web 2.0

Китай победит в развитии искусственного интеллекта, только в это никто не верит

Ключевые идеи не изданной на русском книги бывшего главы Google China Кай-Фу Ли «Суперсилы искусственного интеллекта» от сервиса MakeRight.ru.

Автор книги рассказывает о возможностях искусственного интеллекта и его влиянии на наше будущее, о конкуренции Кремниевой долины и Китая и о том, почему не стоит недооценивать усилия последнего в этой области.

В наши дни искусственный интеллект стремительно развивается. Многие горят желанием понять, к чему приведет это развитие, как скажется на будущих профессиях, кто выиграет от его развития, сможет ли человек жить в мире, управляемом машинами, и каким образом он будет с ними взаимодействовать.

Автор книги, один из пионеров в области разработки искусственного интеллекта, Каи-Фу Ли, отмечает, что часто выступает с лекциями перед разными аудиториями, от детских садов до политической и научной элиты. При этом круг вопросов примерно одинаков для пятилетних детей и людей, облеченных влиянием и властью. Дети спрашивают, когда в школе будут работать учителя-роботы, можно ли завести с роботом семью, и зачем нужен человек, если он переложит всю свою работу на искусственный интеллект.

Еще не так давно разговоры об искусственном интеллекте не выходили за пределы научно-исследовательских лабораторий или фантастических романов. Обыватель при упоминании об ИИ вспоминал о роботах, и этим его познания, как правило, ограничивались. Он не видел никакой связи между роботами и повседневностью.

Сегодня тема ИИ популярна как никогда. Над освоением и использованием ИИ работают многие страны, на бизнес-конференциях обсуждаются его возможности для увеличения прибыли, статьи о нем публикуются не только в научной прессе, но и в глянцевых журналах.

Уже сейчас технологии ИИ встроены во многие приложения, которые мы используем в смартфонах, и недалек тот день, когда он будет управлять автомобилями, возьмет на себя промышленность и производство и сделает ненужными многие рабочие места. Его развитие несет в себе множество возможностей и в то же время большие риски, и потому нужно быть готовыми и к тому, и к другому.

Автор отмечает, что еще недавно Китай сильно отставал от США в изучении и использовании ИИ. Но в последние несколько лет государственная политика Китая сделала это направление одним из приоритетных, и популярность искусственного интеллекта среди населения настолько возросла, что даже пятилетние дети имеют о нем представление.

В Китае уже вовсю идут эксперименты с алгоритмами и бизнес-моделями, где используется ИИ, и вскоре китайские ученые смогут успешно конкурировать и сотрудничать со своими американскими коллегами. Это развитие может оказать огромное влияние на мировую экономику, и никто не может предусмотреть все возможные последствия. Приведет ли это к процветанию или, наоборот, низведет людей до уровня никчемных и бесправных придатков к машинам? Проиграем мы или выиграем? Никто не может дать определенного ответа. Но вопросы нужно задавать постоянно.

Каи-Фу Ли рассказывает об историческом матче в го между человеком и компьютером в мае 2017 года. Матч между 19-летним абсолютным чемпионом мира, китайским игроком Кэ Цзе и программой AlphaGo, разработанной в Google, проходил на ежегодном фестивале Го в городе Вужень. Древнейшая игра го, как считалось до недавнего времени, недоступна для машины, потому что игроку требуются чисто человеческие качества: интуиция, чутье, высокий уровень абстракции и другие.

В Древнем Китае го должен был овладеть каждый ученый. Тактические принципы го намного сложнее шахматных и основаны на терпении. Поэтому го считалась не столько игрой, сколько искусством, особым состоянием ума. В игре огромное количество позиций, и человеку требуются годы игры, чтобы интуитивно выбрать верные ходы.

Три матча между человеком и ИИ длились по три часа каждый. Кэ Цзе использовал все подходы: он оборонялся, нападал, делал нелогичные ходы, но AlphaGo уверенно выигрывал. За этой игрой наблюдал весь мир, но, по мнению Каи-Фу Ли, каждая страна видела её по-разному. Для Запада это была очередная победа компьютера над человеком, а кроме того, доказательство превосходства западных технологий над всем миром, доминирование в очередной перспективной области цифрового мира.

Каи-Фу Ли считал эту победу очередным вдохновляющим вызовом для Китая. В свое время запуск первого спутника СССР подтолкнул США к развитию собственных космических программ. Первая победа AlphaGo произошла еще в 2016 году, когда программа выиграла у корейского чемпиона Ли Се Доля со счетом 4:1. Тогда европейцы и американцы почти не обратили на это внимания, но китайцы пристально следили за игрой.

С этого начался бум в изучении ИИ в Китае, тот «момент спутника», после которого все силы государства, а также частных инвесторов и предпринимателей были брошены на исследования ИИ. В его развитие вкладываются венчурные капиталисты, правительство и технологические гиганты. Им занимаются студенты, а основатели стартапов пытаются оседлать новую волну, внедряя элементы ИИ в прежние технологии.

Правительство намерено к 2020–2025 годам стать центром глобальных исследований ИИ. К 2017 году доля китайских инвесторов в мировых инвестициях в ИИ составила 48 процентов, что больше доли США. До поры до времени изучение ИИ шло в теоретической плоскости, но ускорение технического прогресса сделало возможным использовать его на практике.

