Что делать, когда машины начнут делать все. Как роботы и искусственный интеллект изменят жизнь и работу

• Мощные аппаратные возможности обработки данных. В последние несколько десятков лет мы видели, как мощность оборудования и технологий росла по экспоненте. Ни одна инновация в истории не улучшалась и не проникала во все с такой скоростью. Закон Мура (Moore’s Law), согласно которому число транзисторов на микросхеме (а значит, и его производительность) удваивается приблизительно каждые два года, продолжает действовать, хотя недавно отпраздновал 50-летний юбилей. Однако недавно он был турбирован облаком, которое позволяет сверхмощным компьютерам объединяться друг с другом. Для сравнения: у сильной машины может быть впечатляющее количество лошадиных сил, как, например, четыреста тридцать пять лошадиных сил под капотом Ford Mustang GT, но вы не можете склеить два «мустанга», чтобы удвоить скорость. В то время как один компьютер может получить доступ к множеству других и выдать молниеносный результат. Таким образом, каждый раз, пользуясь Google, Facebook или Amazon, вы подключаетесь к группе связанных, супербыстрых серверов.

• Огромное количество данных. Данные – топливо новой экономики. Соотнесите этот факт с примером оператора такси, приведенным выше. В старые добрые времена, скажем, в 2012-м, ваша поездка собрала бы, наверное, три вида «данных»: запись вашего телефонного звонка с заказом такси, записи диспетчера и водителя, сделанные от руки, и детали оплаты (и конечно, эти рукописные записи редко проверяли или анализировали). Сравните это с типичной поездкой на Uber, после которой сохранится запись о вашем запросе, локации, времени, маршруте поездки, использованном устройстве, оплате и чаевых, водителе, пассажире, рейтинге водителя и рейтинге пассажира. А затем умножьте все это на более чем два миллиарда поездок, предпринятых (к середине 2016 года) через Uber.

Коротко говоря, три эти специфические черты – самообучающееся ПО, мощные возможности аппаратной обработки данных и невероятное количество данных – объединяются, чтобы оживить интеллектуальные системы (кстати говоря, в некоторых кругах о них сейчас говорят как о программных «платформах», но для ясности и последовательности будем использовать термин «интеллектуальные системы»). Далее в главе расскажем, как эти участки сочетаются друг с другом. А прежде чем взяться за это, полезно дать несколько определений самой противоречивой и неверно понимаемой части машины – искусственному интеллекту.

Искусственный интеллект: почему узкое понимание – лучшее понимание

Термин «искусственный интеллект» настолько часто употребляется, что на самом деле вызывает больше путаницы, чем ясности. На рынке существует много определений, и почти все подчеркивают сравнение с человеческими существами. Подобные определения, например данное в словаре Мерриам-Уэбстер («способность машины имитировать поведение разумного человека»), немедленно отправляют многих из нас по ошибочной дорожке, поскольку мы начинаем думать: «Какой человеческий разум может быть и будет сымитирован?» Мы считаем, что это неправильно.

Наше определение проще:

ИИ – это область компьютерной науки, занимающаяся машинами, которые учатся.

Это выражение яснее. Стремящиеся к антропоморфизму определения ИИ неверны по двум причинам.

1. ИИ, дающий бизнес-результаты, скорее сосредоточен на том, что по-настоящему хорошо делают машины, а не пытается повторить то, что уже хорошо делают люди.

2. Люди уже давно зарекомендовали себя как несовершенные «машины» (просто посмотрите шестичасовые новости). Есть некий нарциссизм в том, чтобы считать проектной целью создания новой машины именно человека.

Таким образом, ИИ – это не о построении робота, передразнивающего форму и поведение человека. Вместо этого примененный на практике ИИ представляет собой следующее поколение компьютерных систем, которые, как старые системы, располагаются в кондиционируемых компьютерных комнатах, а доступ осуществляется через сети и системы (как те приложения на вашем смартфоне), которые вы, может быть, и не видите, но регулярно используете.

Но это определение – только начало. Прорываясь через мешанину определений, мы нашли крайне полезным разделить ИИ на три подкласса²:

1. Узкий ИИ;

2. Общий ИИ;

3. Супер ИИ.