openai

Первая модель машинного обучения, распространение которой ограничивается в целях общественной безопасности. Иронично и, вместе с тем правильно, что её разработала некоммерческая исследовательская компания OpenAI, цель которой — «поиск безопасного пути к настоящему искусственному интеллекту», а один из создателей — Илон Маск. Этот фонд, в числе прочего, обучил машину очень хорошо играть в Доту.

На этот раз, речь о языковой модели, предсказывающей следующее слово в тексте. Система натренирована на 40GB текста из интернета, что примерно в 7500 больше, чем «Война и мир» (5.3MB).

Если подать ей на вход вопрос — она, скорее всего, допишет ответ. Если подать утверждение — то раскроет тему и предоставит доказательства.

Проблема в том, что она делает это слишком хорошо. Насколько хорошо, что при поверхностном прочтении может показаться, что сгенерированный текст имеет смысл. Не вдаваясь в философские дебри (в которых я не силен), возьмусь утверждать, что смысла там всё-таки нет.

Так в чем же опасность? Если обучить эту модель на отзывах в интернет-магазинах — можно генерировать очень правдоподобные фейковые отзывы в промышленных масштабах. Если обучить её на твиттере, фейсбуке или реддите — можно генерить вполне реалистичные твиты, посты и комментарии, прокачивать фейковые аккаунты и потом устраивать совершенно адские вбросы, рядом с которыми любые фабрики троллей — детский сад.

Стремно, что секретность в отношении этой конкретной модели защитит нас только от скрипт-киддисов (детей, ломающих сайты по шаблону) и то только на время. Нормальные бандиты, а уж тем более государства имеют достаточно ресурсов чтобы повторить и даже превзойти эти результаты в ближайшие годы. Будет как с шифрованием, которое пытались запретить, а теперь даже сердца в вотсапе кодируются при передаче так, что никто в мире не может их прочитать.

Помните, как раньше на сайтах были SEO-шные тексты в подвалах страниц, благодаря которым родилась присказка «SEOшник хуже пидораса…»? Их хотя бы было легко определить по виду, а в 2020 аналогичные тексты могут выглядеть неотличимо от полезной статьи.

До этого момента я не сильно верил в хайп «AI/ML это будущее», но теперь понимаю, откуда растут ноги уверенности руководителей Google, Microsoft и Apple. Будущее за ML и я не оптимистичен :(

Внутри статьи куча технических деталей, но вот видео-презентация достижения, где Blitz (комментатор-профессионал) рассказывает свои ощущения от просмотра игры.

И да, вы правильно угадали, OpenAI Foundation основал Илон Маск (вместе с Сэмом Альтманом из YCombinator).

https://www.youtube.com/watch?v=eHipy_j29Xw

Безумно интересный отчет OpenAI Foundation. Они сделали бота, который играет в Доту.

Для тех, кто в танке, Дота — это самая популярная e-sports игра. Призовой фонд более 40 миллионов долларов, профессиональные команды тренирующиеся круглый код и так далее — всё как в обычном спорте. Если вы совсем в танке — вот кусочек геймплея. Герои, заклинания, оружение, большая карта, сложная игра, я не могу в такие играть. Для сравнения, шахматы — 40 ходов, го — 150, в доте — около 20 тысяч. В шахматах каждый ход можно сделать около 30 действий (способов сходить), в го — 250, в доте — больше тысячи. Количество данных (игровых объектов) различается на 4 порядка.

Год назад они выпустили бота, который выигрывает лучших игроков-людей в матчах один-на-один.

Теперь они сделали бота, который выигрывает команду людей-любителей (5 инженеров проекта) в командных матчах. Они пригласили на этот матч профессионального комментатора доты (!) Blitz, и ему понравилось, как играют роботы. 28 июля они устроят соревнование между роботом и лучшими командами людей. Первый e-sports матч, который я собираюсь посмотреть.

Самое классное, что робота НЕ учили люди. Всё, чему научился алгоритм, он научился играя сам с собой. Десятки тысяч часов игры в Доту и никакой личной жизни. Вспоминаются этические дилеммы симуляций из Black Mirror и Westworld.

P.S. Если вы смотрите Westworld, то аналогия с тем, как AI учится на простых мирах, перед тем, как выйти в мир реальный — бьет в лицо. Вот ведь хорошо попал сериал в момент.

В противовес — хорошая статья — про то, что не стоит ждать человекоподобного HAL 9000 в задачах анализа больших данных, мы скорее всего получим что-то типа стиральной машины (и они полезны).