«Я не сплю до 4 утра», — говорит он. «Иногда до 4.30, в зависимости от того, как идут дела».

Если первая половина его рабочего дня посвящена ведению бизнеса и управлению 700 сотрудниками — 400 из которых доктора наук, стремясь сохранить свои позиции в качестве ведущей мировой компании в области искусственного интеллекта, то во второй половине рабочего дня он напоминает себе зачем он в принципе руководит этой компанией. Речь идет о компьютерных науках, математике и о том, как идти в ногу со временем. «Именно тогда я занимаюсь своей исследовательской работой».

Перевод — Диана Шеремьёва.

Перевод выполнен при поддержке компании EDISON Software, которая профессионально занимается безопасностью, а так же разрабатывает системы электронной медицинской проверки.

image

Хотя он виновато признается, что в последние пару недель это «исследование» в значительной степени связано с анализом шахматных матчей. Компания Хассабиса, DeepMind, купленная компанией Google в 2014 году за 400 миллионов фунтов стерлингов, это британский аналог компании Илона Маска, во всяком случае в том, что касается амбиций. Она нацелена не на увеличение, а на преобразование. Его задача: «Разобраться в искусственном интеллекте, а затем использовать его для решения всего остального».

Во время нашей встречи 42-летний Хассабис очень задумчив. Через несколько дней после нашего интервью DeepMind сделают что-то странное для якобы прибыльного предприятия. Они опубликуют научную статью, описывающую ключевую часть своей интеллектуальной собственности — и важный шаг в достижении этой невероятной цели.

Не будет преувеличением сказать, что эта статья оставила за собой последнее слово в самой удивительной истории за все время существования искусственного интеллекта. Речь идет о программе, разработанной его компанией под названием AlphaGo, которая затем была преобразована в другую программу под названием AlphaZero. Данная программа не только является решением одной из самых больших задач в сфере ИИ — победить человека в стратегической настольной игре Go — она использует настолько общий подход, что после некоторого переосмысления потенциально может стать также лучшей шахматной программой в мире.

Можно спорить (чем и занимаются философы), действительно ли данная программа «обладает интеллектом». Но для Хассабиса она стала кульминацией путешествия, которое привело его в Кембридж и Университетский колледж Лондона; того путешествия, благодаря которому он стал шахматным гроссмейстером в 13 лет и разработчиком программного обеспечения, продаваемого за миллионы долларов еще когда сам Хассабис был подростком. А началось это путешествие в Финчли, на севере Лондона, когда совсем юный Хассабис задумался о тайнах человеческого разума.

image

Хассабис в возрасте 7 лет у себя дома, в Финчли, с одним из своих трофеев за победу в шахматной игре.

Однако Демис Хассабис провел свой «второй рабочий день» допоздна анализируя шахматные матчи не из-за AlphaZero. Он занимался этим, потому что некоторые из его старых друзей в городе. Во время нашей с ним встречи в Лондоне проходит финал чемпионата мира по шахматам, в котором после 12 напряженных партий в итоге победил действующий чемпион Норвегии Магнус Карлсен.

Это означало, что находясь посреди путешествующего цирка из тренеров, комментаторов и разных гроссмейстеров Хассабис переживал свою молодость. «Это был шахматный праздник», — говорит он.

«Я шутил с Джудит Полгар [известный гроссмейстер] только сейчас, на самом деле. Я не видел ее 30 лет ». Он и Полгар почти ровесники, и когда им было 12 лет, они были жестокими конкурентами. «Она была № 1, когда я был № 2.» Когда он говорит «№ 2», он имеет в виду в мире — Полгар из Венгрии. Они были лучшими в своей возрастной группе.

Увы, это был пик его шахматной карьеры. Неожиданно для всех он бросил шахматы. Он так и не достиг уровня гроссмейстера и смотрел, как Полгар стала лучшей женщиной-игроком в истории. Шахматы, решил он, не для него. «Мне нравится то, что делают эти люди. В том, чтобы посвящать этому свой мозг и свое сознание есть какая-то профессиональная непорочность », — говорит он. «Я знал с самого начала, что я гораздо лучше, как универсал».

Для бывшего ребенка-вундеркинда, человека с жутко пугающим интеллектом и сверхчеловеческим графиком работы Хассабис даже не удосуживается быть социально неполноценным. Хотя вживую его невысокий рост и очки делают его немного похожим на учтивого Пинфолда из сериала “Опасный мышонок”, у него нет странных тиков, он не прячет глаза в пол при беседе с вами. Он не только нормален для программиста, к большому сожалению, он кажется вполне нормальным для обычного человека.

В некотором смысле именно поэтому он бросил шахматы. «В мире слишком много увлекательных вещей, чтобы тратить всю свою жизнь на одержимость», — говорит он. «Вот как я себя чувствовал, когда был молодым. Я любил физику, искусство, много всего. Чтобы стать Магнусом Карлсеном, ты должен быть серьезно одержим. Я помешанный, но на всем сразу — если это не оксюморон ».

Поначалу из-за своего жизненного пути Хассабис кажется одним из самых выдающихся любителей. Он перемещается от дисциплины к дисциплине, от бизнеса к университету, от университета к бизнесу, ни на чем не останавливаясь — по крайней мере, до сих пор. Но, пожалуй, самое удивительное состоит в том (и вы скоро увидите, что это не снисходительное утверждение), что так и было запланировано.

