Вокруг статьи Анпилогова “Что такое нейросети” и статьи Spydell Искусственный интеллект (Matrix has you) развернулась активная дискуссия. Тот случай, когда комментарии полезней статьи. Но для меня в такой ситуации обидно то, что за “деревьями” практически все комментаторы не видят леса. На мой взгляд лес в следующем: основная дискуссия развернулась вокруг понятия “ИИ”, насколько нереально его создать, создают уже 100 лет и т.д. Мне же интересно в статьях такого плана то, как скоро и относительно безболезненно (с точки зрения возможностей технологий) можно человека заменить роботом / программой. И ключевой момент как это сделать.

На мой взгляд вопрос заключается в наличие алгоритма и входных параметров (да, никакого ИИ тут и близко нет). Много комментаторов упоминало покер и поисковые системы, попробую рассмотреть вопрос на данных двух примерах.

Покером немного увлекался лет 7 назад. С тех пор не интересовался вопросом, поэтому часть данных возможно устарела или некорректна (сам не спец, если ошибусь чуть - чуть в цифрах просьба не флудить, сути вопроса это не меняет). Немного комбинаторики:

• Вероятность выигрыша в блек джеке против казино ~ 49%
• Вероятность выиграть в рулетку ~ 48,5 %
• Вероятность выиграть в покер против казино ~ 48%

Все вероятности давно просчитаны и казино живут на то, что на больших числах работает мат ожидание и вероятность. Понятное дело, что на 10-100 раздачах вы можете оказаться в плюсе. Можете оказаться в плюсе даже на 1000 раздачах (хотя вряд ли). Но уже на 10000 сработает теория вероятности (если нет жульничества) и вы проиграете.

Когда Вы играете в покер с людьми, то здесь уже вероятность выигрыша против конкретного человека измеряется как 1 к 1 (по идеи лучше чем против казино). Но на больших числах начинает сказываться умение играть. (Интерес онлайн казино в том, чтоб тупо и не затейливо зять около 1% со всех раздач и не парится. Потом еще с этого процента начисляет премии активным игрокам. И для профессиональных игроков этот бонус часто и становится основным источником дохода). То есть, для выигрыша в покер Вам достаточно играть немного лучше оппонента. Или много лучше.

Но вся соль покера в том, что даже сильный игрок может проиграть на небольшом кол-ве раздач (не пришли карты). Но на большом количестве раздач (условно 10000) он гарантированно выиграет против слабого игрока. У меня среди близких знакомых два сильных профессиональных покериста. Играли онлайн (сейчас не знаю, давно не общались). Менее продвинутый говорил про доход более ~ 20к $ в год (насколько больше, не говорил). Более продвинутый говорил про удачную сессию в +6к $ (сессия 40-50 минут). Но могли быть и "неудачные сессия". Ес-но.

Игра в покер только на первый взгляд выглядит простой: раздали по 2 карты, пять на стол,сделали ставки, три открыли, сделали ставки, открыли еще карту - сделали ставку и еще раз. На каждом из этапов много значит место, где сидишь и стратегия игры. Этих правил игры и логики там полно. Но в целом всю логику можно заложить в алгоритмы и играть по ним. На память никто не помнит все эти расклады и часто ошибается. Помню пытался вычислить вероятность выигрыша моей комбинации - на что услышал вопрос “покериста” - ты меня спроси - я тебе скажу. Все давно посчитано.

Программа играющая по алгоритму играет сильней большинства игроков. С другой стороны, если играет программа, то администрация сервиса вычисляет программу и блокирует аккаунт с деньгами. И надо добавлять ошибки (шум) в действия программы чтоб имитировать игру человека. Но он также вычисляется. Это как известная борьба жуликов с полицейскими.

Как можно понять, по интернету не видно движений и реакции человека, но у каждого игрока есть свой психологический портрет, как он играет. И без автоматизации можно помнить максимум 100-200 игроков. Но профессиональные игроки тупо и незатейливо покупают статистику собранную против других игроков, и когда они играют онлайн, они видят вероятности поведения того или иного игрока (основная масса играоков в этих базах).

К примеру, вероятность выигрыша программы оценивается в 40%. По идеи мало и надо падать. Но противник в аналогичной ситуации падает в 80% в случае повышения ставок. Тогда вероятность выигрыша в случае повышения ставок составляет 0.4 + 0.6.*0.8 то есть 88%. Понятное дело, что имея вероятности выигрыша + статистику по поведению игроков шансы машины резко вырастают перед человеком и на большой дистанции программа гарантировано обойдет 99% игроков. (разборы на StarsPoker таких программ и как их выявляли и какие судебные процессы затевали были).

Оба моих знакомых, которые играли в покер профессионально, использовали статистику по игрокам. Понятное дело, что даже против них у большинства нет шансов. Хотя на малом количестве раздач (за столом с пивом и с фишками) они проигрывали (у одного из них я даже весь банк вечера забрал однажды. Нам с ним пришли два флэша. Только мой был старше. Но это ничего не значит).

