Форма входа
0/0
Реальность на кону: Как игры объясняют человеческую природу - Келли Клэнси
- Дата:19.05.2026
- Категория: Биология / Зарубежная образовательная литература
- Название: Реальность на кону: Как игры объясняют человеческую природу
- Автор: Келли Клэнси
- Просмотров:0
- Комментариев:0
Уважаемые читатели!
Тут можно читать бесплатно Реальность на кону: Как игры объясняют человеческую природу - Келли Клэнси. Жанр: Биология / Зарубежная образовательная литература. Так же Вы можете читать полную версию (весь текст) онлайн книги без регистрации и SMS на сайте Knigi-online.info (книги онлайн) или прочесть краткое содержание, описание, предисловие (аннотацию) от автора и ознакомиться с отзывами (комментариями) о произведении.
Описание онлайн-книги Реальность на кону: Как игры объясняют человеческую природу - Келли Клэнси:
Считается, что игры старше письменности, но в наше время они стали доминирующей формой культурного досуга, опередив по популярности кино, музыку и литературу вместе взятые. Мы всегда играли в игры не только ради удовольствия, но и чтобы познавать реальный мир – однако что происходит, когда мы принимаем за реальность саму игру?В книге «Реальность на кону» нейробиолог и физик Келли Клэнси исследует захватывающую историю игр от Пифагора до ChatGPT, затрагивая по пути такие неожиданные темы как военная стратегия, зоология млекопитающих, когнитивная психология, высшая математика и теория международных отношений. Оказывается, игры неразрывно связаны с судьбой человечества и нам пора начать относиться к ним куда серьезнее, чем мы привыкли. Военные симуляции определяли исходы реальных войн в Европе XIX и XX веков. Теория игр исказила наше понимание человеческого поведения и поставила нас на грань уничтожения – но тем не менее до сих пор лежит в основе фундаментальных представлений об экономике, политике и технологиях. Мы использовали игры, чтобы научить компьютеры самостоятельно учиться, а теперь создаем игры, которые смогут определять структуру общества и будущее демократии.Ясно написанная и наталкивающая на глубокие размышления книга выдвигает смелый тезис, что человеческая страсть к играм – это ключ к пониманию нашей природы.
Биология
Аудиокнига "Реальность на кону: Как игры объясняют человеческую природу"
📚 В аудиокниге "Реальность на кону: Как игры объясняют человеческую природу" вы погрузитесь в увлекательный мир игр и узнаете, как они помогают нам понять себя и окружающий мир. Главный герой книги, исследователь и психолог, проводит увлекательные эксперименты и анализирует поведение людей в различных игровых ситуациях.
🎮 Автор книги Келли Клэнси предлагает нам взглянуть на реальность через призму игр, раскрывая тайны человеческой природы и психологии. Ее работы пользуются популярностью благодаря увлекательному стилю изложения и глубокому анализу темы.
Об авторе:
Келли Клэнси - известный психолог, специализирующийся на исследовании человеческого поведения в игровых ситуациях. Ее работы публикуются в различных научных журналах, а также пользуются популярностью среди широкой аудитории.
🔊 На сайте knigi-online.info вы можете бесплатно и без регистрации слушать аудиокниги онлайн на русском языке. Мы собрали для вас лучшие бестселлеры различных жанров, чтобы каждый мог насладиться увлекательным чтением в любое удобное время.
Не упустите возможность окунуться в мир увлекательных историй, которые раскроют перед вами новые грани психологии, биологии и многих других наук. Погрузитесь в мир знаний и фантазии вместе с нашими аудиокнигами!
Погрузитесь в реальность игр и узнайте больше о человеческой природе с помощью аудиокниги "Реальность на кону: Как игры объясняют человеческую природу" прямо сейчас!