Логичнее всего начать историю его карьеры с – я не шучу – времен, когда Демису было 4 года. Именно тогда он впервые заинтересовался шахматной доской. «Для меня все началось с шахмат. Шахматы это улучшение принятия решений. До 12 или 13 лет я считал себя профессиональным шахматистом. Хотя и был ребенком. Вы усердно учитесь, разговариваете с тренерами, анализируете свои собственные партии, думаете о том, как можно улучшить свои навыки.
«Это заставило меня задуматься о процессе мышления: что такое интеллект, как мой мозг придумывает эти идеи?» Вот так он и бросил карьеру шахматиста.
Или, по крайней мере, он бросил профессиональные шахматы. Дэвид Сильвер, коллега-программист и ученый в области компьютерных наук, впервые встретил его несколько лет спустя, когда им обоим было по 15 лет. «Я участвовал в юношеских соревнованиях по шахматам в Саффолке», — говорит Сильвер. «Демис был ребенком, возвращающимся из Лондона и нуждающимся в деньгах на карманные расходы. Он выиграет местный турнир, возьмет призовой фонд в 50 фунтов стерлингов — именно так он заработает свои карманные деньги в те выходные ». На сегодняшний день Сильвер работает программистом в DeepMind, где он руководит проектом AlphaZero.

Большая часть этих призовых денег пошла на то, что быстро стало новым хобби Хассабиса. «Я купил свой первый компьютер, когда мне было 8 лет, на деньги, которые я получил от победы в шахматном турнире», — сказал он. «Мои родители ничего не смыслили в компьютерах, все еще не смыслят. Но они ничего не сказали, это были мои деньги. Я начал программировать. Я понял, что компьютер это удивительное, почти волшебное устройство для расширения возможностей вашего ума ».

Вы, наверное, думаете, какую роль во всем этом сыграли его родители? Какое у него было домашнее образование? Кто заставлял его учиться? А когда у него случился неизбежный подростковый срыв?
В возрасте 16 лет он работал над начальной версией искусственного интеллекта. “Я знал, что это будет величайшее приключение, в котором только можно поучаствовать
Но правда в том, что его родители вообще не были вовлечены. Его отец киприот-грек был продавцом игрушек, а его мать китаянка-сингапурка работала у Джона Льюиса. Он описывает их как «довольно богемных» людей и говорит, что они всегда поощряли его и его брата и сестру преследовать свои интересы. Для его брата и сестры это означало музыку и литературное творчество; для него это означало нечто, чего они просто не понимали. «Мои родители потеряли представление о том, что, черт возьми, я делал, когда мне было 14 или 15 лет».

Тоже самое было, когда он съехал от них. Между досрочной сдачей выпускных экзаменов и поступлением в университет был перерыв. Его приняли в Кембридж, но они сказали, что не позволят ему у них учиться, пока он не станет старше. Поэтому он принял участие в соревновании по программированию с игровой компанией Bullfrog и занял второе место.

image

Хассабис в 23 управляет своей второй компанией по разработке игр, 1999

«Они пригласили меня на летнюю работу». В этот момент они узнали — как и Кембридж — что он несовершеннолетний. «Они сказали:« Ты не можешь здесь работать. Нанимать тебя нелегально ». Я спросил:« Могу ли я работать так или иначе? »Мне платили 200 фунтов в неделю в конвертах из коричневой бумаги. Я заплатил за комнату в YMCA (*от англ. Young Men's Christian Association — «Юношеская христианская ассоциация») — молодёжная волонтерская организация. ) наличными ».

Здесь он заработал гораздо больше, чем мог бы заработать на летней работе. Он участвовал в разработке Theme Park, одной из самых успешных игр девяностых, тираж которой составил 15 миллионов экземпляров. В частности, он работал над элементарным ИИ, а это означало, что искусственный интеллект реагировал на то, как люди играли в эту игру. Демису было 16 лет, и он начал видеть свое будущее. «Когда я увидел, насколько успешным был этот проект, я понял, что это будет величайшее приключение, в котором только можно поучаствовать». С тех пор «Это был довольно скоординированный план; У меня всегда на уме была компания вроде DeepMind ».

Как шахматист, думающий на 15 шагов вперед, он хотел расставить фигуры, совершая разные карьерные и академические гамбиты, пока он не будет в состоянии нанести удар.

Первой фигурой, которую он разместил, стал Кембриджский университет, где степень бакалавра по вычислительной технике дополнила его практические навыки программирования более теоретическими. «Это было ближе к математике, чем к компьютерной науке. Я любил все это. Это дало мне хорошую базу ». Хотя он не согласился с их подходом к искусственному интеллекту. «Все вращалось вокруг логики. Для меня было очевидно, что это путь в никуда. Вы никогда не сможете запрограммировать достаточно знаний так, чтобы они внезапно стали разумными. Мы недостаточно знаем о знаниях в наших собственных мозгах, чтобы представить их как набор определенных правил ».

Второй шаг после Кембриджа — возвращение к созданию компьютерных игр, на этот раз под его руководством. Целью, однако, было не программирование, а бизнес. «Мне нужно было научиться управлять компанией и командами.