Когда-то компьютер обыграл чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова, но в то время за свои рабочие места могли беспокоиться разве что шахматисты. Победа ИИ в го показала, насколько он способен к обучению прямо в процессе игры, насколько выросли его когнитивные возможности. Сегодня самообучающиеся программы умеют намного лучше людей распознавать лица, голоса и финансовые возможности при выдаче кредитов.

Самообучающийся ИИ должен резко повысить производительность, но при этом привести к большим изменениям на рынке труда. Это вызовет социально-психологические последствия в человеческом мире, учитывая, сколько рабочих мест в промышленности могут взять на себя машины. Это может привести к безработице и социальным потрясениям, причем коснется не только низкоквалифицированных рабочих, но и высококлассных технических специалистов.

В эпоху расцвета высоких технологий люди могут найти работу и смысл, только оставаясь людьми, считает автор. Как бы ни были совершенны машины, за ними пока еще стоят люди со свободной волей, и именно от людей зависит, как будет использована любая технология.

О том, чем грозит и какие возможности дает эпоха искусственного интеллекта, у автора есть несколько важных идей.

Идея № 1. Искусственный интеллект развивался на Западе, но Китай перенимает и совершенствует его опыт

Технология самообучающегося интеллекта зародилась еще в 50-е годы XX века. Исследователи работали над созданием машины с человеческим интеллектом. У этого направления были свои спады и подъемы, когда восторг сменялся разочарованием. Временами финансирование сокращалось, работа замедлялась, но не останавливалась.

Постепенно в области искусственного интеллекта появились два направления: система символов (или система правил) и система нейронных сетей. В системе символов машинный интеллект опирается на логические правила «если…, то». Сначала это казалось верхом достижений ИИ и работало в основном в простых программах и играх. Но когда варианты расширялись, она не работала.

Сторонники системы нейронных сетей решили построить в машине подобие человеческого мозга. Базовая биологическая архитектура мозга состоит из нейронов, получающих и передающих закодированную информацию, в результате чего человек принимает решения. Машинную нейронную сеть не настраивали на принятие решений, она лишь обрабатывает огромное множество вариантов и идентифицирует нужный.

В 1960-х годах изобретение нейронных сетей для машин сначала произвело фурор, но сторонники системы символов сумели отвоевать свою теорию как единственно верную, и долгие годы машинный интеллект работал с ее помощью. До конца 1990-х годов, по выражению автора, искусственные нейронные сети переживали свой ледниковый период из-за многочисленных предубеждений в сфере высоких технологий. И только к началу 2000-х, когда системы глубокого обучения (самообучающийся искусственный интеллект) научились распознавать речь и лица, мир наконец разглядел их потенциал.

Алгоритмы используют огромные массивы данных для получения наилучшего результата. Они учатся распознавать шаблоны, невидимые для человека, ищут связи и принимают оптимальные решения. Все, что для этого нужно, — огромное количество данных, конкретная цель и относительно узкая сфера применения. Если данных недостаточно, алгоритм не сможет увидеть связи и выявить корреляции, если цель слишком абстрактная, он не знает, как оптимизировать решение задачи.

Тем не менее алгоритмы прекрасно обучаются страхованию и кредитованию. У них есть данные о заемщиках (то есть сведения о доходе, кредитном рейтинге, кредитных картах) и простая цель (минимизировать риски страховых и финансовых организаций).

Уже недалек тот день, когда ИИ сможет полностью сменить водителей, управляя автомобилями, распознавая шаблоны внешнего мира и принимая решение об оптимальном и безопасном маршруте. Первые шаги в этом направлении уже сделаны.

Основная сила ИИ (распознать шаблон, оптимизировать его и принять решение) со временем может применяться ко множеству самых разных областей. Недаром такие гиганты, как Google и Facebook, вкладывают огромные ресурсы в самообучающийся интеллект. Ведь мы стоим на пороге новых возможностей.

В Китае это прекрасно понимают, несмотря на расхожее мнение о том, что он лишь подражает высоким технологиям западных стран, не создавая уникальные свои. И у Китая, и у США есть свои сильные стороны в развитии ИИ, так что можно предсказать баланс сил в ближайшем будущем.

Развитие каждой технологии требует перехода от теоретических знаний к практическому воплощению. В Китае, возможно, не хватает нестандартных подходов в исследованиях высоких технологий, зато он располагает большими данными, необходимыми для работы ИИ.

Автор провел много времени в Силиконовой долине, изучая ее стартапы. Ее обитатели имеют репутацию самых трудолюбивых и страстных молодых изобретателей, сначала сосредоточенных на изобретении нового продукта, а затем на его непрерывном улучшении с привязкой к новым технологиям. Но все это не идет ни в какое сравнение с интернет-предпринимательством в Китае.

Конкурентность этой среды намного превосходит Силиконовую долину. Технологии воруют, а конкуренты готовы на все ради захвата новых рынков. Внедрение инноваций в свой продукт и свою бизнес-модель — суровая необходимость, иначе просто не выжить. В Силиконовой долине интеллектуальная собственность защищена намного лучше, а конкуренция совсем не такая, как в Китае — рынок сам решает, какая технология лучше.

