Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет
Шрифт:
Такой круговорот профессий не нов. Фермеры XIX века были вытеснены техникой, но в то же время благодаря изобретению парового двигателя потребовалась система образования, дающая работникам новые навыки. Современная ситуация отличается лишь тем, что новые профессии требуют умственных способностей. Для поддержания работы ИИ необходимы определенные знания, поэтому будьте готовы учиться всю жизнь. Чтобы люди, чьи профессии заменит ИИ, смогли получить новую работу, нам нужна новая система образования, которая будет основываться на домашнем обучении.
К счастью, в настоящее время есть множество бесплатных онлайн-курсов, на которых вы можете приобрести актуальные знания и навыки. Онлайн-курсы активно внедряются в образовательную систему. Конечно, они только начинают развиваться, но уже имеют большой потенциал, так как дают шанс учиться огромному количеству людей. Со временем система онлайн-курсов может измениться. Вместе с Барбарой Оакли и проектом Coursera мы основали известные онлайн-курсы «Учимся учиться» («Learning How to Learn») [39] ,
39
На русском языке доступно по ссылке– Прим. ред.
40
Оакли Барбара. «Mindshift. Новая жизнь, профессия и карьера в любом возрасте». Издательство «Питер», 2020.
Рис. 1.11. «Учимся учиться», масштабный онлайн-курс, который помогает улучшить свои способности к обучению. Это самый популярный в Интернете онлайн-курс, по которому занимаются более двух миллионов человек
Когда вы что-то делаете в Интернете, вы невольно оставляете о себе много информации. Реклама, которую вы видите, подобрана на основе ваших запросов в Сети. Информация, которую вы сохраняете в Facebook и других социальных сетях, может быть использована для создания вашего личного помощника, который знает вас лучше, чем кто-либо другой. Он ничего не забудет и фактически станет вашим двойником. У ваших детей будут личные наставники, сопровождающие их на протяжении всего процесса обучения. У детей будущего возможности для образования будут лучше, чем самые лучшие из доступных сегодня. Переход к высокоточному образованию может стать довольно быстрым по сравнению с переходом к беспилотным автомобилям, потому что физические препятствия намного ниже, спрос намного выше, а само образование – это рынок с оборотом в триллион долларов [41] .
41
Рынок образования оценивается в 1,3 триллиона долларов и делится на следующие основные секторы: раннее детское образование – 70 миллиардов долларов; начальное и среднее образование – 670 миллиардов долларов; высшее образование – 475 миллиарда долларов. medium.com/students-for-the-future/how-big-is-the-education-market-in-the-us-report-from-whitehouse-91dc313257c5. – Прим. авт.
Искусственный интеллект – реальная угроза?
После того как в 2016 году AlphaGo победила Ли Седоля в го, это вызвало новую волну опасений, что ИИ потенциально опасен для человечества. Программисты подписали обязательство не использовать ИИ в военных целях. Стивен Хокинг и Билл Гейтс сделали публичное заявление о реальной угрозе, которую может представлять ИИ. Илон Маск и другие предприниматели Кремниевой долины создали компанию OpenAI с капиталом в один миллиард долларов и наняли Илью Суцкевера, бывшего студента Джеффри Хинтона [42] , на пост генерального директора. Основная цель этого проекта – убедить людей, что будущие открытия станут доступны каждому. Еще одной целью было предотвратить злоупотребление новейшими технологиями со стороны частных компаний. ИИ практически в одночасье перестал быть угрозой. Обе цели, конечно, преувеличены, но результат был достигнут.
42
Британский ученый, известный своими работами в области глубинных нейронных сетей. – Прим. ред.
Должны ли мы бояться ИИ? Не в первый раз инновации воспринимаются как угроза. Мы научились жить с ядерным оружием и не развязали ядерную войну. Когда технология рекомбинантных ДНК была открыта, люди боялись, что смертельно опасные организмы будут выпущены на свободу. Генная инженерия стала серьезной наукой, а мы живы до сих пор. Точно так же мы привыкнем и к искусственному интеллекту.
Одним из последствий дальнейшего развития DeepStack может стать то, что он превратится в обманщика мирового класса. То, что может сделать сеть, ограничивается только вашим воображением. Если сеть можно обучить самостоятельно водить автомобиль, ее также можно обучить участвовать в гонках «Формула-1», и кто-нибудь наверняка захочет в это вложиться. Сегодня для создания сетей, использующих глубокое обучение, требуются особые знания и навыки, но со временем, когда для разработки программ с ИИ нужны будут компьютеры с меньшей мощностью, а программное обеспечение станет автоматизированным, даже школьникам будет доступно создание приложений с ИИ. Кто знает, что они сделают?
