Советский и российский крупный учёный-программист Владимир Львович Арлазаров рассказывает про шахматную программу Каисса, шахматную программу Ботвинника, советские компьютеры, искусственный интеллект и о многом другом.

Эпистемология — английский термин, обозначающий теорию познания, прежде всего научного познания. Это теория, которая пытается объяснить статус науки и ее рост. Дональд Кэмпбелл назвал мою эпистемологию эволюционной, потому что я смотрю на нее как на продукт биологической эволюции, а именно — дарвиновской эволюции путем естественного отбора. Основными проблемами эволюционной эпистемологии я считаю следующие: эволюция человеческого языка и роль, которую он играл и продолжает играть в росте человеческого знания; понятия (ideas) истинности и ложности; описания положений дел (states of affaires) и способ, каким язык отбирает положения дел из комплексов фактов, составляющих мир, то есть действительность.

Интервью о пути в науку, научной среде и популяризации науки с кандидатом физико-математических наук, заведующим Лабораторией нейроинтеллекта и нейроморфных систем НБИКС «Курчатовский Институт» Михаилом Бурцевым.

Недавно на сайте Geektimes вышла статья «Искусственные нейронные сети простыми словами». Мы побеседовали с ее автором о развитии искусственного интеллекта и нейронных сетей. Юрий работает сейчас в небольшой фирме РСПК, изучает чат-ботов.

Когда я заводил разговор о нейронных сетях — люди обычно начинали боязливо на меня смотреть, грустнели, иногда у них начинал дёргаться глаз, а в крайних случаях они залезали под стол. Но, на самом деле, эти сети просты и интуитивны. Да-да, именно так! И, позвольте, я вам это докажу!

Когда эмоциональные вычисления сформировались как отдельное направление исследований? Можно ли перенести человеческие эмоции на вычислительные системы? Почему важно добиваться от роботов «эмоциональной отдачи»?

«Ученые научились предсказывать действия людей», «Сканеры мозга могут увидеть ваши решения еще до того, как вы их сделали» - такими заголовками пресса отреагировала на исследование группы немецких ученых под руководством Джона-Дилана Хайнеса (John-Dylan Haynes). В чем же состоял эксперимент, о котором идет речь?

В Южной Корее 15 марта завершилась историческая партия в игру го: программа AlphaGo —против Ли Седоля, одного из сильнейших игроков планеты. AlphaGo обеспечила себе победу досрочно, выиграв три первые партии из пяти. Тем не менее, Ли Седоль смог выиграть в четвертом матче, но последний остался за AlphaGo. За несколько дней до финальной игры журналист «Медузы» Султан Сулейманов поговорил с Александром Крайновым, руководителем службы компьютерного зрения и технологий искусственного интеллекта «Яндекса», о том, как искусственный интеллект научился играть в го, откуда у него взялась интуиция и какие невероятные технологии нас ждут в ближайшем будущем.

Дэвид Вернон — признанный специалист в области создания и изучения искусственного интеллекта, приглашенный профессор Университета Иннополис. За последние 36 лет он работал в университетах Ирландии, Швеции, Германии, ОАЭ, а также в Европейском сообществе развития систем искусственного интеллекта. Мы побеседовали с Дэвидом о настоящем и будущем искусственного интеллекта.

В статье рассматриваются некоторые аспекты квантомеханического описания психики. Рассматривается проблема связи между психикой и измерением в квантовой механике. Обсуждаются аргументы Роджера Пенроуза о наличии невычислимого компонента в человеческом мышлении. Основной темой статьи является обсуждение недостатков его аргументации. Имеются ли убедительные данные, что объяснение ряда проявлений психики требует обращения к новой, невычислимой физике? Невычислимость физики понимается в том смысле, что процессы невозможно описать алгоритмически (включая вероятностные алгоритмы с алгоритмически вычисляемыми вероятностями) или, что эквивалентно, не может быть смоделирован универсальной машиной Тьюринга.

Речь в данной работе пойдет о так называемом "геделевском аргументе", который используется как аргумент против возможности создания искусственного интеллекта. Суть аргумента заключается в следующем: полагают, что из теоремы Геделя о неполноте формальных систем вытекает принципиальное различие между искусственным ("машинным") интеллектом и человеческим умом, а именно, полагают, что теорема Геделя указывает на некоторое принципиальное преимущество человеческого ума перед "умом" машинным - т.е. человек обладает способностью решать проблемы, принципиально неразрешимые для любых искусственных "интеллектуальных" систем (так называемые "алгоритмически неразрешимые" проблемы), причем ограниченность "искусственного ума" проистекает из его "формального" характера.

В январе 1988 г. на пресс-конференции в Париже чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова спросили, сумеет ли компьютер выиграть у гроссмейстера до 2000 года? «Ни в коем случае, — ответил он, — и если у кого-нибудь из гроссмейстеров возникнут затруднения в игре с компьютером, я с удовольствием дам им совет».