Биология
Читем онлайн Реальность на кону: Как игры объясняют человеческую природу - Келли Клэнси
Шрифт:
-
+
Интервал:
-
+
Закладка:
Сделать
финансирование от инвесторов будет проще, чем правительственные гранты. Процесс машинного обучения требует огромных объемов данных, что делает тренировку таких программ чрезвычайно дорогостоящим занятием. Решение Хассабиса отражает реальное положение дел, при котором исследования в области машинного обучения становятся все менее доступными для научных лабораторий с их ограниченным доступом к вычислительным ресурсам, а это грозит дальнейшей концентрацией власти в руках корпоративных интересов. В 2014 г. успех DeepMind с играми Atari убедил основателей Google Ларри Пейджа и Сергея Брина приобрести стартап. После этого его команда получила возможность использовать вычислительные ресурсы Google и смогла всерьез взяться за го.
В результате появилась AlphaGo – программа, сочетающая поиск по дереву методом Монте-Карло со структурой глубокой нейронной сети. Она научилась оценивать позицию на доске, сыграв сотни тысяч партий сама с собой. На ранних этапах обучения AlphaGo, казалось, делала странные ходы. Сильвер пытался наставить ее на путь истинный, но она упорствовала в своем странном поведении. «Мы думали, она неверно оценивает двадцать или тридцать позиций», – вспоминает Сильвер[427]. Они наняли живущего в Европе мастера го Фань Хуэя, чтобы тот помог им разобраться в происходящем. Потратив на анализ ходов AlphaGo много часов, Хуэй поставил свой диагноз: программа не ошибалась – ошибались они в своей оценке. Ходы, которые они, следуя традиционной мудрости, считали ошибочными, оказались лучше, чем они думали. AlphaGo «нашла решения, которые заставили его пересмотреть, что есть ошибка, – вспоминает Сильвер. – Я понял, что мы можем опровергнуть то, что люди считали общепризнанным знанием»[428].
В 2016 г. DeepMind организовала широко разрекламированный матч из пяти партий с чемпионом мира по го Ли Седолем, одним из сильнейших игроков последних десятилетий. Как и игра Каспарова[429] против Deep Blue, игра Ли против AlphaGo была не лучшей в его карьере. Люди-игроки часто полагаются на информацию, не относящуюся непосредственно к игре. Например, соперники в поисках подсказок следят за языком тела друг друга. Ли не мог ничего прочитать по лицу оператора-человека, который бесстрастно выполнял ходы AlphaGo. Программа выиграла матч, попутно изменив наши представления о том, как нужно играть в го. На тридцать седьмом ходу второй партии AlphaGo бросила вызов многовековой человеческой мудрости, поставив камень на пятую линию. Эксперты твердо верили, что четвертая линия – это важная граница, «линия влияния», за которой лучше всего ставить камни для закрепления за собой территорий. Один из комментаторов признавался, что сначала счел этот ход компьютерной ошибкой. Но этот ход оказался решающим для победы AlphaGo, превратив давнюю истину в простое суеверие. Это было решение инопланетного разума – стратегия, открытая в безумном вихре партий, которые AlphaGo играла сама с собой, не признавая никаких условностей. Это был «не человеческий ход»[430]. После партии Ли сказал:
Я думал, что AlphaGo основывается на вероятностных расчетах и что это просто машина, но, увидев этот ход, я изменил свое мнение. Несомненно, AlphaGo способна творить. Этот ход был действительно оригинальным и красивым… Этот ход заставил меня по-новому взглянуть на го[431].
