Вкалывают роботы, а не человек. Слова знаменитой песенки из фильма «Приключения Электроника» вполне могут стать реальностью уже в ближайшие десятилетия. Но неизвестно, радоваться ли человечеству по этому поводу или печалиться. Тем более что этих роботов само человечество и создает. Вернее, собирают их в каких-то неведомых для большинства людей научных центрах. И для чего сегодня создается огромное количество роботов самыми разнообразными функциями — тоже остается пугающий тайной.
Придумали себе замену
Представьте абсолютно любую отрасль производства: животноводство, литье металла, бумажная индустрия или пищевая промышленность — во всех этих сферах уже используются роботизированные модули, многие из которых работают с помощью так называемого искусственного интеллекта (ИИ). Мы сказали «так называемого», но многие не понимают, что же это такое? И действительно ли это интеллект, как мы его понимаем?
Выполняя чудовищный объем расчетной работы и постоянно совершенствуясь, эти все более изощренные «умные» устройства требуют огромных вычислительных мощностей. Чтобы быть не просто программой, а самообучающимся и в некотором смысле «живым» организмом, им необходимо перерабатывать терабайты информации, причем чем быстрее, тем лучше.
Нил Лоуренс, профессор машинного обучения Шеффилдского университета и сотрудник подразделения, отвечающего за ИИ компании Amazon, утверждает, что «умному» железу нужно в сотни тысяч раз больше информации, чем людям, чтобы научиться даже самым простым функциям. Но, учитывая неограниченные способности применять свои увеличивающиеся вычислительные мощности в ничтожно малые единицы времени, такая возможность у этого «интеллекта будущего» есть. Приведем пример.
Чтобы научиться распознавать даже самые простые образы на предмет соответствия подобным, искусственному разуму требуется обработать не менее 1,2 миллиона изображений. Двухлетний ребенок сможет идентифицировать образ после одного, максимум — двух похожих изображений. Ему на это потребуется около двадцати секунд. В современных условиях и при учете хорошего разрешения изображений максимальное время, за которое ИИ сделает это на вашем домашнем ноутбуке, — 20-30 минут. При хорошей пропускной способности интернета и мощном процессоре время можно сократить примерно вдвое. В перспективе ИИ сможет делать это даже быстрее человека, но для этого нужен целый вычислительный комплекс.
И хотя сегодня искусственный интеллект проигрывает человеку в быстроте действия, в долгосрочной перспективе у него гораздо больше возможностей для адаптации и развития, чем у нас с вами. Ведь ИИ не устает, не болеет и всегда работает на пределе возможностей.
Ученые из Массачусетского технологического университета прогнозируют, что уже через 15 лет ИИ сможет вытеснить с рынка до 15 процентов рабочих и специалистов в самых разных отраслях. Конечно же, это очень выгодно корпорациям. Ведь фонд оплаты труда зачастую составляет до 50 процентов от себестоимости продукции. А всегда готовый к работе искусственный интеллект сможет, по прогнозам, сократить эту цифру до 20-25 процентов. И многие специалисты вынуждены будут переквалифицироваться в программистов, чтобы работать вместе с компьютерным разумом и упрощать его работу.
Могут почти все, но еще не все...
Тем не менее положительный эффект от развития технологии искусственного разума нивелирует и потерю рабочих мест, и, возможно, последующие за этим экономические изменения, и социальную напряженность. ИИ в перспективе способен справляться с задачами, на решение которых у ученых ушли бы годы, всего за несколько недель. Сейчас усилия некоторых алгоритмов ИИ направлены на лечение раковых заболеваний и поиск возможностей продления жизни людей. Согласитесь, полезные задачи.
Кроме того, у искусственного разума есть и ограничивающие факторы, позволяющие не бояться тотальной экспансии во все сферы. И хотя работа над их устранением уже ведется, результаты проявятся только в течение десятилетий.
Одной из главных проблем искусственного интеллекта является его неприспособленность к так называемой мультизадачности. По словам сотрудницы американской компании DeepMind Райи Хадселл, искусственный интеллект можно научить распознавать, например, котов или играть в игры Atari. Но сейчас не существует алгоритмов, которые смогут выполнять обе эти задачи. Нейронные сети не могут бесконечно увеличивать свой арсенал навыков. При постоянном изменении алгоритмов рано или поздно они перестают поддаваться обработке из-за своих размеров.
В DeepMind эту проблему называют «катастрофической забывчивостью». Если разработчики научат искусственный интеллект распознавать человеческие лица, а потом захотят, чтобы алгоритм определял коров, то он забудет о лицах, чтобы освободить память для новой информации. Таким образом, не получится, по крайней мере пока, создать мультизадачный алгоритм, достоверно имитирующий человеческое поведение. Ведь для этого потребуется одновременная обработка чудовищного количества информации. Кстати, о ней.
Для многих задач ИИ попросту не хватает репрезентативной выборки. Например, в медицине уже используют технологию компьютерного зрения, чтобы обнаружить опухоли при рентгене. Но проблема в том, что в некоторых ситуациях невозможно найти достаточного количества оцифрованной информации. Поэтому ИИ хорошо работает в тех областях, где информации много, и практически не может работать в узких и специализированных отраслях.
