Война чипов. Борьба за самую важную технологию в мире

Идея военного ИИ вызывает в воображении образы роботов-убийц, однако существует множество сфер, где применение машинного обучения может сделать военные системы лучше. Предиктивное техническое обслуживание - обучение тому, когда необходимо починить машины, - уже помогает поддерживать самолеты в небе и корабли в море. Гидролокаторы подводных лодок или спутниковые снимки с помощью ИИ позволяют более точно идентифицировать угрозы. Быстрее разрабатываются новые системы вооружений. Бомбы и ракеты могут быть нацелены более точно, особенно когда речь идет о движущихся целях. Автономные аппараты в воздухе, под водой и на суше уже учатся маневрировать, идентифицировать противника и уничтожать его. Не все это так революционно, как может показаться при использовании словосочетания "оружие ИИ". Например, уже несколько десятилетий у нас есть самонаводящиеся ракеты, способные "выстрелить и забыть". Но по мере того как оружие становится все более умным и автономным, его требования к вычислительной мощности только растут.

Китай не гарантированно победит в гонке по разработке и внедрению систем, оснащенных искусственным интеллектом, в том числе и потому, что эта "гонка" касается не одной технологии, а сложных систем. Не стоит забывать, что в гонке вооружений времен холодной войны победила не та страна, которая первой запустила спутник в космос. Однако возможности Китая в области создания систем искусственного интеллекта, несомненно, впечатляют. Бен Бьюкенен из Джорджтаунского университета отмечает, что для использования ИИ необходима "триада" данных, алгоритмов и вычислительных мощностей . За исключением вычислительной мощности, возможности Китая уже сейчас могут сравняться с возможностями США.

Когда речь идет о доступе к данным, которые могут быть использованы в алгоритмах ИИ, ни Китай, ни США не имеют явного преимущества. Сторонники Пекина утверждают, что государство слежки и огромное население страны позволяют собирать больше данных, хотя способность накапливать информацию о населении Китая, вероятно, не слишком помогает в военной сфере. Никакие данные о привычках совершения покупок в Интернете или о строении лица всех 1,3 млрд. жителей Китая не научат компьютер распознавать звуки подводной лодки, скрывающейся в Тайваньском проливе, например. У Китая нет никаких встроенных преимуществ в сборе данных, относящихся к военным системам.

Сложнее сказать, есть ли у одной из сторон преимущество в разработке умных алгоритмов. Если судить по количеству специалистов в области ИИ, то Китай, по-видимому, обладает возможностями, сопоставимыми с американскими. Исследователи из китайского аналитического центра MacroPolo обнаружили, что 29% ведущих мировых исследователей в области искусственного интеллекта являются выходцами из Китая, в то время как в США их 20%, а в Европе - 18%. Однако ошеломляющая доля этих специалистов в конечном итоге работает в США, где на трудятся 59% ведущих мировых исследователей в области искусственного интеллекта. Сочетание новых ограничений на выдачу виз и поездки, а также усилия Китая по удержанию большего числа исследователей у себя дома могут нейтрализовать исторический опыт Америки по лишению геополитических соперников их самых умных умов.

В третьей части "триады" Бьюкенена - вычислительной мощности - США по-прежнему имеют существенное преимущество, хотя в последние годы оно значительно сократилось. Китай по-прежнему в значительной степени зависит от иностранных полупроводниковых технологий, в частности, от американских процессоров, изготовленных на Тайване, при выполнении сложных вычислений. Не только китайские смартфоны и ПК зависят от иностранных чипов. Большинство китайских центров обработки данных также работают на иностранных чипах, что объясняет, почему страна так старается приобрести технологии таких компаний, как IBM и AMD. По данным одного из китайских исследований, например, 95% графических процессоров в китайских серверах, работающих с нагрузками искусственного интеллекта, разработаны компанией Nvidia. Важнейшее место в китайских ЦОД занимают микросхемы от Intel, Xilinx, AMD и других компаний. Даже по самым оптимистичным прогнозам, пройдет полдесятилетия, прежде чем Китай сможет разработать конкурентоспособные чипы и экосистему программного обеспечения для них, и еще больше времени, прежде чем он сможет производить эти чипы внутри страны.