В такой спокойной обстановке предприниматели не очень мотивированы на новые открытия, и в этом плане Китай может уйти далеко вперед в области развития искусственного интеллекта, — ведь там выросло целое поколение трудолюбивых, ловких и живучих предпринимателей в сфере высоких технологий. Кроме того, Китай располагает уникальным ресурсом, свойственным только ему, — избытком данных, причем некоторые из них можно найти только в этой стране.

Еще недавно интернет-компании США и Китая развивались примерно с одинаковой скоростью. В Китае появились аналоги американских социальных сетей Twitter и Facebook. Но, начав с подражательства, постепенно они стали явлением сугубо китайским, имеющим с аналогами мало общего.

Учитывая переход от эпохи внедрения технологий к эпохе данных, рождение закаленных конкуренцией предпринимателей и дальновидную политику, Китай вполне может уже в ближайшее время опередить США по разработке и развертыванию ИИ. В дальнейшем это может привести к новому мировому порядку и доминированию Китая на технологической арене.

Идея № 2. Китайские стартапы копируют американские модели, а затем остро конкурируют друг с другом, завоевывая китайских пользователей

Китайский предприниматель Ван Шин известен в китайском Интернете как откровенный подражатель, один в один копирующий изобретения Силиконовой долины. Сначала он скопировал малоизвестную социальную сеть Friendster, предшественник Facebook, поменяв дизайн и сделав собственный пользовательский интерфейс. Первый опыт оказался неудачным, сайт не пользовался в Китае популярностью, но тут в США появился Facebook. Ван Шин пришел в восторг. Он в точности содрал пользовательский интерфейс и сделал продукт для китайских студентов, назвав его Xiaonei, что в переводе означает «кампус».

Впоследствии Ван Шин был вынужден продать его, и теперь он называется Renren. Затем Ван Шин взялся за Twitter, полностью клонировав его под названием Fanfou. Если бы не китайский язык, посетители страниц Fanfou могли бы подумать, что они находятся в Twitter. Но и этот ресурс закрыли по каким-то политическим причинам. Затем Ван Шин обратил внимание на Groupon, скопировав его и превратив в Meituan.

Такое слепое копирование, по мнению многих экспертов, не даст Китаю создать собственный инновационный продукт, поскольку он слишком любит подражать в ущерб созиданию. И благодаря этой особенности у китайских технологических компаний вряд ли есть шанс осуществить мировую техническую революцию. Но у автора другое мнение.

Ван Шин даже не извинился за свое копирование один в один. Он говорил, что в этом тоже был творческий подход: ведь он сам решал, какой сайт следует выбрать, как ему работать и каким контентом наполнять.

При этом настоящий Groupon уже в 2017 году оказался на грани разорения, поскольку слишком медленно реагировал на снижение интереса к групповым закупкам. Meituan выжил, выдерживая битву в высококонкурентной среде, развил новые направления бизнеса и в настоящее компания входит в список самых высоко оцениваемых стартапов мира (порядка 30 млрд долларов). Западные наблюдатели сочли, что секрет успеха Meituan — именно в его прообразе, скопированном Ван Шином и перенесенном в спокойную среду китайского Интернета, но Каи-Фу Ли считает, что они ошибаются.

Клонирование успешных сайтов помогло создать базовые навыки предпринимательства, которых ранее не было в Китае. Эти проекты вдохновлялись американской бизнес-моделью, но, перенесенные на китайскую почву, в условиях яростной конкуренции идеально приспособились к китайским пользователям. По словам Каи-Фу Ли, это был настоящий интернет-Колизей, где постоянно сражались гладиаторы, и всеобщее копирование чужого вынуждало искать новые пути, добавлять в скопированный продукт что-то новое, отличающее его в лучшую сторону. Чистые подражатели никогда не смогли бы выжить.

Интерес китайских предпринимателей-гладиаторов к ИИ должен вызвать его подъем. Они умеют быстро настраивать бизнес-модели и находить прибыль там, где ее, казалось бы, вообще не может быть. На свет божий появится множество приложений с использованием ИИ, которые быстро перешагнут за границы Китая. Пока Ван Син был обычным подражателем, он не преуспевал. И, лишь став гладиатором в условиях конкуренции, достиг вершин успеха.

Кроме того, западные стартапы ориентированы на миссию, идеалистическую цель, где деньги не главное, по крайней мере, на словах. Китайские стартапы ориентированы на рынок, этого никогда не скрывали и потому способны строить более гибкие и успешные бизнес-модели. Авторство идеи для них не имеет значения, главное — как правильно ее использовать. А уж кто ее придумал, дело десятое. Элита Силиконовой долины смеется над китайскими IT-предпринимателями, а зря. Их главный продукт — не технология, а сами молодые предприниматели.

У Китая не было времени на постепенное развитие инноваций, учитывая его тяжелое наследие после культурной революции, социальных потрясений и позднего появления Интернета. Поэтому китайцы вынуждены были пользоваться чужими технологиями, копируя их, как могли. Именно так они учились дизайну интерфейса, архитектуре веб-сайта и разработке программного обеспечения. Чем быстрее будут развиваться китайские технологии, тем больше будет разрыв между китайскими пользователями и продуктами Силиконовой долины.

