Власть роботов. Как подготовиться к неизбежному

Описание проекта Ли ImageNet было опубликовано в 2009 году, и скоро он стал незаменимым ресурсом для исследователей в области машинного зрения. С 2010 года Ли проводит ежегодное состязание для команд из университетов и корпоративных исследовательских лабораторий, выставляющих на конкурс алгоритмы для классификации изображений из этого огромного комплекса данных. Конкурс ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition, состоявшийся два года спустя, в сентябре 2012 года, пожалуй, знаменует переломный момент для технологии глубокого обучения[132]. Джефф Хинтон совместно с Ильей Суцкевером и Алексом Крижевским из исследовательской лаборатории Торонтского университета представил многослойную сверточную нейронную сеть, которая с большим отрывом победила конкурирующие алгоритмы, убедительно продемонстрировав, что технология на основе глубоких нейронных сетей стала в полной мере практической. Триумф команды Хинтона вызвал большой резонанс в сообществе исследователей ИИ и показал, насколько продуктивно соединение огромных баз данных с мощными нейронными алгоритмами. Вскоре этот симбиоз обеспечил достижения, казавшиеся всего несколько лет назад возможными исключительно в научной фантастике.

Эту краткую справку можно назвать классической историей глубокого обучения. Особенно масштабными фигурами в ней представляются лауреаты премии Тьюринга 2018 года Джефф Хинтон, Ян Лекун и Йошуа Бенджио, профессор Монреальского университета, которых нередко называют крестными отцами глубокого обучения. (Иногда их величают даже крестными отцами ИИ, что ярко демонстрирует безграничное господство в этой области глубокого обучения, оттеснившего символические подходы, первоначально находившиеся в центре внимания.) Впрочем, есть и другая версия данной истории. Как и в большинстве других научных областей, конкуренция за признание здесь невероятно остра, и это немудрено из-за ощущения, что прогресс в создании ИИ уже перешел тот пороговый уровень, за которым следует подлинное историческое преобразование как общества, так и экономики.

Самым активным сторонником альтернативной истории является Юрген Шмидхубер, содиректор Института исследований искусственного интеллекта Далле Молле в Лугано, Швейцария. В 1990-х годах Шмидхубер со своими студентами создал нейронную сеть особого типа, реализовавшую «долгую краткосрочную память» (long short-term memory, LSTM). LSTM позволяет сетям «помнить» данные из прошлого и включать их в текущий анализ. Эта способность оказалась принципиально важной в таких областях, как распознавание речи и языковой перевод, где контекст, созданный предыдущими словами, оказывает громадное влияние на точность. Такие компании, как Google, Amazon и Facebook, активнейшим образом используют LSTM, и Шмидхубер считает, что именно работа его команды, а не более знаменитых исследователей из Северной Америки обусловила прогресс в создании ИИ.

В электронном письме, присланном мне вскоре после издания книги «Архитекторы интеллекта» — в которую я включил краткий обзор классической истории глубокого обучения, Шмидхубер написал: «Многое из того, о чем вы говорите, вводит в заблуждение, что весьма печально!»[133]. По его мнению, истоки глубокого обучения находятся не в Соединенных Штатах или Канаде, а в Европе. Первый алгоритм обучения для многослойных нейронных сетей, по его словам, был описан украинским исследователем Алексеем Григорьевичем Ивахненко[134] в 1965 году, а алгоритм обратного распространения предложил в публикации 1970 года — за полтора десятилетия до появления знаменитой статьи Румельхарта — финский студент Сеппо Линнайнмаа. Очевидно разочарование Шмидхубера из-за недостаточного признания его собственных исследований, известна и его привычка едко прерывать доклады на конференциях по ИИ обвинениями в «заговоре» с целью переписать историю глубокого обучения, особенно со стороны Хинтона, Лекуна и Бенджио[135]. Эти более известные исследователи в свою очередь энергично защищаются от нападок. Лекун сказал репортеру The New York Times: «Юрген маниакально одержим идеей признания и упорно приписывает себе несуществующие заслуги»[136].