Читаем Сверхдержавы искусственного интеллекта полностью

Так как же работает глубокое обучение? По существу, чтобы получить решение, оптимизированное в соответствии с желаемым результатом, эти алгоритмы используют огромные объемы данных из определенного домена. Самообучающаяся программа решает задачу, обучаясь распознавать глубоко скрытые закономерности и корреляции, связывающие множество точек данных с желаемым результатом. Такой поиск зависимостей становится проще, когда данные имеют пометки, связанные с результатом: «кошка» против «нет кошки»; «нажал» против «не нажимал»; «выиграл игру» против «проиграл игру». Тогда машина может опираться на свои обширные знания об этих корреляциях, многие из которых невидимы или не имеют смысла для человека, и принимать лучшие решения, чем сам человек. Однако для этого требуется огромное количество данных, мощный алгоритм, узкая область и конкретная цель. Если вам не хватает чего-либо из перечисленного, метод не сработает. Слишком мало данных? Алгоритму не будет хватать образцов, чтобы выявить значимые корреляции. Неточно поставлена цель? Алгоритму не хватит четких ориентиров для оптимизации. Глубокое обучение – это то, что известно как «ограниченный ИИ» – интеллект, который берет данные из одного конкретного домена и использует их для оптимизации одного конкретного результата. Это впечатляет, но все еще далеко от «ИИ общего назначения» – универсальной технологии, способной делать все, что может человек. Глубокое обучение находит самое естественное применение в таких областях, как страхование и кредитование. Соответствующих данных о заемщиках предостаточно (кредитный рейтинг, уровень дохода, недавнее использование кредитных карт), и цель оптимизации ясна (минимизировать уровень неплатежей). Сделав следующий шаг в развитии, глубокое обучение приведет в действие самоуправляемые автомобили, помогая им «видеть» мир вокруг них: распознавать объекты в пиксельном изображении с камеры (например, красные восьмиугольники), выяснять, с чем они коррелируют (дорожные знаки «Стоп»), и использовать эту информацию для принятия решений (задействовать тормоз, чтобы медленно остановить автомобиль), оптимальных для достижения желаемого результата (доставить меня безопасно домой в минимальные сроки).

Глубокое обучение так волнует человечество именно потому, что открывает перед нами огромные перспективы. Его способность распознать схему и оптимизировать ее для получения конкретного результата может применяться для решения множества повседневных проблем. Вот почему такие компании, как Google и Facebook, боролись за немногочисленных экспертов в области глубокого обучения и платили им миллионы долларов, чтобы получить доступ к самым передовым научным разработкам. В 2013 году Google приобрела стартап, основанный Джеффри Хинтоном, а в следующем году и британский стартап в области ИИ под названием DeepMind – компанию, которая и построила AlphaGo, израсходовав более 500 млн долларов[11]. Результаты этих проектов продолжают поражать воображение публики и появляться в заголовках газет. Они вызывают у нас ощущение, что мы стоим на пороге новой эры, когда машины обретут невероятные возможности, и нет гарантий, что они не начнут вытеснять людей.

<p>Международные исследования ИИ</p>

Но какое место занимает во всем этом Китай? Исторически глубокое обучение было почти полностью разработано в Соединенных Штатах, Канаде и Великобритании. Затем некоторые китайские предприниматели и венчурные фонды, такие как мой собственный, начали инвестировать средства в эту область. Но подавляющая часть технического сообщества Китая не обращала должного внимания на глубокое обучение вплоть до событий 2016 года, то есть прошло целое десятилетие после появления революционных теоретических работ в этой области и четыре года после того, как глубокое обучение одержало эпохальную победу на конкурсе компьютерного зрения.

Американские университеты и технологические компании на протяжении десятилетий снимали сливки с работ талантливых специалистов, которых страна привлекала со всего мира. США надеялись на безусловное лидерство и в области ИИ, которое должно было только укрепляться. Исследовательская элита страны трудилась в Кремниевой долине в обстановке щедрого финансирования, уникальной культуры и поддержки со стороны влиятельных компаний. В глазах большинства аналитиков Китаю в отношении ИИ суждено было играть ту же роль, что и в предыдущие десятилетия, – роль подражателя, вечно не поспевающего за развитием передовых технологий.

В следующих главах вы увидите, что этот прогноз оказался ошибочным. Он был основан на устаревших оценках китайской технологической среды, а также на фундаментальном непонимании того, что движет продолжающейся революцией ИИ. Хотя первые зерна связанных с ИИ идей проросли на Западе, Китай будет пожинать их плоды. И причина этого глобального сдвига заключается в двух переходах: от эпохи открытий к эпохе внедрения и от эпохи экспертных знаний к эпохе данных.

Перейти на страницу:

Все книги серии МИФ. Научпоп

Как рождаются эмоции. Революция в понимании мозга и управлении эмоциями
Как рождаются эмоции. Революция в понимании мозга и управлении эмоциями

Как вы думаете, эмоции даны нам от рождения и они не что иное, как реакция на внешний раздражитель? Лиза Барретт, опираясь на современные нейробиологические исследования, открытия социальной психологии, философии и результаты сотен экспериментов, выяснила, что эмоции не запускаются – их создает сам человек. Они не универсальны, как принято думать, а различны для разных культур. Они рождаются как комбинация физических свойств тела, гибкого мозга, среды, в которой находится человек, а также его культуры и воспитания.Эта книга совершает революцию в понимании эмоций, разума и мозга. Вас ждет захватывающее путешествие по удивительным маршрутам, с помощью которых мозг создает вашу эмоциональную жизнь. Вы научитесь по-новому смотреть на эмоции, свои взаимоотношения с людьми и в конечном счете на самих себя.На русском языке публикуется впервые.

