Мартин Форд

Власть роботов. Как подготовиться к неизбежному

В книге упоминаются социальные сети Instagram и/или Facebook, принадлежащие компании Meta Platforms Inc., деятельность которой по реализации соответствующих продуктов на территории Российской Федерации запрещена.

Переводчик Наталья Колпакова

Научный редактор Александр Каплан, д-р биол. наук

Редактор Вячеслав Ионов

Издатель П. Подкосов

Руководитель проекта И. Серёгина

Ассистент редакции М. Короченская

Корректоры Е. Аксенова, С. Чупахина

Компьютерная верстка А. Фоминов

Арт-директор Ю. Буга

Дизайн обложки Д. Изотов

Иллюстрация на обложке Shutterstock

© Martin Ford, 2021

© Издание на русском языке, перевод, оформление. ООО «Альпина нон-фикшн», 2022

* * *

Посвящается моей матери Шейле

Глава 1

Подрывное изменение близко

Тридцатого ноября 2020 года лондонская компания DeepMind, специализирующаяся в области искусственного интеллекта, — она принадлежит холдингу Alphabet, в который входит Google, — объявила об ошеломляющем, возможно эпохальном, прорыве. Речь шла об инновации в области вычислительной биологии, которая способна полностью преобразить сферу естественных наук и медицины. Компании удалось с помощью глубокой нейронной сети предсказать конечную структуру синтезируемой в живой клетке молекулы белка, исходя из генетического кода. Это событие стало итогом полувекового научного поиска и ознаменовало появление технологии, которая сулит нам беспрецедентное проникновение в тайны жизни, а также наступление новой эпохи инноваций в области медицины и фармакологии[1].

Молекулы белка — это длинные цепочки, звеньями которых являются 20 аминокислот. Гены, участки ДНК, задают точную последовательность аминокислот, составляющих молекулу белка, фактически рецепт ее изготовления. Однако этот генетический рецепт не оговаривает форму молекулы, которая имеет решающее значение для ее функционирования. Форма является результатом автоматического сворачивания молекулы в чрезвычайно сложную трехмерную структуру в течение нескольких миллисекунд после ее синтеза в клетке[2].

Предсказание трехмерной конфигурации, которую примет молекула белка, — одна из самых грандиозных научных проблем. Число возможных вариантов структуры практически бесконечно. Ученые посвящали решению этой задачи всю свою профессиональную жизнь, но результаты их совместных усилий были скромными. DeepMind использует технологию ИИ, впервые примененную компанией в системах AlphaGo и AlphaZero, известных триумфальными победами над людьми — лучшими в мире игроками в такие настольные игры, как го и шахматы. Очевидно, однако, что эпоха, когда ИИ ассоциировался главным образом с играми, близится к концу. Способность AlphaFold предсказывать структуру белков с точностью, не уступающей дорогостоящим и кропотливым лабораторным измерениям с использованием таких методов, как рентгеноструктурный анализ, — неоспоримое свидетельство того, что исследования в сфере искусственного интеллекта привели к появлению научного инструмента, способного преобразовать мир.

Этот прорыв произошел в то время, когда на Земле практически не осталось людей, не видевших изображения печально известной белковой молекулы, функция которой предопределяется ее трехмерной структурой. Речь идет о спайковом белке коронавируса, своего рода стыковочном механизме, посредством которого вирус прикрепляется к клетке и заражает ее. Научный прорыв DeepMind дарит надежду, что к следующей пандемии мы будем подготовлены значительно лучше. Одно из возможных применений системы — быстрый перебор существующих лекарственных средств в поисках наиболее эффективных против нового вируса. Благодаря этому действенное лечение будет доступно на самых ранних стадиях вспышки заболевания. Помимо прочего, технология DeepMind открывает перед нами целый ряд возможностей, среди которых разработка новейших лекарств и более глубокое понимание причин появления ошибок при формировании структуры белка — сбоев, связанных с такими недугами, как диабет, болезнь Альцгеймера и болезнь Паркинсона. Когда-нибудь эта технология найдет применение и в других сферах, например, поможет создать микробов, способных разлагать отходы вроде пластика или нефти[3]. Иными словами, эта инновация способна ускорить прогресс практически в любой области биохимии и медицины.

За последнее десятилетие разработчики искусственного интеллекта добились революционного прорыва и стали предлагать все больше практических решений, преобразующих мир вокруг нас. Главным ускорителем прогресса является «глубокое обучение» — метод машинного обучения на основе использования многослойных нейронных сетей наподобие той, что применила DeepMind. Базовые принципы работы глубоких нейронных сетей известны уже не одно десятилетие, но последние поразительные достижения обусловлены сочетанием двух тенденций в развитии информационных технологий. Во-первых, это появление несоизмеримо более мощных компьютеров, которые впервые позволили превратить нейронные сети в действительно эффективные инструменты. Во-вторых, это накопление колоссальных массивов данных в сегодняшней информационной экономике, которые критически важны для обучения нейронных сетей выполнению полезных задач. Действительно, доступность данных в масштабе прежде немыслимом — это, пожалуй, определяющий фактор нынешнего колоссального прогресса. Глубокие нейронные сети вбирают в себя и используют данные во многом так же, как синий кит, который питается крилем: он заглатывает огромное количество организмов в отдельности незначительных, но в сумме дающих энергию для поддержания жизни огромного организма.

По мере того как искусственный интеллект успешно проникает во все новые сферы, становится очевидным его превращение в технологию уникальной значимости. Например, в некоторых областях медицины приложения для диагностики на основе ИИ уже не уступают в точности лучшим докторам или даже превосходят их. Подлинный потенциал подобной инновации не сводится к ее способности переиграть какое-нибудь мировое светило, он, скорее, связан с легкостью масштабирования интеллекта, заключенного в этой технологии. В скором времени знания высококлассных врачей-диагностов будут за скромную плату распространяться через интернет по всему миру и станут доступными даже в регионах, где люди практически лишены возможности обратиться к обычному врачу, не говоря уже о лучших в мире специалистах.

