Архитекторы интеллекта. Вся правда об искусственном интеллекте от его создателей - [3]

.

Более отдаленной и умозрительной является проблема несоответствия собственных целей сильного ИИ с желаниями человека. Этой темы касались почти все мои собеседники. Чтобы адекватно и рационально осветить эту проблему, я поговорил с Ником Бостромом (Niсk Bostrom) из оксфордского Института будущего человечества (Future of humanity institute, FHI) – автором бестселлера «Искусственный интеллект: этапы, угрозы, стратегии»[4], в котором тщательно рассматриваются потенциальные риски, связанные с машинами, интеллектуально превосходящими человека.

Создатели интеллекта

Интервью для этой книги проводились с февраля по август 2018 г. Практически все они длились не меньше часа, а некоторые существенно дольше. Записанные, транскрибированные, а затем отредактированные командой издательства Packt тексты я дал своим собеседникам на проверку. Уверен, что книга верно отражает мысли респондентов.

Эксперты, с которыми я общался, имеют разное происхождение и сотрудничают с разными компаниями. Но вы быстро обнаружите, насколько сильно влияние Google на сообщества, связанные с ИИ. Из двадцати трех специалистов у семи есть или были связи с Google или холдингом Alphabet. Много талантливых людей работает в Массачусетском технологическом институте (MIT) и Стэнфорде. Джеффри Хинтон и Иошуа Бенджио представляют университеты Торонто и Монреаля соответственно, а правительство Канады ведет четкую промышленную политику, ориентированную на робототехнику и ИИ. В Соединенных Штатах работали 19 из 23 опрошенных, но больше половины из них родились за пределами США: в Австралии, Китае, Египте, Франции, Израиле, Родезии (ныне Зимбабве), Румынии и Великобритании. Это ярко иллюстрирует роль иммиграции квалифицированных кадров в технологическом лидерстве США.

Проводя интервью, я все время помнил, что книгу будут читать самые разные люди, от специалистов по теории вычислительных машин и систем до менеджеров и инвесторов. Но самая важная часть аудитории – молодые люди, которые могут задуматься о карьере в области ИИ. Сейчас в ней наблюдается дефицит кадров, особенно специалистов с навыками глубокого обучения, что дает возможность для хорошего карьерного роста. В настоящее время прилагаются усилия по привлечению в отрасль талантливых специалистов, и уже широко признается необходимость профессиональной интеграции.

Около четверти опрошенных мной – женщины. Здесь их доля выше, чем в сфере ИИ и машинного обучения в целом. Согласно недавним исследованиям, женщины составляют примерно 12 % ведущих сотрудников в области машинного обучения[5]. В процессе интервью многие подчеркивали необходимость увеличения доли как женщин, так и представителей меньшинств.

Одна из моих собеседниц уделяет особое внимание многообразию в области ИИ. Фей-Фей Ли из Стэнфорда – соучредитель AI4ALL[6], устраивающей летние учебные лагеря для старшеклассников из мало представленных в этой сфере групп. AI4ALL получила поддержку отрасли, а также грант от Google, и теперь такие программы проводятся в шести американских университетах. В этом направлении еще многое предстоит сделать, но основания для оптимистических прогнозов уже есть.

Хотя книга рассчитана на широкий круг читателей, в тексте будут встречаться специальные понятия и термины. Если вы ранее ничего не знали об ИИ, то я рад, что вас познакомят с ним ведущие специалисты, и рекомендую вам начать с краткого словаря, приведенного ниже. В интервью Стюарта Рассела – соавтора ведущего учебника по ИИ – вы найдете объяснение ключевых концепций области.

Возможность взять эти интервью была для меня честью. Надеюсь, вы тоже увидите в моих собеседниках вдумчивость, умение рассказывать и глубокую приверженность идее работы на благо человечества. Чего в книге нет, так это единодушия. Она наполнена разнообразными, зачастую резко противоречивыми представлениями, мнениями и прогнозами. Понятно только одно: ИИ – широко открытое пространство. Можно строить предположения о природе будущих инноваций, скорости их появления и конкретных вариантах их применения. Именно из-за этой комбинации потенциальной разрушительности с фундаментальной неопределенностью необходим содержательный и всеобъемлющий разговор о будущем ИИ и его влиянии на наш образ жизни. Надеюсь, моя книга внесет в него свой вклад.

Краткий словарь терминов

В нескольких интервью углубленно рассматриваются методы, используемые в сфере ИИ. Для понимания материала специальных знаний не требуется, но встречающиеся термины желательно знать. Вот объяснение наиболее важных из них. Если вы сочтете какой-то раздел технически сложным и запутанным, просто пропустите его и переходите к следующему.

Машинное обучение (machine learning) – раздел ИИ о методах построения алгоритмов, способных обучаться на данных. Другими словами, алгоритмы машинного обучения – это компьютерные программы, которые, по сути, программируют сами себя, просматривая информацию. Раньше считалось, что «компьютеры совершают только те действия, которые были запрограммированы», но эта ситуация меняется. Среди многочисленных типов алгоритмов машинного обучения самый революционный (и привлекающий всеобщее внимание) – это глубокое обучение.