ИИ-2041. Десять образов нашего будущего - [14]
Сахедж просиял, галантно согнул руку в локте, предложив своей даме опереться:
— Как пожелаете, мадемуазель.
И юная пара вновь отправилась в путь — вглубь древнего города, где за столетия люди много раз обновили каждый уголок и каждый кирпичик. По краям дороги выстроились старые и новые башни — словно переродившиеся души людей. Боги-машины завтрашнего дня со временем разрушат, а потом воссоздадут и эти души.
— Ну, так почему ты вырезал для меня именно голову ворона?
— Это мой тотем, мое астрологическое животное. Правда, в общении я гораздо более неуклюжий, чем большинство ворон.
— Надо же, как все просто!
— Да, так просто.
Завибрировал смартстрим — сначала тихонько, потом быстрее, сильнее, настойчивее. Наяна знала: это «золотой слоненок», Сахедж предупредил ее еще на перекрестке. Искусственный интеллект пытался спасти ее; предостерегал, просил не приближаться к месту, которое когда-то считалось крупнейшими трущобами в мире; убеждал держаться подальше от бедности, болезней, дискриминации и неприкасаемых — таких, как парень рядом с ней.
Наяна только потуже затянула капюшон толстовки и продолжала шагать рядом с Сахеджем.
Самый главный ответ ждал ее впереди, во тьме древних улиц.
Анализ. Глубокое обучение; большие данные; финансовые интернет-приложения, вредоносные проявления ИИ
Преимущества страховки Ganesh Insurance из рассказа «Золотой слон», работающей на базе ИИ, совершенно очевидны. Рия, мама Наяны, экономит семейный бюджет благодаря акционным приложениям. Папа Санджай бросает курить, пить крепкое спиртное и становится более ответственным водителем. Даже младший брат Рохан начинает правильнее питаться, когда под угрозой диабета ИИ забил во все колокола.
Такой набор приложений, работающих на смартстримах (вы, конечно, поняли, что это смартфоны 2041 года), и вправду мог бы помочь людям жить дольше, быть здоровее и богаче. Персонализированные ненавязчивые стимулы четко подсказывают, как жить более правильной жизнью.
В чем же тут подвох? В том, как и чем приходится за это расплачиваться. Вопрос лег в основу нашей первой истории, познакомившей читателя с основополагающей для ИИ концепцией глубокого обучения.
Глубокое обучение — прорыв в области искусственного интеллекта. Среди многих подобластей ИИ машинное обучение — это область, которая привела к наиболее успешным приложениям, а в машинном обучении самым большим достижением является направление под названием «глубокое обучение» — настолько, что термины «ИИ», «машинное обучение» и «глубокое обучение» иногда используются взаимозаменяемо (хотя это и неточно). В 2016 году глубокое обучение вызвало ажиотаж после впечатляющей победы AlphaGo над конкурентом-человеком в игре го, самой популярной интеллектуальной настольной игре в Азии. После этого нашумевшего поворота глубокое обучение стало важной частью большинства коммерческих приложений ИИ, и оно фигурирует в большинстве историй в AI 2041.
В «Золотом слоне» описан потрясающий потенциал глубокого обучения и его ловушки вроде воспроизведения социальных предрассудков в цифровых технологиях.
Так что же такое глубокое обучение? Каковы его ограничения? Какую роль в нем играют данные? Почему интернет и финансы считаются наиболее перспективными отраслями для применения ИИ на ранних этапах? Какие условия оптимальны для глубокого обучения? И почему кажется, что это работает чертовски хорошо — но только когда оно действительно работает? Каковы недостатки и недочеты ИИ?
Глубокое обучение вдохновлено сложнейшей сетью нейронов нашего мозга, оно строит программные многослойные искусственные нейронные сети с входными, скрытыми и выходными слоями. Данные поступают на входной слой — вход, а результат, соответственно, появляется на выходном слое. Между ними могут находиться тысячи других скрытых слоев — отсюда и «глубокое обучение».