Этот разрыв уже виден на примере Alibaba и eBay. Китайские продавцы и покупатели сделали выбор в пользу детища Джека Ма — Alibaba удобнее и гибче, в нем больше скидок и акций, удобнее оплата. Продавцы были привлечены хорошими условиями и низким процентом сделок, а когда доверие к Alibaba укрепилось, вынуждены были платить за рекламу и высокий рейтинг поиска. e-Bay, снимающий деньги за каждую операцию, эту битву проиграл, хотя в свое время Alibaba создавался по его модели. Не смогли завоевать Китай и другие гиганты Силиконовой долины, такие как Google, Uber, Airbnb, LinkedIn и Amazon.

Идея № 3. Китайские стартапы больше не зависят от иностранных инвесторов, они ориентированы на китайские продукты для решения китайских проблем

Пока китайский Интернет развивался, он проходил стадии копирования, конкуренции и подражания. К 2013 году он догнал западный Интернет по функциональности, но сильно отличался во многих других аспектах и жил по своим законам. Многие пользователи получали доступ к Интернету только через дешевые смартфоны, которыми пользовались как платежными системами, снимая деньги с банковских карт.

После копирования западных аналогов в Китае начали создаваться собственные сети, в том числе WeChat — социальное приложение, с помощью которого можно купить продукты в магазине, заказывать обеды на дом, оплатить визит врача, билеты в кино, послать деньги родным или друзьям и многое другое. WeChat постоянно обрастает новыми приложениями, которые стремятся учесть все пожелания пользователей, которые получают к ним доступ автоматически. В WeChat есть встроенный кошелек, с помощью которого можно моментально оплатить приглянувшуюся покупку.

С помощью WeChat смартфоны превратились в электронные кошельки, которыми можно оплатить что угодно. Постоянно появляющиеся новые приложения, как и другие компьютерные инновации, имеют государственную поддержку. Официальная политика толкает вперед технологическое предпринимательство. В каждом китайском городе мэр заботится о создании инновационных зон, бизнес-инкубаторов и венчурных фондов для развития высоких технологий. И эти технологии охватывают самые разные слои населения, которые пользуются мобильными платежами.

Если американские стартапы создают цифровые платформы для обмена информацией, но недостаточно продумывают то, как их реально будут использовать клиенты, то китайские стартапы делают ставку на работающие практичные бизнес-модели, где задействованы множество низкооплачиваемых служащих, трудовая этика и огромное количество данных. Именно эти данные, по мнению Каи-Фу Ли, настоящий Клондайк для развития ИИ.

То же приложение WeChat стремится учесть все детали: доставку продуктов питания, ремонт автомобилей, аренду велосипедов и тому подобное. Эти цифровые данные непрерывно копятся, представляя собой сырье, с которым будет работать ИИ.

Самообучающиеся алгоритмы требуют вычислительной мощности, инженерного дарования и большого объема данных, причем последний важнее всего — именно на этих данных алгоритмы учатся, и чем больше их объем, тем быстрее пойдет обучение. Количество этих данных само по себе огромно — китайских пользователей Интернета больше, чем пользователей Европы и США вместе взятых.

А их деятельность в Интернете, помимо количества, дает еще и качество. Если данные того же Facebook касаются поисковых запросов, просмотров видео на YouTube, загруженных фотографий и лайков, то китайцы при помощи того же WeChat собирают данные из реального мира: покупки, поездки, оплата еды, проездных, билетов в кино и т. п. Алгоритмы, которые будут учиться на китайских данных, получат куда более детальную и реальную информацию.

Китайская компания Tencent, создавшая WeChat, сделала его пультом дистанционного управления жизни. Приложение почти размыло границу между оффлайн- и онлайн-миром, в отдельных случаях соединяя древние традиции и современные технологии.

Так, на китайский Новый год принято дарить друг другу подарки, обычно деньги в красных конвертах. Их дарят родители детям или руководство — младшим сотрудникам. WeChat создал приложение, с помощью которого можно отправить друзьям красный конверт с настоящими деньгами в любое место. Банковские счета были связаны с WeChat, так что можно было отправить конверт кому-то одному или в групповой чат. В 2014 году было отправлено 16 миллионов конвертов и 5 миллионов банковских кошельков были привязаны к WeChat. Так древняя традиция соединилась с современной технологией, а мобильные платежи все больше вытесняют наличные деньги.

Мобильными платежами пользуются все, даже продавцы уличной еды: пока они готовят, клиент отправляет им платеж. Даже нищие в Китае просят подаяние с табличками, где указан счет Alipay и счет WeChat. Уменьшение наличных уменьшило преступность: Каи-Фу Ли рассказывает, как два бандита ограбили три круглосуточных магазина в богатом городе Ханьчжоу. Товара в магазинах было много, но практически не было денег — владельцы пользовались мобильными платежами. Грабителям удалось добыть всего 125 долларов на каждого, с которыми их и задержали.

Технологию соединения офлайн и онлайн-жизни называют О2О, и она все глубже проникает в жизнь Китая. Мелкий бизнес, например, парикмахеры и маникюрши, уже не арендуют дорогие офисы, а посещают клиентов на дому. Те с помощью приложения заказывают визит парикмахера. С помощью приложений можно попросить кого-то постоять за себя в очереди, выгулять собаку, сменить лоток кошке, попросить забрать ребенка из школы. Ничего подобного нет, к примеру, в Facebook, где даже Messenger представляет собой отдельную часть. Приложения мобильных платежей Google Wallet и Apple Pay не получили широкого распространения, и количество китайских платежей через WeChat превышают их в 50 раз.