Человеческий разум превосходит системы искусственного интеллекта, потому что использует физические законы на квантовомеханическом уровне. К такому не бесспорному утверждению склоняется в своей новой книге Роджер Пенроуз, известный ученый, работающий в области математической физики. Хотя (как признает Пенроуз) это утверждение в настоящее время не может быть строго доказано, некоторые интригующие аргументы, содержащиеся в его книге «Новый ум императора», дают достаточно серьезные основания усомниться в справедливости философских положений, которые лежат в основе искусственного интеллекта.

Если живые существа уподобить часовым механизмам, то создавший их часовой мастер, по мнению Р.Докинза, биолога из Оксфорда, автора книги «Эгоистичный ген» (The Selfish Gene), должен быть слепым. В конце концов эволюцией управляют слепые физические силы. Докинз присоединился к полемике между креационистами и эволюционистами, поддерживая последних, о чем свидетельствует написанная им недавно другая книга - «Слепой часовой мастер» (The Blind Watchmaker). Чтобы проиллюстрировать одно из главных положений своей книги, Докинз написал компьютерную программу, которая позволяет пользователю моделировать эволюционный процесс, придумывая и графически изображая свои собственные формы жизни, абстрактные организмы, которые Докинз называет биоморфами.

Некоторые специалисты, работающие в областях, не связанных с искусственным интеллектом, говорят, что компьютеры по своей природе не способны к сознательной умственной деятельности. Мы публикуем две статьи из журнала Scientific American. В статье Дж.Р.Сирла утверждается, что компьютерные программы никогда не смогут достичь разума в привычном для нас понимании. В то же время в другой статье, написанной П.М.Черчлендом и П. С.Черчленд приводится мнение, что с помощью электронных схем, построенных по образу и подобию мозговых структур, возможно удастся создать искусственный интеллект. За этим спором по существу скрывается вопрос о том, что такое мышление. Этот вопрос занимал умы людей на протяжении тысячелетий. Практическая работа с компьютерами, которые пока не могут мыслить, породила новый взгляд на этот вопрос и отвергла многие потенциальные ответы на него. Остается найти правильный ответ.

Очень часто люди не задумываются, почему они придерживаются той или иной точки зрения. Так сегодня значительная часть исследователей и инженеров, занимающихся адаптивными системами, a priori придерживаются принципа "бытие определяет сознание", а, следовательно, и действия. Этот наивный взгляд на вещи, предполагает, что обучение состоит в нахождении закономерностей в том потоке информации, который доступен из наблюдения, поступает на вход системы. Естественно, что при таком подходе модель системы, обладающей адаптивным поведением, будет представлять собой некоторое отображение множества входных данных на множество выходов, управляющих поведением системы. При этом обучение, адаптивность поведения обычно обеспечивается детерминированными алгоритмами, изменяющими функцию отображения. Использование таких принципов, позволяет быстро создавать приемлемые модели адаптивных систем, которые обеспечивают достаточно гибкое поведение в среде, на которую рассчитывал конструктор. Однако, при соприкосновении с неожиданными изменениями среды, с необходимостью использования нестандартных ходов, такая "отражательная" детерминированная схема пасует. Как же создать действительно адаптивную систему?

Объявлено об успешном завершении работы компьютерной программы, просчитывавшей одну из версий покера — хедз-ап в лимитном техасском холдеме. Программа научилась принимать правильное решение в каждом из примерно 3,19×10^14 возможных состояний игры. Найденная таким образом стратегия на длинной дистанции должна обыгрывать остальные стратегии.

Минимакс, Альфа-бета, Применение теории к практике, Улучшения, Современные шахматные программы, История Deep Blue, Как устроена Deep Blue.

Математики оценивают количество различных шахматных партий величиной 10 в 120 степени – так называемое Число Шеннона (для сравнения – число атомов в изученной части вселенной — 10^80). Число различных позиций, возникающих на шахматной доске во время игры, несомненно, меньше, ведь в разных партиях могут возникать одинаковые позиции. Рассчитанное число позиций в шахматах около 10^43, включая некоторые невозможные позиции. Условно, с учетом легальности позиций, можно считать их количество приблизительно равным 10^40.

История развития автоматики и вычислительной техники странным образом связана с шахматами. В XVIII в. "думающие" шахматные автоматы служили для фокусов и мистификаций. Первый аппарат с настоящим искусственным интеллектом, созданный в Испании в начале ХХ в., был способен поставить мат королем и ладьей шахматисту, играющему королем. Видимо, не случайно и то, что одной из первых действительно интеллектуальных задач, поставленных перед программистами еще на заре вычислительной техники, была игра в шахматы. О шахматных программах и связи этой древней игры с развитием технологий искусственного интеллекта мы попросили рассказать одного из тех, кто создавал первые шахматные программы, доктора технических наук, профессора Владимира Львовича Арлазарова.