Человек цифровой. Четвертая революция в истории человечества, которая затронет каждого

Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение – основные элементы семантической паутины. Я впервые рассказал о ней добрый десяток лет назад и, пожалуй, в те времена неверно интерпретировал исходную идею Тима Бернерса-Ли. В его трактовке семантическая паутина – это сеть данных, которые могут обрабатываться машинами[20]:

«Я мечтаю о Сети, [где компьютеры] смогут анализировать все данные в паутине – контент, ссылки, транзакции между людьми и компьютерами. «Семантическая паутина», способная это обеспечить, пока не появилась, но когда появится, повседневные механизмы торговли, документооборота и прочие рутинные процессы будут обслуживаться машинами, которые общаются с машинами. Наконец-то появятся разумные помощники, о которых люди мечтали веками».

Я не такой специалист в технических вопросах, как сэр Тим сотоварищи, и понимаю его идею таким образом: интеллектуальный интернет, который начинает индексировать сам себя таким образом, что все его узлы могут общаться друг с другом, достигать соглашений по разным вопросам и работать лучше.

В моей трактовке семантической паутины интернет будет управлять всеми моими устройствами, а эти устройства будут предугадывать все мои желания. Телевизор без просьб с моей стороны найдет развлекательную передачу, холодильник будет знать, какие продукты заказать, прежде чем они закончатся, автомобиль станет дозаправляться без моей команды. В такой версии семантической паутины машины действуют интеллектуально не только потому, что оснащены искусственным интеллектом и специально обучены, но и потому, что делятся накопленными знаниями с другими машинами, обучая всю сеть.

Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение – подлинные основы семантической паутины. Отмечу, что между машинным и глубоким обучением есть разница. Глубокое обучение создано в качестве этапа продвижения от машинного обучения к полноценному искусственному интеллекту. MIT Review так определяет его:

«Программы для глубокого обучения призваны имитировать деятельность нейронов в коре головного мозга, составляющей около 80 % объема мозга, отвечающего за мышление. Программа в буквальном смысле учится распознавать закономерности в цифровых представлениях звуков, изображений и других данных»[21].

Иными словами, цель этих разработок – компьютер, не уступающий в интеллекте человеческому мозгу либо превосходящий его. Мечта о таком компьютере стала реальностью, когда в нашем распоряжении появились практически неограниченные вычислительные мощности; подобные машины становятся реальностью, ими занимаются такие интернет-гиганты, как Facebook, Amazon, Tencent, Baidu, Alibaba и Google. Их общими усилиями мы стремительно движемся к созданию искусственного интеллекта второго уровня – общего искусственного интеллекта.

Ранее в этой главе я уже упоминал о трех основных уровнях искусственного интеллекта, а именно:

• Ограниченный искусственный интеллект (ANI) специализируется на одной задаче. Таков, например, компьютер IBM Deep Blue, обыгравший Гарри Каспарова в шахматы. Он умеет делать только одно: играть в шахматы.

• Общий искусственный интеллект (AGI) – этап, на котором машина проходит тест Тьюринга и по уровню интеллекта сравнивается с человеком, умеет мыслить логически и абстрактно. Такая машина быстро учится, в том числе опытным путем.

• Сверхразумный искусственный интеллект (ASI) – машины становятся умнее всего человечества вместе взятого.

Эти разработки образуют ядро семантической паутины. Лидером в этой сфере является, судя по всему, Google. Я не утверждаю, что остальные компании отстают, но, если судить по числу публичных заявлений, сделанных Google за последние шесть лет, именно эта компания наделала больше всего шума по поводу глубокого обучения.

Google начал разработки в области искусственного интеллекта в 2011 году, запустив проект Google Brain. Первые результаты были получены в 2012 году: Google объявил, что его машины научились распознавать изображения котиков: