Hitta tröst i nederlag med artificiell intelligens

Fan Hui, Europamästaren i Go, behövde lite frisk luft. Jag förstår inte mig själv längre.

Hui var den första professionella Go-spelaren som mötte AlphaGo, Googles artificiella intelligenssystem och titeln på en ny dokumentär av Greg Kohs som debuterade förra veckan på Tribeca Film Festival i New York. När Hui blev inbjuden att besöka Googles kontor i London där DeepMind-forskningsgruppen utvecklade AlphaGo kände han sig säker. När allt kommer omkring, som Hui uttrycker det, är det bara ett program.

Hui hade anledning att vara säker. Även om AI har uppnått imponerande bedrifter under de senaste åren, har Go varit en långvarig och särskilt skrämmande utmaning – toppen av brädspel säger Demis Hassabis, medgrundare och VD för Google DeepMind och en spelspelare i världsklass själv. Inget program hade någonsin besegrat ett mänskligt proffs på en fullstor bräda, och när Hui spelade den eftermiddagen i London förväntade han sig ingen utmaning.

Men AlphaGo var inget vanligt Go-program. Det var produkten av innovativ ingenjörskonst och lagarbetet av ett par dussin forskare vid DeepMind. Viktigt är att den också spelade en övermänsklig mängd Go och använde den upplevelsen för att träna sina djupa neurala nätverk och förbättra sitt spel. När det stod inför Hui hade AlphaGo tränat på 160 000 spel inspelade från bästa Go-spelare, och sedan på 30 miljoner fler spel den spelade mot sig själv. När Hui fann sig själv förlora mot AlphaGo visste han att hans värld – och världen av professionella Go – var på väg att förändras för alltid.

Relaterad berättelse

Måste läsas En reinkarnation av en av de äldsta idéerna inom artificiell intelligens skulle äntligen kunna göra det möjligt att verkligen konversera med våra datorer. Och Facebook har en chans att få det att hända först.

I en film som dokumenterar en teknisk prestation såg jag två mänskliga berättelser. Det är arbetet från DeepMind-forskarna och deras imponerande strävan att nå denna AI-milstolpe. Men det finns också historien om Fan Hui och andra som ägnar sina liv åt att studera detta spel. Filmmässigt lyser den senare historien. Hur känns det att inte längre vara bäst? Om att bemästra Go kräver mänsklig intuition, hur är det att få en del av sin mänsklighet utmanad?

När AI gradvis förändrar våra dagliga liv kommer vi alla att behöva brottas med dessa frågor. För Fan Hui är han på ett ögonblick Europamästare i Go. I nästa blir han hopplöst övermannad av en kombination av mänsklig ingenjörskonst, maskininlärning och storskalig beräkning. När media dokumenterar hans förlust för offentlig konsumtion, säger hans fru till honom att inte titta på Internet, så att han inte ser kritik från sina kamrater angående hans spel. Men Hui återhämtar sig snabbt, på sitt eget färgstarka och godmodiga sätt. Han blir ivrigt en kollaboratör och arbetar med DeepMind för att ytterligare utvärdera och stärka AlphaGo, som förberedelse för ännu starkare motståndare. [Jag] gör mitt bästa för att skydda mänsklig intelligens, säger Hui med ett leende, efter att ha hjälpt till att åstadkomma motsatsen.

Filmen övergår till en matchup på fem matcher mellan AlphaGo och Lee Sedol, en av världens bästa Go-spelare, i Seoul, Sydkorea, i mars 2016. Då fick matchen stor uppmärksamhet i media, och resultatet vann inte förvåna några teaterbesökare. Ändå lyckas filmen bygga upp spänning. AlphaGo-teamet gör ängsligt sista justeringar och försöker diagnostisera några sällsynta men potentiellt pinsamma brister. Som världsmästare kämpar Sedol med ovanlig press. När allt kommer omkring representerar han inte bara sig själv; han representerar mänskligheten.

Filmen lyckas övervinna ett annat hinder: få Go att kännas som en åskådarsport även för den oinvigde. Matcherna är långsamma och om du inte är en Go-expert är handlingen svår att urskilja. Men med noggrann redigering förmedlar filmen AlphaGos handlingar genom Sedols reaktioner. Timmar av Sedols genomträngande tanke destilleras till en serie nervösa ryckningar, flämtningar och frustrerade uttryck som avslöjar en man på toppen av sitt hantverk som står inför en ny sorts utmaning.

I AlphaGos kontrollrum ser vi en annan bild. Rummet är fullmatat av känslor, men från skaparna snarare än skapelsen. Det finns stunder av ångest och glädje när DeepMind-forskarna övervakar olika diagnostik och försöker analysera vad AlphaGo tänker. Omedveten om allt pressar AlphaGo på, genom bra och dåliga drag.

Det finns några tillagda teatrar. Tidigare, när DeepMind-teamet förbereder sig för flygningen till Seoul, laddas AlphaGo (version 18) på en bärbar dator och stoppas in i en portfölj – som om Sedol bara kunde öppna den bärbara datorn, starta upp AlphaGo och börja matchen. I verkligheten kräver AlphaGo en veritabel datorarsenal, körs på 1 202 CPU:er och 176 GPU:er för matchen mot Hui , och eventuellt mer till matchen mot Sedol .

Relaterad berättelse

Läs Nästa När Googles dator krossade en av mänsklighetens bästa Go-spelare, lärde vi oss mycket om programvarans inre funktioner och vad det betyder för AI.

I Sydkorea gör det offentliga spektaklet jämförelser med Super Bowl, ett bekvämt ämne för Kohs regi, med tanke på hans tid på NFL Films. Till flygplatsen anländer DeepMind-forskarna som ett mästerskapsidrottslag, svärmat av blinkande kameror. På Seouls gator streamas spelen live på gigantiska skyltar. Det finns kommentarer från spel för spel. Det finns massor av fans.

Efter att matchen är avklarad är det sorg när en ny verklighet sjunker in. Jag vill be om ursäkt, säger Sedol, med påtaglig besvikelse. För DeepMind-teamet är segern bitterljuv. Jag kan inte fira, säger Hassabis.

Sedol, Hui och de andra finner till slut glädje och en uppskattning för det nya och vackra. Go har studerats i tusentals år. Nu finns det en chans att se det på nytt, genom AlphaGos ögon. Det kommer att visa människor saker vi aldrig upptäckt, säger Sedol.

För oss andra är AlphaGos triumf mindre personlig. De flesta andra mänskliga sysslor (litteratur, musik, komedi, matlagning, etc.) är fortfarande utom räckhåll för nuvarande system, och det kan vara en lång väntan innan AI ger ny mening till dessa domäner. Tekniken bakom AlphaGo fungerar bäst på specifika uppgifter med mycket stora mängder träningsdata. AI kommer att behöva nya tillvägagångssätt för att tackla mer öppna sysselsättningar från små mängder erfarenhet, vilket människor kan göra.

Ändå när AI tog kronan i schack och Jeopardy! det tog inte bort magin för miljontals spelare och fans. Med Hui och Sedol som våra guider, AlphaGo uppmuntrar oss att anamma de förändringar som fortfarande kommer.

Brenden sjö är Moore-Sloan Data Science Fellow vid New York University.

Dölj