После выпуска двух игр — поклонники могут помнить Black & White и Republic: Revolution — он научился всему чему хотел и закрыл свою игровую студию. Но: «Еще было не время, чтобы создать DeepMind. Мне нужен был источник идей помимо компьютерных наук. Тогда я защитил докторскую диссертацию по когнитивной нейробиологии. В частности, в областях нейробиологии мы мало представляли, как адаптироваться к искусственному интеллекту. Он хотел узнать, как работает мозг, чтобы воспроизвести его на компьютере.

Наконец, в 2010 году время пришло.

DeepMind, который Хассабис основал вместе с друзьями Мустафой Сулейманом и Шейном Леггом, до сих пор работает как отдельная компания. С тех пор, как Google купил его — крупнейшее в Европе приобретение — DeepMind базируется в британской штаб-квартире в Кингс-Кросс.

Офис это предел мечтаний, здесь есть все что вы могли бы надеяться увидеть у технологического гиганта. Это место, где вы редко находитесь от стола для пинг-понга дальше чем на расстоянии нескольких шагов, а если это все же случается, то скорее всего это потому что вы находитесь рядом со смузи. На стойке регистрации прилежно одетые администраторы с пирсингом сотрясают воздух, рассказывая что это всего лишь временная работа, которая им нужна прежде чем их танцевальная карьера начнет развиваться. Окна украшены в стиле ретро, ​​пиксельными персонажами видеоигр.

Единственное, что слегка подводит этот мега стильный образ, это сами сотрудники, которые проходят мимо вас с заправленными футболками, неизменно неся ноутбуки, источая этот запах, безошибочно узнаваемый, знакомый с детства, если вы провели ваше детство в Games Workshop. Это как если бы курс компьютерных наук в Кембриджском университете внезапно переместился в модную хипстерскую кофейню в Далстоне. Что, конечно, не так уж далеко от истины.

Но вы можете убрать все стеклянные, стальные и деревянные стены, и у вас все равно останется что-то еще. Там находится столько же досок Go, сколько столов для пинг-понга, и заполненные уравнениями доски в залах получают больше внимания, чем настольный футбол перед ними. Когда мне устраивают тур, я прохожу офис Тьюринга, офис фон Неймана и конференц-зал Рамануджана. «Это был большой прогресс для женщин», — говорит один из сотрудников, когда мы проходим мимо двух кабинетов: Мэ́ри Ше́лли и Сомервилль.

Повсюду огромное, почти ощутимое чувство интеллектуального возбуждения. Ощущение кипения, будто за дверьми может быть что угодно. Почему-то неудивительно, что попав в комнату Гаусса вы обнаруживаете, что гроссмейстер и международный мастер наблюдают за тай-брейк матчами чемпионата мира по шахматам, используя анализ AlphaZero. «Он просто играет в изысканные игры», — говорит Мэтью Садлер, вышеупомянутый гроссмейстер, так как AlphaZero рекомендует ход, пропущенный Магнусом Карлсеном.

Затем я закрываю эту дверь и гадаю, что находится за следующей.

Чтобы понять, почему игры AlphaZero такие особенные, почему Садлер так взволнован, вам нужно вернуться на 21 год назад. В 1997 году компьютер Deep Blue обошел Гарри Каспарова, чемпиона мира по шахматам, в одном из самых известных матчей, когда-либо сыгранных. Это событие было объявлено как финальная битва человека против машины.

Однако на самом деле была еще одна игра, которую компьютеры не могли одолеть: Go, настольная игра на Дальнем Востоке, в которой гораздо больше игровых позиций, чем атомов во вселенной.

Go это игра, которая не реагирует на грубый расчет. Она требует интуиции и инстинктивной оценки позиций и красоты. В отличие от шахмат, где к 2016 году мобильный телефон мог сыграть в заслуживающую доверия игру даже с гроссмейстером, не было программ, близких по уровню к игре Go. В тот момент многие думали, что в Go еще лет 20 будет человеческое превосходство. Хассабис думал иначе.

Google купил DeepMind, потому что он хотел усовершенствовать искусственный интеллект в общем, разрабатывать программы, которые могут быть хороши не только в чем-то одном — например, в шахматах, но во многих областях. В конце концов, такой общий интеллект может быть использован для решения научных и коммерческих задач.

DeepMind, на самом деле, уже сделал некоторые из этих вещей — его программное обеспечение используется для рекомендации покупок в Google Play и оно снизило потребление энергии в серверных комнатах Google. Две недели назад DeepMind выиграли конкурс по предсказанию того каким образом будут сворачиваться белки — эзотерический навык, который на самом деле имеет решающее значение для всех процессов в организме. Но хорошим способом доказать всему миру, что искусственный интеллект работает это сделать это так же, как это обычно делают люди, в том числе и Хассабис, доказать, что есть интеллект, с помощью игры.

Подход DeepMind к Go сильно отличался от программ, которые использовались ранее. В то время как Deep Blue требовалась команда программистов и гроссмейстеров, чтобы научить его шахматным трюкам и передать человеческие знания, накопленные за тысячелетия, AlphaZero буквально ничего не требовал. Эта программа начала жизнь, как новорожденный, появившийся на свет в мире Go. Все, что он знал, это то, что он хотел выиграть, и все, что у него было, это доска и знание правил.

image

Со Стивеном Хокингом, 2017

Затем, как ребенок, делающий свои первые шаги, в течение десятков тысяч игр, сыгранных против самого себя, он экспериментировал и совершенствовал свое понимание. Из-за недостатка слов он научился интуиции. Постепенно он самостоятельно освоил навыки людей-мастеров, а также обрел несколько своих. Затем он использовал эти навыки, чтобы разрушить опору человеческого интеллекта. Младенчество AlphaZero измерялось в часах, после чего он смог победить лучшего человека в мире.