Представьте теперь, что мы возьмем какую-нибудь чрезвычайно специфическую инновацию — скажем, диагностическую систему на основе ИИ или подрывную технологию DeepMind по моделированию белковой структуры — и умножим ее на практически неограниченное число приложений в других областях, от медицины до естествознания, промышленности, транспорта, энергетики, управления и любой другой сферы человеческой деятельности. В результате мы получим новый, уникальный по своим возможностям общедоступный ресурс — по сути, «интеллектуальное электричество». Гибкий ресурс, способный одним щелчком переключателя направить интеллектуальный потенциал практически на любую стоящую перед нами проблему! В конечном счете он научится не только анализировать данные и принимать решения, но и решать сложные задачи и даже проявлять креативность.

Цель этой книги — изучение будущего развития искусственного интеллекта, рассматривая его не как инновацию, а как обладающую уникальной масштабируемостью и потенциально подрывную технологию — мощный новый общедоступный ресурс, готовый совершить трансформацию, в перспективе более значимую, чем овладение электричеством. Аргументы и объяснения, которые я буду приводить на этих страницах, опираются по большей части на три составляющие моего профессионального опыта.

Во-первых, после выхода в 2015 году в свет моей книги «Роботы наступают: Развитие технологий и будущее без работы»[4] я выступил с докладом о последствиях появления искусственного интеллекта и роботов на десятках технологических конференций, региональных собраний, а также корпоративных и академических мероприятий. Я побывал более чем в 30 странах и имел возможность посещать исследовательские лаборатории, присутствовать на демонстрации революционных технологий и участвовать в дебатах о перспективах разворачивающейся революции искусственного интеллекта с техническими экспертами, экономистами, руководителями предприятий, инвесторами и политиками, а также неспециалистами, которые видят происходящие изменения и начинают из-за них беспокоиться.

Во-вторых, в 2017 году я начал работать с командой из французского банка Société Générale над созданием фондового индекса, который позволил бы инвесторам извлекать непосредственную выгоду из революции в области искусственного интеллекта и робототехники. В качестве эксперта-консультанта я участвовал в выработке стратегии на основе понимания ИИ как нового мощного общедоступного ресурса, создающего стоимость и являющегося источником трансформации бизнеса в широком комплексе отраслей. В результате появился индекс Société Générale Rise of Robots, а потом Lyxor Robotics и AI ETF[5] (биржевой индексный фонд) на основе этого индекса.

Наконец, на протяжении 2018 года я имел возможность обсудить широкий круг вопросов с 23 ведущими мировыми исследователями ИИ и предпринимателями в области искусственного интеллекта. Это настоящие Эйнштейны в своей сфере — четверо из них удостоились премии Тьюринга, эквивалента Нобелевской премии в области компьютерных наук. Наши беседы, посвященные будущему искусственного интеллекта, а также рискам, сопутствующим прогрессу, собраны в моей книге «Архитекторы интеллекта: Вся правда об искусственном интеллекте от его создателей»[6], изданной в США в 2018 году. Я активно использовал эту уникальную возможность, чтобы узнать, о чем думают выдающиеся умы в области ИИ, и содержание этой книги в значительной степени опирается на их идеи и прогнозы.

Представление искусственного интеллекта как нового электричества — хорошая модель для рассуждений о дальнейшем развитии этой технологии, которая в конечном счете затронет практически все области экономики, общественной жизни и культуры. Следует, однако, сделать одну существенную оговорку. Электричество обычно рассматривается как однозначно полезная сила. Пожалуй, трудно отыскать в развитой стране человека — исключая разве что самых убежденных отшельников, — имеющего основания жаловаться на электрификацию. Искусственный интеллект — иное дело: у него есть темная сторона, и ему сопутствуют реальные опасности как для отдельных людей, так и для общества в целом.

Постоянно развивающийся искусственный интеллект способен совершить на рынке труда и в экономике в целом переворот беспрецедентного масштаба. Практически любую работу, рутинную и предсказуемую по своему характеру, иными словами, почти любые профессиональные обязанности, исполнитель которых постоянно решает одни и те же задачи, можно полностью или частично автоматизировать. Исследования показали, что до половины работающих американцев заняты подобной предсказуемой деятельностью и в одних только Соединенных Штатах могут со временем исчезнуть десятки миллионов рабочих мест[7]. Удар будет нанесен не только по низкооплачиваемым неквалифицированным работникам. Многие администраторы и специалисты также выполняют относительно рутинные обязанности. Особенно высок риск автоматизации предсказуемой интеллектуальной деятельности, поскольку ее может выполнять программное обеспечение. В отличие от этого, для ручного труда нужен дорогостоящий робот.

Вопрос влияния автоматизации на трудовые ресурсы остается дискуссионным. Будет ли создано достаточно новых рабочих мест в тех сферах, автоматизация которых невозможна, чтобы поглотить трудящихся, теряющих работу рутинного характера? Если да, то хватит ли у этих трудящихся умений, способностей и личностных качеств, чтобы успешно перейти на вновь созданные рабочие места? Едва ли большинство бывших водителей грузовиков или работников предприятий быстрого питания смогут стать инженерами-робототехниками — или, если уж на то пошло, специалистами по уходу за престарелыми. На мой взгляд, который я изложил в книге «Роботы наступают», значительной доле нашего трудоспособного населения в конечном счете грозит опасность остаться за бортом из-за развития ИИ и робототехники. Кроме того, как мы скоро увидим, есть все основания предполагать, что пандемия коронавируса и связанный с ней экономический спад ускорят воздействие искусственного интеллекта на рынок труда.

Даже если не рассматривать полное исчезновение рабочих мест вследствие автоматизации, то технологии уже влияют на рынок труда в других отношениях, которые должны встревожить нас. Существует опасность того, что на рабочие места, традиционно занимаемые представителями среднего класса, станут требоваться менее квалифицированные исполнители. Низкооплачиваемый работник, слабая подготовка которого компенсируется технологиями, сможет занять должность, которая прежде предполагала более высокий размер оплаты труда. Люди все чаще трудятся под контролем алгоритмов, которые следят за работой или задают ее темп, фактически превращая их в виртуальных роботов. Многие новые рабочие места создаются в гиг-экономике, в условиях которой трудящиеся обычно имеют непредсказуемый режим работы и доходы. Все это усиливает неравенство и в будущем может обернуться унижающими человеческое достоинство условиями труда для все большей доли работников.