Идея № 4. Китай опередит США в подготовке кадров и государственной поддержке для развития ИИ

Каи-Фу Ли рассказывает, как 20 лет назад он читал лекцию в китайском университете в городе Хэфэй, одном из лучших инженерных вузов. Студенты заполнили аудиторию до отказа, кто не смог сесть, стоял в проходе, кто не поместился в комнату, слушал, прижавшись к окнам. Они слушали рассказ о трехмерной графике, системах распознавания речи, засыпали лектора вопросами и с трудом отпустили его. Когда лекция закончилась, была почти ночь. В 23.00 свет в общежитиях выключили и студенты высыпали на улицу, чтобы при свете фонарей штудировать учебники. Многие из них через пару десятилетий станут ведущими инженерами страны. Китай в 1990-е сильно отставал от США, но студенты как губки были готовы впитывать знания.

Автор считает, что в развитии ИИ главная роль принадлежит не крошечной группе ученых мирового класса, а армии способных инженеров и примкнувших к ним предпринимателей. И в Китае таких людей становится все больше, особенно в сфере изучения и внедрения ИИ. США сделали ставку на ученых-суперзвезд, Китай — на множество хорошо подготовленных инженеров. Жаждущие знаний студенты с развитием Интернета получили доступ к передовым исследованиям в режиме реального времени. С помощью WeChat они обсуждают последние онлайн-публикации, подходы ведущих ученых и читают лекции на смартфонах.

Сегодня в исследованиях ИИ есть несколько крупных игроков: американские Google, Facebook, Amazon, Microsoft и китайские Baidu, Alibaba, Tencent. Они оперируют огромными массивами данных, работают над созданием вычислительных сетей, внедряющих машинное обучение в отдельные секторы экономики. Более широкое внедрение требует государственной поддержки. В Китае после поражения Кэ Цзе в го правительство создало глобальный план развития ИИ под собственным руководством. Оно обеспечивает субсидии для стартапов в этом направлении и заключает государственные контракты.

Поддержка ИИ оказывается и властью на местах. Мэры городов активно внедряют у себя беспилотные грузовики, систему распознавания лиц на городском транспорте, оптимизируют транспортные сети, подключая их к единому центру управления. Другой подход наблюдается в Штатах: политическая система следит за расходами в сфере технологической модернизации и наказывает за перерасход средств, тогда как Китай не жалеет денег на развитие. Каи-Фу Ли подчеркивает, что тем не менее пока что технологические достижения США никто не превзошел, но так будет не всегда.

Большая часть исследований ИИ проводится в США, но она становится мгновенно доступной на онлайн-ресурсах, как только туда попадет. Многие ученые предпочитают не ждать публикации в научных журналах, а сразу выкладывают сведения в открытый доступ, на таких ресурсах, как, например, www.arxiv.org. Они публикуют свои алгоритмы и результаты, а другие воспроизводят эти результаты и алгоритмы, тестируя их на аналогичном наборе данных.

ИИ непрерывно улучшается, и для ученых это повод делиться своими результатами. В Китае на WeChat созданы собственные мультимедийные платформы для изучения новшеств в ИИ. В них уже больше миллиона зарегистрированных пользователей, половина из которых берется финансировать новые эксперименты с ИИ. Есть на этих платформах и группы для академических дискуссий, в одну из которых входит и Каи-Фу Ли.

Индекс цитирования в Интернете показал, что процент китайских авторов, пишущих про ИИ, почти удвоился с 2006 по 2015 год.

Правда, некоторые из них работают за границей, но большинство — жители Китая. По индексу цитирования статей, посвященных ИИ, Китай отстает только от Соединенных Штатов.

Китайским молодым ученым принадлежит авторство исследований в области нейронных сетей и компьютерного зрения. Многие из них обучались в Microsoft Research China, вузе, который основал автор в 1998 году. Вуз подготовил около 5 тысяч специалистов в области ИИ, многие из которых работают топ-менеджерами в Baidu, Alibaba, Tencent, Lenovo и Huawei. Команда Microsoft Research China выиграла мировой конкурс алгоритмов по распознаванию лиц в 2015 году. Ее алгоритм был назван ResNet, и некоторые его принципы использовались при строительстве AlphaGo Zero, преемника AlphaGo.

Многие на Западе с сомнением относятся к достижениям китайских исследователей ИИ — им кажется, что правительственный контроль Интернета в Китае тормозит развитие научной мысли. Однако Каи-Фу Ли считает, что ИИ не относится к чувствительным политическим вопросам, и потому контроля в этой области нет и никто не стесняет свободу китайских ученых.

По некоторым оценкам, уже через 5 лет китайские исследования ИИ будут соответствовать американским по своим возможностям.

Идея № 5. Революция ИИ будет иметь четыре волны: первая связана с Интернетом, вторая — с бизнесом, третья — с восприятием, четвертая — с автономностью

Интернет-ИИ и бизнес-ИИ уже проникли в реальный мир. Их алгоритмы действуют на фондовой бирже и в медицине, они проводят операции с финансовыми инструментами и диагностируют на основе предоставленных данных всевозможные заболевания.