Однако этого было недостаточно. После того, как программа Хассабиса стала бесспорным компьютерным чемпионом Go, он отправился на конференцию, чтобы рассказать о своих достижениях. Мюррей Кэмпбелл, который был в команде Deep Blue, победившей Каспарова, подошел к нему. «Мюррей спросил:« Что бы он сделал, если бы мы опробовали это на шахматах? ». Для обычной программы вопрос был бы бессмысленным — Deep Blue умели играть в гроссмейстерские шахматы, но попросить их сыграть в Go было бы так же нелепо, как попросить сыграть в нее голубя. Для этого потребовалось бы начать все заново и разработать новую систему с нуля. Для AlphaZero это означало просто новый этап младенчества.

Таким образом, AlphaZero, был перерожден в мире черного и белого. На этот раз на доске находились не плоские фишки Go, а ферзи, короли, слоны и королевы шахмат. «AlphaZero может начать играть утром совершенно случайным образом, тогда к чаю у него будет нечеловеческий уровень», — сказал Хассабис. «К обеду это будет самая сильная организация из всех, что когда-либо существовали». Когда он просматривал игры, он понимал, что это не просто лучший игрок в мире; это был не просто лучший компьютер; он также открыл новый способ игры.

«Это как шахматы с другой планеты», — сказал Хассабис. «Вы можете оценить эту красоту. AlphaZero приносит в жертву фигуры, открывая новые линии атаки ». Один гроссмейстер разрешил проанализировать свои игры, сравнивая этот поступок с поиском старых тетрадей давно забытого гения шахмат из прошлого.
В перспективе искусственный интеллект сможет мыслить как ученый и создавать открытия уровня Нобелевской премии
Из-за настольного футбола и высоких амбиций, все это может оправданно звучать так словно DeepMind это пародия на Кремниевую долину. Только вот если это так, то Кремниевой долиной они будут до поры до времени. Хассабис — программист. В этом программировании Valhalla он достиг чего-то, что ускользнуло от Facebook, Microsoft и всех тех, кто был до него: он свел столкновения со скукой аналоговой реальности к минимуму.

Комиссионные выплаты монополий или слушания Сената о вмешательстве России в выборы не для него. Когда DeepMind были куплены Google, они не просто зарабатывали деньги; они получил свободу.

«Было принято важное решение относительно того, должны ли мы продавать или нет. Требовалось множество компромиссов в обоих случаях», — говорит он. В случае продажи он терял один вид автономии — у него внезапно появлялся начальник. Однако это не единственная автономия. «Одна вещь не давала мне покоя. Мне никогда не казалось привлекательным быть публично цитируемым генеральным директором. Тогда ваша жизнь это просто доходы и ежеквартальные цели, а не чисто фундаментальные исследования. Я предпочитаю науку.

Google были уверены, что эта покупка не похожа на покупку YouTube. Они не ждали, что DeepMind быстро принесет прибыль. Они нужны, чтобы решить проблему интеллекта; это Манхэттенский проект по вычислительной технике. «Я понял, что если бы я делал это с Google, я мог бы быть за кадром и продолжать заниматься наукой», — говорит Хассабис.

Еще многое предстоит сделать. Интеллект не решается просто победой в нескольких настольных играх. Шахматы — чрезвычайно сложная проблема, но также и очень простая. В отличие от жизни, у нее есть четкие правила, четкие результаты, и все знают, что происходит. Существуют аналогичные ситуации в реальной жизни — такие, где, как и в шахматах или игре Go, решение заключается в выборе правильного пути из множества возможных комбинаций. Одним из достижений, которого они уже достигли, является понимание сворачивания белков, что крайне важно для разработки новых лекарств. Наша неспособность моделировать химию белка в организме является одной из причин, по которой разработка новых лекарств стоит так дорого.

Одна из самых странных вещей в программах искусственного интеллекта состоит в том, что люди создают их, но не понимают их. Как только они начинают работать, учиться и развиваться, их работа может стать такой же непонятной для посторонних, как и наш собственный мозг.

Для Хассабиса шахматная программа это способ увидеть мозг AlphaZero. На шахматной доске, в отличие от белков, вы можете увидеть ход, бросающийся в глаза. «Я чувствую, что процесс оптимизации происходит на доске, — говорит он. Решая проблему, которую он понимает — шахматы, — он может получить представление о той, которую он не знает, например, о белках. «Если ход конем не оптимален, AlphaZero может переместить его на шесть позиций, чтобы сделать его правильным. Если вы достаточно хорошо играете в шахматы, это почти тоже самое как если бы вы почувствовали, что это верный ход. Это все равно что быть внутри сознания AlphaZero».

У Хассабиса, естественно, планы не ограничиваются простой экономией миллионов на фармацевтических исследованиях. Он считает, что в перспективе ИИ мог бы научиться работать как ученый, разрабатывать гипотезы и разрабатывать эксперименты для их проверки, а затем «совершить крупный прорыв уровня Нобелевской премии».