Помимо негативного влияния на рынок труда и экономику, развитие искусственного интеллекта повлечет за собой множество других неприятных последствий. Наиболее явная из них — угроза нашей безопасности в целом. Имеются в виду кибератаки с использованием ИИ на физическую инфраструктуру и важнейшие системы, которые все в большей степени становятся взаимосвязанными, а также угрозы демократическому процессу и общественному устройству. Приписываемое России вмешательство в президентские выборы 2016 года является относительно безобидной демонстрацией того, что может ждать нас в будущем. Искусственный интеллект со временем способен стать источником еще более совершенных «фейковых новостей», поскольку позволяет фабриковать фотографии, аудио— и видеозаписи, практически неотличимые от настоящих, а армии по-настоящему продвинутых ботов когда-нибудь оккупируют социальные сети, будут сеять смуту и, потенциально, формировать общественное мнение.

В мире — особенно в Китае — системы слежения, использующие распознавание лиц и другие технологии на основе ИИ, применяются для колоссального увеличения власти и влияния авторитарных правителей и уничтожения неприкосновенности частной жизни. В Соединенных Штатах были случаи, когда системы распознавания лиц демонстрировали предвзятость по расовому или гендерному признаку, как и алгоритмы, использующиеся для отбора резюме и даже предоставления рекомендаций судьям в системе уголовного правосудия.

Пожалуй, самая пугающая и близкая угроза — это разработка полностью автономного оружия, способного убивать без обязательного участия человека, санкционирующего его применение. Такое оружие в принципе может применяться против целых народов, и от него будет крайне трудно защититься, особенно если оно попадет в руки террористов. Многие представители сообщества исследователей ИИ являются убежденными противниками такого развития событий, и в ООН выдвинута инициатива по запрету подобных систем вооружений.

Не исключено, что в дальнейшем мы столкнемся с еще более серьезной опасностью. Может ли искусственный интеллект представлять экзистенциальную угрозу для человечества? Не создадим ли мы однажды «суперинтеллектуальную» машину — нечто, настолько превосходящее нас, что оно сможет — намеренно или случайно — нанести нам вред? Это, конечно, довольно умозрительное опасение, и данная проблема встанет лишь в случае, если нам когда-нибудь удастся создать действительно разумную машину. Пока это тема научной фантастики. Тем не менее реальный искусственный интеллект человеческого уровня — заветная мечта разработчиков, и немало очень умных людей относятся к этой опасности со всей серьезностью. Такие выдающиеся люди, как Илон Маск и покойный Стивен Хокинг, предупреждали об угрозе выхода ИИ из-под контроля. Маск, например, наделал немало шума в СМИ своим заявлением, что исследования в области искусственного интеллекта — это попытки «вызвать демона» и что «ИИ опаснее ядерного оружия»[8].

С учетом этих обстоятельств возникает вопрос, стоит ли нам открывать ящик Пандоры. Как бы то ни было, человечество не может позволить себе отказаться от искусственного интеллекта. Многократно расширяя наши умственные и творческие возможности, ИИ способствует инновациям практически в каждой области человеческой деятельности. Он позволяет нам ожидать появления новых лекарств и методов лечения, более эффективных источников чистой энергии и множества других важных прорывов. Безусловно, ИИ уничтожит рабочие места, но в то же время сделает более доступными (в ценовом и физическом отношениях) товары и услуги, которые производятся в экономике. По прогнозу консалтинговой фирмы PwC, к 2030 году ИИ добавит в мировую экономику около $15,7 трлн, что особенно необходимо сейчас, когда мы надеемся на восстановление после масштабного экономического кризиса, вызванного пандемией коронавируса[9]. Что, пожалуй, самое важное — искусственный интеллект превратится в незаменимый инструмент, имеющий ключевое значение для решения наших самых сложных проблем, включая изменение климата и деградацию окружающей среды, неизбежную новую пандемию, нехватку энергии и чистой воды, нищету и недоступность образования.

Следует в полной мере использовать потенциал искусственного интеллекта в интересах прогресса — но с открытыми глазами. Риски необходимо устранять. Требуется правовое регулирование и в некоторых случаях запрет определенных видов использования ИИ. Все это должно происходить уже сегодня, потому что будущее наступит значительно раньше, чем мы к нему подготовимся.

Было бы преувеличением утверждать, что эта книга предлагает «дорожную карту» для движения в будущее искусственного интеллекта. Никто не знает, насколько быстро будет развиваться ИИ и как именно использоваться, какие новые компании и отрасли появятся или какие угрозы окажутся наиболее серьезными. Будущее искусственного интеллекта непредсказуемо, поскольку это подрывная технология. «Дорожной карты» не существует. Нам придется действовать по ситуации. Надеюсь, эта книга поможет подготовиться к грядущему — верно понять происходящую на наших глазах революцию, отделить хайп и погоню за сенсациями от реальности и найти наилучшие способы обеспечения процветания каждому человеку и обществу в целом в будущем, которое мы создаем.

Глава 2

ИИ как новое электричество

Электричество, которое некогда воспринималось как занимательное явление, пригодное разве что для фокусов и экспериментов на потеху толпы, бесспорно, сформировало современную цивилизацию и обусловило саму возможность ее существования. В мире, где гарантированный доступ к электроснабжению часто воспринимается как данность, легко забыть, каким долгим и трудным было восхождение электричества к своему господствующему положению. Лишь в 1879 году — через 127 лет после знаменитого эксперимента Бенджамина Франклина с воздушным змеем в 1752 году — Томас Эдисон наконец довел до ума свою лампу накаливания. После этого развитие событий ускорилось. В том же году в Великобритании был принят Закон об электрическом освещении Ливерпуля, заложивший основы для устройства первого в стране уличного электрического освещения, а через три года введены в действие электростанции Pearl Street Power Plant в Нью-Йорке и Edison Electric Light Station в Лондоне. Однако к 1925 году была электрифицирована лишь половина домов в Соединенных Штатах. Потребовалось еще несколько десятилетий и принятие Франклином Рузвельтом Закона об электрификации сельских районов, чтобы электричество превратилось в привычное нам общедоступное удобство.

