Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения - Ян Лекун

Как и в случае с виртуальным помощником и автономным автомобилем, эти интеллектуальные роботы станут реальностью только после появления моделей мира, которые позволят им планировать сложные действия.

В случае успеха приложения ИИ кардинально изменят наше общество. Но ничто из этого не станет возможным до тех пор, пока машины не будут учиться так же эффективно, как животные и люди, пока они не приобретут модели мира путем обучения без учителя, пока они не накопят достаточно знаний о мире, чтобы развить в себе здравый смысл.

Вот какова реальная задача нынешних исследований в области искусственного интеллекта.

Глава 10

Искусственный интеллект и человечество

Искусственный интеллект вызывает массу вопросов. Он меняет общество. Он подрывает экономику. Как и любая технологическая революция, он способствует появлению одних профессий и уничтожению других. Не всем такое нравится.

Искусственный интеллект – это технология, наука, инструмент, целый комплекс. Требуется ли понимать ИИ, чтобы им пользоваться? Можно ли считать его надежным?

Может ли искусственный интеллект сделаться угрозой человечеству? Стоит ли бояться умного оружия? Можем ли мы представить себе вторжение роботов-убийц, дронов, исполненных злыми намерениями? Наше воображение пропитано страхами, которые затуманивают наши суждения. Должны ли мы теперь ограничивать его возможности законами и постановлениями?

Возможно, искусственный интеллект изменит представление человечества о самом себе. Он уже помогает нам понять, как работает наш мозг. Но каковы реальные пределы человеческого или искусственного познания? Если машины превосходят нас во некоторых областях, следует ли считать, что человеческий интеллект не так универсален, как нам хотелось бы думать? Может ли машина конкурировать с биологическими системами?

Если мозг – это просто машина с ограниченными возможностями, сопоставимая с ИИ, каковы будут последствия этого для людей? Будут ли машины когда-нибудь могущественнее людей во всех областях? Более творческими? Более осведомленными? Будут ли у них желания, эмоции, моральные ценности? Как обеспечить соответствие их ценностей человеческим ценностям? Хотят ли они господствовать над человечеством?

Лавина вопросов, поэтому… Давайте продолжим.

ИИ меняет общество и экономику

Экономика – не моя область знаний. Я просто поделюсь с вами некоторыми наблюдениями, сделанными видными экономистами. Они рассматривают ИИ как технологию общего назначения (англ. General Purpose Technologies, GPT), которая будет распространяться и коренным образом преобразовывать экономическую жизнь в ближайшие десятилетия. Из истории нам известно и о других технологиях общего назначения: паровой двигатель, электричество, компьютеры.

Как и предыдущие технологические потрясения, искусственный интеллект вытеснит некоторые профессии и заодно приведет к появлению новых профессий, которые мы даже и представить себе не можем. Кто мог предположить 20 лет назад, что такие сервисы, как YouTube, помогут тысячам людей зарабатывать деньги на создании видео? Или что Facebook и Instagram позволят мастерам своего дела находить клиентов по всему миру? Промышленные революции уничтожают одни виды деятельности и порождают другие. Напомним, что в 1870 г. каждый второй француз зарабатывал себе на жизнь сельским хозяйством. В 2019 г. доля таких людей снизилась до одной двадцатой. Мы приспособились. Мы сделаем это снова.

Экономисты считают, что в следующие 10 или 20 лет ИИ окажет значительное влияние на производительность труда – количество продукции, производимой за час работы. И это даже в том случае, если искусственный интеллект не будет развиваться и дальше. Как будут перераспределяться достижения этой новой революции? По мере распространения технологий навыки, связанные с определенными профессиями, устаревают. Людей нужно обучать новой работе или передать ответственность за нее на все общество.

Я был обеспокоен тем, что ускорение этого прогресса может негативно повлиять на большую часть рынка рабочей силы. Но выводы экономистов, специализирующихся на данных вопросах, таких как Эрик Бриньолфссон из Массачусетского технологического института, более оптимистичны. Они утверждают, что скорость внедрения технологий общего назначения в экономику ограничивается как раз тем временем, которое требуется работникам, чтобы научиться ими пользоваться. Этот процесс может занимать от 15 до 20 лет. Повышение производительности в области вычислительной техники началось только с середины 1990-х гг., когда широко распространилось использование клавиатуры и мыши.

То же самое касается искусственного интеллекта. Чем больше становится профессий, находящихся под угрозой исчезновения, тем медленнее влияет технология на экономику. Какой урок мы должны извлечь из этого? Лучший способ для стран воспользоваться возможностями искусственного интеллекта – это вложить значительные средства в образование. На всех уровнях: в школах, вузах, аспирантуре и, конечно же, в системе повышения квалификации. Вы должны подготовить людей к трансформации, а также создать технологическую и научную «экосистему», благоприятную для инноваций.

Инновационная «экосистема» ИИ

Новым технологиям необходим правильный климат. Фундаментальные исследования – это первый компонент экосистемы, который требует государственных или частных вложений. Такие вложения часто концентрируются вокруг ведущих университетов: в Соединенных Штатах, в Кремниевой долине вокруг Стэнфорда и Беркли, в Бостоне вокруг Гарварда и Массачусетского технологического института и в Нью-Йорке вокруг Нью-Йоркского университета, Колумбийского университета и Корнельского технологического института.

Второй компонент экосистемы – это промышленные лаборатории. Во Франции главным «центром притяжения» для подобных лабораторий является Париж. Помимо многочисленных инженерных школ, университетов и государственных исследовательских центров, в городе работают лаборатории искусственного интеллекта таких компаний, как Facebook, Google, Samsung, Amazon, Huawei, Valeo и целого ряда других.

Третий компонент формируют компании-стартапы, которые используют финансовые возможности и инфраструктуру, к примеру кампус Station F, частично спонсируемый Facebook. Таким образом, Париж сейчас является самым важным и динамичным местом для реализации технологических идей в Европе.

Однако во Франции продолжают сохраняться старые проблемы: там недостаточно платят исследователям и преподавателям высших учебных заведений, особенно в научных и технологических областях, где присутствует влияние частного и иностранного сектора. Рассмотрим эту ситуацию на примере любого молодого профессора компьютерных наук в хорошем американском университете в 2019 г. У такого сотрудника начальная заработная плата в размере от 100 000 до 120 000 долларов в год, а бюджет на исследования для открытия своей лаборатории составляет примерно от 200 000 до 300 000 долларов. Чтобы найти финансирование, такой исследователь предлагает проекты специальным агентствам, гражданским или военным, или подписывает контракты с промышленными организациями. Кроме того, он руководит докторантами и ведет два курса в год, что соответствует примерно 80 часам нагрузки. Заработная плата такому сотруднику выплачивается девять месяцев в году. Летом в течение трех месяцев он может оплачивать свои исследования грантами, которые составляют 33 % надбавки к зарплате, или работать в промышленной области.

Кроме того, в течение учебного года он может одновременно являться отраслевым консультантом с нагрузкой один день в неделю. Он не подчиняется приказам заведующего лабораторией и сам распоряжается