Иногда, между мечтами о Стокгольме и анализом шахматных игр, грубо врывается реальность. Один из проектов компании включает анализ данных о состоянии здоровья. Распознавание образов, которое позволяет определить наилучший ответный ход на запоздалую рокировку со стороны королевы, может также распознать диагноз, скажем, раннего проявления симптомов заболеваний сетчатки. Однако для постановки такого диагноза DeepMind необходимо много данных — ему нужен доступ к записям пациентов NHS.

Люди начали это замечать. В 2017 году уполномоченный по вопросам информации осудил Королевскую бесплатную больницу за то, что она не сделала достаточно, чтобы проинформировать пациентов о партнерстве, прежде чем передать данные DeepMind для обработки этих данных от своего имени. Буквально в прошлом месяце было объявлено, что дочерняя компания компании перейдет в Google, что потребует дополнительных гарантий того, что данные о пациентах в Великобритании будут защищены.

Проблемы подобного рода неизбежны и они будут продолжаться, проникая даже в разреженную атмосферу комнаты Платона в DeepMind («пещера» — в основном, как и другие комнаты, но с креслами-мешками). Большинство из них будет решаться — некоторые из них самой компанией, другие обществом, адаптирующимся к новому миру больших данных и алгоритмов.

Проблема, которая вряд ли когда-либо исчезнет, также является одной из самых важных. Вместо того, чтобы задаваться вопросом, можем ли мы развить настоящий искусственный интеллект, некоторые утверждают, что мы должны начать беспокоиться о том, должны ли мы его развивать.

Хассабис, как и все в этой области, имеет отрепетированный ответ на вопрос, который можно охарактеризовать как «проблема апокалипсиса роботов». Он позиционирует себя как человека в меру обеспокоенного, но не преувеличивающего факты. Существуют этические проблемы с искусственным интеллектом, но они могут быть решены, и трудности, которые он может решить гораздо значительнее чем трудности, которые он может вызвать.

«Я бы был гораздо более пессимистично настроен по поводу будущего, если бы не знал, что на его пути стоит искусственный интеллект», — говорит он. «Существует так много проблем, от болезни Альцгеймера до изменения климата, которые чрезвычайно сложны и в решении которых мы, похоже, почти не прогрессируем. Либо мы нуждаемся в экспоненциальном улучшении человеческого поведения или в экспоненциальном улучшении технологий, и мир не выглядит так, как будто он действует по первому принципу».

На данный момент, однако, он не зациклен на апокалипсисе. Вместо этого он наслаждается достижением, которое касается как прошлого, так и будущего. В возрасте 13 лет молодой Демис Хассабис произвел расчет. Он бросил шахматы, хотя знал, что у него был шанс стать лучшим в мире шахматистом.

Затем он выбрал путь, который, как он признается, кажется совершенно случайным. И все же, как шахматный конь, который сделал шесть ходов, чтобы попасть в нужное место для атаки, он шел по направлению к чему-то, что было каким-то образом неизбежным с самого начала.

Этот путь привел его к сегодняшнему дню где, находясь в комнате в своем кабинете, где работают чрезвычайно заинтересованные гроссмейстеры, он создал лучшего шахматиста в мире. «Я прошел полный круг. Я чемпион мира по игре в шахматы “чужими руками”. Я думаю, если рассуждать по этому поводу как Фрейд, — говорит он, — возможно, у меня было какое-то незавершенное дело».

Шах и мат.
Edison
393,00
Изобретаем успех: софт и стартапы
Поделиться публикацией

Комментарии 37

    +4
    Заголовок надо сделать скромнее. Ожидал увидеть созданный ИИ, а по факту чуть биографии, шахматы, выдающиеся результаты работы, но где собственно…
      +1
      к семейному обеду с женой и двумя детьми в 19:30

      Это какая-то великобританская особенность?
        +3
        Ну, это такая надмозговая традиция — dinner переводить как обед, а lunch переводить как… ланч. Хотя это по факту обед, а dinner — ужин. Пошло, наверное, века с 18-го, когда у аристократии было по пятнадцать приёмов пищи. Время изменилось, а традиции остались.
          +1
          «Dinner» формально означает главный приём пищи, не привязанный ко времени дня. Раньше это было чаще об обеде, сейчас — об ужине. В некоторых регионах США до сих пор обед называют dinner. Приём пищи именно вечером, — это supper. Можно поискать «supper vs dinner» для проверки.
            +3
            Да, я искал. Пишут, что то, что вы описали, является исторической традицией, но де-факто сейчас везде дневной приём пищи называют lunch, а вечерний — dinner. Supper это уже поздний ужин, типа вечернего приёма гостей, ужина в ресторане и т.п. и т.д. Т.е. по смыслу dinner можно смело переводить как ужин.
              +1
              Вот здесь есть комментарии по этому поводу и статистика употребления. До сих пор, например, на юге США dinner может употребляться как обед. Так же переводилось и в советских учебниках. Сейчас в основном имеется в виду ужин, но бывают и исключения, например, 'Sunday dinner', который обычно бывает в обед.
        +1
        Если он не спит до 4 утра, во сколько он встает? Т.к. не совсем понятно что значит «в приемлемое время» прибыть на работу.
          +1
          Часам к 9 думаю. К примеру, у руководящих постов на нашей фирме ненормированный рабочий день, существенно больше 8 часов как правило. С 9 до пол-восьмого — вполне себе.