Для тех из нас, кто живет в развитом мире, практически все вокруг так или иначе связано с электричеством или вообще возможно лишь благодаря ему. Электричество является, пожалуй, лучшим — и, безусловно, самым долгоиграющим — примером технологии общего назначения: иначе говоря, инновацией, которая повсеместно масштабируется в экономике и обществе, трансформируя все их аспекты. К технологиям общего назначения относится также паросиловая установка, положившая начало промышленной революции, но сейчас имеющая сильно ограниченное применение, в частности на атомных электростанциях. Двигатель внутреннего сгорания также сыграл преобразующую роль, но сегодня нетрудно представить себе будущее без бензиновых и дизельных моторов, на смену которым придут электродвигатели. Если не разразится какая-нибудь апокалиптическая катастрофа, практически невозможно вообразить будущее без электричества.

Таким образом, было бы чрезвычайно самонадеянно утверждать, что искусственный интеллект превратится в технологию общего назначения, сопоставимую по масштабу и возможностям с электричеством. Тем не менее есть веские причины полагать, что именно к этому мы идем: ИИ во многом так же, как электричество, со временем затронет и преобразует практически все.

Искусственный интеллект уже оказывает влияние на все отрасли экономики, в том числе на сельское хозяйство, промышленное производство, здравоохранение, финансовый сектор и розничную торговлю. Эта технология проникает даже в области, которые мы считаем наиболее человеческими. Чат-боты на основе ИИ обеспечивают круглосуточный доступ к услуге психологического консультирования. Технология глубокого обучения приводит к появлению новых форм графического искусства и музыки. Удивляться тут нечему. В конце концов, практически все ценное, что было создано людьми, является продуктом нашего интеллекта — способности учиться, изобретать, творчески решать проблемы. Усиливая, дополняя или заменяя наш собственный интеллект, ИИ неизбежно превратится в самую могущественную и наиболее широко применяемую технологию. Возможно, он однажды станет одним из самых эффективных инструментов, который поможет нам выйти из кризиса, вызванного коронавирусом.

Более того, высоки шансы, что искусственный интеллект превратится в господствующую технологию намного быстрее, чем это было в случае электричества. Дело в том, что значительная часть инфраструктуры, необходимой для развертывания ИИ, — включая компьютеры, интернет, мобильные службы передачи данных и особенно мощнейшие ресурсы для облачных вычислений, поддерживаемые такими компаниями, как Amazon, Microsoft и Google, — уже имеется. Представьте, как быстро произошла бы электрификация, если бы большая часть электростанций и линий электропередачи уже была построена к тому времени, когда Эдисон изобрел лампу накаливания. Искусственный интеллект готов преобразовать наш мир — и это может случиться намного раньше, чем мы предполагаем.

Интеллект как электричество

Аналогия с электричеством уместна, постольку-поскольку она отражает будущую повсеместность и общедоступность искусственного интеллекта и тот факт, что он в конечном счете затронет и преобразует практически все стороны нашей жизни. Однако между этими двумя технологиями имеются принципиальные различия. Электричество — однородный товар широкого потребления, не изменяющийся как в пространстве, так и во времени. Где бы ни находились вы или компания — поставщик электроэнергии, ресурс, к которому вы получаете доступ через систему электроснабжения, в сущности, один и тот же. Электроэнергия, предлагаемая сегодня потребителям, почти не отличается от той, которую можно было получить в 1950 году. Искусственный интеллект намного менее однороден и неизмеримо более динамичен. Он обеспечит появление бесчисленного множества непрерывно меняющихся возможностей и применений и будет сильно варьировать в зависимости от конкретного поставщика этой технологии. Как будет показано в главе 5, искусственный интеллект продолжит неустанно развиваться, наращивая мощь и все больше приближаясь к интеллекту человека, а когда-нибудь, возможно, превзойдет его.

Если электричество дает энергию, обеспечивающую функционирование других инноваций, то ИИ предоставляет доступ к интеллекту, включая способность решать задачи, принимать решения, а когда-нибудь, по всей видимости, и умение мыслить, изобретать и выдвигать новые идеи. Электричество может питать машину, снижающую трудозатраты, а ИИ сам по себе является трудосберегающей технологией. Его распространение в экономике окажет колоссальное воздействие на трудовые ресурсы и на структуру компаний и организаций.

Постепенно превращаясь в универсальный общедоступный ресурс, искусственный интеллект сформирует будущее во многом так же, как электричество заложило фундамент современной цивилизации. Подобно тому как здания и другие инфраструктурные объекты проектируются и строятся в привязке к существующей сети электроснабжения, перспективная инфраструктура изначально будет разрабатываться с расчетом на использование возможностей ИИ. Этот принцип не ограничится физическими структурами и преобразует практически все аспекты экономики и общества. Новые фирмы и организации с момента своего создания будут ориентированы на использование возможностей ИИ. Искусственный интеллект станет важнейшим компонентом любой будущей бизнес-модели. Наши политические и социальные институты также изменятся с тем, чтобы встроить в себя этот универсальный ресурс и опираться на него.

Из всего этого следует, что ИИ в конечном счете станет таким же распространенным, как и электричество, но никогда не будет обладать той же стабильностью или предсказуемостью. Он всегда будет несоизмеримо более динамичной и подрывной силой, способной перевернуть все, чего коснется. В конце концов, интеллект — это основополагающий ресурс, фундаментальная способность, стоящая за всем, когда-либо созданным людьми. Трудно представить себе более значимое изменение, чем превращение этого ресурса в нечто повсеместно доступное в физическом и материальном отношении.

Программно-аппаратная инфраструктура ИИ

Как любому общедоступному ресурсу, искусственному интеллекту потребуется базовая инфраструктура, сеть каналов предоставления этой технологии. Она начинается, конечно, с обширной вычислительной инфраструктуры, которая уже существует, включая сотни миллионов портативных и настольных компьютеров, а также серверы мощных дата-центров и быстро растущую вселенную мобильных устройств с еще более впечатляющими возможностями. Эффективность этой распределенной вычислительной платформы как средства доставки ИИ радикально увеличилась с появлением широкого набора аппаратных и программных средств, специально разработанных для оптимизации глубоких нейронных сетей.

