Турніри штучних інтелектів: як змагаються алгоритми

10 лютого 1996 року суперкомп'ютер IBM вперше переміг Гаррі Каспарова у грі в шахи. Щоправда, компʼютер виграв тільки першу партію у матчі з шести, але вже тоді стало зрозуміло, що у протистоянні «людина — компʼютер», другий бере гору. Мине трохи більш як 20 років і програми переможуть світових чемпіонів у найскладніших інтелектуальних іграх. Тому алгоритми переважно змагаються між собою і приносять користь людству. SPEKA розповідає як це працює у інтелектуальних іграх, автоперегонах, пісенних конкурсах, рекрутингу та багатьох інших сферах. 

Дресувальники комп’ютерних машин або навчання з підкріпленням 

Цьогоріч інформатики Ендрю Барто та Річард Саттон нагороджені премією Тюрінга, еквівалентом Нобелівської премії у світі технологій. Обидва піонери у галузі навчання з підкріпленням (reinforcement learning), яка допомогла програмам стати настільки ефективними. 

Тип машинного навчання, біля джерел якого стояли Сатто і Барто, схоже на те, як дресувальник формують поведінку собак або коней. Дослідження, які розпочали вчені наприкінці 1970-х років, проклали шлях до деяких проривів у галузі штучного інтелекту останнього десятиліття. В основі їхньої роботи було спрямування так званих «гедоністичних» машин, які могли постійно адаптувати свою поведінку у відповідь на позитивні сигнали.

Навчання з підкріпленням – це те, що змусило комп’ютерну програму Google перемогти найкращих у світі гравців у стародавню китайську настільну гру го у 2016 та 2017 роках. Це також є ключовою технікою для вдосконалення популярних інструментів штучного інтелекту, таких як ChatGPT, оптимізації фінансової торгівлі та методів, які дозволяють роботизованій руці зібрати кубик Рубіка.

Перевагою цих систем є можливість моделювати величезну кількість варіантів ігор, граючи проти себе. Подібна ситуація сталася і з нейромережею AlphaStar, яка грає у StarCraft 2. На початку 2019 року вона теж перемогла найкращих гравців. AlphaStar поки що грає тільки в одному режимі, але виконує завдання краще ніж 99,8% користувачів.

Компанія DeepMind, яка розробляла AlphaStar, застосувала дві технології: deep learning та reinforcement learning. Спочатку у нейронку завантажили матчі звичайних гравців. Це дозволило їй обігравати ігровий інтелект у 95% випадків. Потім використовували навчання із підкріпленням: AlphaStar змагалася зі своїми версіями у турнірі у прискореному режимі. Загальна тривалість матчів кожної із версій склала 200 років.

Де змагаються алгоритми ШІ

Комп’ютерні шахові турніри

Коли люди стали неконкурентними (та й задовго до того) популярним заняттям було проводити змагання серед програмного забезпечення, здатного грати в шахи. 

Комп'ютерні шахові програми, які грають на рівні шахового гросмейстера або вище, доступні на апаратному забезпеченні від суперкомп'ютерів до смартфонів. Також доступні автономні шахові машини такі як Stockfish, Leela Chess Zero та інші безкоштовні програми з відкритим кодом доступні для різних платформ. 

Найпопулярнішим турніром серед програм зараз є Top Chess Engine Championship (TCEC або nTCEC). Його часто вважають неофіційним Чемпіонатом світу з комп’ютерних шахів через сильний склад учасників. 

Підписуйтеся на наші соцмережі

Водночас є чимало інших завдань у цій дисципліні. Наприклад, ФІДЕ (Міжнародна федерація шахів) та Google у 2024 році оголосили про Efficient Chess AI Challenge — конкурс у якому учасниками пропонують створити розумні шахові механізми з невеликим ресурсом, не покладаючись на потужні комп’ютери чи великі дані. Адже хоча рушії AlphaZero та Stockfish досягли надлюдської продуктивності, вони часто покладаються на великі ресурси, недоступні для більшості розробників. Переможець отримує $50 тис. 

Оскільки більшість партій у шахи проходять в мережі контролювати чесну гру в онлайн-шахах набагато складніше. У відповідь на ці проблеми шахові платформи, такі як Chess.com, розробили статистичні моделі на основі штучного інтелекту, які відстежують неймовірні ходи гравця та порівнюють їх з ходами, які може зробити програма. За всіма підозрами проводиться експертиза, результати якої регулярно оприлюднюються. Подібний алгоритм має також ФІДЕ. 

DARPA Artificial Intelligence Cyber ​​Challenge (AIxCC) 

У 2023-му Агенство передових оборонних дослідницьких проектів  США (DARPA) оголосило про дворічний конкурс, який пропонує конкурентам розробити нові системи штучного інтелекту для захисту важливого програмного коду, на який покладаються американці. 

