Читать книгу "Миры, которые я вижу. Любопытство, исследования и открытия на заре ИИ - Fei-Fei Li"

конфигурации 10 на 360 - число настолько гигантское, что оно не просто превышает количество частиц во Вселенной, но и на много-много порядков больше. Люди эффективно играют в эту игру, развивая интуицию в течение всей жизни, сокращая функционально бесконечное меню вариантов на каждом шагу до чего-то управляемого. Но даже передовому ИИ не хватает когнитивной глубины, чтобы повторить эту способность.

Тем не менее, у нас были основания для несерьезного оптимизма. Хотя объем вычислений, необходимых для поиска оптимального хода в го, действительно огромен, в игре все же есть что-то принципиально аккуратное. Она подчиняется конечному набору правил, и победитель - камни той стороны, которая претендует на наибольшую территорию на доске, - определяется четко и объективно. По меркам "лунных выстрелов" го была одной из самых простых. Но, по правде говоря, это все равно был лунный выстрел.

"Но даже если он победит, - добавил Сильвио, - пройдет немало времени, прежде чем он станет готовить лазанью лучше, чем люди".

Одним ответом он представил современный ИИ в перспективе и одновременно заставил меня проголодаться.

AlphaGo действительно победил, и мир сошел с ума. Внимание мировых СМИ было приковано к этому событию, особенно в Азии, где оно вызвало абсолютный ажиотаж. Для меня же самым большим показателем стало личное.

"飞飞，我的老同学们问我你知道AI下围棋是怎么回事吗？"- "Фэй-Фэй, мои друзья спрашивают меня: ты знаешь, что происходит с ИИ в игре Го?" - гласило следующее из бесконечных сообщений в WeChat, которые мой отец стал пересылать от друзей за границей. "他们听说我女儿是AI教授，都在问我呢！"- "Они слышали, что моя дочь - профессор ИИ, поэтому они все спрашивают меня об этом!". Заголовки - это одно, но когда сеть китайских бабушек и дедушек моих родителей стала частью разговора, это был признак того, что мир действительно меняется.

Это было время переломных моментов, но даже самые драматические прорывы были нам знакомы, поскольку являлись выражением технологий, которым мы посвятили свою жизнь. Такие истории, как ResNet и AlphaGo, вдохновляли на разговоры и дебаты и побуждали нас идти еще дальше в наших собственных исследованиях. Даже я не смог удержаться от использования любимого термина Кремниевой долины, поскольку осознал, что новая эра ИИ - это не просто явление: это, как говорится, "срыв".

Маленький красный диванчик в моем кабинете, где зародилось множество проектов, определивших репутацию нашей лаборатории, становился местом, где я регулярно умолял молодых исследователей оставить в своих исследованиях место для основополагающих текстов, на которых строилась наша наука. Я заметил, сначала с досадой, а потом и с беспокойством, как постоянно ими пренебрегают, когда все ускоряющиеся достижения современности привлекают внимание к более актуальным источникам информации.

"Ребята, я вас умоляю - пожалуйста, не скачивайте каждый день последние препринты с arXiv. Прочитайте книгу Рассела и Норвига. Прочитайте Минского, Маккарти и Винограда. Читайте Хартли и Зиссермана. Читайте Палмера. Читайте их благодаря их возрасту, а не вопреки ему. Это вечные вещи. Это важно".

arXiv (произносится как "архив") - это онлайновое хранилище научных статей в таких областях, как физика и инженерия, которые еще не опубликованы, но доступны любопытствующим в ранней, неотредактированной форме, известной как "препринт". Этот ресурс был неотъемлемой частью университетской культуры на протяжении десятилетий, но в последние годы он стал незаменимым помощником для того, чтобы оставаться в курсе событий в области, которая развивалась так быстро, что казалось, что все меняется с каждой неделей, а иногда и за одну ночь. Если ждать несколько месяцев, пока пройдет процесс рецензирования, было слишком накладно, то стоит ли удивляться, что учебники, написанные несколько лет назад, а то и целые поколения назад, уходят на второй план?

Это было только начало отвлекающих факторов, которые боролись за внимание моих студентов. В то время как технологические гиганты охотились за собственными командами специалистов по искусственному интеллекту, обещая шестизначные, а иногда и более, стартовые зарплаты, а также щедрые пакеты акций. Один за другим пионеры машинного обучения покидали Стэнфорд, а к середине десятилетия в меню появились даже постдоки. В одном особенно дерзком эпизоде Uber переманила рекордные сорок робототехников из Университета Карнеги-Меллона - практически уничтожив факультет в процессе - в надежде запустить собственный самоуправляемый автомобиль. Мне и моим коллегам было достаточно тяжело наблюдать за этим. Но для моих студентов, молодых, жаждущих и все еще развивающих свое собственное чувство идентичности, это, казалось, в корне искажало их представление о том, для чего нужно образование. В конце концов, эта тенденция достигла своего пика - во всяком случае, для меня - с особенно личным сюрпризом.

"Ты действительно отказываешься от них? Андрей, это одна из лучших школ в мире!"

"Я знаю. Но я не могу это пропустить. В этом есть что-то особенное".

Андрей защитил докторскую диссертацию и отправился на самый, наверное, плодородный рынок труда в истории ИИ, даже для начинающего профессора. Но, несмотря на предложение факультета из Принстона - , за которое любой из наших сверстников был бы готов покончить с карьерой, - он решил покинуть академические круги, чтобы присоединиться к частной исследовательской лаборатории, о которой никто никогда не слышал.

OpenAI - детище магнатов Кремниевой долины Сэма Альтмана, Элона Маска и генерального директора LinkedIn Рида Хоффмана, созданное с поразительными первоначальными инвестициями в миллиард долларов. Это было свидетельством того, насколько серьезно Кремниевая долина отнеслась к внезапному росту ИИ и как стремились ее светила закрепиться в ней. Андрею предстояло присоединиться к основной команде инженеров.

Вскоре после запуска OpenAI я столкнулся с несколькими его основателями на местной встрече. Один из них поднял бокал и произнес тост, который находился на грани между приветствием и предупреждением: "Каждый, кто занимается исследованиями в области ИИ, должен серьезно задуматься о своей роли в академической среде в будущем". Тост, произнесенный без малейшего намека на смех, был ледяным в своей ясности: будущее ИИ будет написано теми, у кого есть корпоративные ресурсы. У меня был соблазн насмехаться, к чему меня приучили годы работы в академических кругах. Но я не стал этого делать. Честно говоря, я даже не был уверен, что не согласен.

К чему все это приведет, можно было только догадываться. Наша область пережила больше взлетов и падений, чем большинство других; термин "зима ИИ" свидетельствует о ее богатой истории больших ожиданий и фальстартов. Но сейчас все было иначе. По мере того как анализ все большего числа экспертов обретал форму, все большее признание в технологической, финансовой и других сферах получал термин: "Четвертая промышленная революция". Даже если принять во внимание обычную гиперболизацию, которой сопровождаются подобные фразы, он звучал достаточно правдиво, и