The Worlds I See

Меня засыпали вопросами студенты, друзья и даже случайные знакомые, и все они интересовались, есть ли у меня какие-нибудь прогнозы. На самом деле нет, но я не смог удержаться и спросил об этом другого профессора ИИ, когда он зашел к нам со свежей бутылочкой молочной смеси.

"Эх, я, наверное, могу пойти по любому пути", - сказал Сильвио. "Дип Блю сделал это с шахматами двадцать лет назад". Он, похоже, занялся мысленной арифметикой. "Ну, девятнадцать, если быть точным".

Ботаники есть ботаники.

"В любом случае, - продолжил он. "Я знаю, что Го намного сложнее шахмат, но это все равно настольная игра. Какой бы сложной она ни была, она проста. По крайней мере, с математической точки зрения".

Поняв, что перешел на профессорский тон, который мы оба пытались, но часто не получалось, проверить за дверью, он ухмыльнулся, осторожно ставя бутылку в подогреватель. Мы почти одновременно произнесли то, что последовало дальше. "В отличие от этого!"

Он был прав. При всей модной болтовне о моделировании комбинаторно непостижимой стратегической игры, такая простая задача, как приготовить бутылочку с детской смесью и поставить ее в подогреватель, все еще оставалась святым Граалем робототехника - и далеко не решенной проблемой за пределами жестко контролируемых лабораторных условий.

Действительно, компьютер официально превзошел шахматного гроссмейстера-человека в печально известном матче 1997 года между Гарри Каспаровым и суперкомпьютером Deep Blue компании IBM. Но го - не просто более сложная игра, чем шахматы. По правде говоря, ее правила порождают настолько обширное пространство возможностей, что сетка клеток доски размером девятнадцать на девятнадцать может быть выстроена в конфигурации 10 на 360 - число настолько гигантское, что оно не просто превышает количество частиц во Вселенной, но и на много-много порядков больше. Люди эффективно играют в эту игру, развивая интуицию в течение всей жизни, сокращая функционально бесконечное меню вариантов на каждом шагу до чего-то управляемого. Но даже передовому ИИ не хватает когнитивной глубины, чтобы повторить эту способность.

Тем не менее, у нас были основания для несерьезного оптимизма. Хотя объем вычислений, необходимых для поиска оптимального хода в го, действительно огромен, в игре все же есть что-то принципиально аккуратное. Она подчиняется конечному набору правил, и победитель - камни той стороны, которая претендует на наибольшую территорию на доске, - определяется четко и объективно. По меркам "лунных выстрелов" го была одной из самых простых. Но, по правде говоря, это все равно был лунный выстрел.

"Но даже если он победит, - добавил Сильвио, - пройдет немало времени, прежде чем он станет готовить лазанью лучше, чем люди".

Одним ответом он представил современный ИИ в перспективе и одновременно заставил меня проголодаться.

AlphaGo действительно победил, и мир сошел с ума. Внимание мировых СМИ было приковано к этому событию, особенно в Азии, где оно вызвало абсолютный ажиотаж. Для меня же самым большим показателем стало личное.

"飞飞，我的老同学们问我你知道AI下围棋是怎么回事吗？"- "Фэй-Фэй, мои друзья спрашивают меня: ты знаешь, что происходит с ИИ в игре Го?" - гласило следующее из бесконечных сообщений в WeChat, которые мой отец стал пересылать от друзей за границей. "他们听说我女儿是AI教授，都在问我呢！"- "Они слышали, что моя дочь - профессор ИИ, поэтому они все спрашивают меня об этом!". Заголовки - это одно, но когда сеть китайских бабушек и дедушек моих родителей стала частью разговора, это был признак того, что мир действительно меняется.

Это было время переломных моментов, но даже самые драматические прорывы были нам знакомы, поскольку являлись выражением технологий, которым мы посвятили свою жизнь. Такие истории, как ResNet и AlphaGo, вдохновляли на разговоры и дебаты и побуждали нас идти еще дальше в наших собственных исследованиях. Даже я не смог удержаться от использования любимого термина Кремниевой долины, поскольку осознал, что новая эра ИИ - это не просто явление: это, как говорится, "срыв".

Маленький красный диванчик в моем кабинете, где зародилось множество проектов, определивших репутацию нашей лаборатории, становился местом, где я регулярно умолял молодых исследователей оставить в своих исследованиях место для основополагающих текстов, на которых строилась наша наука. Я заметил, сначала с досадой, а потом и с беспокойством, как постоянно ими пренебрегают, когда все ускоряющиеся достижения современности привлекают внимание к более актуальным источникам информации.

"Ребята, я вас умоляю - пожалуйста, не скачивайте каждый день последние препринты с arXiv. Прочитайте книгу Рассела и Норвига. Прочитайте Минского, Маккарти и Винограда. Читайте Хартли и Зиссермана. Читайте Палмера. Читайте их благодаря их возрасту, а не вопреки ему. Это вечные вещи. Это важно".