          Я иногда в 4 утра ложусь и в 8 встаю, чтобы к 9 на работу. Но не часто. Все таки часов 6 поспать нужно минимум для работы с мозговой активностью.
          0
          > Они опубликуют научную статью, описывающую ключевую часть своей интеллектуальной собственности — и важный шаг в достижении этой невероятной цели.

          А можно ссылку на эту публикацию?
          +2
          Надо было назвать «Как мальчик занимался шахматами и поднял на этом бабла»
            +1
            В смысле он спит по 4 часа?
              +2
              То же распознавание образов, которое может интуитивно понять наилучшую реакцию на позднюю рокировку на стороне королевы, может также угадать лучший диагноз, скажем, раннего появления сетчатки


              Это что? Плохой машинный перевод?
                0
                Предложите ваш вариант перевода, пожалуйста.
                  +1
                  one moment. Хотя нет, чуть позже.
                    +1
                    а вам «раннее появление сетчатки» абсурдным не кажется? в данном случае это «болезни сетчатки» а с учетом того, что речь идет о предсказаниях, полагаю, имеется в виду «прогнозирование заболеваний сетчатки на ранних стадиях»
                      +3
                      Пожалуйста:
                      Одни и те же алгоритмы распознавания образов могут интуитивно находить и лучший ответ на позднюю длинную рокировку, и прогнозировать, к примеру, заболевания сетчатки глаза на ранних стадиях.
                    +1
                    То же распознавание образов, которое может интуитивно понять наилучшую реакцию на позднюю рокировку на стороне королевы, может также угадать лучший диагноз, скажем, раннего появления сетчатки.(?)

                    «The same pattern recognition that can intuit the best response to a late Queen-side castling
                    can also guess the best diagnosis of, say, an early-appearing retinal condition.»

                    Вероятно речь вот о чем:
                    Common retinal conditions include floaters, macular degeneration, diabetic eye disease, retinal detachment, and retinitis pigmentosa. There are other issues that can occur, but these conditions are some of the most common and serious that a person can experience.
                    www.icarespecialists.com/2017/01/5-common-retinal-diseases
                    Скорее так стоило бы изъясниться: ранее проявление симптомов заболеваний сетчатки
                      0
                      ПС. Перезаказали бы ТехнариУму, за так, за себя показать)
                      technarium.ru
                        +2
                        Почему-то всё время очень тяжеловесный язык у переводов. Можно угадать, что это именно что перевод, даже не смотря на плашку сверху.

                        Почему PhD — это доктор наук? PhD примерно равносилен кандидату.

                        Если первая половина его рабочего дня посвящена <...>, стремясь сохранить свои позиции в качестве ведущей мировой компании в области искусственного интеллекта

                        Что это вообще означает? Подъезжая к вокзалу, у меня слетела шляпа?

                        Компания Хассабиса, DeepMind, купленная компанией Google в 2014 году за 400 миллионов фунтов стерлингов, это британский аналог компании Илона Маска, во всяком случае в том, что касается амбиций. Она нацелена не на увеличение, а на преобразование. Его задача: «Разобраться в искусственном интеллекте, а затем использовать его для решения всего остального».

                        Он? Она? Его?
                        Первое предложение выглядит очень тяжеловесно, надо как-то переиначивать.

                        Что такое рефлексивное настроение, прости господи? Почему не «он был задумчив», «он погружен в себя»??

                          +1
                          Не будет преувеличением сказать, что эта статья оставила за собой последнее слово в самой удивительной истории за все время существования искусственного интеллекта.

                          Ну разве так говорят по-русски? Статья оставила за собой последнее слово.

                          Речь идет о программе, разработанной его компанией под названием AlphaGo, которая затем была преобразована в другую программу под названием AlphaZero. Он не только решил одну из самых больших проблем в искусственном интеллекте — победить людей в стратегической настольной игре Go — он также использовал настолько общий способ решения этой проблемы, что впоследствии это может стать лучшим шахматным компьютером в мире.

                          to solve the problem в технических статьях обычно переводится как «решить задачу».
                          К примеру: «Данная программа не только является решением одной из самых больших задач в сфере ИИ — победить человека в стратегической настольной игре го — но она использует настолько общий подход, что после некоторого переосмысления потенциально может стать и лучшей шахматной программой».
                            +1
                            Можно поспорить — и это то, чем философы активно занимаются — что эта программа действительно «обладает интеллектом». Для Хассабиса это также стало кульминацией путешествия, которое привело его в Кембридж и Университетский колледж Лондона, благодаря которому он стал мастером спорта по шахматам в 13 лет и разработчиком программного обеспечения, которое продавалось за миллионы долларов, еще до того, как он повзрослел.