Искусственный интеллект в сфере восприятия распознает лица и непрерывно учится пониманию запросов и восприятию окружающего мира. По мнению Каи-Фу Ли, в скором времени он сотрет границы между цифровым и физическим миром. Автономный ИИ будет управлять беспилотными автомобилями, летающими дронами, направит на производство интеллектуальных роботов и постепенно преобразит все сферы человеческой жизни.

Для всех четырех волн нужны разные массивы данных. В США с большим опережением развивается бизнес-ИИ, а в остальных трех волнах Китай догоняет Америку. Технологии ИИ не останутся достоянием только Америки и Китая, они должны работать на миллиарды пользователей во всем мире, в том числе в развивающихся странах. На этих рынках яростно конкурируют Uber, Didi, Alibaba и Amazon. Uber и Amazon выходит на каждый новый рынок с собственными продуктами, Didi и Alibaba инвестируют в местные стартапы в сфере ИИ. Стратегии этих компаний вполне могут изменить экономическую картину мира уже в ближайшее время.

Интернет-ИИ использует алгоритмы, чтобы рекомендовать пользователю контент, подобранный на основании личных предпочтений. Он использует цифровые данные, к которым имеет доступ, а крупные интернет-компании представляют собой самые большие хранилища этих данных.

Они анализируют ваши просмотры страниц, покупки, лайки, просмотры видео или долгое пребывание на определенных сайтах. Алгоритмы на основе этих данных обучаются рекомендовать тот контент, который мы вероятнее всего будем потреблять. С помощью этого алгоритма Alibaba рекомендует продукты, которые нам нравятся, Google показывает целевую рекламу, YouTube предлагает видео, которое мы скорее всего просмотрим. По тому же методу компания Cambridge Analytica использовала данные пользователей Facebook, чтобы изучить предпочтения избирателей во время предвыборной кампании 2016 года в США.

В США над контентом вирусных историй таких сайтов, как BuzzFeed, работают молодые редакторы, осуществляющие их подбор. В Китае похожий сайт Jinri Toutiao (в переводе — «сегодняшние заголовки») полностью управляется алгоритмами. Они анализируют наиболее посещаемые страницы, лайки, чтение, просмотр, комментарии — и предоставляют каждому пользователю ленту новостей, ориентированную на его личные предпочтения.

Toutiao уже опробовал алгоритм-«репортера», который писал заметки о спортивных событиях во время Олимпиады в Рио-де-Жанейро. Стиль был не особенно отточенным, но скорость впечатляла: он мог описать 30 событий в день и первый результат выдавал уже через 2 секунды после завершения события. Есть на Toutiao и алгоритм, распознающий fake news. Сначала создали алгоритм, который эти новости плодил, а затем его антагониста, научив его распознавать фальшивые новости и бороться с ними.

Сегодня китайские и американские компании, использующие интернет-ИИ, развиваются примерно одинаково, но автор прогнозирует, что уже через 5 лет у Китая будет преимущество.

В сфере бизнес-ИИ в США разработаны программные продукты, высчитывающие кредитный рейтинг клиента на основании его банковского счета, дохода, кредитной истории и тому подобного. Кроме того, они предлагают бизнес-консалтинг с помощью тех же алгоритмов в страховой и банковской сферах.

Через компании проходит большое количество данных, и алгоритмы бизнес-ИИ умеют их анализировать. В страховых компаниях сохраняются примеры несчастных случаев с выплатой страховки и мошенничеств, когда выплата не предусмотрена. В банках остаются сведения о выданных кредитах и их погашении. Больницы ведут учет диагнозов, выживаемости, выздоровления и смертности. Бизнес-ИИ ищет в этих данных связи и закономерности, которые ускользают от внимания человека, и выдает оптимальный результат. При этом алгоритм постоянно обучается. Чем больше данных он перерабатывает, тем быстрее идет его обучение.

В Китае на основе бизнес-ИИ работает приложение для выдачи небольших кредитов под названием Smart Finance. Алгоритм не требует от человека указания дохода, он только запрашивает доступ к определенным данным на его смартфоне и с их помощью способен предсказать, сумеет ли он погасить кредит в 200–300 долларов.

Очень перспективно развитие бизнес-ИИ в медицине. Среди врачей хороших диагностов не так уж много, к тому же высока вероятность врачебной ошибки. Получение правильного диагноза в значительной степени зависит от кошелька, особенно в Китае, где качественную медицинскую помощь можно получить только в крупных городах. Больные стоят в очереди, чтобы попасть в эти больницы, по несколько дней. Но алгоритм, анализирующий медицинские данные, способен все изменить.

Приложение RXThinking, созданная китайскими инженерами, анализирует не только симптомы, но и факторы окружающей среды, и социальные условия, и многие другие детали, чтобы выдать правильный диагноз. При этом она постоянно сканирует последние медицинские публикации, чтобы «держать руку на пульсе». На долю врачей и медсестер остается соблюдение рекомендаций и забота о пациентах. Похожий алгоритм под названием iFlyTek действует в китайской судебной системе, анализируя данные для вынесения приговоров.

