Глибинне навчання – мандат людям, не тільки роботам

Якщо фінансування досліджень і венчурний капітал вважати показником розвитку галузі, то в майбутньому штучний інтелект повинен зайняти провідне місце в нашому житті.
Ендрю Ін [Andrew Ng] – провідний вчений китайського цифрового гіганта Baidu, викладач теорії штучного інтелекту в Стенфордському університеті, керівник проекту Google Brain і засновник компанії-піонера в області онлайн-освіти Coursera – один з найвпливовіших інноваторів у технічній сфері. З минулого року він обіймає високі посади в китайському відділенні корпорації Google і працює над тим, як навчити комп’ютери бачити і чути, причому з користю для країни з найбільшою кількістю населення в світі.
Немає нічого дивного в тому, що саме Китай є одним з найбільш перспективних плацдармів для впровадження штучного інтелекту. Китайські платформи, зокрема пошуковик Baidu, додаток для шопінгу Taobao, додаток для обміну повідомленнями QQ, медіа-компанія Sina і платформа для мікроблогів Weibo, входять у перелік топ-15 найбільш відвідуваних сайтів світу. Як стверджує Ін коли Baidu розробляє новий додаток, мобільність для нього головне: стільникові телефони – перший канал доступу до китайських споживачів.
Читайте також: Глибоке навчання штучного інтелекту. Все, що необхідно знати
Ін говорить спокійно і зважено, хоча коли мова заходить про його дослідженнях, відчувається його внутрішня пристрасність. Сьогодні він є топ-менеджером в американському відділенні Baidu р. в Саннівейл (Каліфорнія), команда якого росте, як на дріжджах. Він не вірить багатьом перебільшеним прогнозами про еволюцію роботів, але вважає, що відоме нам про можливості штучного інтелекту є лише верхівкою айсберга. На його думку, є достатньо хороших ідей і перспективних розробок, які вже в недалекому майбутньому дозволять нам говорити з нашими гаджетами, а не просто сунути по них пальцем.
У нещодавній розмові по Skype (для скороченої лаконічності і чіткості) Ін визначив, чого можна досягти у сфері штучного інтелекту, що знаходиться за межами можливого.
— Що найбільше захоплює вас в потенціалі штучного інтелекту і глибинного навчання?
— Багато організацій (наше в тому числі) мають прекрасне бачення розвитку комп’ютерних технологій і роблять речі, які ще рік тому здавалися неможливими. Думаю, що конкуренція виявить найбільш атракціонні продукти. Не впевнений, що кожен з нас вже знайшов улюблене додаток.
Сьогодні в Кремнієвій долині є багато стартапів, які тестують застосування технології комп’ютерного зору в різних сферах життя – від сільського господарства до шопінгу. Baidu, наприклад, створив успішне додаток, яке розпізнає обличчя кінозірки і відразу видає вам інформацію про її вік та хобі. Інше додаток ідентифікує одяг зірки і одразу підказує, де ви можете придбати собі таке ж чи схоже. Ці програми стали дуже популярними серед китайських користувачів.
— Рекламодавці можуть використовувати цю технологію для розміщення реклами?
— Ми цього не робимо – ми знаходимо тільки споріднену одяг. Але технологія комп’ютерного зору має багато подібних застосувань, наприклад розпізнати цікавих людей або місця для відпочинку та потім показати зображення цього місця. Є, мабуть, певний потенціал комп’ютерного зору, але не впевнений, що ми знаємо який саме.
— Чи є валідні причини, щоб турбуватися про деструктивності штучного інтелекту?
— Я думаю, що через сотні років люди, можливо, і винайдуть якусь нечувану технологію, яка дозволить комп’ютерам творити зло. Але майбутнє дуже невизначено (Читайте також: Прогнозувати майбутнє складно…). Я не знаю навіть того, що станеться через п’ять років, не кажучи вже про сотні років. Підстави хвилюватися з приводу того, що штучний інтелект може творити зло, приблизно такі ж, як і побоювання з приводу перенаселення на Марсі. Я думаю, що через сотні років люди колонізують Марс, і там дійсно гіпотетично може виникнути проблема перенаселення. Але досі нога жодного землянина там не ступала. Чому я повинен опікуватися цією проблемою вже зараз?
— Як це – працювати над штучним інтелектом кожен день?
— Це трохи нагадує будівництво ракетного космічного корабля. Вам потрібен гігантський двигун і дуже багато палива. Якщо ви маєте великий двигун і мало палива, ви не вийдете на орбіту. Якщо ж у вас багато палива, але маленький двигун, то ви навіть не відірветься від Землі. Аналогія з «глибинним навчанням» (одним з ключових процесів у створенні штучного інтелекту) полягає в тому, що двигун ракети – це його моделі, а пальне – масиви інформації, якими можна «годувати» ці алгоритми.
— Ви працюєте в компанії Google. Що ви думаєте про їх автомобілі з автопілотом?
— Я тісно співпрацюю з командою, яка розробляє ці автомобілі, і маю дружні стосунки з багатьма її членами, тому я маю уявлення, що вони роблять. Але моя робота не адресована безпосередньо їм.
Я думаю, що автомобілі з автопілотом від нас трохи далі, ніж нам здається. Зараз йдуть дебати: в якій з двох «Всесвітів» ми знаходимося. «Всесвіт №1» – це поступовий шлях до машин з автопілотом, тобто у вас спочатку є круїз-контроль, згодом адаптивний круїз-контроль, пізніше – автопилотируемые машини тільки на автобанах. Протягом приблизно двадцяти років ви продовжуєте додавати різні технологічні інновації, і з часом виходьте на повноцінну автопилотируемую машину. У «Всесвіті No2» у вас є одна організація, наприклад Carnegie Mellon або Google, яка винаходить автомобілі з автопілотом і – вуаля! – у вас є ці машини. У вівторок їх ще не було, але вони вже продаються в середу.
Я є під «Всесвіту №1» і вважаю, що люди часто недооцінюють, наскільки важко створити автопилотируемую машину. Виявляється, що технологія машинного навчання може збільшити ефективність програми-автопілота з 90 до 99%, проте їй дуже важко досягти чотирьох дев’яток (99,99%). Я запевняю вас: ми твердо йдемо до створення програми, яка буде водити автомобіль трохи краще п’яного водія.
— Ви заснували Coursera і пропагуєте цінність освітніх онлайн програм. Що ви думаєте про майбутнє освіти?
— Наша освітня система вміє дуже успішно навчати, як виконувати різні рутинні завдання. Тому, коли трактори змінили фермерську працю, ми вчили наступне покоління для роботи на заводах. Але нам ніколи не вдавалося навчити велику кількість людей виконувати нерутинные творчі завдання.
— Чи погоджуєтесь ви з твердженням, що нічого побоюватися за майбутнє праці, адже оскільки автоматизація здешевить виробництво товарів і людям не доведеться працювати більше, ніж 10-20 годин на тиждень?
— Я міг би сказати: «нуль годин». Я бачу прожитковий мінімум як рішення в довгостроковій перспективі, але не впевнений, що хочу цього. Думаю, що суспільство буде у виграші, якщо людська раса хоче робити великі справи. Дати людям вміння робити великі справи – і вони будуть робити.