Андрей тоже был в восторге. Однако, как и подобает хорошему ученому, его гордость была сдержана оговорками. "Конечно, еще предстоит решить несколько вопросов. Например..."
Он снова щелкнул мышкой, и появилось новое изображение, сделанное туристом на деревенской испанской площади, которая, как я потом узнал, была городской площадью Трухильо, города, известного своим богатством архитектуры эпохи Возрождения. Я уже почти погрузился в картинку, когда появилась надпись.
Мужчина едет на лошади по улице рядом со зданием.
Прошло еще немного времени, прежде чем мы оба рассмеялись над почти идеальным описанием и его единственным, решающим упущением: человек и лошадь были сделаны из бронзы. Катушка ляпов продолжалась. Спящий на диване домашний котик был описан как кот. Ребенок, играющий с зубной щеткой, был идентифицирован как мальчик, держащий бейсбольную биту. А зебры, пасущиеся в саванне, были описаны идеально, за исключением того, что модель совершенно не заметила потрясающую радугу прямо за ними. В ошибках алгоритмов часто присутствует детская неуклюжесть, которая может быть удивительно милой. Было приятно получить напоминание о том, что, хотя нам еще многому предстоит научиться, нашим машинам тоже. Но больше всего запомнилось достижение Андрея, как в целом, так и в деталях.
"Нам нужно написать об этом для публикации", - сказал я.
"Правда?" - спросил он. "Уже?"
"Да, конечно", - ответил я с готовностью, которая удивила даже меня. Я не знал почему, но мне вдруг стало тревожно. Может быть, это было влияние все еще растущего ажиотажа в СМИ вокруг нашей области или прилив гордости за то, что я являюсь директором лаборатории. Что бы это ни было, оно не проходило.
"Чем скорее, тем лучше", - сказал я.
"Ты имеешь в виду свидание с... машиной? Например, в ней?"
Комментарии студента вызвали волну смеха в зале. Фильм Спайка Джонзе "Она" о человеке, который влюбляется в своего компаньона ИИ, был еще свеж в памяти большинства присутствующих.
"Почему бы и нет?" - ответил другой студент. "Если бы оно было достаточно разумным, чтобы общаться на человеческом уровне - я имею в виду настоящий человеческий разговор, ну, знаете, как мы сейчас разговариваем, - кто скажет, что не было бы потенциала для чего-то вроде романтической связи?"
"Не знаю... По-моему, это звучит немного нелепо".
"Но ведь в принципе этому ничто не мешает, верно? Можем ли мы хотя бы в этом согласиться?"
Это была одна из последних пятниц перед зимними каникулами, и я присутствовал на своем новом любимом мероприятии: проводимом два раза в месяц закрытом собрании студентов и преподавателей SAIL под названием "Салон ИИ", на котором обсуждались актуальные вопросы нашей области. За время, прошедшее с первой встречи, мы изучили широкий спектр тем: от культурных вопросов, таких как изображение ИИ в кино и на телевидении, до философских дебатов о том, являются ли категории и символические структуры фундаментальными фактами языка или, как довольно остроумно предполагалось в названии той конкретной беседы, "фантазией лингвистов".
Сегодня мы обсуждали "Суперинтеллект", провокационную книгу оксфордского философа Ника Бострома о будущем искусственного интеллекта. Книга стала неожиданным мейнстримным успехом после того, как такие фигуры, как Билл Гейтс и Элон Маск, опубликовали в твиттере как свои хвалебные отзывы о ней, так и опасения по поводу ее последствий, воскресив извечное научно-фантастическое клише о грядущей схватке между человеком и машиной. Наша беседа была в достаточной степени эклектичной, охватывая роботов-убийц, потенциал субъективного сознания в алгоритмах и, в последние минуты, идею влюбиться в компьютер. Но даже самые провокационные отступления во второй половине дня имели такой вес, какого я не ожидал в предыдущие годы. Трудно отмахнуться от разговоров о будущем, когда кажется, что оно наступает так быстро.
Ударные волны от конкурса ImageNet Challenge 2012 года еще не утихли. Это был переломный момент для таких одержимых компьютерным зрением, как мы, но мир обнаружил, что результаты этого некогда малоизвестного конкурса были не просто поворотным моментом в понимании изображений - они были поворотным моментом в понимании всего. Почти магическая комбинация, которую продемонстрировал AlexNet - большие массивы данных, высокоскоростные графические процессоры и глубоко проработанные нейронные сети, - стала образцом, предназначенным для массового применения в областях, далеко выходящих за рамки нашей. Уместно сказать, что новое имя стало на слуху. Это была не просто эпоха машинного обучения, а глубокое обучение - в знак признательности за все более многослойные сети, создаваемые в лабораториях по всему миру.