Многие считают, что ИИ «программируется» или «обучается» людьми посредством указания конкретных правил и действий. Например, человек сообщает ИИ, что «у кошек заостренные уши и усы». Но на самом деле глубокое обучение работает лучше без внешних «человеческих» правил. Вместо того чтобы запоминать правила, данные людьми, на вход глубокой нейросети подается множество примеров, а на выход — правильные ответы для каждого из них. Таким образом, сеть между входом и выходом может быть «обучена», чтобы максимизировать шансы получить правильный ответ на заданный вход.
Есть множество примеров, когда человек не подсказывает, а передает информацию на входной слой и «правильный ответ» — на выходной слой.
Представим, что исследователи хотят, чтобы сеть глубокого обучения отличала фотографии кошек от любых других изображений. Для начала исследователь может подать на входной слой миллионы разных фото, маркированных «кошка» или «не кошка»; при этом на выходном слое метки «кошка» или «не кошка» уже должны быть заданы.
Сеть обучается определять, какие признаки в миллионах изображений наиболее информативны для отделения «кошек» от «не кошек». Это обучение представляет собой математический процесс, настраивающий в сети глубокого обучения миллионы (а иногда и миллиарды) параметров, для того чтобы максимизировать вероятность того, что для изображения кошки на входе будет выдана метка «кошки», а для другого изображения — метка «не кошка». На рисунке ниже вы видите такую нейронную сеть глубокого обучения для «распознавания кошек».
Мими тонет в мусоре. Она работает на Кремниевом острове, где электроника – от сотовых телефонов и ноутбуков до роботов и бионических конечностей – отправляется на переработку. Отходы скапливаются и загрязняют каждый свободный дюйм земли. На этом острове у берегов Китая плоды капитализма и культуры потребления находят свой конец. Тысячи рабочих-мигрантов, таких как Мими, заманиваются на Кремниевый остров обещаниями стабильной работы и лучшей жизни. Назревает конфликт между безжалостными местными бандами, борющимися за власть.
Кай-Фу Ли – один из известнейших экспертов в области искусственного интеллекта. За долгую и блестящую карьеру он узнал изнутри, как работают Кремниевая долина США и IT-отрасль Китая, поэтому с уверенностью делает прогнозы о том, кто и почему победит в гонке ИИ. Но эта победа может обернуться безработицей и невиданным социальным расслоением по всему миру. Катастрофа почти неизбежна, но после серьезнейшего личного кризиса Кай-Фу Ли увидел неожиданный выход. Его укажут человечность и ответственность, а вовсе не армия умных машин. На русском языке публикуется впервые.
“Была Прибалтика – стала Прое#алтика”, – такой крепкой поговоркой спустя четверть века после распада СССР описывают положение дел в своих странах жители независимых Литвы, Латвии и Эстонии. Регион, который считался самым продвинутым и успешным в Советском Союзе, теперь превратился в двойную периферию. России до Прибалтики больше нет дела – это не мост, который мог бы соединить пространство между Владивостоком и Лиссабоном, а геополитический буфер. В свою очередь и в «большой» Европе от «бедных родственников» не в восторге – к прибалтийским странам относятся как к глухой малонаселенной окраине на восточной границе Евросоюза с сильно запущенными внутренними проблемами и фобиями.
В книге дается представление авторов об экономике Северного Кавказа, существенно отличающееся от общепризнанного. Под вопрос ставятся многие сложившиеся мифы и стереотипы – тотальная депрессивность; масштабы безработицы и бедности; наличие барьеров, полностью исключающих модернизацию; дефицит финансовых средств как основная причина недостаточного экономического развития. Формулируются базовые принципы регионального развития, альтернативные традиционно принятым в северокавказской политике, предлагаются меры по их реализации.
На день сегодняшний перед вами самая необычная и еретическая книга по экономике в России и в мире. Два дерзких профессора из Стокгольма создали в 1999 г. книгу-предтечу «Бизнес в стиле фанк», но не посмели выйти «за околицу», к океану новых знаний. А мы рискнули! Беремся это доказать, ибо предлагаем за 15–20 лет уйти от денежного обращения и золотого стандарта. В работе – варианты конкретных проектов и концепций. Дана корректная оценка земле Русской и «брошен якорь в будущее». Дана концепция матрицы нового социального уклада.
