25 марта в баре «Бакалавриат» Информационный центр по атомной энергии Санкт-Петербурга организовал открытую лекцию Ивана Дрокина, прикладного математика, специалиста по машинному обучению, директора по науке компании BrainGarden. Слушатели узнали, что такое машинный интеллект, как он играет в игры и почему это важно.

«В наше время встретить искусственный интеллект (ИИ) проще, чем кажется. Достаточно ввести поисковый запрос, обратиться в банк или увидеть интернет-рекламу. Нейросети используются повсюду», — начал свою лекцию Иван.

Американцу Роберту Бонду надоели соседские коты, проводившие время на его лужайке, и он решил создать антикошачью охранную сигнализацию, работающую на основе нейросети. Благодаря компьютерному зрению камера засекала кота и включала автоматический полив лужаек. Так Роберт избавился от нежелательных «мохнатых» гостей при помощи искусственного интеллекта.

В 1956 году инженер Артур Сэмюэл создает первый в мире самообучающийся компьютер, который играет в шашки. Сэмюэл выбрал именно шашки из-за элементарных правил, и через 3 года ИИ выучил все ходы и стал непобедимым противником. Десять лет спустя Джозеф Вейценбаум представил Элизу, первого в истории чат-бота. Элиза могла говорить на английском языке на любые темы. Вейценбаум разработал её, чтобы сымитировать приём у психотерапевта.

В 2016 году ИИ обучился более сложной игре и стал непобедимым в ней – это была игра в Го. Го и шахматы имеют определённые правила, и тренировка искусственного интеллекта в них — дело времени. Но есть игры, в которых человеческий фактор выходит на первый план. Например, покер — психологическая игра, построенная на эмоциях, умении блефовать и распознавать блеф.

В 2017 году, после более чем 10 лет попыток и неудач, две команды независимо друг от друга разработали свои модели ИИ, способные обыграть профессионалов в покер.

Также в 2017 году в рамках эксперимента команда разработчиков решила натренировать свою нейросеть в Dota 2 — игре, в которой две команды по пять человек сражаются друг с другом, используя множество комбинаций более сотни героев. За две недели нейросеть смогла обучиться и победить нескольких лучших игроков мира в режиме один на один.

«Для чего нам нужно обучать искусственный интеллект играм? Если ИИ освоит сложные игровые алгоритмы, то мы сможем его научить прогнозировать структуру белка на основе фрагмента последовательностей аминокислот. Если ИИ решит проблему фолдинга белка, то, возможно, мы сможем найти лекарства от болезни Альцгеймера, Паркинсона и кистозного фиброза», — подытожил Иван Дрокин.

ИЦАЭ Санкт-Петербурга ежемесячно проводит научно-популярный лекторий. Местные учёные рассказывают о своих исследованиях и последних научных новостях. В рамках проекта лекции уже прочитали более 70 спикеров, а среди слушателей появились постоянные участники.