Наша история показывает, что если мы хотим что-то предпринять, то всегда находим способ сделать это быстрее и эффективнее. Это часть человеческой природы – заставить работать что-то еще лучше без каких-либо серьезных последствий и получать от этого удовольствие. Многое из того, что создал человек, нейтрально по отношению к ценностям: нельзя сказать, хороший объект или плохой. Но всегда есть две опасности: потенциал объекта и намерение пользователя. Мы сами делаем объект плохим или хорошим.
В одном из эпизодов мультсериала «Губка Боб Квадратные Штаны» Куб, наделенный способностями, превосходящими человеческие, стал синонимом искусственного интеллекта (ИИ). Он оказался своего рода лакмусовой бумажкой для точного измерения того, насколько умным, изобретательным и искушенным является ИИ, демонстрируя, насколько быстро и ловко он может научиться собирать Куб самостоятельно, без помощи человека. Хотя работа ИИ является сложной и по большей части теоретической, когда дело касается этой трехмерной головоломки, появляется измеримая и самодостаточная точка отсчета.
Так же обстоит дело с умными и хорошо обученными роботами, которые могут собрать Куб быстрее, чем любой человек. Такие роботы регулярно устанавливают рекорды сборки. Одна научная статья четырех профессоров факультета компьютерных наук Калифорнийского университета в Ирвайне озаглавлена «Сборка кубика Рубика без человеческих знаний». Они научили компьютер решать эту задачу, применив способ машинного обучения, известного как «обучение с подкреплением», когда алгоритм изучал политику, определяющую выбор следующего хода из любого заданного состояния. Всего за 44 часа они обучили сеть, которой дали название Deep Cube, собирать произвольно перемешанные кубики, а затем сравнили ее производительность с результатами двух сборщиков.
Компьютер нашел решение для ста кубиков менее чем за час. Ученые оценили комбинации, использованные Deep Cube, в сравнении с другими вариантами. Они обнаружили, что алгоритмы машинного обучения используют распознавание образов, не углубляясь в математический поиск решения. Связав нейронные сети с искусственным интеллектом, запрограммированным на работу с образами, Deep Cube увеличил свой арсенал шаблонов и стал способен применять эти знания для сборки Куба. Эта задача отличается от игры роботов в шахматы, когда один ход может быть менее перспективен, чем другой, имеющий больший потенциал для развития позиции.
С Кубом все не так очевидно: вы можете сделать несколько многообещающих ходов, но даже те, что покажутся ошибочными, способны привести к интересным решениям.