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
они. Вместо этого мы обнаружили, что системы могут работать на высочайшем уровне, не обучаясь на человеческом опыте. Саттон называет это «горьким уроком». «Попытки заложить в систему то, как мы представляем себе наше мышление, – заключает он, – в долгосрочной перспективе не работают»[437]. Конечно, это не учитывает того факта, что сами игры являются продуктом человеческого творчества и отражают человеческие идеалы. Тем не менее компьютерные программы начали превосходить людей без того, чтобы в них были запрограммированы человеческие знания. Шахматная программа победила чемпиона мира среди людей в основном благодаря охвату поиска по пространству возможностей. Исследователи одолели го не тем, что скопировали человеческую манеру игры – например, когда доска разбивается на визуальные паттерны или создается сложная функция оценки, – а тем, что создали систему, способную научиться выносить суждения на основе сотен тысяч партий, сыгранных с самой собой. Методы обучения с подкреплением могут позволить нам выйти за рамки человеческого понимания. Но как мы можем доверять тому, что не способны понять? Как нам оценивать пророчества, звучащие из черного ящика? Игровая программа практически не представляет опасности. Но что насчет систем, которые, как мы надеемся, будут рулить беспилотными автомобилями, управлять энергетическими сетями или оценивать заявки на кредиты?
Могущество и опасность обучающихся систем – в их универсальности. Поначалу Сильвер отмахивался от опасений, что военные аналитики присматриваются к алгоритмам DeepMind. Он ответил одному репортеру, что «говорить, будто это имеет какое-то военное применение, – все равно что говорить, будто ИИ для шахмат может привести к разработкам в области вооружений»[438]. Несколько месяцев спустя ВВС США объявили, что приспособили MuZero, универсальный игровой алгоритм DeepMind, для использования в автономных дронах. В отличие от системы Belle Кена Томпсона, которая умела выдавать только шахматные ходы и была опасна лишь постольку, поскольку ее можно было скинуть кому-нибудь на голову, универсальные обучающиеся алгоритмы учатся – в этом весь их смысл. Компании, занимающиеся ИИ, с нарочитым простодушием составляют беззубые кодексы этических принципов, где клянутся никогда не разрабатывать военные технологии, и совершенно не обращают внимания на то, что они не могут контролировать, чему учатся их обучающиеся системы.
Конечно, обучающиеся системы способны на творческие решения, как в случае с тридцать седьмым ходом AlphaGo. Но они также печально известны тем, что упускают из вида суть. Подобно джиннам-буквалистам из сказок Шахерезады, компьютерные агенты близоруко выполняют свои обязанности, не замечая вреда или двусмысленности поставленных перед ними задач. Исследователи из OpenAI использовали обучение с подкреплением, чтобы натренировать свою систему играть в Coast Runners, видеоигру про гонки на катерах. Они поставили перед программой задачу максимизации числа набранных очков и оставили ее на несколько недель набираться игрового опыта. Они предполагали, что агент научится вести катер к финишу. Вместо этого он научился накручивать свой счет, вертясь на одном месте, чтобы снова и снова поражать непрерывно возникающие цели. Число очков оказалось плохим аналогом того поведения, которого хотели добиться от программы исследователи, – победы в гонке. Подобно крысам с вживленными электродами, которые отказываются от всех удовольствий, кроме стимуляции своих центров вознаграждения, обучающиеся агенты уязвимы для той же логики зависимости. Не случайно системы, все в большей мере определяющие очертания наших цифровых реальностей, вызывают такое сильное привыкание. Их работа сводится к максимизации непосредственно измеряемых величин – числа кликов, лайков, комментариев, без учета более значимых долгосрочных последствий, таких как психическое здоровье пользователей, их гражданская активность или радикализация под влиянием идеологий ненависти. Подобно героям Шахерезады, нам следует быть осторожными в своих желаниях.
Сосредоточившись на разработке ИИ посредством игр, инженеры, по сути, геймифицировали сами исследования в этой области. Одолев большинство популярных настольных игр, исследователи ИИ обращались ко все более сложным задачам. Используя методы теории игр, чтобы побудить агентов к сотрудничеству ради достижения долгосрочных целей, компания OpenAI обучила целый штат программ выступать в роли партнеров по командной видеоигре Dota. Майкл Боулинг и его коллеги по Университету Альберты разработали агента для игры в профессиональный покер, способного блефовать не хуже лучших в мире игроков-людей. Однако, чтобы стать по-настоящему полезным, машинное обучение должно было выйти за пределы игровых пространств и начать решать проблемы реального мира. Пока же исследователи добились большего успеха, геймифицируя реальный мир.
Специалистка по ИИ Фэй-Фэй Ли способствовала прогрессу в области систем компьютерного зрения, внеся в нее игровой элемент. В 2006 г. она начала работу над ImageNet, обширной базой размеченных людьми изображений. Эта база обеспечила возможность проведения ежегодного первенства по классификации изображений, которое позволяло группам со всего мира оценивать показатели своих программ по стандартной методике. Успехи более недавнего времени связаны с программами генеративного ИИ, которые способны порождать фотореалистичные портреты несуществующих людей или тексты, обладающие порой поразительным правдоподобием. Эти программы задействуют архитектуру, превращающую создание изображений и текстов в игру двух соперников с нулевой суммой. Сеть разделяется на два соревнующихся компонента: один, подобно художнику-фальсификатору, производит изображения, а другой, подобно детективу, старается выявить подделки, сравнивая их с известными работами, созданными людьми. К концу обучения изображения компонента-фальсификатора иногда неотличимы от работ, созданных человеком. Акт творчества переосмысляется тут как предмет соперничества двух игроков.
Аналогичным образом созданная в компании OpenAI языковая модель GPT, которая основана на так называемой архитектуре трансформера, учится предсказывать слова в рамках схемы обучения, напоминающей телевикторину Jeopardy! («Своя игра»). Модель получает обучающие данные: фрагменты текста, собранные со всего интернета (зачастую, стоит отметить, без ведома или согласия их авторов). Затем GPT учится угадывать слова, которые с наибольшей вероятностью соответствуют пробелам в тексте. В процессе она усваивает сложные статистические связи внутри языков и даже между ними. Эта простая игра в угадывание слов приводит к созданию моделей, способных выполнять на удивление сложные задачи. В отличие от игровых программ, обучающихся исключительно в ходе самоигры, эти программы заточены под то, чтобы имитировать человеческие реакции. Они могут казаться очень человечными, поскольку их обучали с помощью игр, вознаграждающих за подражание людям. После этого их ответы дополнительно оттачиваются людьми-оценщиками. Компании нанимают специальных сотрудников – часто из развивающихся стран и за низкую плату, – задача которых состоит в том, чтобы отсеивать неприемлемый контент из обучающих данных и результатов работы модели. Многие из этих сотрудников получают психологические травмы и ПТСР из-за того потока оскорбительных текстов и изображений, с которым им приходится работать в ежедневном режиме.
Для самообучающихся игровых программ арбитром истины выступает сама игра. Ход либо допустим, либо нет, он ведет либо к победе, либо к поражению. Но подобно тому, как математика не имеет связи с реальностью, большие языковые модели не имеют опоры
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