Логика выявления также продвинута и борьба идет постоянно. Но сразу хочу заметить, что никаким ИИ тут и близко не пахнет. Есть статистика (уже близко к BigData) и есть алгоритмы заложенные в программу. Кроме алгоритмов и статистики есть еще имитация логики человека. То есть, вроде и нелинейная логика, но если разложить на самые мелкие паттерны, то логика все-таки линейная (один к одному или несколько к одному гарантировано одинаковый результат). Если программам разрешат играть официально, то это бы убъет весь рынок онлайн казино. Смысл играть в покер против машин у 99% игроков нет, так как они гарантировано проиграют. А те игроки, кто готов играть с машинами не создадут рынка и денег там уже не будет.

Немного патриотизма: один из этих двух покеристов говорил следующее: если за столом 2-3 россиянина - из-за стола надо валить. Обычно сильные игроки :). Если американцев много - то за такие столы стоит очередь сесть играть. Мясо (в терминологии покеристов “fish”). Тут правда подход к покеру: россияне играют чтоб заработать денег. А американцы, "...чтоб спустить пару долларов...".

Но в любом случае, онлайн покер - это прекрасный пример того, как программа может что-то делать лучше человека. Попробую рассмотреть пример поисковых систем (другой случай где машина заменила человека для поиска нужной информации):

на наши вопросы яндекс с гуглом отвечают лучше 99% людей в 99% случаев. Где парикмахерская в незнакомом городе, кто толкал речь в Мюнхене в 2007 году, что такое теория нелинейных гравицап - на все лучше ответит поисковик. При этом, нет никакой мистики или ИИ в этом. Опять же, есть определенные алгоритмы, как поисковик это делает. Условно говоря, на вопрос “аренда квартир в Москве” есть 100000 сайтов где содержится ответ в том или ином виде. После этого, все 100000 сайтов начинают ранжироваться по параметрам. Среди них:

• как часто фраза  “аренда квартир в Москве”  встречается на странице
• есть эта фраза в тегах <H1>
• есть эта фраза в Title страницы
• насколько текст "человеческий"
• копипаст или же авторский текст
• ссылаются на нее другие сайты с однокоренным выражением
• если по такому запросу человек перешел на сайт вернулся он назад в поиск (если вернулся, значит ответа не нашел)

т.д.

Лет 5 назад Яндекс говорил о ~ 400 ключевых параметров и еще тысячи менее ключевых по которым он ранжирует сайты.

SEO специалисты занимаются как раз вопросами того, как по нужной фразе вытащить сайт в ТОП10. Поисковики же занимаются отслеживанием “нелегальной” накрутки таких параметров. SEO-шники пытаются накрученные параметры сделать максимально похожими на легальные. Опять война воров с грабителями. Но при всем при этом, в методах ранжирования сайтов нет никакого ИИ. Есть статистика (bigData) и есть алгоритмы. То есть, если следовать логике формулировки из Вики:

“...ИНС представляют собой систему соединённых и взаимодействующих между собой простых процессоров (искусственных нейронов). Такие процессоры обычно довольно просты (особенно в сравнении с процессорами, используемыми в персональных компьютерах). Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам. И, тем не менее, будучи соединёнными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, такие по отдельности простые процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи…” Поисковая сеть соответствует определению нейронной сети. Поисковые сети умеют самообучаться (накапливать больше информации и строить на их основании более логичные модели).

Лирическое отступление о неприятном: в BigData, которую собирает к примеру Google нет никакого шума.  Никто не борется с Google, поэтому гугл собирают информацию о Ваших перемещениях, друзьях, с кем вы общаетесь, что ищете в поисковике и т.д. Для того, чтоб Вас обыграть в чем-то или манипулировать, у Google есть вся нужная информация. Меня крайне смущает тот факт, что Google является американской компанией. То что они работают плотно с АНБ, меня еще больше смущает. Если Вы скажете, что “я не пользуюсь Google, у меня Iphone” - разочарую Вас. Apple, Facebook, Instagram, Ios, VISA, Microsoft, Mastercard и т.д. все в американской Юрисдикции. Ну это я к тому, что надо постепенно запрещать ИТ продукты иностранных компаний. Как известно, такие компании принадлежат к ТНК и у ТНК нет цели Вашего обогащения

Вернемся  к ИИ. В двух приведенных примерах не пахнет ИИ.  Программы создают видимость какой-то логики, но все они действуют по алгоритмам в качестве входных параметров у которых массивы данных. Если мы начнем разбирать распознавание речи, лиц и т.д. - везде окажется одно и то же: bigdata + алгоритм.

Следующий ключевой аспект для создания любых нейронных сетей - статистика (исходные данные для алгоритмов). Уже неоднократно отмечалось, что этих бигдата насобирали. Их кучи, а если точнее петабайты, только вот что с ними делать никто толком не знает. Уверен - обработка бигдата и построение работающих моделей - вопрос времени. В ближайшие годы или десятилетия мы их увидим. Как скоро - будет зависеть от того, сколько ресурсов у человечества будет на эти данные.

С другой стороны, автоматизация вполне успешно заменяет человека во многих вопросах. Кол-во отраслей, в которых автоматизация в том или ином виде сможет заменить человека будет зависеть от плотности энергопотока и уровня развития технологий (насколько энергозатратно то или иное техническое решение для автоматизации). Как не сложно понять, стоимость энергии на создание и поддержания того или иного решения по автоматизации может оказаться дороже, чем затраты на человека для выполнения той же самой функции. А может и наоборот.

В любом случае, говорить о ИИ рано.