Лиза Фельдман Барретт

Зарубежная образовательная литература, зарубежная прикладная, научно-популярная литература

Похожие книги

Абсолютное зло: поиски Сыновей Сэма
Абсолютное зло: поиски Сыновей Сэма

Кто приказывал Дэвиду Берковицу убивать? Черный лабрадор или кто-то другой? Он точно действовал один? Сын Сэма или Сыновья Сэма?..10 августа 1977 года полиция Нью-Йорка арестовала Дэвида Берковица – Убийцу с 44-м калибром, более известного как Сын Сэма. Берковиц признался, что стрелял в пятнадцать человек, убив при этом шестерых. На допросе он сделал шокирующее заявление – убивать ему приказывала собака-демон. Дело было официально закрыто.Журналист Мори Терри с подозрением отнесся к признанию Берковица. Вдохновленный противоречивыми показаниями свидетелей и уликами, упущенными из виду в ходе расследования, Терри был убежден, что Сын Сэма действовал не один. Тщательно собирая доказательства в течение десяти лет, он опубликовал свои выводы в первом издании «Абсолютного зла» в 1987 году. Терри предположил, что нападения Сына Сэма были организованы культом в Йонкерсе, который мог быть связан с Церковью Процесса Последнего суда и ответственен за другие ритуальные убийства по всей стране. С Церковью Процесса в свое время также связывали Чарльза Мэнсона и его секту «Семья».В формате PDF A4 сохранен издательский макет книги.

Мори Терри

Публицистика / Документальное
1917. Разгадка «русской» революции
1917. Разгадка «русской» революции

Гибель Российской империи в 1917 году не была случайностью, как не случайно рассыпался и Советский Союз. В обоих случаях мощная внешняя сила инициировала распад России, используя подлецов и дураков, которые за деньги или красивые обещания в итоге разрушили свою собственную страну.История этой величайшей катастрофы до сих пор во многом загадочна, и вопросов здесь куда больше, чем ответов. Германия, на которую до сих пор возлагают вину, была не более чем орудием, а потом точно так же стала жертвой уже своей революции. Февраль 1917-го — это начало русской катастрофы XX века, последствия которой были преодолены слишком дорогой ценой. Но когда мы забыли, как геополитические враги России разрушили нашу страну, — ситуация распада и хаоса повторилась вновь. И в том и в другом случае эта сила прикрывалась фальшивыми одеждами «союзничества» и «общечеловеческих ценностей». Вот и сегодня их «идейные» потомки, обильно финансируемые из-за рубежа, вновь готовы спровоцировать в России революцию.Из книги вы узнаете: почему Николай II и его брат так легко отреклись от трона? кто и как организовал проезд Ленина в «пломбированном» вагоне в Россию? зачем английский разведчик Освальд Рейнер сделал «контрольный выстрел» в лоб Григорию Распутину? почему германский Генштаб даже не подозревал, что у него есть шпион по фамилии Ульянов? зачем Временное правительство оплатило проезд на родину революционерам, которые ехали его свергать? почему Александр Керенский вместо борьбы с большевиками играл с ними в поддавки и старался передать власть Ленину?Керенский = Горбачев = Ельцин =.?.. Довольно!Никогда больше в России не должна случиться революция!

Николай Викторович Стариков

Публицистика
10 мифов о 1941 годе
10 мифов о 1941 годе

Трагедия 1941 года стала главным козырем «либеральных» ревизионистов, профессиональных обличителей и осквернителей советского прошлого, которые ради достижения своих целей не брезгуют ничем — ни подтасовками, ни передергиванием фактов, ни прямой ложью: в их «сенсационных» сочинениях события сознательно искажаются, потери завышаются многократно, слухи и сплетни выдаются за истину в последней инстанции, антисоветские мифы плодятся, как навозные мухи в выгребной яме…Эта книга — лучшее противоядие от «либеральной» лжи. Ведущий отечественный историк, автор бестселлеров «Берия — лучший менеджер XX века» и «Зачем убили Сталина?», не только опровергает самые злобные и бесстыжие антисоветские мифы, не только выводит на чистую воду кликуш и клеветников, но и предлагает собственную убедительную версию причин и обстоятельств трагедии 1941 года.

Сергей Кремлёв

Публицистика / История / Образование и наука
188 дней и ночей
188 дней и ночей

«188 дней и ночей» представляют для Вишневского, автора поразительных международных бестселлеров «Повторение судьбы» и «Одиночество в Сети», сборников «Любовница», «Мартина» и «Постель», очередной смелый эксперимент: книга написана в соавторстве, на два голоса. Он — популярный писатель, она — главный редактор женского журнала. Они пишут друг другу письма по электронной почте. Комментируя жизнь за окном, они обсуждают массу тем, она — как воинствующая феминистка, он — как мужчина, превозносящий женщин. Любовь, Бог, верность, старость, пластическая хирургия, гомосексуальность, виагра, порнография, литература, музыка — ничто не ускользает от их цепкого взгляда…

Малгожата Домагалик , Януш Вишневский , Януш Леон Вишневский

Публицистика / Семейные отношения, секс / Дом и досуг / Документальное / Образовательная литература