Сверхдержавы искусственного интеллекта

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.

Скорость совершенствования ИИ также заставляет исследователей оперативно делиться своими результатами. Многие ученые, работающие с ИИ, не пытаются совершить фундаментальные прорывы, сравнимые с открытием глубокого обучения, – они занимаются тем, что постоянно дорабатывают самые лучшие алгоритмы. Эта тонкая настройка регулярно помогает устанавливать новые рекорды точности при решении задач в области распознавания речи или визуальной идентификации. Когда исследователи соревнуются между собой, победителя определяют именно такие рекорды, а не успех разработанных продуктов или экономические результаты. И когда ученый устанавливает новый рекорд, он, конечно, хочет известности и признания. Но в современной науке все происходит очень быстро, и многие исследователи опасаются, что, пока они будут ждать публикации в журнале, их рекорд превзойдут и он останется незарегистрированным. Поэтому они стремятся к скорейшей публикации и выбирают для нее такие сайты, как www.arxiv.org – онлайн-хранилище научных статей. Сайт позволяет исследователям мгновенно зафиксировать свои достижения с указанием времени и места.

В мире, изменившемся после победы AlphaGo, китайские студенты, исследователи и инженеры стали одними из самых жадных читателей arxiv.org. Они тщательно просматривают этот сайт в поисках новых методов, впитывая все, что могут предложить самые выдающиеся исследователи в мире. Наряду с академическими публикациями китайские студенты, изучающие ИИ, также отслеживают, переводят и снабжают субтитрами лекции ведущих деятелей науки в этой области, таких как Ян Лекун, Себастьян Трун из Стэнфорда и Эндрю Ын. После десятилетий, проведенных за чтением устаревших учебников в полутьме, эти будущие ученые упиваются свободным доступом к работам, отражающим глобальные научные тенденции.