Это развитие началось с того момента, когда выяснилось, что определенные графические микропроцессоры, использовавшиеся в первую очередь для поддержки видеоигр, являются мощным ускорителем для приложений, связанных с глубоким обучением. Графические процессоры изначально создавались с целью ускорения вычислений, необходимых для почти мгновенной визуализации графики высокого разрешения. С 1990-х годов эти специализированные компьютерные чипы играют важную роль в высококачественных игровых приставках, в частности Sony PlayStation и Microsoft Xbox. Графические процессоры оптимизированы для быстрого параллельного выполнения огромного числа вычислений. Если у центрального процессора, обеспечивающего работу вашего ноутбука, может быть два или, возможно, четыре вычислительных «ядра», то современный высококлассный графический процессор, скорее всего, имеет тысячи специализированных ядер, которые способны одновременно выполнять расчеты с высокой скоростью. Когда исследователи обнаружили, что вычисления, необходимые для приложений глубокого обучения, в целом аналогичны тем, что используются для воспроизведения графики, графические процессоры быстро превратились в основную аппаратную платформу искусственного интеллекта.

Этот переход стал ключевым фактором, открывшим дорогу революции в сфере глубокого обучения в 2012 году. В сентябре того года команда исследователей ИИ из Торонтского университета привлекла внимание индустрии информационных технологий к глубокому обучению, продемонстрировав подавляющее превосходство на состязании по распознаванию визуальных образов ImageNet Large Visual Recognition Challenge — ежегодном мероприятии, посвященном машинному зрению. Если бы победившая команда не использовала графические процессоры для ускорения своей глубокой нейронной сети, ее решение вряд ли было бы достаточно эффективным, чтобы обеспечить победу. Мы ближе познакомимся с историей глубокого обучения в главе 4.

Команда из Торонтского университета использовала графические процессоры производства NVIDIA, компании, основанной в 1993 году и занимающейся исключительно разработкой и выпуском ультрасовременных графических чипов. После состязания ImageNet 2012 года и последовавшего широкого признания мощного синергетического эффекта соединения глубокого обучения и графических процессоров NVIDIA резко изменила траекторию своего движения, превратившись в одну из самых значимых технологических компаний, связанных с развитием искусственного интеллекта. Свидетельством того, что революция в области глубокого обучения свершилась, стала рыночная стоимость компании: с января 2012 года по январь 2020-го акции NVIDIA выросли более чем на 1500 %.

После того как проекты, связанные с глубоким обучением, перешли на графические процессоры, исследователи ИИ из ведущих технологических компаний начали разрабатывать программные средства, способные дать толчок созданию глубоких нейронных сетей. Google, Facebook и Baidu выпустили нацеленные на глубокое обучение программы с открытым исходным кодом, которые можно было бесплатно скачивать, использовать и обновлять. Самой широко используемой платформой является TensorFlow компании Google, выпущенная в 2015 году. TensorFlow — это комплексная программная платформа для глубокого обучения, предлагающая как исследователям, так и инженерам, разрабатывающим практические приложения, оптимизированный код для реализации глубоких нейронных сетей, а также разнообразные инструменты, увеличивающие эффективность разработок. Такие пакеты, как TensorFlow и PyTorch, конкурирующая платформа от Facebook, освобождают исследователей от необходимости писать и тестировать программный код, разбираясь в тонкостях, и позволяют сосредоточиться на задачах более высокого уровня при построении систем.

В процессе революции в области глубокого обучения NVIDIA и некоторые ее конкуренты перешли к разработке еще более мощных микропроцессоров, специально оптимизированных для задач глубокого обучения. Intel, IBM, Apple и Tesla сегодня создают компьютерные чипы, которые ускоряют вычисления, необходимые глубоким нейронным сетям. Чипы для глубокого обучения находят применение в бесчисленных устройствах, включая смартфоны, беспилотные автомобили и роботов, а также высокопроизводительные серверы. В результате появилась постоянно расширяющаяся сеть устройств, разработанных для поддержки искусственного интеллекта. В 2016 году Google объявила о создании собственного чипа, который назвала тензорным процессором. Эти процессоры разработаны специально для оптимизации приложений глубокого обучения, построенных на платформе TensorFlow. Первоначально Google использовала новые чипы в собственных дата-центрах, но с 2018 года их стали встраивать в серверы облачных вычислений компании. В результате клиенты, пользующиеся облачным сервисом Google, получили доступ к самой передовой функции глубокого обучения, что, похоже, и привело к доминированию этого канала распространения искусственного интеллекта.

Конкуренция известных производителей микропроцессоров и новой поросли стартапов за долю быстро растущего рынка искусственного интеллекта вызвала в технологической сфере шквал инноваций и всплеск деловой активности. Некоторые исследователи открывают совершенно новые направления в сфере разработки чипов. Специализированные чипы для глубокого обучения, созданные на основе графических процессоров, оптимизируются с целью ускорения ресурсоемких математических вычислений, выполняемых программами, которые поддерживают глубокие нейронные сети. Новый класс чипов в значительно большей мере имитирует работу мозга, позволяя урезать аппетиты требующего слишком много ресурсов программного слоя и реализовать нейронную сеть на аппаратной основе.

Разрабатываемые «нейроморфные» чипы воплощают аппаратные аналоги нейронов непосредственно в кремнии. IBM и Intel вложили значительные средства в исследования нейроморфных вычислений. Например, экспериментальные чипы Loihi разработки Intel используют 130 000 аппаратных нейронов, каждый из которых может связываться с тысячами других[10]. Одно из важнейших преимуществ ухода от массированных программных вычислений — это энергоэффективность. Человеческий мозг, далеко превосходящий своими возможностями любой существующий компьютер, потребляет лишь около 20 Вт — существенно меньше, чем средняя лампа накаливания. В отличие от него, системы глубокого обучения на основе графических процессоров требуют очень много электричества, и, как будет показано в главе 5, их масштабирование при таком энергопотреблении, скорее всего, невозможно. Нейроморфные чипы, конструкция которых восходит к нейронной сети головного мозга, гораздо менее прожорливы. Intel заявляет, что в некоторых модификациях ее чипы Loihi до 10 000 раз более энергоэффективны, чем традиционные микропроцессоры. После запуска коммерческого производства эти чипы, скорее всего, быстро найдут применение в мобильных и других устройствах, для которых важна энергоэффективность. Ряд специалистов в области ИИ идут намного дальше в своих прогнозах, полагая, что нейроморфные чипы — это будущее искусственного интеллекта. Например, по мнению исследовательской фирмы Gartner, нейроморфные структуры вытеснят графические процессоры в качестве основной аппаратной платформы ИИ к 2025 году[11].