Три года спустя Ли ушел из профессионального го, назвав ИИ «сущностью, которую невозможно победить»[432]. Многие игроки с тех пор признавали, что AlphaGo улучшила их игру. «AlphaGo – она как настоящее зеркало, – говорит Фань. – Когда играешь с AlphaGo, чувствуешь себя очень странно. Как будто ты все время голый. Когда видишь это впервые, не хочется смотреть, потому что думаешь: "Ой, это я? Настоящий я?"»[433]
Однако программы для игры в го не являются полностью непобедимыми. Другая компьютерная программа помогла людям вернуть себе преимущество в игре. В 2023 г. Келлин Пелрин, американский любитель с высоким рейтингом, одолел один из лучших игровых движков с открытым исходным кодом, KataGo, в четырнадцати партиях из пятнадцати. Свою антикомпьютерную стратегию он разработал с помощью другой игровой программы, которая выявила слепые зоны KataGo. Пелрин одурачил KataGo, прибегнув к тактике, которая была бы очевидной для игроков-людей. KataGo, однако, не видит ничего, кроме более масштабных мотивов в группах камней. Для самообучающихся программ характерно то, что они полагаются на узкий набор стратегий. Это одна из причин, почему такие программы опасны: хотя обычно они и превосходят людей, они также могут сталкиваться с катастрофическим и неожиданным провалом.
Компания DeepMind объявила, что ее программа овладела го на десять лет раньше, чем ожидалось, хотя эта оценка и была основана на необъективно отобранных данных. То, что технологии редко появляются в предсказанные сроки, меньше говорит о самих технологиях, чем о том, как плохо люди умеют делать прогнозы. Планы на будущее в области ИИ знамениты своей нелепостью: в 1956 г. группа ведущих исследователей ИИ заявила, что сможет решить некоторые из сложнейших проблем в этой области за два месяца согласованных усилий. По этой оценке, го покорилась компьютерам с опозданием на шестьдесят лет. Это, однако, не умаляет достижения: когда серьезные технологические проблемы решены, они часто кажутся тривиальными. Исследователь Джон Маккарти шутил, что, «как только что-то начинает работать, никто больше не называет это ИИ»[434]. Но самое впечатляющее в обучающихся системах – их способность выходить за пределы человеческого понимания посредством смоделированного опыта – является одновременно и самым тревожным.
Первое время команда DeepMind обучала AlphaGo на партиях экспертов-людей, прежде чем позволить ей начать учиться в ходе самоигры, как это впервые сделал Сэмюэл. Ожидалось, что программа извлечет пользу из изучения человеческих подходов. Этого не произошло. Следующая версия программы, AlphaGo Zero, училась уже исключительно в игре с собой. Ее результаты далеко превзошли показатели предшественницы. А третья итерация, AlphaZero, снабженная еще более общей архитектурой, была способна освоить в ходе самоигры го, шахматы или сёги. Натренировавшись играть в шахматы, AlphaZero победила действующего чемпиона мира[435] по компьютерным шахматам, программу Stockfish, которая была настолько хороша, что никто не знал, достигла ли она верхнего предела мастерства, или дальнейшие улучшения еще возможны. Stockfish была основана на тех же принципах минимакса, что и Deep Blue. Превосходство AlphaGo показало, что вручную созданные на основе экспертных знаний функции оценки не могут сравниться с обучением на опыте. Сегодня шахматные программы играют намного лучше людей. Двадцать пять лет назад Каспаров[436] обвинил операторов Deep Blue в жульничестве, утверждая, что они подменили ход машины ходом мастера-человека. Теперь же для игроков-людей стало обычным делом жульничать в онлайн-матчах с помощью компьютерных программ. Сайт Chess.com ежедневно блокирует около 800 аккаунтов по подозрению в мошенничестве с использованием машин.
Очарованные собственными способностями люди десятилетиями пытались построить системы, которые рассуждали бы так же, как
На этой странице вы можете бесплатно читать книгу Реальность на кону: Как игры объясняют человеческую природу - Келли Клэнси бесплатно.
Похожие на Реальность на кону: Как игры объясняют человеческую природу - Келли Клэнси книги
- Сказки народов мира - Автор Неизвестен -- Народные сказки - Детский фольклор / Прочее
- Сказки немецких писателей - Новалис - Зарубежные детские книги / Прочее
- Собрание сочинений. Том второй - Ярослав Гашек - Юмористическая проза
- Федеральный закон «О защите детей от информации, причиняющей вред их здоровью и развитию» - Коллектив авторов - Юриспруденция
- Арт-директор - Марат Карапетян - Русская современная проза