                            … в доме, который построил Джек :)
                            Можно примерно так:
                            Можно спорить (и этим действительно занимаются всяческие философы!), действительно ли данная программа «обладает интеллектом». Но для Хассабиса она стала кульминацией путешествия, приведшего его в Кембридж и Университетский колледж Лондона; того путешествия, благодаря которому он стал шахматным гроссмейстером в 13 лет и разработчиком программного обеспечения, продаваемого за миллионы долларов еще когда сам Хассабис был подростком. А началось это путешествие в Финчли, что севернее Лондона, когда совсем юный Хассабис задумался о тайнах сознания/человеческого разума…

                            Но началось все это, когда он был подростком. В Финчли, на севере Лондона, он начал задумываться о том, как работает человеческий разум.

                            Забавно акценты расставлены. Будто бы важно, что именно в Финчли на севере Лондона он начал задумываться о том, как работает человеческий разум; хотя логическое ударение должно быть конечно же на подростке.
                              0
                              > Можно поспорить — и это то, чем философы активно занимаются — что эта программа действительно «обладает интеллектом». Для Хассабиса это также стало кульминацией путешествия, которое привело его в Кембридж и Университетский колледж Лондона, благодаря которому он стал мастером спорта по шахматам в 13 лет и разработчиком программного обеспечения, которое продавалось за миллионы долларов, еще до того, как он повзрослел.

                              А что тут неправильного?

                              Можно поспорить — и это то, чем философы активно занимаются — что эта программа действительно «обладает интеллектом». Для Хассабиса это также стало кульминацией путешествия (существительное среднего рода, записалось в указатель для существительных среднего рода) которое (путешествие, разыменовано из только что сохранённого указателя на существительное среднего рода) привело его в Кембридж и Университетский колледж Лондона, благодаря которому (путешествию, разыменовано из указателя на существительное среднего рода) он стал мастером спорта по шахматам в 13 лет и разработчиком программного обеспечения (вновь существительное среднго рода, оно сейчас перезаписало в этом слоте слово «путешествие», использованное ранее для разыменования местоимений среднего рода), которое (путешествие, разыменовано из указателя на существительное среднего рода, в которое только что было записано словосочетание «программное обеспечение») продавалось за миллионы долларов, еще до того, как он повзрослел.

                              Лично я не вижу проблемы в таком построении текста.
                              +2
                              А как говорят по-русски?)
                              P.S: Собственно тот самый недопереводчик. Все замечания и критика активно принимаются и учитываются на будущее!
                                0
                                Спасибо, Диана, за труд!
                                Плюсик в Карму
                                  –2
                                  Предложение от ТехнариУма — в силе. technarium.ru, Центр технических переводов.
                                    0
                                    Ищите хорошие материалы и переводите :)))
                                      0
                                      Я про перезаказ. И про конкуренцию при техническом переводе. Два исполнителя, два перевода — на суд читателей.
                                    0
                                    Мне сходу ничего в голову не пришло, потому и указал без своего комментария. Надо как-то встраивать русские фразеологизмы вместо «оставила за собой последнее слово», например «подытожила», «подвела черту под многолетними...», «завершила изыскания», «поставила точку в ...». Для каждого из вариантов надо соответствующим образом перекраивать остальное предложение. Как-то так наверное )
                                      0
                                      А что плохого в унификации текста?

                                      Я лично считаю использование «русских фразеологизмов» в этом тексте мало того, что бесполезным, так ещё и вредным (поскольку оно нарушает способность читающего произвести обратный перевод и понять, что же именно хотел сказать автор оригинала именно таким словосочетанием).

                                      Суть в том, что в этой статье мы видим сугубо технический текст (биографию, в которой точность фактов и последовательность их изложения играет первостепенную роль), и соответственно переводить его надо именно как технический. То есть, максимально точно и близко к оригиналу, безо всяких художественных вывертов.
                                      0
                                      «На этот раз на доске находились не плоские фишки Go, а ферзи, короли, слоны и королевы шахмат.»

                                      1. Объекты, которыми играют в го (да, в русском языке название этой игры пишется кириллицей… Иногда даже с большой буквы, хотя этот вопрос дискутируемый)… так вот, эти объекты называются КАМНЯМИ. И никак иначе. И они, как правило, не плоские, а скорее чечевицеобразной формы.
                                      2. Слово «королева» шахматистами от 4-го разряда и сильнее для обозначения ферзя не употребляется. Кстати, хотел бы я взглянуть на оригинал этой фразы. Неужели там так и было написано, «queens, kings, bishops and queens», с двойным упоминанием ферзей?
                                    0
                                    > Если первая половина его рабочего дня посвящена ведению бизнеса и управлению 700 сотрудниками — 400 из которых доктора наук, стремясь сохранить свои позиции в качестве ведущей мировой компании в области искусственного интеллекта, то во второй половине рабочего дня он напоминает себе зачем он в принципе руководит этой компанией. Речь идет о компьютерных науках, математике и о том, как идти в ногу со временем. «Именно тогда я занимаюсь своей исследовательской работой».
                                    Первую половину дня человек (о котором идёт речь в данной статье) проводит, стремясь сохранить свои позиции в качестве ведущей мировой компании в области искусственного интеллекта, а вторую — …

                                    >Он? Она? Его?
                                    Компания («она», указатель на «компания» сохранён в слот для местоимений, указывающих на существительные женского рода) Хассабиса («его», указатель на «Хассабис» сохранён в слот для местоимений, указывающих на существительные мужского рода), DeepMind, купленная (она, «компания», разыменовано из слота для существительных женского рода) компанией Google в 2014 году за 400 миллионов фунтов стерлингов, это британский аналог компании Илона Маска, во всяком случае в том, что касается амбиций. Она («компания», вновь разыменовано из слота для существительных женского рода) нацелена не на увеличение, а на преобразование. Его («Хассабиса» — разыменовано из указателя в слоте для существительных мужского рода) задача: «Разобраться в искусственном интеллекте, а затем использовать его для решения всего остального».