Облачные вычисления как основная инфраструктура ИИ

Современная индустрия облачных вычислений зародилась в 2006 году с вводом в действие платформы Amazon Web Services, или AWS. Amazon, опираясь на свой опыт создания и обслуживания гигантских дата-центров для поддержки онлайновой торговли, решила продавать широкому кругу клиентов гибкий доступ к вычислительным ресурсам. В 2018 году AWS обслуживала более 100 дата-центров в девяти странах мира[12]. Рост облачных сервисов Amazon и ее конкурентов поражает воображение. Согласно недавнему исследованию, сегодня 94 % организаций, от транснациональных корпораций до мелких и средних фирм, пользуются облачными вычислениями[13]. К 2016 году AWS росла настолько быстро, что новые вычислительные ресурсы, добавляемые Amazon к своей системе каждый день, были сопоставимы со всеми возможностями компании на конец 2005 года[14].

До появления облачных провайдеров фирмам и организациям приходилось покупать и обслуживать собственные серверы и программное обеспечение и иметь команду высокооплачиваемых специалистов для поддержки и апгрейда систем. Благодаря облачным вычислениям значительная часть этих задач отдается на аутсорсинг таким провайдерам, как Amazon, способным обеспечить эффективность благодаря эффекту масштаба. Облачные серверы обычно располагаются в огромных зданиях площадью сотни тысяч квадратных метров, стоимостью больше миллиарда долларов. Доступ к облачным сервисам часто предоставляется по запросу, когда клиент пользуется вычислительными мощностями, хранением данных и приложениями столько, сколько нужно, и платит только за потребленные ресурсы.

Несмотря на огромный физический размер зданий для размещения облачных серверов, все там настолько автоматизировано, что нередко обслуживается поразительно малочисленным персоналом. Сложные алгоритмы, управляющие практически всеми процессами, обеспечивают уровень точности, недостижимый при непосредственном контроле человека. Даже потребление электроэнергии — оно огромно — и отвод большого количества тепла, выделяемого десятками тысяч серверов, во многих случаях оптимизируются непрерывно. Одной из первых практических реализаций разработок компании DeepMind в области ИИ стала система глубокого обучения, способная оптимизировать работу систем охлаждения в дата-центрах Google. DeepMind заявляет, что ее нейронная сеть, которая обучалась на массиве данных от сенсоров, размещенных во всех помещениях дата-центра Google, смогла почти на 40 % сократить расход энергии на охлаждение[15]. Алгоритмическое управление дает реальный выигрыш. Как показало исследование, отчет о котором был опубликован в феврале 2020 года, «если объем вычислений, выполняемых дата-центрами, вырос с 2010 по 2018 год примерно на 550 %, то потребление энергии увеличилось за тот же период лишь на 6 %»[16]. Разумеется, автоматизация влияет на потребность в персонале. Переход к облачным вычислениям и последовавшее за ним исчезновение огромного числа рабочих мест для технических специалистов, когда-то обслуживавших вычислительные ресурсы в тысячах организаций, вероятно, внесли существенный вклад в прекращение стремительного роста занятости в технологической сфере, наблюдавшегося в конце 1990-х годов.

Бизнес-модель на основе облачных вычислений очень прибыльна, и между основными провайдерами идет острая конкуренция. AWS — самое прибыльное направление деятельности Amazon: прибыли от него намного превосходят все, что компания зарабатывает на электронной торговле. В 2019 году прибыль от AWS выросла на 37 %, достигнув $8,2 млрд, а в целом на облачный сервис приходится около 13 % прибыли компании[17]. Платформа AWS доминирует на рынке, занимая около трети глобального объема облачных вычислений. Azure, служба Microsoft, созданная в 2008 году, и Google Cloud Platform, введенная в действие в 2010 году, также занимают значительные доли на рынке. IBM, китайский гигант интернет-торговли Alibaba и Oracle столь же важные игроки.

Правительственные структуры сегодня в той же мере зависят от облачных вычислений, что и предприятия. В 2019 году сложности и подковерная борьба, неизбежные в этой сфере, оказались в центре всеобщего внимания из-за неожиданной политизации проекта Пентагона JEDI. JEDI, что расшифровывается как «Объединенная оборонная инфраструктура» (Joint Enterprise Defense Infrastructure), — это десятилетний контракт стоимостью $10 млрд на хранение огромных объемов информации и предоставление программных ресурсов и возможностей ИИ Министерству обороны США. Первый скандал разразился в Google, когда ее сотрудники, большинство которых имеют взгляды, весьма близкие к крайне левому полюсу политического спектра, воспротивились планам компании участвовать в тендере по оборонному контракту. Из-за протестов собственных работников корпорации пришлось сойти с дистанции — Google выбыла из конкурса всего за три дня до подачи заявок на участие в создании JEDI[18].

В конце концов Пентагон отдал проект Microsoft Azure, но Amazon, считавшаяся наиболее вероятным претендентом на победу вследствие лидирующего положения в этой области, немедленно заявила, что это решение политически мотивировано. В декабре 2019 года Amazon подала иск, в котором охарактеризовала это решение как необъективное и продиктованное явной враждебностью президента Дональда Трампа к генеральному директору Amazon Джеффу Безосу. Безосу также принадлежит The Washington Post, критически относившаяся к администрации Трампа. В феврале 2020 года федеральный судья наложил судебный запрет, временно заблокировавший передачу контракта Microsoft[19]. Спустя месяц Министерство обороны объявило, что заново обдумает свое решение[20].

