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

В скором времени даже Амит Сингхал, глава Google Search, который так яростно сопротивлялся глубокому обучению, когда к нему обратились Эндрю Ын и Себастьян Трун в 2011 году, признал, что интернет-технологии меняются. У него и его инженеров не было другого выбора, кроме как отказаться от жесткого контроля над методами построения их поисковой системы. В 2015 году они представили систему под названием RankBrain¹⁹⁰, которая использовала нейронные сети для выбора результатов поиска. Она помогала направлять примерно 15 процентов поисковых запросов¹⁹¹ и в целом с большей точностью предсказывала, на что люди будут «кликать», чем даже самые опытные инженеры. Несколько месяцев спустя Сингхал покинул компанию¹⁹², обвиненный в сексуальных домогательствах, и на посту главы Google Search его сменил¹⁹³ глава подразделения искусственного интеллекта Джон Джаннандреа.

В Лондоне Демис Хассабис вскоре показал¹⁹⁴, что созданная DeepMind система позволила снизить энергопотребление сети Google’овских дата-центров, используя те же самые методы, которые лаборатория использовала, когда обучала нейронную сеть играть в Breakout. Эта система самостоятельно решала, когда включать¹⁹⁵ охлаждающие вентиляторы внутри отдельных компьютерных серверов и когда их выключать, когда открывать окна центра обработки данных для дополнительного охлаждения и когда закрывать их, когда требуется использовать системы водяного охлаждения, а когда серверы могут обойтись без них. По словам Хассабиса, центры обработки данных Google настолько велики¹⁹⁶, а технология DeepMind настолько эффективна, что это уже позволило сэкономить компании сотни миллионов долларов. Другими словами, стоимость приобретения DeepMind уже окупилась.

Совокупная мощность кластера графических процессоров Google была так велика, что позволяла компании экспериментировать с множеством различных технологий в огромных масштабах. Построение нейронной сети было делом проб и ошибок, и, имея в своем распоряжении десятки тысяч графических процессоров, разработчики могли исследовать больше возможностей за меньшее время. Примерно то же самое происходило и в других компаниях, что стимулировало научно-исследовательский процесс в целом. Заработав 130 миллионов долларов на графических процессорах, проданных Google, компания Nvidia сама увлеклась идеей глубокого обучения и в скором времени уже не просто продавала чипы для исследований ИИ другим компаниям, но проводила собственные исследования, как в области распознавания изображений, так и в сфере создания беспилотных автомобилей, надеясь в еще большей мере увеличить рынок сбыта для своих видеокарт. Возглавляемые Эндрю Ыном ученые из Baidu занимались всем подряд – от новых систем таргетированной рекламы до технологий, позволяющих предсказывать моменты, когда в центрах обработки данных требуется замена жестких дисков, которые вот-вот исчерпают свой ресурс и выйдут из строя. Но самым большим изменением стало появление виртуальных голосовых помощников. Эти сервисы не просто принимают ключевые слова, набранные в браузере, и отвечают ссылками на интернет-сайты, как это делают поисковые системы. Они выслушивают ваши вопросы и команды и отвечают на них вслух, словно человек. После того как Google переделал систему распознавания речи для телефонов на базе Android, затмив возможности Apple’овской Siri, эта технология распространилась по всей отрасли. В 2014 году компания Amazon представила голосового помощника Alexa, перенеся эту технологию из телефонов на журнальный столик в гостиной, и остальные участники рынка быстро последовали за ней. Технология Google, получившая название Google Assistant, работает как в телефонах, так и на журнальных столиках. Своих собственных голосовых помощников создали также Baidu, Microsoft и даже Facebook.