                                    Не знаю, почему, но мне эти речевые обороты кажутся совершенно понятными и естественными, сам бы вряд ли перевёл иначе, если бы занимался такой задачей.
                                    Я болен? У меня Си головного мозга?
                                    +2
                                    Ох, Bullfrog Productions — это же Magic Carpet, Syndicate, Dungeon Keeper, Theme Hospital! Какие были времена… :)
                                      0
                                      Ну ладно. В общем, парень интересный. Не знал раньше о нем, хотя про АльфаГо плешь почти все проели. Я сам в юности го фишки двигал, занятная игра. Подход к задаче амбициозный — универсальный решатель. Это уже ближе к человеческому. Бог в помощь герою текста, компьютерному гению нашего времени)
                                        +1
                                        Комната Гаусса — это переговорка. Все переговорки названы в честь ученых.
                                        Комната Платона — это тихий воркспейс. Туда можно прийти поработать, если хочется сосредоточиться. Пещера, потому что называется Plato Caves.
                                        Про столя для тенниса наврали, досок для го все-таки намного больше. Зато есть много других интересных объектов и вещей. Частично DeepMind'овых, частично гугловых.
                                          +1
                                          Забавно, что при обсуждении качества перевода никто даже не обратил внимания на «ложного друга переводчика», имеющего корни аж в словаре В.К.Мюллера и неправильный перевод которого кочует от фильма к фильму: checkmate. Коль скоро в статье так много о шахматах, надо бы знать, что ситуации «шах и мат» в этой игре не существует. ru.wikipedia.org/wiki/Правила_шахмат#Шах
                                          В отличие от словаря Мюллера, Вебстер однозначно определяет checkmate как «мат». Здесь ясно, что checkmate и mate синонимы. А здесь стандартное определение «поставить мат» «to check (a chess opponent's king) so that escape is impossible».
                                          К сожалению, то ли из-за авторитета словаря Мюллера, то ли из-за забвения когда-то столь популярной у нас игры слово не вошло даже в этот весьма обширный список.
                                            +1
                                            Думаю, что небольшие косяки в переводе не нарушили цельность восприятия. Спасибо за перевод!

                                            Я с большой симпатией отношусь к Демису Хассабису и высоко оцениваю достижения компании DeepMind. Мне кажется, образ Демиса Хассабиса может служить хорошим примером подражания для школьников. Замечательный человек, одержимый хорошей идеей и целеустремленно движущийся к ней.

                                            1.Думаю, каждый из нас «понемногу» занимался «искусственным интеллектом» и, наверное, продолжает заниматься и теперь. Я редко использую журналистский термин «искусственный интеллект», а вместо этого использую «Constructed Intelligence». Для меня «искусственный интелект» как понятие бесконечности в математике.

                                            2.Можно перечислить длинный список изделий, созданных человеком, в которых в той или иной степени используется Constructed Intelligence. То, чем занимается команда DeepMind – это задачи «верхнего эшелон» в разработке очередного изделия Constructed Intelligence. Их успех позволит открыть новые горизонты для всех, кто вовлечен в подобные исследования и, возможно, позволит отодвинуть стену непонимания принципиальных вопросов.

                                            3.Один из принципиальных вопросов (как я думаю) – это разработка алгоритма обучения. Звучит настолько тривиально и понятно, что кажется, что это вообще не проблема. На самом деле это не так. Как случайную переменную Y, равномерно распределенную на некотором отрезке, научить тому, «как себя ведет» случайная переменная X, равномерно распределенную на некотором другом отрезке, так, чтобы переменная Y могла «многое рассказать о поведении переменной X? Это простой «предельный пример», требующий разработки принципиально нового алгоритма обучения. И такой алгоритм может быть построен, хотя звучит абсурдно в реалиях существующих знаний, «как может одна случайная переменная предсказывать другую случайную переменную, если связь между ними равна нулю?».

                                            4.То, что реализовано в алгоритме Alfa Go – это хорошая эвристика для формирования ветви поиска решения в пространстве состояния, в условиях заданного списка ограничений. Поведение противника и его действия, это тоже ограничения, при формировании выбора для очередного шага. Это хорошая не детерминированная задача. По уровню сложности она близка ко многим задачам из класса NP-Complete. Однако, я там не вижу обучения. Невозможно обучиться «всем возможностям» в пространстве состояния, когда в этой задаче оно настолько огромное, что «… молекул не хватит». Скорее всего, речь идет о нескольких правилах, изменяющихся а процессе формирования ветви поиска решения. Эти правила должны быть неотъемлемым свойством данной задачи. И молодцы, если они это нашли. (Кстати, интересно было бы узнать, сколько вариантов перебора делает алгоритм Alfa Go для выполнения очередного шага, и как это количество вариантов перебора меняется в процессе игры от начала к концу. Это своего рода критерий качества используемой эвристики).

                                            Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

                                            Самое читаемое