Все это ясно показывает, насколько яростной и в некоторых случаях политизированной будет дальнейшая битва за рынок облачных вычислений. В центре конкурентной борьбы находится искусственный интеллект, обретающий все большую важность для продуктов, предлагаемых ведущими провайдерами облачных вычислений. Коммерческое значение глубокого обучения первыми продемонстрировали технологические гиганты, создав передовые сервисы для конечных потребителей и бизнеса. Например, нейронные сети, созданные на базе специализированного оборудования во внутренних дата-центрах, обеспечивают работу таких служб, как Alexa от Amazon, Siri от Apple и Google-сервисов Assistant и Translate. На сегодняшний день приложения на основе глубокого обучения далеко ушли от этой отправной точки, полностью переместившись в облачные сервисы и став одним из важнейших средств дифференциации провайдеров. Например, Google воспользовалась популярностью платформы TensorFlow и предложила клиентам своего облачного сервиса прямой доступ к мощному оборудованию на основе тензорных процессоров. Amazon также поддерживает функцию глубокого обучения, используя новейшие графические процессоры и давая возможность своим клиентам пользоваться приложениями, созданными на основе TensorFlow или других платформ машинного обучения. Amazon даже утверждает, что 85 % облачных ИИ-приложений, разработанных с помощью TensorFlow, работают на базе ее собственной платформы AWS[21].

Ведущие компании, занимающиеся облачными сервисами, постоянно предлагают все более гибкие и совершенные инструменты и быстро реагируют на любое преимущество, достигнутое конкурентами. Вот один из примеров инноваций. В марте 2020 года Intel создала экспериментальную нейроморфную вычислительную систему, доступ к которой можно получить через облако. Эта система, состоящая из 768 процессоров Loihi, разработанных Intel по образцу человеческого мозга, содержит 100 млн аппаратных нейронов — примерно столько же, сколько мозг мелкого млекопитающего[22]. Если подобная архитектура окажется эффективной, то вскоре, безусловно, развернется битва на поле нейроморфности между ведущими поставщиками облачных вычислений. Результатом попыток компаний превзойти друг друга и увеличить долю растущего рынка вычислительных ресурсов, ориентированных на ИИ, стало появление облачной экосферы, изначально строившейся с целью предоставления доступа к искусственному интеллекту.

Миллиард долларов, вложенный Microsoft в 2019 году в компанию по изучению ИИ OpenAI, которая наряду с принадлежащей Google DeepMind является лидером в расширении границ глубокого обучения, подчеркивает естественную синергию облачных вычислений и искусственного интеллекта. OpenAI сможет использовать вычислительные ресурсы, принадлежащие службе Azure, — это чрезвычайно важно в свете ее стремления создавать все более крупные нейронные сети. Только облако может предоставить огромные вычислительные мощности, требующиеся OpenAI для исследований. Microsoft, со своей стороны, получает доступ к практическим инновациям, появляющимся в процессе работы OpenAI над созданием универсального искусственного интеллекта. Надо полагать, что это приведет к появлению приложений и возможностей, которые можно будет встроить в облачные сервисы Azure. Не менее важно и то, что бренд Azure выигрывает от ассоциации с одним из мировых лидеров в исследовании ИИ, а это улучшает позиции Microsoft в конкуренции с Google — признанным лидером в области ИИ — отчасти благодаря владению компанией DeepMind[23].

Эта синергия выходит далеко за рамки данного примера. Почти ни одно значимое начинание в области ИИ, от деятельности университетских исследовательских лабораторий до стартапов, занимающихся ИИ, и практических применений машинного обучения, разрабатываемых крупными компаниями, не обходится без использования этого универсального ресурса. Облачные вычисления, пожалуй, важнейший инструмент превращения ИИ в ресурс, который однажды станет столь же вездесущим, как и электричество. Фей-Фей Ли, архитектор базы данных ImageNet и конкуренции, ставшей катализатором революции в области глубокого обучения, временно покидала свою нынешнюю должность в Стэнфорде, чтобы возглавить научные разработки Google Cloud с 2016 по 2018 год. Вот как она это объяснила: «Что касается распространения такой технологии, как ИИ, то лучшая и самая большая платформа для этого — облако, поскольку никакие другие вычислительные ресурсы ни на какой другой платформе, изобретенной человечеством, не имеют такого огромного охвата. Одна лишь Google Cloud в любой момент времени поддерживает или обслуживает миллиарды людей»[24].

Инструменты, обучение и демократизация ИИ

Превращение облачного искусственного интеллекта в универсальный ресурс ускоряется благодаря появлению новых инструментов, делающих эту технологию доступной для широкого круга людей, в том числе не имеющих специальной технической подготовки. Такие платформы, как TensorFlow и PyTorch, упрощают создание систем глубокого обучения, но до сих пор по большей части используются высококвалифицированными специалистами, многие из которых имеют докторскую степень в области компьютерных наук. Новые инструменты, например AutoML, созданная Google и выведенная на рынок в январе 2018 года, в значительной мере автоматизируют техническую сторону и существенно снижают барьеры для доступа, позволяя намного более широкому кругу людей применять глубокое обучение для решения практических проблем. В сущности, AutoML использует искусственный интеллект для создания искусственного интеллекта и участвует в тренде, который Фей-Фей Ли называет «демократизацией ИИ».

Здесь, как и в других сферах, конкуренция облачных провайдеров выступает мощным стимулом инноваций, и инструменты глубокого обучения Amazon для платформы AWS также становятся проще в использовании. Наряду со средствами разработки все облачные сервисы предлагают готовые компоненты систем глубокого обучения, которые можно сразу включать в приложения. Например, у Amazon есть пакеты для распознавания речи и обработки естественного языка, а также «механизм рекомендаций», аналогичный тому, который демонстрирует онлайновым покупателям или кинозрителям предложения, способные их заинтересовать[25]. Самым неоднозначным примером такого рода является созданная AWS служба Rekognition, позволяющая разработчикам с легкостью использовать технологию распознавания лиц. Amazon навлекла на себя резкую критику, сделав Rekognition доступной для правоохранительных органов, несмотря на то, что, судя по результатам некоторых тестов, этому пакету свойственна расовая или гендерная предвзятость — этическая проблема, которую мы более пристально рассмотрим в главах 7 и 8[26].

