Стартап (курс CS183) - Стэнфорд, весна 2012 г.

Представьте, что через 30 лет у нас будут вычислительные мощности, которые превышают современные в миллионы раз и чьи алгоритмы в сто раз более эффективны. В тот момент мы приблизимся к тому, что сможем симулировать мозг и все такое. И после этого все завертится.

Но такой прогресс в течение следующих 30 лет — это ни в коем случае не то, что можно считать само собой разумеющимся. Преодолеть узкие места — например, ограничения энергии — будет сложно. Если мы это сделаем, мы окажемся в самом конце пути. Но я предполагаю, что этот путь не будет таким уж гладким.

Обри ди Грей: У нас есть четкое представление, какие технологии могут получить развитие, но куда более смутные представления о сроках их разработки.

Возможно, пройдет всего 25 лет, и мы сможем достичь второй космической скорости.

Но у этого предположения есть два предостережения: во-первых, это вопрос существенных ресурсов, которые требуются на разработку, и второе, даже в этом случае шансы 50 на 50; т.е. у нас есть примерно 50-процентный шанс достичь цели. Но есть примерно 10-процентный шанс не достичь цели в следующие 100 лет или около того.

В известном смысле, все это неважно. Нечеткость сроков не должна влиять на расстановку приоритетов. Мы должны заниматься тем, чем занимаемся, несмотря ни на что.

Если вы взглянете на такие подходы к искусственному интеллекту, то поймете, что, чтобы добиться успеха, вам надо обладать одновременно отличным пониманием того, как устроен мир и гораздо большими вычислительными мощностями.

Они ценны даже при 10-процентном шансе добиться успеха в течение следующих 30 лет.

Мы должны с пониманием относиться к тому, что придется рассматривать очень трудные подходы. Планировать развитие технологий нелегко. По сути, это процесс раздвигания границ неизвестного и планирования манипуляций над природой, начатый при неполном знании природы в начальной точке.

Достижение полномасштабной загрузки — и его сроки — настолько спекулятивная тема, что вероятно, нет никакого смысла говорить об этом как о чем-то действительно вероятном. Но наши приоритеты должны остаться теми же: разрабатывать революционные технологии в биотехе, вычислениях, железе и т.д.

Соня Аррисон: Большую часть времени я занимаюсь биотехом, поэтому буду говорить об этом сегменте в первую очередь. Ясно, что биология очень быстро превращается в инженерную проблему.

Я начала интересоваться биотехом несколько лет назад, когда мои друзья из IT стали покупать книги по биологии. Они полагали, что следующей большой вещью в программировании почти наверняка будет биология, а не компьютеры. Сейчас эта точка зрения стала мейнстримом. Билл Гейтс как-то говорил то же самое, наряду с остальными. Лучшие инженеры идут в биотех. Через 30 или 40 лет подход к биологии как инженерной дисциплине может радикально преобразить мир. Есть ощущение, что геномика развивается быстрее, чем гласит закон Мура.

Цены падают. Вычисление первого генома человека стоило порядка трех миллиардов долларов. Сейчас это можно сделать примерно за 1000 долларов.

В области компиляции генома проделана работа, которая позволяет изучить все виды геномов, которые только бывают у организмов, и это открывает кучу возможностей. Сегодня основные претензии сводятся к тому, что, несмотря на то, что первый геном человека был получен в 2000 году, 12 лет спустя не слишком-то многое сделано в направлении новых трактовок или методов лечения, основанных на этой технологии.

Позиция таких критиков довольно слаба, потому что они упускают из виду важную вещь: на протяжении большей части этого 12-летнего срока вычисление генома было столь дорогим, что лишь очень немногие ученые могли использовать геном в своей работе. Конечно, сейчас, когда цены серьезно упали, этот барьер тоже падает.

Что-то обязательно будет происходить — т.к. люди продолжают работать над радикально новыми вещами. Генная терапия как метод лечения выглядит многообещающе.

Возможно, мы можем разработать и новые виды топлива. На Кикстартере есть проект по объединению генов светлячка и генов дуба. В итоге должны получиться деревья, которые будут светиться.

Это больше, чем просто прикольная идея — возможно, вы используете эти светящиеся деревья для освещения улиц вместо уличных фонарей. Это здорово. И есть гораздо больше всего, что мы сейчас даже не можем себе вообразить. Очень многое может произойти и произойдет на стыке биологии и инженерии.

Из вещей, не связанных с биотехом, перемещение обучения в онлайн кажется, способно радикально изменить сферу обучения. Такие вещи, как Стендфордские занятия по искусственному интеллекту, Udacity, Академия Хана — мы не знаем точно, чем все это кончится, но можно утверждать, что есть множество вещей, которые ожидаются на этом фронте.

Питер Тиль: Давайте вовлечем культурную составляющую: почему большинство людей считает вас сумасшедшими?

Майкл Вассар: Иметь мнение о будущем — это в любом случае выглядит странным.