У серпні 2024 року AIxCC провів півфінал на хакерській конференції DEF CON у Лас-Вегасі. DARPA протестувала заявки, провівши їх через різні проекти кодування з відкритим вихідним кодом із навмисно впровадженими вразливими місцями, і оцінили інструменти на основі їх ефективності у виявленні та виправленні недоліків безпеки.Сім команд, кожна з яких виграє 2 мільйони доларів у півфіналі, змагатимуться у фінальному раунді AIxCC на конференції DEF CON  у серпні 2025 року.

Indy Autonomous Challenge (IAC)

IAC — це змагання, де команди, пов’язані з університетами, розробляють програмне забезпечення для автономних перегонів на болідах. 

Кожна команда має однаковий автомобіль за технічними характеристиками. Завдання команди розвинути максимальну швидкість та керувати траєкторією руху. Починаючи з 2021 року, індивідуальні гонки на час проводяться всіма командами. Оцінюється найшвидше коло, пройдене за п’ять хвилин на овальній трасі.

Конкурс має на меті вдосконалити технологію автономних транспортних засобів шляхом вирішення граничних сценаріїв у контрольованому середовищі. До 2024 року автономні гоночні автомобілі досягали максимальної швидкості на овальних трасах 275 км/год, а перегони з двома автомобілями (зустрічний рух) досягали успішних проїздів автомобіля з фіксованою швидкістю, що підтримує швидкість 257 км/год. До речі, в рамках Indy Autonomous Challenge, у 2024 році команда з Мюнхенського технічного університету вперше змогла обігнати людського пілота на трасі, використовуючи ШІ-кероване авто.

AI Song Contest

Це специфічне змагання, яке досліджує перетин штучного інтелекту, творчості та музики. Команди-учасники використовують алгоритми ШІ для створення оригінальних пісень, демонструючи можливості машинного навчання у сфері створення музики. 

Пісні тривалістю до чотирьох хвилин оцінюватимуться журі з науковців і професіоналів галузі, а також голосуватиме публіка. Журі оцінює не лише вашу пісню, а й процес її створення. Зокрема, вони розглядатимуть: наскільки команда використовує ШІ для розширення меж творчого вираження та співпрацю людини та ШІ та процес написання пісень. 

Конкурс відбувається з 2020-го року та відкритий для усіх охочих. Торік перемогла пісня «Sudamérica» дуету Бернарда Кастільо та Андрес Мондаки, які досліджували упередження мовних моделей щодо ключових понять, що визначають Південну Америку. 

Vesuvius Challenge: Розшифровка згорілих сувоїв з Геркуланума

У 79 році нашої ери виверження Везувію знищило міста Помпеї та Геркуланум, поховавши під попелом унікальні артефакти давньоримської цивілізації. Серед них – Вілла Папірусів, у якій археологи знайшли близько 1800 сувоїв. Але всі вони були настільки обвуглені, що будь-яка спроба їх розгорнути призводила до повного руйнування. Довгий час їх вважали безповоротно втраченими.

Ситуація змінилася завдяки міжнародному проєкту Vesuvius Challenge, який використовує штучний інтелект, рентгенівські томографи та комп’ютерний зір, щоб розшифрувати давні тексти без фізичного розгортання сувоїв.

Цей конкурс, ініційований дослідниками Брендом Сілсом і Нейтаном Стенлі, фінансується венчурними інвесторами Кремнієвої долини та передбачає значний призовий фонд – 1 мільйон доларів. Головна мета змагання – навчити алгоритми розпізнавати вуглецеві чорнила, які практично неможливо побачити неозброєним оком через те, що папірус також обвуглений.

Прорив стався у 2024 році – дослідники вперше змогли прочитати перші слова на одному з сувоїв, довівши, що методика працює. Це відкриває перспективу дешифрування всієї бібліотеки Вілли Папірусів, яка, ймовірно, містить невідомі філософські твори античних мислителів, зокрема послідовників Епікура.

Якщо цей проєкт досягне успіху, це може стати найважливішим археологічним відкриттям століття, здатним змінити уявлення про інтелектуальну спадщину античного світу. Ба більше, технології, розроблені в рамках Vesuvius Challenge, зможуть допомогти у відновленні інших пошкоджених історичних документів, зокрема середньовічних манускриптів чи давньоєгипетських папірусів.

Змагання на Kaggle

Kaggle — це не один турнір, а ціла онлайн-платформа, на якій проводяться змагання data science та машинного навчання. Платформа сприяє співпраці та навчанню серед науковців в усьому світі.

Багато змагань з машинного навчання було проведено на Kaggle з моменту заснування компанії. Помітні конкурси включають розпізнавання жестів для Microsoft Kinect, створення футбольного штучного інтелекту для Манчестер Сіті, кодування торгового алгоритму для Two Sigma Investments та покращення пошуку бозона Хіггса в CERN. 

Також ці турніри призвели до розвитку досліджень ВІЛ, шахових рейтингів та прогнозування трафіку. Кілька наукових робіт було опубліковано на основі висновків, зроблених у змаганнях Kaggle.