Вопреки дифирамбам французских энциклопедистов, а также мнению многих деятелей науки и культуры, живших в разные времена и считающих человека венцом творения, homo sapiens сам по себе не является идеальным и, к сожалению, все больше отдаляется от библейских стандартов. В наше время охваченные страстью потребительства люди далеко не всегда сознают, что творят. Ведь и современный кризис, как известно, стал следствием циничного прагматизма, а точнее, превысившей все пределы элементарной человеческой жадности руководителей банковских корпораций, которые в погоне за прибылью безответственно предоставили кредиты неспособным к их оплате потребителям.
Данную книгу можно назвать практической энциклопедией. В ней дан максимальный охват проблематики обеспечения информационной безопасности, начиная с современных подходов, обзора нормативного обеспечения в мире и в России и заканчивая рассмотрением конкретных направлений обеспечения информационной безопасности (обеспечение ИБ периметра, противодействие атакам, мониторинг ИБ, виртуальные частные сети и многие другие), конкретных аппаратно-программных решений в данной области. Книга будет полезна бизнес-руководителям компаний и тем, в чью компетенцию входит решение технических вопросов обеспечения информационной безопасности.Все права защищены.
В этой книге авторы пытаются показать, как возник и развивается кризис и как реагируют на него государство, предприниматели и простые люди. Кому-то это поможет разобраться в происходящем, кому-то – понять, почему привычный мир оказался таким неустойчивым.Ожидание ужаса сильнее самого ужаса. И есть основания полагать, что если нефтяные цены и уровень зарплаты к осени не восстановятся (похоже, что так), к сентябрю-октябрю 2009 года новые правила не только оформятся, но станут понятны всем. А это означает, что в нашей жизни вновь появится определенность и предсказуемость, и мы – в очередной раз – прорвемся.Эта книга – хроника развертывания кризиса в российской экономике с сентября по ноябрь 2008 года, написанная на основе публикаций в газете «Коммерсантъ» и журналах «Деньги», «Власть» и «Секрет фирмы».
Скотт Янг, изучив результаты последних исследований и опыт выдающихся личностей, нашел те методы обучения, которые дают максимальный эффект: позволяют лучше понять и запомнить информацию, а также раскрыть новые таланты. Он сформулировал девять принципов быстрого самообразования, позволяющие осваивать сложные навыки, получать необходимые знания, максимизировать конкурентные преимущества и выстраивать карьеру. Эти принципы пригодятся всем, кто хочет научиться чему-либо самостоятельно: овладеть языком (или несколькими языками), получить новую профессию или освоить несколько инструментов для создания продукта или бизнеса с нуля. На русском языке публикуется впервые.
Иван Чаплыгин рассказывает о сложных отношениях внутри пары автор – переводчик. Он позволит заглянуть на переводческую кухню и буквально на пальцах покажет, чем хороший перевод отличается от посредственного и откровенно плохого. Иван расскажет о чувстве слова, неоправданной русификации и переводческих головоломках. О заслуженной критике и необоснованных придирках. А еще о конкуренции среди переводчиков, о поиске заказчиков и об удовольствии от работы. Эта книга поможет вам понять, как находить суть в мутной воде авторского высказывания и как передавать смысл, не искажая оригинал и не привнося в него собственное звучание.
Книга о корпоративной культуре Netflix, которая построена вокруг свободы и ответственности. Именно культура позволила компании вырасти из небольшой фирмы по прокату DVD в гиганта развлекательной индустрии.
Рэй Далио, успешный инвестор и один из самых влиятельных людей планеты, основатель компании Bridgewater, исследует империи прошлого, выявляет закономерности взлетов и падений ведущих мировых экономик и делает выводы относительно настоящего и будущего в сфере макроэкономики и геополитики.