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

Ф. Л.: Капитализм – это одна из форм общественного устройства, которая существует порядка ста лет. И она не единственная. Предсказать, как технологии преобразуют наше общество, невозможно.

Говоря об улучшении жизни благодаря ИИ, я имею в виду увеличение продуктивности работы. За пять лет сотрудничества с врачами я убедилась, что часть их работы потенциально может выполняться машинами, освобождая их время для общения с пациентами и исследовательской работы, необходимой в случае редких или тяжелых заболеваний.

Технология ИИ обладает огромным потенциалом для совершенствования рабочей силы. Вспомните историю. Около 40 лет назад из-за появления компьютеров ушла в прошлое профессия машинистки. Но появились новые рабочие места. Теперь у нас есть инженеры-программисты. И это более интересная и творческая работа. А когда появились банкоматы и автоматизировали часть транзакций, в банке увеличилось количество служащих, так как возросло число доступных пользователям финансовых услуг.

М. Ф.: Вы много занимаетесь вопросами многообразия и предвзятости. Мне кажется, что эти вещи никак не пересекаются. Предвзятость может быть заложена в сгенерированных людьми данных, на которых обучаются алгоритмы, тогда как многообразие – больше кадровый вопрос.

Ф. Л.: Эти темы не настолько далеки друг от друга, как вы думаете. Они связаны с ценностями, которые люди передают машинам. Многие ученые в сфере ИИ признают это явление и модифицируют алгоритмы, чтобы они имели возможность распознать такое смещение данных как предвзятость и исправить его.

М. Ф.: Каким образом в Google работают со смещениями данных для машинного обучения?

Ф. Л.: В Google над этим работает целая команда, поскольку существует ориентация на качество продукта. Я надеюсь, что в эту область будут делаться инвестиции. Что же касается темы многообразия и предвзятости людей… Это большая проблема, особенно в областях, связанных с точными науками. Посмотрите на специалистов в сфере ИИ – команды в компаниях, профессоров в академических кругах, аспирантов или докладчиков на ведущих конференциях: среди них очень мало женщин и представителей меньшинств.

М. Ф.: Расскажите о своем проекте AI4ALL, направленном на привлечение в связанные с ИИ сферы женщин и представителей меньшинств.

Ф. Л.: Именно недостаток многообразия четыре года назад побудил меня начать проект AI4ALL. Мы ориентируем старшеклассников в выборе профессии, и особенно нас интересуют представители меньшинств, потому что технология коснется всех. Это летняя учебная программа знакомства с ИИ. Инициатива имела такой успех, что в 2017 г. появилась национальная некоммерческая организация AI4ALL, к участию в которой стали приглашаться другие университеты.

Сейчас их шесть. Университет Беркли, например, предлагает программы для студентов с низким доходом, Принстонский университет специализируется на программах для расовых меньшинств, Университет Кристофера Ньюпорта разрабатывает программы для трудных подростков, а Бостонский университет предлагает программы для девушек. Со временем мы надеемся на расширение.

М. Ф.: Как вы считаете, должно ли правительство взять в свои руки разработку правил для сферы ИИ, или профессиональное сообщество может самостоятельно решать возникающие проблемы?

Ф. Л.: Не думаю, что специалисты по ИИ смогут обеспечить общее благо. В нашем мире все тесно связано, и все мы зависим друг от друга. Я, будучи профессором, езжу по общим дорогам, дышу тем же воздухом и отправляю детей в школы. В работе над ИИ должны учитываться все сферы жизни. Правительство тоже играет огромную роль, инвестируя в фундаментальную науку, исследования и образование в области ИИ. Если нам нужна прозрачная и честная технология, если мы хотим, чтобы больше людей ее понимали и могли влиять на нее положительным образом, тогда помощь правительства необходима.

М. Ф.: Как вы относитесь к гонке вооружений в сфере ИИ? Например, Китай за счет авторитарной системы и численности населения располагает большим объемом данных при меньшей степени конфиденциальности. Рискуем ли мы утратить свое лидерство в разработках ИИ?

Ф. Л.: В настоящее время достигнуты большие успехи в физике, и эти успехи влияют на развитие различных технологий. Кому принадлежит современная физика? Я считаю, что стремление человека к знаниям и истине не имеет границ.

Разумеется, конкуренция между компаниями и регионами существует, но я надеюсь, что и она во благо. Здоровая конкуренция означает уважение к соперникам, пользователям, рынку и законам. Я готова сотрудничать с людьми любого происхождения.

“Работа над играми – это тренировка. Игры не являются конечной целью; мы хотим построить общие алгоритмы, которые можно будет применять к реальным задачам".

Соучредитель и генеральный директор компании DEEPMIND

Шахматный вундеркинд Демис Хассабис начал профессионально программировать и разрабатывать видеоигры в 16 лет. После окончания Кембриджского университета 10 лет основывал успешные стартапы, ориентированные на создание видеоигр и симуляций, основал компанию по производству видеоигр Elixir Studios. После получения докторской степени по когнитивной нейробиологии в Университетском колледже Лондона работал в MIT и Гарварде. Его исследование механизмов, лежащих в основе воображения и планирования, вошло в десятку лучших научных достижений 2007 г. по версии журнала Science.

Член Королевского общества искусств и Королевской инженерной академии, награжден серебряной медалью. В 2017 г. попал в список 100 самых влиятельных людей мира. Награжден орденом Британской империи за заслуги в науке и технике, получил премию Малларда и звание почетного доктора в Имперском колледже Лондона. В 2016 г. созданная в DeepMind программа AlphaGo победила чемпиона мира по игре в го Ли Седоля.

Мартин Форд: В юности вы увлекались шахматами и видеоиграми. Это повлияло на вашу карьеру в области ИИ и на решение основать DeepMind?

Демис Хассабис: С детства я мечтал стать чемпионом мира. Постоянно стремился улучшить свою игру, поэтому много думал о том, откуда мозг берет идеи для ходов. Какие процессы там происходят после хорошего хода или промаха? Позднее заинтересовался нейробиологией.

Шахматы много значат для ИИ. Идея компьютерной версии шахмат увлекала таких пионеров ИИ, как Алан Тьюринг и Клод Шеннон. В 8 лет на деньги, полученные за победу на шахматном турнире, я купил свой первый компьютер. И написал программу, имитирующую игру реверси. Это более простая игра, чем шахматы, но я использовал для нее те же идеи, например алгоритм альфа-бета-отсечения, которые первопроходцы ИИ применяли в своих шахматных программах. Фактически это была моя первая попытка написать программу с ИИ.