Читати книгу - "Пришестя роботів: техніка і загроза майбутнього безробіття"

Blue від ІВМ завдав поразки світовому чемпіонові з шахів Ґаррі Каспарову в матчі з шести ігор, і ця подія назавжди прив’язала ім’я ІВМ до того історичного моменту, коли машині вперше вдалося досягнути переконливого панування у грі в шахи. Керівникам ІВМ потрібен був новий глобальний виклик, який привернув би до себе увагу публіки і позиціював би компанію як беззаперечного технологічного лідера, а ще — заперечив би будь-яку думку про те, що інноваційна першість у сфері інформаційних технологій перейшла від Big Blue до Google чи якоїсь іншої новопосталої компанії з Кремнієвої долини.

Коли ідея «глобального виклику», який ґрунтувався би на відомій телегрі «Ризикуй!» (кульмінацією якої стало б змагання між найкращими учасниками-людьми та комп’ютером від ІВМ), заволоділа уявою найвищих керівників цієї компанії, учені-комп’ютерники, яким довелося би реалізовувати цю ідею на практиці, спершу сприйняли її вороже. Бо комп’ютер для гри «Ризикуй!» мусив би мати такі здатності, які значно перевершували б усе, що було продемонстровано раніше. Дехто з дослідників побоювався, що компанія ризикує зазнати фіаско чи — ще гірше — привселюдного приниження на загальнонаціо­нальному телеканалі.

І дійсно, мало було підстав вважати, що тріумф Deep Blue можна буде поширити й на таку гру, як «Ризикуй!». Шахи — це гра з чіткими правилами, чинними в жорстко обмеженій сфері; вона майже ідеально пристосована для комп’ютеризації. ІВМ досягнув успіху в цій царині значною мірою завдяки тому, що кинув на розв’язання цієї проблеми потужні ресурси спеціалізованої програми. Deep Blue — це система завбільшки з холодильник, напхана процесорами, спеціально призначеними для гри в шахи. Алгоритми, що працювали за методом «грубої сили», залучали всю цю обчислювальну потугу і прораховували кожен потенційний варіант розвитку гри на її поточному етапі залежно від конкретного ходу. Потім кожну з цих можливостей програма аналізувала на багато ходів уперед, зважуючи потенційні дії обох гравців, стаючи по черзі на бік кожного з них незчисленну кількість разів — і цей обтяжливий і трудомісткий процес майже завжди забезпечував оптимальний напрям дій. Програма Deep Blue була, по суті, вправлянням у чисто математичних обчисленнях; уся інформація, потрібна комп’ютеру для гри, надходила в сприятливому для машин форматі, який він міг обробляти напряму. На відміну від свого суперника-людини, машина не мала потреби спілкуватися зі своїм оточенням.

Однак гра «Ризикуй!» відбувається за радикально інакшим сценарієм. На відміну від шахів, вона має значно менше жорстких обмежень. У ній дозволено застосовувати будь-які теми, доступні освіченому індивіду: науку, історію, кінематографію, літературу, географію, поп-культуру — і це далеко не все. Окрім того, перед комп’ютером неминуче мав постати ряд важких технічних проблем. Найсерйознішою з них була необхідність розуміти природну мову: комп’ютерові довелося б отримувати всю інформацію й давати свої відповіді в тому ж самому форматі, що і його суперникам-людям. У телешоу «Ризикуй!» перемогти було надзвичайно важко ще й тому, що задумувалося воно не лише як чесне змагання, а і як цікава розважальна програма для мільйонів телеглядачів. Її сценаристи навмисно вплітали гумор, іронію й тонку гру слів у ключові слова, тобто давали такі підказки, які, начебто, були зумисно розраховані на те, щоб отримати від комп’ютера абсурдні й сміховинні відповіді.

Як зазначено в документі ІВМ з описом технології Watson, «Нам доводиться мати справу з запитаннями про „заходи, з яких немає виходу”, або чому з роботи можна вилетіти навіть в нельотну погоду, або чому „гладкий” і „товстий” — це одна людина, а „мудрий” і „мудрагель” — різні? Чи можна згоріти дощенту, згоряючи від сорому? Склянка з водою — вона напівпорожня, чи напівповна?» [15]. Комп’ютер, створений для гри «Ризикуй!», мусить уміти успішно справлятися з подібними мовними двозначностями й водночас проявляти такий рівень загального розуміння, який значно перевершував би типовий рівень комп’ютерних алгоритмів, призначених для заглиблення в море тексту і вилову звідти адекватних і доречних відповідей. Наприклад, візьмімо таку ключову підказку, як «заженеш — пролетиш». Вона була представлена на шоу, що транслювалося в липні 2000 року, і з’явилася у верхньому рядку гральної дошки, а це означало, що така загадка вважалася легкою. Спробуйте пошукати слова «загнати» й «пролетіти» за допомогою Google, і ви отримаєте масу відповідей про те, як заганяють в кут або на слизьке, і як пролітають літаки, повітряні кулі й інші предмети. (Звісно, якщо ви не зайдете на веб-сайт, де розповідається про вже завершені ігри «Ризикуй!».) Правильна відповідь така: «Що таке більярдна куля?».[19] І ця відповідь цілковито уникає пошукового алгоритму Google, побудованого на ключових словах.[20]

Усі ці проблеми добре розумів Девід Феруччі, експерт зі штучного інтелекту, який насамкінець очолив групу, що й створила Watson. Раніше Феруччі був керівником невеличкої групи дослідників з компанії ІВМ, діяльність якої зосереджувалася на побудові системи, здатної відповідати на запитання, поставлені у форматі природного мовлення.

Свою систему Piquant ця група виставила на конкурс під егідою Національного бюро стандартів і технології (National Bureau of Standards and Technology) — того ж самого державного управління, що спонсорувало змагання машинних перекладачів, де перемогу здобула компанія Google. У цьому змаганні системи-конкуренти мали проаналізувати конкретний комплект із близько мільйона документів і знайти відповіді на запитання, до того ж без часових обмежень. У деяких випадках алгоритмам доводилося натужно порпатися по кілька хвилин, перш ніж вони видавали відповіді [16]. Це завдання було значно легшим за гру «Ризикуй!», де ключові фрази стосувалися, здавалося б, необмеженого масиву знань і де машини мусили видавати послідовні й правильні відповіді впродовж кількох секунд, щоб мати хоч якийсь шанс встояти проти людей-гравців високого рівня.

Система Piquant була не лише незграбною й повільною (як і всі її конкуренти); вона була ще й неточною. Ця система спромоглася правильно відповісти на запитання лише в 35 % випадків — не надто разючий результат, зважаючи на те, що майже