Finne trøst i nederlag med kunstig intelligens

Fan Hui, den europeiske Go-mesteren, trengte litt frisk luft. Jeg forstår ikke meg selv lenger.

Hui var den første profesjonelle Go-spilleren som møtte AlphaGo, Googles kunstige intelligenssystem og tittelen på en ny dokumentar av Greg Kohs som debuterte forrige uke på Tribeca Film Festival i New York. Da Hui ble invitert til å besøke Googles kontor i London som huser forskningsgruppen DeepMind som utviklet AlphaGo, følte han seg trygg. Tross alt, som Hui uttrykker det, er det bare et program.

Hui hadde grunn til å være selvsikker. Selv om AI har oppnådd imponerende bragder de siste årene, har Go vært en langvarig og spesielt skremmende utfordring – toppen av brettspill sier Demis Hassabis, medgründer og administrerende direktør i Google DeepMind og en spiller i verdensklasse selv. Ingen programmer hadde noen gang beseiret en menneskelig profesjonell på et brett i full størrelse, og da Hui spilte den ettermiddagen i London, forventet han ingen utfordring.

Men AlphaGo var ikke noe vanlig Go-program. Det var et produkt av nyskapende ingeniørkunst, og teamarbeidet til et par dusin forskere ved DeepMind. Viktigere, den spilte også en overmenneskelig mengde Go, og brukte den opplevelsen til å trene sine dype nevrale nettverk og forbedre spillet. Da den møtte Hui, hadde AlphaGo trent på 160 000 spill spilt inn fra topp Go-spillere, og deretter på 30 millioner flere spill den spilte mot seg selv. Da Hui tapte for AlphaGo, visste han at hans verden – og den profesjonelle Go-verdenen – var i ferd med å endre seg for alltid.

Relatert historie

Må lese En reinkarnasjon av en av de eldste ideene innen kunstig intelligens kan endelig gjøre det mulig å virkelig snakke med datamaskinene våre. Og Facebook har en sjanse til å få det til først.

I en film som dokumenterer en teknisk prestasjon, så jeg to menneskelige historier. Det er arbeidet til DeepMind-forskerne og deres imponerende søken etter å nå denne AI-milepælen. Men det er også historien om Fan Hui og andre som dedikerer livet sitt til å studere dette spillet. Filmmessig skinner sistnevnte historie. Hvordan føles det å ikke lenger være best? Hvis det å mestre Go krever menneskelig intuisjon, hvordan er det å få en del av ens menneskelighet utfordret?

Ettersom AI gradvis endrer hverdagen vår, vil vi alle trenge å takle disse spørsmålene. For Fan Hui er han på ett øyeblikk Europamester i Go. I den neste blir han håpløst overmannet av en kombinasjon av menneskelig konstruksjon, maskinlæring og beregninger i massiv skala. Når media dokumenterer tapet hans for offentlig forbruk, forteller kona ham at han ikke skal se på Internett, for ikke å se kritikk fra sine jevnaldrende angående skuespillet hans. Men Hui kommer seg raskt, på sin egen fargerike og godmodige måte. Han blir ivrig en samarbeidspartner, og jobber med DeepMind for å evaluere og styrke AlphaGo ytterligere, som forberedelse til enda sterkere motstandere. [Jeg] gjør mitt beste for å beskytte menneskelig intelligens, sier Hui med et smil, etter å ha bidratt til å oppnå det motsatte.

Filmen går over til en femkamp mellom AlphaGo og Lee Sedol, en av verdens beste Go-spillere, i Seoul, Sør-Korea, i mars 2016. På den tiden ble kampen mye dekket i media, og utfallet vant ikke overraske noen teatergjengere. Likevel lykkes filmen med å bygge opp spenning. AlphaGo-teamet gjør ivrig siste justeringer og prøver å diagnostisere noen sjeldne, men potensielt pinlige feil. Som verdensmester sliter Sedol med uvanlig press. Tross alt representerer han ikke bare seg selv; han representerer menneskeheten.

Filmen lykkes med å overvinne en annen hindring: få Go til å føle seg som en tilskuersport selv for uinnvidde. Kampene er trege, og med mindre du er en Go-ekspert, er handlingen vanskelig å skjelne. Men med nøye redigering formidler filmen AlphaGos handlinger gjennom Sedols reaksjoner. Timer med Sedols gjennomtrengende tanke blir destillert til en serie nervøse rykninger, gisp og frustrerte uttrykk som avslører en mann, på toppen av håndverket sitt, som står overfor en ny type utfordring.

I AlphaGo-kontrollrommet ser vi et annet bilde. Rommet er full av følelser, men fra skaperne i stedet for skapelsen. Det er øyeblikk av angst og glede når DeepMind-forskerne overvåker ulike diagnostikk og prøver å analysere hva AlphaGo tenker. Uvitende om alt, presser AlphaGo på, gjennom gode trekk og dårlige.

Det er noen ekstra teatre. Tidligere, mens DeepMind-teamet forbereder seg på flyturen til Seoul, blir AlphaGo (versjon 18) lastet inn på en bærbar PC og gjemt i en koffert – som om Sedol bare kunne åpne den bærbare datamaskinen, starte opp AlphaGo og starte kampen. I virkeligheten krever AlphaGo et veritabelt dataarsenal, kjører på 1202 CPUer og 176 GPUer for kampen mot Hui , og muligens mer til kampen mot Sedol .

Relatert historie

Les Neste Da Googles datamaskin knuste en av menneskehetens beste Go-spillere, lærte vi mye om programvarens indre funksjoner, og hva det betyr for AI.

I Sør-Korea trekker det offentlige opptoget sammenligninger med Super Bowl, et behagelig tema for Kohs sin regi, gitt hans tid på NFL Films. På flyplassen ankommer DeepMind-forskerne som et mesterskapsidrettslag, oversvømt av blinkende kameraer. I gatene i Seoul streames spillene live på gigantiske reklametavler. Det er play-by-play-kommentarer. Det er mengder av fans.

Etter at kampen er avsluttet, er det tristhet når en ny virkelighet synker inn. Jeg vil be om unnskyldning, sier Sedol, med påtakelig skuffelse. For DeepMind-teamet er seieren bittersøt. Jeg kan ikke feire, sier Hassabis.

Sedol, Hui og de andre finner til slutt glede, og en takknemlighet for det nye og vakre. Go har blitt studert i tusenvis av år. Nå er det en sjanse til å se det på nytt, gjennom AlphaGos øyne. Det vil vise mennesker ting vi aldri oppdaget, sier Sedol.

For resten av oss er AlphaGos triumf mindre personlig. De fleste andre menneskelige sysler (litteratur, musikk, komedie, matlaging, etc.) er fortsatt utenfor rekkevidden til dagens systemer, og det kan være en lang ventetid før AI gir ny mening til disse domenene. Teknologien bak AlphaGo fungerer best på spesifikke oppgaver med svært store mengder treningsdata. AI vil trenge nye tilnærminger for å takle mer åpne sysler fra små mengder erfaring, slik folk er i stand til å gjøre.

Likevel, da AI tok kronen i sjakk og Fare! det fjernet ikke magien for millioner av spillere og fans. Med Hui og Sedol som guider, AlphaGo oppmuntrer oss til å omfavne endringene som fortsatt kommer.

Brendensjøen er en Moore-Sloan Data Science Fellow ved New York University.

gjemme seg