Otto, один из самых популярных интернет-магазинов по продаже одежды, мебели и товаров для спорта в Германии, использует глубокое обучение для того, чтобы, опираясь на предыдущие заказы
клиента, предугадать, что он закажет на этот раз, и оформить для него предзаказ [43] . С точностью до 90 процентов покупатели получают заказ едва ли не раньше, чем сделали его. Предварительный заказ делается автоматически без участия человека и экономит компании миллионы евро в год, так как избавляет ее от излишне больших закупок и возвратов. К тому же такой уровень обслуживания нравится покупателям. Глубокое обучение не только не оставило сотрудников компании без работы, но, наоборот, усилило их работоспособность. И действительно, ИИ может сделать вас эффективнее.43
Algorithmic retailing: Automatic for the people, журнал The Economist, April 15, 2017, p. 56.
Хотя крупнейшие высокотехнологичные компании первыми внедрили приложения для глубокого обучения, инструменты машинного обучения уже широко доступны, и многие другие компании начинают получать от них выгоду. Алекса, голосовой помощник в устройстве Amazon Echo, отвечает на устные запросы благодаря глубокому обучению. Платформа Amazon Web Service (AWS) представила панель инструментов Lex and Polly, которая способствует разработке «естественного» языка на основе автоматического распознавания речи для определения намерений говорящего и преобразования письменного текста в устную речь. Приложения с диалоговым взаимодействием сейчас можно встретить только на малых предприятиях, которые не могут позволить себе нанять экспертов по машинному обучению. Искусственный интеллект помогает удовлетворять покупателей.
Когда компьютер обыграл в шахматы лучших игроков, разве люди перестали в них играть? Наоборот, это только повысило их уровень! Также это популяризировало шахматы. Когда-то лучшие игроки были жителями больших городов, таких как Москва, где были шахматные клубы и много гроссмейстеров, обучающих молодое поколение. Шахматные программы дали возможность Магнусу Карлсену, выросшему в маленьком городке в Норвегии, стать гроссмейстером всего в 13 лет, и сейчас он чемпион мира. Этот процесс не ограничится играми, он повлияет на все аспекты нашей жизни, от искусства до науки. ИИ может сделать нас умнее.
Назад в будущее
Различные формы обучения позволяют работать всем вышеупомянутым приложениям. Кроме того, глубокое обучение – основа и для человеческого интеллекта. Эта книга посвящена двум взаимосвязанным темам – эволюции человеческого мозга и эволюции ИИ. Самое заметное различие: природа потратила миллионы лет на развитие человеческого интеллекта, в то время как ИИ на это понадобилось всего несколько десятилетий – слишком короткий срок даже для культурной эволюции.
Последние достижения глубокого обучения были сделаны не в одночасье, как может показаться по сообщениям в СМИ. История перехода ИИ, основывавшегося на символах, логике и системе правил, к глубокому обучению малоизвестна. Эта книга о появлении и развитии глубокого обучения с моей точки зрения как того, кто стоял у истоков разработки алгоритмов обучения нейронных сетей в 1980-х годах и в качестве президента Фонда Neural Information Processing Systems [44] (NIPS) курировал открытия в области машинного и глубокого обучения в течение последних 30 лет. Долгие годы нас преследовали неудачи, но в конце концов наши настойчивость и терпение были вознаграждены.
44
Нейронные системы обработки информации. Ранее была аббревиатура NIPS, в 2018 году ее сменили на NeurIPS. Так как данная книга была написана незадолго до переименования, в оригинале и в библиографических ссылках употребляется аббревиатура NIPS, которую мы и будем использовать далее во избежание путаницы. – Прим. ред.
Глава 2. Перерождение искусственного интеллекта
Марвин Минский – блестящий математик и основатель Лаборатории искусственного интеллекта в МТИ в США. Основатели задают направление всей отрасли, и в 1960-х годах эта лаборатория стала цитаделью разума. У Минского за минуты рождалось огромное количество идей, и он мог убедить любого, что его мнение является верным, даже если здравый смысл говорил об обратном. Я восхищался его умом и смелостью, но был не согласен с его взглядами на ИИ.
Детская игра?
Blocks World – хороший пример проекта, созданного Лабораторией искусственного интеллекта МТИ в 1960-х годах. Если объяснять просто, Blocks World состоял из прямоугольных строительных блоков, которые можно было сложить в различных сочетаниях (рис. 2.1). Основной целью было написать программу, которая умела бы обрабатывать запросы вроде: «Найди большой желтый блок и положи его на красный блок», – а также продумывать шаги, необходимые для выполнения задания роботизированной рукой. Это похоже на детскую игру, однако требовалось написать сложную программу, причем настолько громоздкую, что было очень тяжело устранять неполадки. Программа была заброшена, когда студент Терри Виноград, написавший программу, покинул МТИ. Простая на первый взгляд программа оказалась головоломной. Но даже если бы ее удалось реализовать, все равно она не нашла бы применения вне лаборатории, ведь в реальном мире у объектов разные форма, размер и вес, а освещение может сильно отличаться в зависимости от места и времени, что сильно затрудняет распознавание.