ИИ, обученный восприятию, все точнее учится распознавать лица, голоса, отпечатки и окружающий мир в целом. Это ведет к размыванию границ цифрового и физического мира, когда вы можете заказать горячий обед, просто произнеся в смартфон его название, а программа распознавания голоса сразу свяжет это с вашей личностью и счетом.

Уже сейчас в китайском ресторане KFC совместно с платежной системой Alipay работает система распознавания лиц, когда для оплаты счета достаточно «предъявить» свое лицо, которое сканирует специальный терминал. Каи-Фу Ли утверждает, что в ближайшем будущем домашние холодильники будут распознавать пищевые предпочтения хозяев, синхронизироваться с магазинными тележками и посылать им список типичных еженедельных покупок семьи. В некоторых школах Китая ИИ используется для распознавания типичных ошибок ученика и адаптирует учебный опыт к каждому из них.

В Европе и США развитие ИИ, связанного с восприятием, может быть ограничено защитой личных данных.

Автономные приложения ИИ будут развивать робототехнику, объединяя способность алгоритмов к оптимизации и развитие восприятия, когда машины при распознавании фактически обретают зрение, слух и осязание. Автономные роботы уже сейчас собирают на полях клубнику, умея отделять неспелые или плохие ягоды от зрелых и хороших, работают на складах, убирают помещения. Google и Tesla работают над созданием беспилотных автономных автомобилей, которые будут непрерывно обучаться вождению в процессе езды. Тем же заняты китайские компании Baidu и JingChi.

Идея № 6. Главная опасность развития ИИ — не в соперничестве между странами, а в самих возможностях ИИ

Одни ученые и философы, например футурист Рэй Курцвейл, восхищаются ИИ, утверждая, что он способен победить смертность и расширить наше сознание, когда люди и машины сольются в одно целое. Человек сможет загружать свой разум в облако и обновлять тела посредством интеллектуальных наноботов, введенных в кровоток. К тому же суперинтеллект может нам помочь избавиться от неизлечимых болезней и справиться с глобальным потеплением.

С возможностями ИИ человек может стать равным Богу.

Это восхищение ИИ разделяют не все. Илон Маск считает, что создание ИИ можно сравнить с вызовом демона, который пока еще не показал все, на что способен, а в принципе он представляет собой огромный риск, возможно, самый большой, с которым столкнулось человечество. Стивен Хокинг и шведский философ Ник Бостром (ди⁠ректор Института будущего человечества) тоже опасались последствий растущего могущества ИИ.

Главную опасность противники ИИ видят не в появлении человекоподобных роботов, как в фильме «Терминатор», а в особенности ИИ — решении задачи наиболее эффективным способом. Если это решение потребует избавления от людей, суперинтеллект в результате неправильной настройки алгоритма может легко это осуществить. Для этого ему не нужны ружья или бомбы, достаточно знаний физики, химии и нанотехнологий.

Кроме того, развитие ИИ может оказать такой же эффект, как в свое время изобретение электричества и паровой машины, которые привели к промышленной революции. С одной стороны, это увеличило производительность труда: станки выполняли работу ткачей намного быстрее. Объем производства вырос, а цены снизились. Относительно небольшое число высококвалифицированных рабочих было вытеснено из области, но остальные стали работать на станках и лучше зарабатывать.

В случае развития ИИ, когда роботы будут обслуживать все больше рабочих мест, нет никакой гарантии, что это приведет к росту благосостояния или увеличению вакансий. Американский ученый Эрик Бринольфсон утверждает, что машины все больше заменяют собой человеческий труд. С одной стороны, они увеличивают объем капитала, с другой — сокращают все больше рабочих мест, и этот разрыв с развитием ИИ будет только расти.

Промышленной революции потребовалось несколько поколений, чтобы закрепить произведенные изменения, революции ИИ достаточно одного. При такой скорости людям будет сложнее приспособиться к изменениям. По прогнозам автора, через 10–20 лет с помощью ИИ можно автоматизировать 40–50 процентов рабочих мест в США. Не всех заменят машины, но оставшиеся будут получать меньшую зарплату, поскольку их ценность в глазах работодателей сильно упадет, а безработица будет расти.

Какие-то законы охраны труда будут замедлять этот процесс, к тому же возможно создание новых рабочих мест, так что фактическая безработица сведется к 20–25 процентам. Могут возникнуть новые профессии, вроде техника по ремонту роботов, требующие обучения новой специальности. Но это не покроет общую тенденцию потери рабочих мест. Безработица приведет к потере смысла человеческого существования, когда люди будут вынуждены наблюдать, как их сменяют роботы.

Та же тенденция будет наблюдаться и в Китае. Смягчит ее развитая система трудоустройства, работающая в США, и способность адаптироваться к новым условиям, свойственная китайскому народу.

Технологическое превосходство Китая и США может привести к их абсолютному господству над менее развитыми и бедными странами, которые будут отставать от прогресса все сильнее. Когда-то часть населения бедных стран мигрировала в экономически развитые, занимая неквалифицированные рабочие места.

Но когда эти места будут заняты машинами, потенциальные мигранты превратится в социально взрывоопасную часть общества, и правительствам этих стран следует подумать о том, как удовлетворить их потребность в лучшей жизни. Стагнация одних стран и бурный экономический рост других приведут к тому, что бедные будут полностью зависеть от богатых. Ни о каком равенстве между нациями больше и речи не будет.

