Страница 13 из 18
Инвесторы также смогут открыть для себя эру нового бизнеса. Поддержите начинающих, чтобы впоследствии вырасти в крупную бизнес-корпорацию, и получите значительную отдачу.
Для страны или правительства каждая технологическая революция сопровождается чередованием взлетов и падений общественных настроений. Всегда найдутся те, кто воспользуется возможностью, предоставленной историей. Они сделают широкий шаг вперед и выиграют благополучие и процветание для своей страны. Для того, чтобы воспользоваться историческим шансом, крайне важно принимать дальновидные политические решения, решительно вкладывать инвестиции в стратегически важные сферы и отрасли и способствовать развитию науки.
Но, конечно, большой поток людей и предпринимателей, влившихся в сферу ИИ, неизбежно спровоцирует хаос.
В Кремниевой долине делают ставки на инвестиции в AI + X. Например, существует инвестиционная компания, специализирующаяся на искусственном интеллекте. Один из партнеров (LP), бывший мэр города Нью-Йорк Блумберг, наблюдает за сотнями компаний. Большинство из них стартапы, которые утверждают, что работают в сфере ИИ. Главный вопрос инвестиционной компании – как определить, куда инвестировать, чтобы вложить деньги эффективно. Это побудило нас задуматься: каковы критерии компаний сферы ИИ? Какие из компаний настоящие, а какие нет?
Критерии измерения искусственного интеллекта
Появление каждой новой технологии в истории человечества неизбежно будет сопровождаться размышлениями, дискуссиями и противоречиями. Перед лицом подъема искусственного интеллекта с революционными и глобальными изменениями в сфере технологий волнение, вопросы и проблемы крайне разнообразны. Некоторые из них более эмоциональны. Например, обсуждают, может ли искусственный интеллект заменить человека. Речь идет о сравнении искусственного интеллекта с природным (Natural Intelligence).
По вопросу природного интеллекта существуют различные исследования и труды, в том числе и те, которые предполагают, что механизм человеческого мозга опирается на квантовые вычисления. Для искусственного интеллекта нет четкого определения, которое бы не вызывало споров. На данном этапе развития ИИ нет необходимости усердствовать над критериями оценки. Мы могли бы обсудить это прагматично: какие интеллектуальные системы теперь могут позволить нам сделать технологии.
Существует два типа вычислительных систем, которые люди называют искусственным интеллектом.
Первый эквивалентен подсистеме «интеллектуальных вычислительных систем» (ICS). Он использует информацию в качестве входных данных и на ее основе моделирует явления, которые нас интересуют. Мы называем этот тип системы ИИ «универсальной интеллектуальной системой» (General AI). Название говорит о том, что машина обладает способностью получать знания и достигать поставленных целей.
Второй – это машины с когнитивными способностями, которые подобны человеческим. Машины могут «видеть», «слушать», «чувствовать», могут все больше рассуждать и планировать, могут двигаться благодаря сенсорному управлению движения. Мы называем этот тип системы искусственного интеллекта «когнитивной интеллектуальной системой» (когнитивный AI). Это машина со способностями восприятия, рассуждения, планирования и сенсорным управлением движения.
К другой классификации системы искусственного интеллекта относятся «узкий ИИ» и «Общий AI». «Общий AI» – это система, которая использует один и тот же алгоритм для решения большого класса задач. Система «обобщенного ИИ» может быть изучена и адаптирована для решения новых задач без вмешательства человека. Система «узкий AI» использует определенный алгоритм для решения конкретных задач, таких как игра в шахматы, создание карт и т. д.
Таблица 2-1 представляет собой обзор состояния системы искусственного интеллекта. И может служить жизнеспособным определением.
Таблица 2-1
Интеллектуальные вычислительные системы напрямую связаны с большими данными. Любые данные имеют критерии, по которым они генерируются. В основе данных лежит знание.
