Как вы помните, вскоре после того, как Кэ Цзе проиграл матч с AlphaGo, Центральное правительство Китая выпустило широкомасштабный план для выхода страны на лидерские позиции в сфере ИИ. Как и кампания под лозунгом «Массовые инновации – массовому предпринимательству!», план должен был привести к мощному технологическому рывку за счет щедрых субсидий для ИИ-стартапов и государственного заказа. В политике Китая произошли реальные сдвиги. Честолюбивые мэры по всей стране начали прилагать все усилия к тому, чтобы превратить свои города в площадки для реализации возможностей ИИ. Они стали прокладывать маршруты для грузовиков без водителя, устанавливать системы распознавания лиц на общественном транспорте и подключать транспортные сети к «городскому мозгу» для оптимизации пассажирских потоков. За этими действиями кроется основное различие в американской и китайской политической культуре: в то время как жесткая американская политическая система беспощадно наказывает за ошибки или нерациональное использование средств, утилитарный подход Китая вознаграждает за щедрые инвестиции и участие во внедрении новой технологии. Ни одна система не может претендовать на объективное превосходство, ведь уровень свободы творчества и технических достижений в Соединенных Штатах до сих пор не имеет себе равных. Но я считаю, что в эпоху внедрения ИИ китайский подход более эффективен, а генерирование большего количества данных поможет создать задел для дальнейшего роста. Таков эффект единого порыва, в основе которого лежит магия цифровых данных, упорство предпринимателей, политическая воля и полученные за счет самоотверженного труда знания. Поэтому, чтобы понять, на каком этапе сейчас находятся обе сверхдержавы ИИ, мы должны сначала выяснить, откуда берутся эти знания.
Нобелевские лауреаты и безымянные ремесленники
Ступив на палубу английского почтового судна Franconia II в 1938 году, Энрико Ферми изменил мировой баланс сил. Он только что получил Нобелевскую премию по физике в Стокгольме, но вместо того чтобы вернуться домой в Италию, где правил Бенито Муссолини, Ферми со своей семьей отплыл в Нью-Йорк.
Они отправились в Америку, так как их не устраивали расистские законы Италии: евреям или африканцам запрещалось иметь более одной работы и вступать в брак с итальянцами. Жена Ферми, Лаура, была еврейкой, и он решил перевезти семью на другой конец света, вместо того чтобы терпеть антисемитизм, охвативший Европу.
Это был очень личный поступок, но он привел к потрясающим последствиям для всего мира. После прибытия в США Ферми узнал об открытии учеными нацистской Германии ядерного распада и быстро приступил к изучению этого явления. Ему удалось получить первую в мире цепную ядерную реакцию в реакторе, прямо под трибунами университетского стадиона в Чикаго. Сверхсекретный Манхэттенский проект приобрел невиданный размах и привел к созданию ядерного оружия. Сделанные тогда бомбы положили конец Второй мировой войне в Тихом океане и заложили основу для ядерного миропорядка. Ферми и Манхэттенский проект распахнули перед человечеством дверь в новую эпоху открытий. В ядерной физике 1930-е и 1940-е годы были эпохой фундаментальных прорывов, и один Энрико Ферми стоил тысячи менее блестящих физиков. Американское лидерство в значительной степени обеспечивали прибывающие в США гении вроде Ферми: мужчины и женщины, способные единолично склонить чашу весов научной мощи в пользу своего государства. Но не каждая технологическая революция следует этой схеме. Часто после масштабного прорыва основной объем работы из рук элитных исследователей переходит к армии инженеров-ремесленников, обладающих достаточным опытом для использования той или иной технологии при решении различных практических задач. Это особенно верно для тех случаев, когда результат прорыва находит применение в повседневной жизни, а не остается в стенах нескольких военных лабораторий. Примером такого процесса является массовая электрификация. Вслед за открытиями Томаса Эдисона в области электричества началось быстрое внедрение в жизнь различных изобретений на их основе. С электричеством экспериментировали тысячи инженеров: они искали пути, чтобы привести новые приборы в действие и реорганизовать производственные процессы. Им не нужно было совершать великие открытия, как Эдисону. Они просто должны были знать, как работает электричество, и учитывать это при создании полезной и эффективной техники. Наша нынешняя фаза реализации ИИ соответствует этой последней модели.
Постоянный поток сообщений о новейших достижениях в области ИИ дает нам ошибочное ощущение, что мы живем в эпоху открытий – время, подобное тому, когда Энрико Ферми определил мировой баланс сил. На самом деле мы наблюдаем за последствиями одного фундаментального прорыва – открытия глубокого обучения и связанных с ним методов, применимых к решению множества разных проблем. Теперь процесс требует участия хорошо обученных научных работников – мастеров-ремесленников нашей эпохи. Сегодня эти мастера используют сверхчеловеческие способности ИИ в области распознавания образов для оформления кредитов, управления автомобилями, перевода текста, игры в го и поддержки вашего голосового ассистента Amazon Alexa.
Пионеры глубокого обучения – Джеффри Хинтон, Ян Лекун, Джошуа Бенжио и другие – уже стали Энрико Ферми эпохи ИИ. Они продолжают раздвигать границы возможностей искусственного интеллекта. Вероятно, они сделают еще не одно открытие, способное изменить правила игры и перевернуть сложившийся порядок в мире технологий. Но в то же время основную часть работы по применению достижений ИИ делают сегодня мастера-ремесленники.
Обмен достижениями
Нынешняя технологическая революция дала ученым и техническим специалистам важное преимущество – мгновенный доступ к последним работам ведущих новаторов в любой области. Во время промышленной революции в Англии закрытые границы государств и языковые барьеры мешали распространению важных достижений. Однако культурная открытость Америки и более свободные законы об интеллектуальной собственности помогли некоторым серьезным изобретениям просочиться туда. Тем не менее между новатором и практиком-имитатором всегда оставалась существенная дистанция.
В наши дни все обстоит по-другому. Когда китайских предпринимателей спрашивают, насколько Китай отстает от Кремниевой долины в исследовании искусственного интеллекта, некоторые из них в шутку отвечают: «На 16 часов» – такова разница во времени между Калифорнией и Пекином. Америка может быть домом для лучших исследователей, но большая часть их достижений и гипотез мгновенно становится доступна любому, у кого есть подключение к интернету и основные знания об ИИ. Такому обмену информацией способствуют две определяющие черты сообщества исследователей ИИ: открытость и быстрота коммуникации.
Исследователи искусственного интеллекта, как правило, публикуют свои алгоритмы, данные и результаты работы в открытом доступе. Они делают это, потому что их объединяет общая цель, а также потому что стремятся достичь объективных показателей в научном соревновании. Во многих иных науках эксперименты нельзя точно воспроизвести в другой лаборатории: мельчайшие изменения в методе или окружающей среде могут значительно повлиять на результаты. Но эксперименты с ИИ полностью воспроизводимы, а алгоритмы являются напрямую сравниваемыми. Единственное требование – обучение и тестирование этих алгоритмов должно проводиться на идентичных наборах данных. Международные конкурсы часто требуют от соревнующихся команд, занимающихся компьютерным зрением или распознаванием речи, предоставлять свои работы для разбора другим исследователям.
