The Worlds I See

Как и любой доминирующий организм, потомство AlexNet - новые поколения нейронных сетей, совершающие впечатляющие скачки год за годом, - монополизировали свою среду, оказавшись настолько эффективными, элегантными и далеко идущими в применении, что практически все другие методы практически в одночасье отошли на второй план. Любимцы академического сообщества, которые приводили исследователей в восторг всего год или два назад, - алгоритмы вроде машин опорных векторов и байесовских сетей - исчезли из докладов на конференциях, опубликованных статей и даже из разговоров в лаборатории. Все, о чем хотелось поговорить, - это последние разработки в области нейронных сетей.

Мы знали это, потому что многие из этих новых моделей были представлены на конкурсе ImageNet Challenge. Прошло чуть больше пяти лет с момента дебюта набора данных на CVPR в 2009 году, и конкурс превратился в основополагающее событие в области компьютерного зрения, обеспечивая общий ориентир для прогресса, на который мы всегда надеялись. Хотя наша лаборатория придерживалась политики не представлять собственные модели во избежание явного конфликта интересов, простое наблюдение за конкурсом стало регулярным событием, сравнимым с Рождеством. Каждый год приносил новые достижения, неуклонно сокращая разрыв между машинами и человекоподобной производительностью. Коэффициенты ошибок становились все ниже и ниже, все ближе к нашим собственным, человеческим. А потом, возможно, еще ниже.

И все же, даже когда технология приблизилась к "человеческим характеристикам", сама идея казалась надуманной, если не миражом. Наши возможности, конечно, гораздо богаче, чем может отразить любая метрика. Но наши недостатки могут быть столь же поучительны, как и достоинства. Например, люди могут лучше компьютеров объяснить, почему они считают, что птица на соседней ветке - это прибрежная голубая сойка, опираясь на всевозможные общие знания, визуальные подсказки и интуицию. Даже опытные орнитологи редко могут определить более пары сотен видов, что оставляет подавляющую часть птичьей вселенной недоступной для одного наблюдателя.

Пока ИИ пытался преодолеть последние несколько процентных пунктов, отделявших его от человеческого уровня в общей классификации объектов, он, казалось, был дразняще близок к тому, чтобы превзойти нас в других измерениях, причем довольно значительно. Мы просто не можем держать в голове столько знаний, сколько может компьютер.

Именно тогда точки начали соединяться по-новому. Благодаря Street View у нас теперь были снимки высокого разрешения почти всех районов страны. Несмотря на то, что основной целью этого приложения была помощь в навигации, я был потрясен тем, насколько детально оно передавало информацию о нашем мире. Деревья, уличные фонари, почтовые ящики и, конечно, автомобили, на которых мы ездим... Street View давал возможность заглянуть в те скрытые измерения информации, которые лежат вокруг нас. Когда я вспомнил о работе нашей лаборатории по точному определению моделей автомобилей, возможность, которую предоставил Street View, показалась мне еще одним всплеском серендипити.

Все чаще и чаще возникал вопрос: а стоит ли вообще говорить о "зрении"? Что бы ни представляла собой эта новая способность - некое сочетание остроты зрения с энциклопедической глубиной знаний по всем мыслимым темам, - я начинал верить, что это нечто большее, чем машинный эквивалент человеческих глаз. Это было нечто совершенно новое: более глубокая, более тонко отполированная линза, способная раскрыть наш мир с такой стороны, о которой мы даже не подозревали.

 

Рассматривая наше растущее хранилище моделей автомобилей, кропотливо собранных из источников, разбросанных по всему интернету, я представлял, как трудно будет объяснить своему подростку, какое отношение все это имеет к науке. Детали работы, конечно, были несущественны; это было лишь последнее свидетельство главных ценностей лаборатории: глубокого уважения к сложности мира и жажды его изучения, чего бы это ни стоило. Мы чувствовали себя как любители искусства во время экскурсии по музею: каждый новый экспонат заставлял нас задуматься и в то же время вызывал благоговейный трепет перед безграничными деталями, окружавшими нас.

Мы не тратили время на беспокойство о том, окупится ли все это, как мы надеялись. Сам факт того, что мы противостояли этому - принимали мир таким, какой он есть, на его условиях, без компромиссов и дистилляции, - казался нам миссией, которой стоит посвятить свою жизнь. Будь то модели автомобилей, виды птиц или что-то совсем другое - возможно, наш следующий проект будет изучать варианты асфальтированных дорог, чешую рептилий или отделку скрипок, - каждый из них ощущался как маленький шаг к тому моменту, когда мы увидим реальность совершенно новыми глазами. Что бы мы ни нашли, я был уверен, что путешествие того стоит.