И здесь есть два выхода из положения. Первый — оцифровывать максимально возможный объем информации. Но для хотя бы удовлетворительной работы ИИ в этом случае потребуется парк носителей размером с США. Поэтому решение кроется не в том, чтобы получать больше данных, а в том, чтобы использовать алгоритмы, которым нужно меньше ресурсов — как вычислительных, так и информационных.
Еще одна проблема искусственного интеллекта состоит в неспособности к имитации критического мышления. Если электронный мозг совершил ошибку, он не может самостоятельно это определить, пока ему на это не указать. Проблема в том, что свою дальнейшую деятельность он может позиционировать на изначально ошибочном выводе, и, соответственно, вся проделанная работа будет бесполезной.
Кроме того, алгоритмы ИИ, запрограммированные на адаптацию, заставляют его идти по пути наименьшего сопротивления, зачастую упуская важные пласты информации и ключевые факторы. Но как раз эту проблему ученые обещают в скором времени решить.
Пока это просто чудо. Из будущего
Несмотря на все современные минусы многие компании уже сейчас интегрируют искусственный разум в свою деятельность. Так, японский производитель электроники Panasonic планирует увеличить свой штат виртуальных сотрудников до 1000 единиц в ближайшие пять лет. Это абсолютно не означает потерю рабочих мест людьми. И вообще, формально у Panasonic нет искусственного интеллекта собственной разработки, однако подобные технологии уже используются в некоторых продуктах компании, в том числе в пылесосах. При этом у Panasonic есть несколько типов продуктов, которые можно будет улучшить за счет внедрения ИИ и технологий интернета: это автомобильная и потребительская электроника и жилищное оборудование.
Гораздо масштабнее планы и возможности у компании Uber. По данным Колумбийского университета, 9000 беспилотников компании могут полностью обеспечить потребности ньюйоркцев в такси. Расчетное время прибытия — 36 секунд. Стоимость — полдоллара за милю. На таких условиях использование подобного сервиса становится выгоднее, чем покупка собственного автомобиля. И вот тут уже попахивает экономическим и социальным напряжением.
Компании, общая стоимость которой оценивается в 43 миллиарда долларов, необходимо всего 10-15 процентов от этой суммы, чтобы полностью вытеснить частные автомобили с территории США. Если так пойдет дальше, то сокращение мирового автопарка составит не менее 27 процентов (около 800 миллионов автомобилей) в ближайшие 15 лет.
И ладно бы потери были только у автопрома. Такси с искусственным интеллектом напрямую затронет 100-миллиардную индустрию автокредитов, 200-миллиардный сектор автострахования, 100-миллиардный рынок парковок и 300-миллиардный вторичный рынок авто. Причем, если бы в Uber, как это происходит сейчас, продолжали работать люди, такие инвестиции были бы нерентабельны. С приходом беспилотников мировая обстановка в области передвижений и путешествий в корне поменяется. А «виноват» все тот же искусственный интеллект.
В целом же аналитики предсказывают, что в разработку ИИ в 2017 году будет вложено около 25 миллиардов долларов только в США. Аналогичная сумма в совокупности будет инвестирована по всему миру. Эти полсотни миллиардов на самом деле капля в море необходимых инвестиций. Однако, как показывает практика, компании, вкладывающиеся в разработки искусственного интеллекта, очень быстро «отбивают» инвестиции за счет увеличения стоимости акций. Люди верят в новый феномен и готовы платить за это маленькое чудо.
И чудо отвечает им. Методология глубокого обучения позволяет ИИ учиться не только самостоятельно, но и взаимодействуя с человеком. Так, в лаборатории университета Брауна разрабатывается робот-помощник, работающий на основе обратной связи для совместной передачи частично наблюдаемого процесса принятия решений Маркова (FETCH-POMDP). Другими словами, робот при многомерности параметров задачи начинает задавать уточняющие вопросы для лучшего взаимодействия.
То есть, если вы поставите задачу принести предмет, в случае если подобных предметов будет несколько, робот уточнит параметры необходимого. По словам разработчиков, такая технология произведет фурор в области домашних роботов-помощников, да и в промышленных масштабах тоже. Теперь ученые трудятся над адаптацией лингвистического модуля алгоритма, позволяющего четче распознавать команды. Например, пока робот не может понять фразу: «Подай мне ложку справа от чашки» при условии, что на столе несколько ложек. Необходимы более точные команды. Но следующая модель уже сможет правильно интерпретировать повседневный язык в четкие компьютерные алгоритмы.
Еще один алгоритм ИИ, который в перспективе можно будет интегрировать со всеми остальными, отвечает за отслеживание взгляда человека для наиболее правильного восприятия информации. Такая технология должна была работать в Googleglass, умных очках, но пока недоработана до конца. В планах же внедрить ее почти во все роботизированные модули, чтобы роботу, помимо аудиальной и текстовой информации, можно было обрабатывать еще и визуальную. Такая система призвана исключить человеческий фактор на сложных и опасных производствах, ограничив присутствие человека в тяжелых условиях.
В перспективе достаточно будет одного инженера и одного программиста, чтобы с помощью роботов с искусственным интеллектом выполнять задачи, для которых в настоящий момент требуется до 30 человек. Но это, напоминаем, вопрос долгий и трудоемкий. Зато все эти 30 человек будут жить долго и без болезней. Так что нельзя делать однозначных выводов, что есть искусственный интеллект — благо или зло. Пока это просто чудо. Причем чудо из далекого будущего. А чудеса не могут быть добрыми или злыми. В них нужно просто верить.