Машина, платформа, толпа. Наше цифровое будущее

Японская страховая компания Fukoku Mutual Life использует другой подход[218]. В декабре 2016 года она объявила о попытке использовать созданную IBM технологию искусственного интеллекта Watson, чтобы хоть частично автоматизировать работу людей, имеющих дело с заявлениями о наступлении медицинского страхового случая. Система будет извлекать соответствующую информацию из документов, предоставленных больницами и другими медицинскими учреждениями, и использовать ее для заполнения надлежащих кодов для страховых выплат, а затем выдаст эту информацию людям. В перспективе же система будет «изучать историю оценивания прошлых выплат, чтобы перенять опыт и квалификацию оценщиков»[219]. Другими словами, технологии предстоит обучаться по ходу дела, и со временем она сможет освободить людей от большого объема работы.

Мы ожидаем, что в ближайшее время появится немало таких проектов, и прогнозируем быстрое распространение глубокого и других видов машинного обучения. Например, значительная часть работы с клиентами заключается в том, что сотрудник выслушивает заказчика, чтобы понять, чего тот желает, а затем предоставляет ему ответ или услугу. Современные технологии смогут взять на себя вторую часть описанной процедуры, как только овладеют правилами взаимодействия. Гораздо труднее будет автоматизировать не нахождение ответа, а первый этап – выслушать и понять. Распознавание речи и другие аспекты обработки естественного языка крайне сложны для искусственного интеллекта с самого его зарождения по причинам, описанным в этой главе. Доминировавший ранее символический подход с такими задачами не позволял справиться вовсе, однако ему на смену пришли новые подходы, основанные на глубоком обучении, которые развиваются очень быстро даже на удивление экспертов.

В октябре 2016 года группа из Microsoft Research объявила, что сконструированная ею нейронная сеть достигла «уровня распознавания разговорной речи, сравнимого с человеческим»[220]. Такая фраза была в названии их статьи. Их система работала точнее, чем профессиональные люди-транскрибаторы[221], причем справлялась как с аудиозаписями по установленным темам, так и с обычными разговорами между друзьями и членами семьи. Комментируя этот результат, профессор Джеффри Паллум написал: «Должен признаться, я никогда не думал, что доживу до такого дня. В 1980-х я считал, что полностью автоматическое распознавание связной речи (слушание и точная запись сказанного) слишком трудно для машин… Специалисты достигли этого, не опираясь на какой-либо синтаксический анализ[222]: они проделали чисто техническую работу с помощью статистического моделирования, основанного на гигантском объеме исходных данных… Я не только не думал, что когда-либо это увижу, – я уверенно поставил бы на обратное»[223].

Легендарный ученый Фредерик Йелинек, работавший в области информатики, точно подметил причину масштабного сдвига внутри сообщества разработчиков искусственного интеллекта от подхода, основанного на правилах, к статистическому подходу. В середине 1980-х он сказал: «Каждый раз, когда я увольняю лингвиста, качество распознавания речи улучшается»[224]. К середине 2010-х в самых успешных группах, работавших над задачами преобразования речи в текст, лингвистов не было, и результаты удивили мир. Мы уверены, что нас еще ждут новые сюрпризы.

Мы согласны с CEO[225] компании Salesforce и пионером индустрии высоких технологий Марком Бениоффом в том, что мы двигаемся к «миру с лидерством искусственного интеллекта»[226]. Как и мы, он видит бесчисленные возможности в перспективе заменить людей, принимающих решения, чем-то намного более эффективным. Марк Бениофф пишет: «Многие бизнесы по-прежнему принимают важные решения, опираясь на интуицию, а не на информацию… В ближайшие несколько лет это изменится, так как искусственный интеллект становится все более распространенным и потенциально делает каждую компанию и каждого работника умнее, быстрее и производительнее»[227]. Несколько лет назад такой прогноз показался бы ужасным преувеличением, сегодня же он выглядит беспроигрышной ставкой.

Резюме

• Основанный на правилах, или символический, подход к искусственному интеллекту сейчас пребывает в спячке. Кажется очень маловероятным, что он выживет за пределами узких областей, а возможно, и совсем исчезнет.

• Машинное обучение – искусство и наука создания программных систем, которые могут обнаруживать закономерности и формулировать выигрышные стратегии после просмотра множества примеров, – в итоге выполняет свои давние обещания и уже приносит определенную пользу.

• Системы машинного обучения действуют лучше, когда становятся больше, работают на более быстром и специализированном аппаратном обеспечении, получают доступ к большему количеству данных и содержат улучшенные алгоритмы. Поскольку все эти вещи сейчас активно совершенствуются, то и машинное обучение быстро прогрессирует.