За последующие два десятилетия машинное обучение также прошло свои циклы оптимизма, государственного финансирования, появления стартапов и громких обещаний, за которыми наступали неизбежные зимы. Тренировка нейронных сетей и подобные методы решения реальных задач порой были чрезвычайно медленными и часто не приносили хороших результатов, учитывая ограниченный объем данных и малые вычислительные мощности, доступные в то время. Но не за горами были увеличение объема данных и повышение вычислительных мощностей. Все это обеспечил взрывной рост интернета. Все было готово для следующей крупной революции ИИ.
Глава 3
Весна ИИ
Весеннее обострение
Вы когда-нибудь выкладывали на YouTube видеоролик со своим котом? Если да, то вы не одиноки. На YouTube загружено более миллиарда видеороликов, и во многих из них фигурируют коты. В 2012 году специалисты по ИИ из Google сконструировали многослойную нейронную сеть, имеющую более миллиарда весов, которая “просматривала” миллионы случайных видеороликов на YouTube и корректировала веса таким образом, чтобы успешно сжимать, а затем распаковывать избранные кадры. Исследователи Google не ставили системе задачу приобретать знания о конкретных объектах, но что же они обнаружили через неделю тренировки, заглянув в структуру сети? Там нашелся “нейрон” (или ячейка), который, судя по всему, отвечал за кодирование котов
[49]. Эта машина-самоучка по распознаванию котов стала одним из целой серии впечатляющих прорывов ИИ, привлекших внимание публики в последнее десятилетие. В основе большей их части лежит набор алгоритмов нейронных сетей, называемый глубоким обучением.
До недавних пор представления общества об ИИ в основном формировались многочисленными фильмами и телесериалами, где ИИ был настоящей звездой, – вспомните “Космическую одиссею 2001 года” или “Терминатора”. В реальном мире мы не замечали ИИ ни в прессе, ни в повседневной жизни. Если вы росли в 1990-е или ранее, возможно, вы помните удручающее взаимодействие с системами распознавания речи при обращении в службы поддержки, роботизированную игрушку Furby, способную запоминать слова, или надоедливого и бесполезного Скрепыша, виртуального помощника в виде скрепки, созданного компанией Microsoft. Тогда еще не верилось, что появление полноценного ИИ не за горами.
Возможно, именно поэтому многие удивились и расстроились, когда в 1997 году шахматная программа Deep Blue, разработанная компанией IBM, победила чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. Потрясенный Каспаров даже обвинил IBM в жульничестве, полагая, что машина не может так хорошо играть в шахматы, не получая помощи от экспертов
[50]. (По иронии судьбы на Чемпионате мира по шахматам в 2006 году ситуация изменилась, когда один из участников обвинил другого в жульничестве, решив, что тот получает подсказки от компьютерной шахматной программы
[51].)
Наш коллективный человеческий страх перед Deep Blue быстро рассеялся. Мы смирились с тем, что шахматы поддались машине, использующей метод “полного перебора”, и даже допустили, что умение хорошо играть в шахматы вовсе не требует общей интеллектуальной одаренности. Когда компьютеры превосходят людей в каком-либо деле, мы обычно реагируем именно так: приходим к выводу, что для успешного выполнения этой задачи большого ума не надо. “Когда все работает исправно, никто уже не называет это ИИ”, – сокрушался Джон Маккарти
[52].
Однако с середины 2000-х годов мы стали узнавать о новых достижениях ИИ, а затем его успехи понеслись друг за другом с головокружительной скоростью. Google запустила сервис автоматического перевода с языка на язык, “Google Переводчик”. Он был несовершенен, но работал на удивление сносно, а впоследствии стал значительно лучше. Вскоре после этого на дороги Северной Калифорнии выехали беспилотные автомобили Google, осторожные и робкие, но все же самостоятельно передвигающиеся в потоке. В наших телефонах и домах появились такие виртуальные помощники, как Siri от Apple и Alexa от Amazon, которые научились обрабатывать многие голосовые запросы. YouTube стал предоставлять поразительно точные автоматизированные субтитры к видеороликам, а Skype предложил синхронный перевод с одного языка на другой во время видеозвонков. Facebook вдруг стал с пугающей точностью узнавать вас на загружаемых фотографиях, а фотохостинг Flickr начал автоматически генерировать текстовое описание фотоснимков.
В 2011 году разработанная IBM программа Watson уверенно выиграла у чемпионов телеигры Jeopardy!, умело интерпретируя подсказки, изобилующие игрой слов. Наблюдая за этим, ее противник Кен Дженнингс счел нужным “поприветствовать наших новых компьютерных владык”. Всего пять лет спустя миллионы интернет-пользователей вникали в премудрости игры го, издавна неприступной для искусственного интеллекта, когда программа AlphaGo в четырех партиях из пяти одержала блестящую победу над одним из лучших игроков мира.
Шумиха вокруг искусственного интеллекта быстро стала оглушительной, и деловой мир обратил на это внимание. Все крупнейшие технологические компании направили миллиарды долларов на исследование и разработку ИИ, непосредственно нанимая специалистов по ИИ или приобретая небольшие стартапы с единственной целью заполучить их талантливых сотрудников. Потенциальная возможность таких сделок, мгновенно делающих основателей стартапа миллионерами, привела к появлению множества стартапов, часто финансируемых и управляемых бывшими университетскими преподавателями, у каждого из которых был свой подход к ИИ. Журналист Кевин Келли, освещающий новости мира технологий, заметил: “Несложно представить, какими будут бизнес-планы следующих 10 000 стартапов: возьмем что-нибудь и добавим ИИ”
[53]. Важно подчеркнуть, что почти все эти компании понимали под ИИ глубокое обучение.
Так расцвела очередная весна ИИ.
ИИ: ограниченный и общий, слабый и сильный
Как и в любую из прошлых весен ИИ, сегодня эксперты предсказывают, что “общий ИИ” – тот, который по большинству параметров находится на одном уровне с человеческим разумом или превосходит его, – не заставит себя ждать. “ИИ человеческого уровня появится в середине 2020-х годов”, – предрек Шейн Легг, один из основателей Google DeepMind, в 2008 году
[54]. В 2015 году генеральный директор Facebook Марк Цукерберг заявил: “В следующие пять-десять лет мы среди прочего ставим перед собой цель превзойти возможности человека в основных областях восприятия: зрении, слухе, речи, мышлении в целом”
[55]. Философы ИИ Винсент Мюллер и Ник Бостром опубликовали результаты проведенного в 2013 году опроса исследователей, в котором многие заявили о пятидесятипроцентной вероятности появления ИИ человеческого уровня к 2040 году
[56].
