Чэнь Цюфань - ИИ-2041. Десять образов нашего будущего

Оригинальное название

AI 2041. Ten visions of our future

Научный редактор Михаил Бурцев

Все права защищены.

Никакая часть данной книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме без письменного разрешения владельцев авторских прав.

В тексте неоднократно упоминаются названия социальных сетей, принадлежащих Meta Platforms Inc., признанной экстремистской организацией на территории РФ.

© Copyright © 2021 by Kai-Fu Lee and Chen Qiufan. This translation published by arrangement with Currency, an imprint of Random House, a division of Random House LLC and with Synopsis Literary Agency.

© Перевод на русский язык, издание на русском языке, оформление. ООО «Манн, Иванов и Фербер», 2022

Искусственный интеллект (ИИ) – это так называемое умное аппаратное и программное обеспечение. Оно способно выполнять задачи, для решения которых обычно требуется участие человеческого разума. ИИ – это разъяснение процесса обучения, количественное выражение человеческого мыслительного процесса, объяснение человеческого поведения и понимание причин существования интеллекта как такового. ИИ – это заключительный шаг человечества на пути к пониманию самого себя, и я очень надеюсь внести свой вклад в эту новую многообещающую науку.

Это написал я, наивный и восторженный студент, в заявке на участие в программе докторантуры в Университете Карнеги – Меллона. С того дня прошло почти 40 лет.

Термин «искусственный интеллект» предложил американский ученый Джон Маккарти еще раньше, в 1956 году, во время исторического Дартмутского летнего исследовательского проекта по искусственному интеллекту [1] Дартмутский летний исследовательский проект по искусственному интеллекту (1956) – основополагающее событие в области ИИ как научной области. Прим. ред. .

Сегодня многие считают искусственный интеллект типичной технологией XXI века, однако его концепция возникла в середине века двадцатого, правда, тогда мало кого заинтересовала. Первые 35 лет моего путешествия в область ИИ ограничивались практически чистой наукой, исключение составили пара-тройка успешных коммерческих адаптаций.

Долгие годы практическое применение ИИ пробуксовывало, но в последние пять лет он превратился в самую популярную технологию в мире. Все перевернулось в один момент – в 2016 году компьютерная программа для игры в го AlphaGo (создана в компании Google DeepMind [2] Британская компания, занимается искусственным интеллектом. Основана в Лондоне в 2010 году под названием DeepMind Technologies; в 2014-м приобретена Google. Прим. ред. ) со счетом 4: 1 обыграла в пятираундовом чемпионате южнокорейского профессионала 9-го дана Ли Седоля [3] На момент этого матча Ли Седоль занимал 2-е место по количеству выигранных чемпионатов мира; считался 4-м игроком го в мире (официального рейтинга нет). Прим. ред. . Матч вошел в историю как Google DeepMind Challenge Match.

Го – это настольная игра, сложнее шахмат в миллион триллионов квадриллионов раз. Энтузиасты-фанаты го считают, что, в отличие от шахмат, эта игра требует подлинного ума, мудрости и интеллектуальной дзен-утонченности. Так что победа искусственного интеллекта над чемпионом-человеком при игре в го многих повергла в шок.

AlphaGo, как и большинство коммерческих прорывов в области ИИ, основана на глубоком обучении, технологии самообучения системы с использованием датасетов (огромных наборов данных). Технологию придумали много лет назад, но вычислительные мощности для наглядной демонстрации ее эффективности появились относительно недавно. Примерно тогда же накопилось достаточное количество обучающих данных, что позволило получить значимые результаты.

Если сравнить с ситуацией сорокалетней давности, когда я только начал заниматься ИИ, сегодня в нашем распоряжении примерно в триллион раз больше вычислительных мощностей, а хранение необходимых данных обходится в 15 миллионов раз дешевле. Словом, тенденция очевидна и сомневаться не приходится – глубокое обучение и связанные с ним ИИ-технологии со временем затронут практически все аспекты существования человечества.

Сейчас мы переживаем переломный момент в развитии ИИ. Искусственный интеллект наконец-то покинул башню из слоновой кости и перестал быть исключительно научной концепцией. Дни неспешного прогресса окончились.

За последние пять лет ИИ не только победил чемпионов-людей в го, покер и Dota 2 [4] Продолжение популярной игры DotA; киберспортивная дисциплина с миллионными призовыми фондами профессиональных турниров. Прим. ред. , но и развился настолько, что через четыре часа обучения шахматам его не одолеть никакому гроссмейстеру. Но ИИ, конечно же, хорош не только в играх.

Над загадкой сворачивания белка биологи всего мира бились на протяжении полувека – ИИ разгадал ее в 2020 году. Он превзошел нас в деле распознавания речи и объектов; преподнес нам «цифровых людей» потрясающей реалистичности – как по внешнему виду, так и по умению говорить; умудрился успешно сдать вступительные экзамены в колледж и «получил» медицинскую лицензию.

ИИ решительно обходит судей по справедливости и логичности вынесенных приговоров, врачей-радиологов – в точности диагностики рака легких. ИИ чрезвычайно эффективно используется в беспилотниках, которым суждено изменить будущее доставки товаров, а также сельского хозяйства и военного дела. И наконец, благодаря ИИ автомобили без водителя могут ездить по скоростным трассам – поездки в них безопаснее, чем с шоферами-людьми.

Что же нам сулит дальнейшее развитие ИИ и применение этой замечательной технологии в новых областях?

В книге «Сверхдержавы искусственного интеллекта. Китай, Кремниевая долина и новый мировой порядок» [5] Ли Кай-Фу. Сверхдержавы искусственного интеллекта. Китай, Кремниевая долина и новый мировой порядок. Москва: Манн, Иванов и Фербер, 2019. Прим. ред. я писал о разрастании данных – этой «новой нефти», «топливе», на котором работает искусственный интеллект.

Сегодня революцию в области ИИ возглавляют США и Китай. Соединенные Штаты лидируют в исследованиях, Китай с огромной скоростью использует всё большие массивы данных для практического применения технологий ИИ во всей Поднебесной. В предыдущей книге в 2018 году я прогнозировал новые достижения – от принятия важных решений на основе массивов данных до машинного восприятия [6] Способность компьютерной системы интерпретировать данные таким же образом, каким люди используют свои чувства для связи с окружающим миром. Прим. ред. и автономных роботов самых разнообразных видов и специализаций, в том числе упомянутого выше автономного (беспилотного) транспорта.