Идея № 7. Алгоритмы могут заменить многое, но не все

Каи-Фу Ли рассказывает о том, как в возрасте 52 лет у него была обнаружена лимфома. К счастью, болезнь после химиотерапии вошла в стадию ремиссии, но до той поры у него была возможность полностью пересмотреть свою жизнь.

Автор в юности был очень честолюбив. Он поставил себе цель изменить мир и верил, что каждый человек рождается с особой миссией. Он свою миссию нашел. Упорно учился и работал, много занимался образованием, вел успешные исследования и имел вес в научном мире. Во время своих лекций он часто говорил слушателям, что в течение жизни нужно регулярно представлять себе надпись на собственной могиле. Что там напишут? Вот у него, например, будет надпись «Здесь лежит Каи-Фу Ли, посвятивший жизнь изучению машин». (Впоследствии он представлял другую надпись, где упоминалась его роль в образовании китайских студентов).

И только заболев раком, он понял, что не имеет никакого значения, что напишут на его плите. Он вспомнил, что многие годы пренебрегал родителями, женой, детьми, принеся их в жертву своим высоким целям. Он почти не видел их, не говорил, как много они значат для него, не нашел время для этого — вся его жизнь была посвящена машинам и искусственному интеллекту.

Сначала ему поставили диагноз «лимфома IV стадии», что означало безнадежный случай. Он сел писать завещание и плакал, пока писал: он понял, что, несмотря на его научные достижения, большая часть его жизни прошла зря. Он был слеп, не видя своих близких и не вспоминая о них, а они заботились о нем как могли. Он сам превратился в бездушный алгоритм, пока болезнь не напомнила ему, кто он такой.

Во время лечения жена, сестры и дочери заботились о нем, готовили особую пищу, старались, чтобы его не раздражали запахи, от которых его тошнило из-за химиотерапии. После ремиссии он стал ценить время, проведенное с близкими. Автор много путешествует с семьей, уделяет время дочерям, проводит больше времени дома, со своей старой матерью, а по выходным общается со старыми друзьями. Он больше не думает о своем надгробии — это всего лишь камень. Значение имеют только связи с другими людьми.

Алгоритмы ИИ могут гораздо лучше врача поставить диагноз, выявить болезнь на ранней стадии и назначить лечение. Иногда они могут полностью заменить врача. Но нет алгоритма, который может заменить роль семьи в выздоровлении больного.

Любовью могут делиться только люди, и только это придает жизни смысл.

Если союз человека и машины будет построен на способности ИИ думать и способности людей любить, то он может обеспечить наше процветание не в ущерб нашей человечности. И это не так легко, как кажется. Здесь потребуется социальное единство, умная политика и эмпатия. Если вместо погони за прибылью и производительностью правительства найдут способы переобучить людей, которым в будущем грозит потеря рабочих мест, это поможет избежать будущих кризисов, связанных с ИИ. Если каждый получит гарантированный базовый доход, это не поставит целые семьи на грань выживания. Но в то же время их досуг должен быть творческим, и об этом тоже нужно заботиться на государственном уровне.

Удачный союз человека и машины возможен в медицине. Пусть алгоритмы возьмут на себя диагностику и назначение лечения, а человеческий персонал станет, по выражению автора, сострадательным опекуном, помогающим, сочувствующим и дарящим тепло. Такое возможно и в других сферах, где рутинные исследовательские задачи можно передать алгоритмам, а человеческому персоналу сосредоточиться на общении с клиентами (в преподавании, юриспруденции, торговле и пр.).

Автор уверен: если человечество сумеет мудро использовать присущие ему лучшие качества, то потенциальная опасность ИИ превратится в безграничную возможность.

Условно в книге Каи-Фу Ли можно выделить три главные темы:

Недооценка роли Китая в развитии искусственного интеллекта

Говоря о развитии искусственного интеллекта, мы обычно подразумеваем технологические компании Кремниевой долины и монстров современной электронной коммерции — Google и Amazon, но книга Каи-Фу Ли всерьез заставляет задуматься о том, что, вполне возможно, в недалеком будущем лидером по этому направлению может стать Китай, технологии которого сейчас недооцениваются и считаются вторичными по отношению к американским разработкам.

Вопрос о том, что такое искусственный интеллект в большей степени — угроза или возможность?

С помощью искусственного интеллекта человечество сможет решить множество глобальных проблем, но в то же время мы не можем недооценивать и опасности его широкого распространения — речь не только о массовой потери рабочих мест, но и о том, что машина, которая будет запрограммирована на оптимальное решение проблем, может посчитать таким оптимальным решением избавление от человечества.

Неочевидные сферы, значимость которых возрастет с развитием искусственного интеллекта

Профессиями будущего, возможно, станут такие непопулярные и малооплачиваемые занятия, как, например, сиделки и другие профессии, ориентированные на человека. Деятельность, ориентированная на гуманизм и сострадание (уход, обслуживание, образование), в синтезе с искусственным интеллектом станет гарантией того, что в новом мире человечество не утратит чувство цели и сохранит свои главные ценности.

#библиотека

Добавить комментарий