Эндрю Берджесс - Искусственный интеллект – для вашего бизнеса. Руководство по оценке и применению

Интересно, что даже в наши дни описанный выше подход используется во многих чат-ботах, широко распространенных в интернете. Большинство их разработчиков утверждает, что они используют искусственный интеллект, и кое-где он реально задействован, но большинство таких программ являются лишь застывшим «древом принятия решений», неспособным самостоятельно развиваться. Существует целый ряд онлайн-платформ (в большинстве своем бесплатных) для разработки чат-ботов, где можно создавать свои собственные версии таких алгоритмов, используя все тот же подход. И для простых процессов они вполне пригодны. Не так давно я и сам создал очередной (совсем элементарный) вариант чат-бота. Все дело заняло у меня полдня. С одной стороны, это доказывает, что подобное «программирование» доступно даже человеку, далекому от техники. С другой стороны, очевидно, что искусственный интеллект в этом процессе был едва задействован, если вообще имело смысл о нем говорить.

В истории искусственного интеллекта было два затяжных периода «спячки», когда прогресс в этой области застывал на многие годы. Происходило это оба раза вследствие завышенных ожиданий от разработок, с последующим разочарованием и прекращением финансирования. Первая «спячка» длилась с 1974 по 1980 год и была спровоцирована тремя событиями. Во-первых, это был отчет сэра Джеймса Лайтхилла для правительства Великобритании за 1973 год, в котором критиковалось «громадье планов» научного сообщества, занимавшегося искусственным интеллектом, и неспособность ученых хоть как-то приблизиться к выполнению обещанного. Во-вторых, принятая в Соединенных Штатах так называемая «Поправка Мэнсфилда» потребовала, чтобы Агентство перспективных исследовательских проектов (ARPA, ныне известное как DARPA) финансировало только проекты с четко сформулированными задачами и целями, отдавая предпочтение оборонным заказам, – всем этим ограничениям в то время искусственный интеллект удовлетворять не мог. В-третьих, ключевой искусственный интеллект-проект, выполняемый для ARPA, который позволил бы летчикам-истребителям «разговаривать» со своими самолетами, уверенно двигался к полному провалу. Все эти события привели к тому, что большая часть финансирования была отозвана, а само выражение «искусственный интеллект» надолго вышло из моды.

Второй «ледниковый период» продолжался для искусственного интеллекта с 1987 по 1993 год и был в основном связан с неспособностью «экспертных систем» в 1985 году оправдать завышенные ожидания целого ряда корпораций, потративших миллиарды долларов на совершенствование этой технологии. Как и в случае с моим собственным чат-ботом, о котором я упомянул выше, экспертные системы в конечном итоге оказались сложными для написания, «сборки» и запуска на компьютере. Это делало их чрезмерно дорогими, и в начале 1990-х годов они быстро утратили популярность, чему способствовал одновременный крах на рынке сопутствующего оборудования (так называемых машин Lisp). В 1981 году в Японии стартовала программа стоимостью 850 млн долларов по разработке «компьютера пятого поколения», который мог бы «вести разговоры, переводить языки, интерпретировать картинки и рассуждать, как люди», но даже через десяток лет она не смогла достичь ни одной из своих целей (впрочем, некоторые из них остаются неосуществленными и поныне). И хотя в 1983 году DARPA начала снова финансировать в Соединенных Штатах проекты по развитию искусственного интеллекта в ответ на амбициозные планы Японии, дотации прекратились в 1987 году, когда в Отдел технологий обработки информации DARPA (который и направлял усилия и средства в разработку искусственного интеллекта, суперкомпьютеров и микроэлектроники) пришло новое руководство и заключило, что искусственный интеллект «не в тренде». Начальство отвергло экспертные системы на том основании, что это было просто «мудрствование на тему программирования», и, оглядываясь назад, можно считать это весьма прозорливой оценкой.

Я рассказываю о тяжелых для искусственного интеллекта временах потому, что возникает совершенно резонный вопрос: не является ли нынешний бум технологий искусственного интеллекта еще одним прецедентом, связанным с завышенными ожиданиями? Быть может, нас всех ждет уже третье по счету разочарование и прекращение дальнейших разработок? Как мы увидели в предыдущей главе, вся маркетинговая индустрия и аналитика бурлит от восторга по поводу искусственного интеллекта и его нынешних и потенциальных возможностей. Ожидания, следовательно, чрезвычайно высоки, однако если бизнес начнет сейчас верить всему, что говорится и пишется про искусственный интеллект, итогом может стать сильнейшее разочарование. Вот почему нам нужно как следует разобраться в том, что вынесло искусственный интеллект на нынешнюю волну популярности и почему в этот раз «заморозки» вряд ли повторятся.

С технологической точки зрения единственный термин, который вам следует запомнить на данный момент, – это «машинное обучение». Оно представляет собой современную версию экспертных систем, которую сейчас интенсивно финансируют, разрабатывают и применяют в самых различных областях. Но прежде чем я опишу (разумеется, в упрощенной форме), что такое машинное обучение, нам нужно понять, что представляют собой все остальные силы, участвующие в текущем компьютерном прорыве, и почему на этот раз для искусственного интеллекта все может сложиться по-другому. На мой взгляд, в области ИИ сейчас действуют четыре основные движущие силы.

Первой из движущих сил, породившей огромный интерес и создавшей высочайшую активность в области искусственного интеллекта, является колоссальный объем данных, доступных в современном мире. Специалисты называют разные цифры, но все они сходятся на том, что объем данных, генерируемых человечеством, удваивается каждые два года. Это означает, например, что в 2022 году будет создано (или скопировано) 88 зетабайт (то есть 88 трлн гигабайт) данных. Для нашей темы это исключительно важно, потому что большая часть технологий искусственного интеллекта подпитывается массовыми данными – без них искусственный интеллект был бы бесполезен, как электростанция без топлива.

Чтобы обучить систему искусственного интеллекта (например, нейронную сеть) с той или иной степенью точности, требуются миллионы примеров, и чем сложнее модель, тем больше примеров необходимо. Вот почему крупные интернет-компании и социальные сети, такие как Google и Facebook, настолько активны в сфере искусственного интеллекта – именно у них в первую очередь достаточно данных для такой работы. Поиски, выполняемые с помощью Google, создают около 3,5 млрд запросов в день, а публикации в «Фейсбуке» ежедневно обновляют 421 млрд статусов, загружают 350 млн фотографий и генерируют почти 6 трлн «лайков» – так вот и возникает топливо для этих систем. Один только Facebook формирует около 4 млн гигабайт данных каждые 24 часа.