Основная компетенция универсальной системы искусственного интеллекта заключается в извлечении знаний из данных с помощью алгоритмов и вычислительных систем. После того, как мы получим знания, мы можем сделать множество вещей. Мы можем предсказывать явления и события, можем решить проблему автоматизации, можем решить любую проблему, которая нуждается в решении. Знание говорит нам, чего хотят люди, чего требует общество. Со знанием мы можем найти ответ. Таким образом, первый уровень развития искусственного интеллекта – общий искусственный интеллект.
Прорыв в глубоком обучении, достигнутый в последние годы, касается уровня восприятия. В частности, распознавания изображений и речи, а также понимания естественного языка. Но это только начало. Следующее, что нужно сделать, это добавить познавательную функцию. Система должна научиться познавать окружающий мир через свет, вибрацию звука или язык общения и символы.[5] Самое главное – понять, что это значит. Система видит перед собой картину и может определить, какие объекты или люди в ней находятся и что делают.
В настоящее время почти все компании, которые занимаются разработкой ИИ, могут быть размещены в четырех квадрантах. Большинство компаний создают «узкий AI», который решает только одну проблему или несколько относительно узких: играть в карты или открыть автомобиль. «Общий ИИ» использует одну и ту же систему, для решения всех проблем. И это уже похоже на человеческий интеллект. «Общий ИИ» – это долгосрочная цель развития искусственного интеллекта, достижение которой займет не менее двадцати-тридцати лет. Baidu, Google, Microsoft, Facebook и другие компании работают в направлении «общего AI». И они способны судить, может ли человек с помощью искусственного интеллекта знать больше, делать больше, испытывать больше. Например, компания Baidu, опираясь на данные поисковых систем, провела большое количество технических исследований, прежде чем создать практически невозможное – продукт, который опирается на мнения людей. Мы нашли множество беспрецедентных знаний и сделали множество выводов. Благодаря этому сейчас люди знают больше. Но мы не остановились и продолжаем двигаться вперед, чтобы добиться более невозможного. Беспилотные технологии управления, технологии взаимодействия на естественном языке, сенсорные методы движения постоянно совершенствуются. Сейчас люди используют глаза, чтобы видеть, и уши, чтобы слышать. Но, возможно, в будущем нам не понадобятся ни глаза, ни уши, потому что у нас появится более совершенный способ восприятия реальности.
Таким образом, все компании в сфере ИИ можно оценить по нескольким вопросам: Какой из четырех квадрантов занимает компания? Есть ли у нее силы и средства, чтобы люди с машинами знали больше, делали больше, испытывали больше?
В США и Китае существует множество компаний, которые утверждают, что они занимаются развитием искусственного интеллекта. Некоторые из них говорят, что ИИ – это облачные вычисления. Другие, что ИИ – это большие данные. Но это лишь часть системы искусственного интеллекта. Сила искусственного интеллекта – это массивы данных, облачные вычисления, алгоритмы, время обучения и общая мощность, а также программное и аппаратное обеспечение.
Такую силу невозможно собрать в одночасье. И не имеет смысла обобщать. На Земле нет одной дороги. Есть разные пути. Есть разные сайты, люди, бизнесы. Кто-то из них только начал движение, а кто-то оставил за спиной уже внушительную часть пути.
Baidu Brain можно рассматривать как типичную силу искусственного интеллекта. Его способность к разделению может подчеркнуть нашу состоятельность в индустрии искусственного интеллекта. Если у компании, специализирующейся на продуктах с ИИ, нет возможностей в будущем, можно сказать, что она не готова войти в эту сферу.
5
За последние несколько лет нейросети научились понимать, что за объекты находятся на фотографии и как они взаимойдействуют друг с другом. Например, чашка стоит на столе, а ложка находится внутри чашки. В экспериментальных сетях достигнут и обратный эффект: по текстовому описанию нейросеть способна воссоздать изображение, например женщину, едущую на лошади по лугу. – Прим. науч. ред.