Trovare conforto nella sconfitta con l'intelligenza artificiale

Fan Hui, il campione europeo di Go, aveva bisogno di una boccata d'aria fresca. non mi capisco più.

Hui è stato il primo giocatore professionista di Go ad affrontare AlphaGo, il sistema di intelligenza artificiale di Google e il titolo di a nuovo documentario di Greg Kohs che ha debuttato la scorsa settimana al Tribeca Film Festival di New York. Quando Hui è stato invitato a visitare l'ufficio londinese di Google che ospitava il gruppo di ricerca DeepMind che ha sviluppato AlphaGo, si sentiva fiducioso. Dopotutto, come dice Hui, è solo un programma.

Hui aveva motivo di essere fiducioso. Sebbene l'intelligenza artificiale abbia raggiunto risultati impressionanti negli ultimi anni, Go è stata una sfida di lunga data e particolarmente scoraggiante: l'apice dei giochi da tavolo afferma Demis Hassabis, cofondatore e CEO di Google DeepMind e lui stesso un giocatore di livello mondiale. Nessun programma aveva mai sconfitto un professionista umano su un tabellone a grandezza naturale e quando Hui suonò quel pomeriggio a Londra, non si aspettava una sfida.

Ma AlphaGo non era un normale programma Go. Era il prodotto di un'ingegneria innovativa e del lavoro di squadra di una ventina di scienziati di DeepMind. È importante sottolineare che ha anche giocato una quantità sovrumana di Go, usando quell'esperienza per addestrare le sue reti neurali profonde e migliorare il suo gioco. Quando ha affrontato Hui, AlphaGo lo aveva fatto si è allenato su 160.000 partite registrate dai migliori giocatori di Go, e poi su 30 milioni di partite in più ha giocato contro se stesso. Quando Hui si è ritrovato a perdere contro AlphaGo, ha capito che il suo mondo, e il mondo del Go professionale, stavano per cambiare per sempre.

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In un film che documenta una conquista tecnica, ho visto due storie umane. C'è il lavoro degli scienziati di DeepMind e la loro impressionante ricerca per raggiungere questa pietra miliare dell'IA. Ma c'è anche la storia di Fan Hui e di altri che dedicano la loro vita allo studio di questo gioco. Cinematograficamente, quest'ultima storia brilla. Come ci si sente a non essere più i migliori? Se padroneggiare Go richiede l'intuizione umana, com'è vedere sfidato un pezzo della propria umanità?

Man mano che l'IA cambierà gradualmente la nostra vita quotidiana, dovremo tutti confrontarci con queste domande. Per Fan Hui, in un attimo è il campione europeo di Go. Nel prossimo è irrimediabilmente sopraffatto da una combinazione di ingegneria umana, apprendimento automatico e calcolo su vasta scala. Quando i media documentano la sua perdita per il consumo pubblico, sua moglie gli dice di non guardare Internet, per non vedere le critiche dei suoi coetanei riguardo al suo gioco. Ma Hui si riprende rapidamente, nel suo modo colorito e bonario. Diventa con entusiasmo un collaboratore, lavorando con DeepMind per valutare e rafforzare ulteriormente AlphaGo, in preparazione per avversari ancora più forti. [Io] faccio del mio meglio per proteggere l'intelligenza umana, dice Hui con un sorriso, dopo aver contribuito a realizzare il contrario.

Il film cresce fino a un incontro di cinque partite tra AlphaGo e Lee Sedol, uno dei migliori giocatori di Go del mondo, a Seoul, in Corea del Sud, nel marzo 2016. All'epoca, la partita è stata ampiamente seguita dai media e il risultato ha vinto Non sorprende nessun frequentatore di teatro. Tuttavia, il film riesce a creare suspense. Il team di AlphaGo sta apportando con ansia le ultime modifiche, cercando di diagnosticare alcuni difetti rari ma potenzialmente imbarazzanti. Come campione del mondo, Sedol lotta con una pressione insolita. Dopotutto, non sta solo rappresentando se stesso; rappresenta l'umanità.

Il film riesce a superare un altro ostacolo: far sentire Go come uno sport da spettatore anche a chi non lo sapesse. Le partite sono lente e, a meno che tu non sia un esperto di Go, l'azione è difficile da discernere. Ma con un montaggio attento, il film trasmette le azioni di AlphaGo attraverso le reazioni di Sedol. Le ore del pensiero penetrante di Sedol sono distillate in una serie di contrazioni nervose, sussulti ed espressioni frustrate che rivelano un uomo, al culmine della sua arte, che affronta un nuovo tipo di sfida.

Nella sala di controllo di AlphaGo, vediamo un'immagine diversa. La stanza trabocca di emozione, ma dai creatori piuttosto che dalla creazione. Ci sono momenti di ansia e gioia mentre gli scienziati di DeepMind monitorano vari diagnostici, cercando di analizzare cosa sta pensando AlphaGo. Ignaro di tutto, AlphaGo va avanti, con mosse buone e cattive.

Ci sono alcune teatralità aggiunte. In precedenza, mentre il team di DeepMind si prepara per il volo per Seoul, AlphaGo (versione 18) viene caricato su un laptop e riposto in una valigetta, come se Sedol potesse semplicemente aprire il laptop, avviare AlphaGo e iniziare la partita. In realtà AlphaGo richiede un vero e proprio arsenale informatico, in esecuzione su 1.202 CPU e 176 GPU per la partita contro Hui , e forse di più per la partita contro Sedol .

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In Corea del Sud, lo spettacolo pubblico è paragonabile al Super Bowl, un argomento comodo per la regia di Kohs, dato il suo tempo alla NFL Films. All'aeroporto, gli scienziati di DeepMind arrivano come una squadra sportiva di campionato, brulicati da telecamere lampeggianti. Per le strade di Seoul, le partite sono trasmesse in diretta streaming su giganteschi cartelloni pubblicitari. C'è un commento play-by-play. Ci sono folle di fan.

Dopo che la partita è stata conquistata, c'è tristezza quando una nuova realtà sprofonda. Voglio scusarmi, dice Sedol, con palpabile delusione. Per il team di DeepMind, la vittoria è agrodolce. Non posso festeggiare, dice Hassabis.

Sedol, Hui e gli altri alla fine trovano gioia e apprezzamento per il nuovo e il bello. Go è stato studiato per migliaia di anni. Ora c'è la possibilità di vederlo di nuovo, attraverso gli occhi di AlphaGo. Mostrerà agli umani cose che non abbiamo mai scoperto, dice Sedol.

Per il resto di noi, il trionfo di AlphaGo è meno personale. La maggior parte delle altre attività umane (letteratura, musica, commedia, cucina, ecc.) sono ancora fuori dalla portata dei sistemi attuali e potrebbe essere necessaria una lunga attesa prima che l'IA dia un nuovo significato a questi domini. La tecnologia alla base di AlphaGo funziona al meglio su attività specifiche con grandi quantità di dati di addestramento. L'intelligenza artificiale avrà bisogno di nuovi approcci per affrontare attività più aperte a partire da piccole quantità di esperienza, come le persone sono in grado di fare.

Tuttavia, quando AI ha preso la corona negli scacchi e Pericolo! non ha rimosso la magia per milioni di giocatori e fan. Con Hui e Sedol come nostre guide, AlphaGo ci incoraggia ad abbracciare i cambiamenti che devono ancora venire.

Lago Brenda è Moore-Sloan Data Science Fellow presso la New York University.

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