Создатели искусственного гения. О бунтарях, которые наделили интеллектом Google, Facebook и весь мир

Сначала ушел Ян Гудфеллоу, родоначальник генеративно-состязательных сетей, вернувшийся в Google. Затем Маск сам лишил лабораторию ведущего сотрудника, когда забрал эксперта по компьютерному зрению Андрея Карпати из OpenAI и назначил его главой подразделения искусственного интеллекта в Tesla, чтобы он поддержал усилия компании по созданию беспилотных автомобилей. После этого ушли Аббил и двое его учеников, решившие создать свой собственный стартап робототехники. А в феврале 2018 года ушел и Маск⁶⁰². Он сказал, что ушел, чтобы избежать конфликта интересов – имея в виду, что другие его предприятия теперь напрямую соперничали с OpenAI за лучшие кадры, – но была и другая причина: Tesla переживала резкое замедление темпов роста производства, и это угрожало вывести автомобильную компанию из бизнеса. Ирония заключалась в том, что, как позже в том же году жаловался сам Маск, роботы, которые помогали собирать электромобили на заводах Tesla, оказались не такими маневренными, как ожидалось. «Чрезмерная автоматизация в Tesla была ошибкой⁶⁰³, – сказал он. – Людей недооценивают».

Когда бразды правления в OpenAI принял Сэм Альтман, лаборатория испытывала сильный кадровый – и финансовый – голод. Хотя инвесторы обещали предоставить миллиард долларов этой некоммерческой организации, когда она только создавалась, в реальности на ее счета поступила лишь небольшая часть этих денег, и теперь ей нужно было гораздо больше – не только для привлечения специалистов, но и для оплаты вычислительных мощностей, которые требовались в огромном количестве для обучения разрабатываемых систем. Поэтому Альтман преобразовал лабораторию в коммерческую компанию⁶⁰⁴ и начал искать новых инвесторов. Идеалистическое видение лаборатории, избавленной от меркантильных интересов, которое они с Маском проповедовали, открывая ее в 2015 году, не продержалось и четырех лет. Вот почему проект с кубиком Рубика был так важен для будущего лаборатории. Для OpenAI это был способ заявить о себе. Проблема заключалась в том, что этот невероятно сложный, но в конечном итоге бесполезный с практической точки зрения проект был не тем, чем Аббил и другие исследователи хотели бы заниматься. Ему вся эта шумиха была неинтересна. Он хотел создавать что-то полезное. Вот почему он и двое его бывших студентов из Беркли, Питер Чен и Рокки Дуан, покинули лабораторию и основали стартап под названием Covariant. Их новая компания занималась теми же технологиями, что разрабатывались в недрах OpenAI, вот только цель была другая: применять их в реальном мире.

* * *

К 2019 году, когда ученые и предприниматели осознали, в чем именно нуждаются Amazon и другие крупнейшие мировые ритейлеры с их огромными складами, рынок наводнили стартапы, занимающиеся созданием роботизированных рук. Некоторые из них опирались на методы глубокого обучения, разрабатываемые в Google Brain и OpenAI. Компанию Питера Аббила Covariant вроде и нельзя было назвать одной из них, потому что она разрабатывала систему, предназначенную для решения гораздо более широкого круга задач. Но когда ABB, международный производитель робототехники, через два года после челленджа Amazon, организовал свой собственный конкурс – на этот раз за закрытыми дверями, – компания Covariant решила присоединиться.

Всего в этом новом конкурсе приняли участие около двадцати компаний. Роботизированным рукам предстояло поднять и перенести около двадцати пяти различных предметов. О некоторых из этих предметов участники знали заранее, но не обо всех. Среди предметов были пакеты с желатиновыми мишками и пластиковые бутылки с жидким мылом или гелем, с которым роботам было особенно трудно справиться, потому что эти предметы непредсказуемым образом отражали свет. Большинство компаний-участниц провалили тест. Некоторые справились с большинством задач, но не совладали с более сложными сценариями, например достать из контейнера старые компакт-диски, которые отражали свет, падающий сверху, а иногда стояли в контейнере на ребре, прислонившись к стенке.

Аббил и его коллеги изначально сомневались, участвовать ли им вообще, учитывая, что им на тот момент было нечего предложить. Но их новая универсальная система могла научиться выполнению этой задачи. В течение нескольких дней они обучали ее на большом количестве новых данных, и, когда делегация ABB посетила их лабораторию в Беркли, их роботизированная рука уже справлялась с каждым заданием так же хорошо, как и человек, а то и лучше. Ее единственной ошибкой было то, что она случайно уронила пакет с желатинками. «Мы пытались найти слабые места, – говорит Марк Сегура, управляющий директор подразделения служебной робототехники ABB. – В этих тестах легко достичь определенного уровня, но очень сложно не показать никаких слабых мест».