Мартин Форд - Архитекторы интеллекта. Вся правда об искусственном интеллекте от его создателей

После этого события глубокое обучение стало общедоступным. Большинство крупных технологических компаний – Google, Facebook, Microsoft, Amazon, Apple, Baidu и Tencent – инвестировали огромные суммы в новую технологию, чтобы использовать ее в своем бизнесе. Разработчики микропроцессорных и графических чипов (GPU), такие как NVIDIA и Intel, переорганизовали бизнес под создание оборудования, оптимизированного для нейронных сетей. Именно глубокое обучение сегодня раскрывает сферу ИИ.

Такие ученые, как Эндрю Ын (Andrew Ng), Фей-Фей Ли (Fei-Fei Li), Джефф Дин (Jeff Dean) и Демис Хассабис (Demis Hassabis), используют современные нейронные сети в таких областях, как поисковые системы, компьютерное зрение, беспилотные автомобили и универсальный ИИ. Это признанные лидеры в области преподавания, управления и предпринимательства на базе технологии нейронных сетей.

Однако глубокое обучение подвергается критике. Ряд ученых считают его «одним из инструментов в наборе», утверждая, что для дальнейшего прогресса нужны идеи из других областей. Барбара Грош (Barbara Grosz) и Дэвид Ферруччи (David Ferrucci) занимаются проблемами понимания естественного языка. Гари Маркус (Gary Marcus) и Джош Тененбаум (Josh Tenenbaum) изучают человеческое познание. Орен Этциони (Oren Etzioni), Стюарт Рассел (Stuart Russell) и Дафна Коллер (Daphne Koller) специализируются на вероятностных методах. Джуда Перл (Judea Pearl) за работу по вероятностным (или байесовским) подходам к ИИ и машинному обучению получил премию Тьюринга.

Сфера робототехники также развивается благодаря таким ученым, как Родни Брукс (Rodney Brooks), Даниэла Рус (Daniela Rus) и Синтия Бризил (Cynthia Breazeal). Бризил вместе с Раной эль Калиуби (Rana El-Kaliouby) – первопроходцы в построении систем, умеющих распознавать эмоции, реагировать на них и вступать в социальные взаимодействия с людьми. Брайан Джонсон (Bryan Johnson) основал компанию Kernel , направляющую технологии ИИ в развитие человека.

По моему мнению, особый интерес представляют три основные темы, поэтому они будут рассматриваться в каждом интервью. Первая касается автоматизации человеческого труда, ведущей к росту безработицы. Глубже всего эту тему раскрыл Джеймс Маника (James Manyika) – глава Глобального института McKinsey (MGI), где активно исследуется влияние технологий на рынок труда.

Второй вопрос, который я задавал всем, касается ИИ, сравнимого с человеческим. Это так называемый сильный ИИ (artificial general intelligence, AGI), который был недостижимой мечтой. Демис Хассабис рассказал, что предпринимается в компании DeepMind, которая является крупнейшей и наиболее финансируемой инициативой по исследованиям сильного ИИ. Дэвид Ферруччи, руководивший разработкой суперкомпьютера IBM Watson, – генеральный директор стартапа Elemental Cognition, – описал создание сильного ИИ путем эффективного применения понимания языка. Важные идеи высказал и Рэймонд Курцвейл (Raymond Kurzweil) – автор книги Singularity is Near («Сингулярность уже близка»), в настоящее время руководящий проектом Google, связанным с обработкой естественного языка.

Всем я задал вопрос: «К какому году с вероятностью 50 % будет создан ИИ уровня человеческого?» Большинство предпочло поделиться своими предположениями анонимно. Двое из опрошенных выразили желание официально поделиться своей точкой зрения. Результаты этого опроса приведены в конце книги. Вы увидите, как мнения по важным темам зачастую кардинально расходятся, что представляет собой один из наиболее интересных аспектов данной книги.

Третья обсуждаемая тема связана с последствиями прогресса в области ИИ, ожидаемыми как в ближайшем, так и в отдаленном будущем. Становится очевидной проблема уязвимости взаимосвязанных автономных систем к атакам через интернет. Также выявлена предрасположенность алгоритмов машинного обучения к предвзятости по расовому и половому признакам. Многие из моих собеседников подчеркнули важность решения этой проблемы и рассказали об исследованиях в этой области. Некоторые дали оптимистический прогноз, предположив, что ИИ поможет нам избавиться от предвзятости и дискриминации.

Многих волнует опасность появления полностью автономного оружия. В сообществе исследователей ИИ существует мнение, что роботы или дроны, способные убивать без контроля человека, в конечном итоге могут стать не менее опасными, чем биологическое или химическое оружие. В июле 2018 г. более 160 компаний и 2400 исследователей (среди которых есть мои собеседники) подписали соглашение о запрете производства смертоносных алгоритмов [3] https://futureoflife.org/lethal-autonomous-weapons-pledge/ .

Более отдаленной и умозрительной является проблема несоответствия собственных целей сильного ИИ с желаниями человека. Этой темы касались почти все мои собеседники. Чтобы адекватно и рационально осветить эту проблему, я поговорил с Ником Бостромом (Niсk Bostrom) из оксфордского Института будущего человечества (Future of humanity institute, FHI) – автором бестселлера «Искусственный интеллект: этапы, угрозы, стратегии» [4] Бостром Н . Искусственный интеллект: этапы, угрозы, стратегии / Пер. c англ. С. Филина. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2016. – 490 с.: ил. , в котором тщательно рассматриваются потенциальные риски, связанные с машинами, интеллектуально превосходящими человека.

Интервью для этой книги проводились с февраля по август 2018 г. Практически все они длились не меньше часа, а некоторые существенно дольше. Записанные, транскрибированные, а затем отредактированные командой издательства Packt тексты я дал своим собеседникам на проверку. Уверен, что книга верно отражает мысли респондентов.

Эксперты, с которыми я общался, имеют разное происхождение и сотрудничают с разными компаниями. Но вы быстро обнаружите, насколько сильно влияние Google на сообщества, связанные с ИИ. Из двадцати трех специалистов у семи есть или были связи с Google или холдингом Alphabet. Много талантливых людей работает в Массачусетском технологическом институте (MIT) и Стэнфорде. Джеффри Хинтон и Иошуа Бенджио представляют университеты Торонто и Монреаля соответственно, а правительство Канады ведет четкую промышленную политику, ориентированную на робототехнику и ИИ. В Соединенных Штатах работали 19 из 23 опрошенных, но больше половины из них родились за пределами США: в Австралии, Китае, Египте, Франции, Израиле, Родезии (ныне Зимбабве), Румынии и Великобритании. Это ярко иллюстрирует роль иммиграции квалифицированных кадров в технологическом лидерстве США.

Проводя интервью, я все время помнил, что книгу будут читать самые разные люди, от специалистов по теории вычислительных машин и систем до менеджеров и инвесторов. Но самая важная часть аудитории – молодые люди, которые могут задуматься о карьере в области ИИ. Сейчас в ней наблюдается дефицит кадров, особенно специалистов с навыками глубокого обучения, что дает возможность для хорошего карьерного роста. В настоящее время прилагаются усилия по привлечению в отрасль талантливых специалистов, и уже широко признается необходимость профессиональной интеграции.