Вторая принципиально важная тенденция — появление онлайновых обучающих платформ, благодаря которым любой человек, достаточно инициативный и способный к математике, может приобрести базовые знания в области глубокого обучения. Это, например, deeplearning.ai, доступная через образовательный портал Coursera, и fast.ai, предлагающая бесплатные онлайновые курсы и программные средства, что делает глубокое обучение более доступным[27]. На рынке труда, где путь в высший слой среднего класса почти всегда требует официально подтвержденной профессиональной квалификации, приобретаемой ценой огромных затрат времени и денег, возможность стать практиком в области глубокого обучения — по крайней мере в нынешней ситуации, когда спрос на специалистов намного превосходит предложение, — это редкое исключение. Любой, кто способен успешно окончить онлайновый курс и продемонстрировать умение работать с глубокими нейронными сетями, имеет хорошие шансы получить хорошо оплачиваемую работу и начать плодотворную карьеру.

Поскольку и учебные программы, и инструменты будут и дальше совершенствоваться, в условиях все более массового использования ИИ-приложений разработчиками и предпринимателями нас ждет подобие кембрийского взрыва — быстрое появление неисчислимого множества применений этой технологии. Нечто похожее происходило на других крупнейших компьютерных платформах. Я руководил маленькой компанией, разрабатывавшей программное обеспечение в Кремниевой долине в 1990-х годах, когда Microsoft Windows стала господствующей платформой для персональных компьютеров. Первоначально создание приложений для Windows было уделом квалифицированных специалистов, которые использовали язык программирования Си и руководства объемом 1000 страниц, понятные лишь посвященным. Появление более простых в применении средств, включая чрезвычайно доступные среды разработки, такие как Visual Basic от Microsoft, резко увеличило число людей, способных писать программы для Windows, и быстро привело к взрывному росту количества приложений. Аналогично развивались мобильные вычисления, и теперь как App Store компании Apple, так и Android Play Store предлагают, кажется, бесчисленное множество приложений, удовлетворяющих практически любую мыслимую потребность. Такой же взрыв, скорее всего, произойдет и в области искусственного интеллекта, а именно глубокого обучения. В обозримом будущем ИИ превратится в новое электричество благодаря постоянному расширению круга специальных приложений, а не появлению универсального машинного интеллекта.

Взаимосвязанный мир и интернет вещей

Последний элемент пазла «искусственный интеллект как новое электричество» — это кардинально улучшенное сетевое взаимодействие. Его главной движущей силой должно стать внедрение беспроводной связи пятого поколения (5G) в ближайшие годы. Как ожидается, 5G увеличит скорость передачи мобильных данных в десять, а может, и в 100 раз, одновременно повысив пропускную способность сети так, что исчезнут почти все узкие места[28]. Это неизбежно усилит сетевое взаимодействие, и коммуникация станет почти мгновенной. Представьте, что практически всё — включая устройства, электротехнику, транспортные средства, промышленное оборудование и огромное множество других элементов нашей физической инфраструктуры — будет взаимосвязано и находиться под контролем умных алгоритмов в облаке. Эта концепция будущего — так называемый интернет вещей — скоро будет реализована, и мы окажемся в мире, где, например, сенсоры в вашем холодильнике или в любом другом месте кухни смогут определить, что у вас почти закончился определенный продукт, и передать эту информацию алгоритму, который уведомит вас или даже автоматически сделает соответствующий онлайновый заказ. Если холодильник работает неоптимально, другой алгоритм решит эту проблему автоматически или удаленно. Деталь, которая вот-вот откажет, будет выявлена и отмечена как требующая замены. Распространение этой модели на всю нашу экономику и общественную жизнь невероятно повысит эффективность, поскольку машины, системы и инфраструктура будут автоматически выявлять и во многих случаях решать проблемы по мере их возникновения. Интернет вещей во многом будет похож на облачные дата-центры, сверхэффективно управляемые алгоритмами, только масштабы станут глобальными. Это, однако, несет с собой совершенно реальные риски, особенно в сферах безопасности и защиты персональных данных. Мы сосредоточимся на этих принципиальных вопросах в главе 8.

Все более взаимосвязанный мир превратится в мощную платформу доступа к искусственному интеллекту. В обозримом будущем самые важные ИИ-приложения будут находиться в облаке, но со временем машинный интеллект станет более распределенным. Устройства, машины и инфраструктура будут умнеть по мере применения новейших специализированных чипов, поддерживающих ИИ. Скорее всего, именно здесь такие инновации, как нейроморфные вычисления, окажутся наиболее востребованными. В результате появится мощная новая служба, способная предоставить доступ к машинному интеллекту по запросу практически где угодно.

Источник стоимости — данные

Поскольку ведущие облачные провайдеры конкурируют как в ценах, так и в возможностях своей технологии, удешевление доступа к аппаратным и программным средствам, поддерживающим искусственный интеллект, представляется неизбежным. В то же время продолжится совершенствование ИИ-сервисов, доступных через облако, поскольку технологические гиганты стремятся добиться конкурентного преимущества, осваивая новейшие открытия исследователей. Под влиянием этих процессов даже самые продвинутые ИИ-технологии будут постепенно превращаться в товар широкого потребления, доступ к которому почти, а то и вовсе не требует платы, помимо той, которую клиенты облачных сервисов вносят за хранение своих данных. Свидетельства этого уже имеются. Такие компании, как Google, Facebook и Baidu, выпускают программное обеспечение для глубокого обучения с открытым исходным кодом. Иными словами, они предлагают его бесплатно. Это относится и к большинству самых передовых исследований, проводимых организациями вроде DeepMind и OpenAI. Они публикуют свои результаты в ведущих научных журналах и позволяют любому человеку получить подробные данные о разрабатываемых системах глубокого обучения.

Кое-чем, однако, ни одна компания не делится бесплатно — своими данными. Вследствие этого синергия между ИИ-технологией и огромными объемами потребляемых ею данных довольно-таки однобока. Практически вся создаваемая стоимость достается тому, кто владеет данными. Из этого широко признанного объективного факта часто делают вывод, что технологические гиганты подомнут под себя любую область деятельности, нуждающуюся в больших данных или искусственном интеллекте. Однако при этом из виду упускается то, что собственность на данные имеет явную вертикальную отраслевую структуру. Такие компании, как Google, Facebook и Amazon, разумеется, контролируют невообразимые объемы данных, но их деятельность в общем ограничивается интернет-поиском, взаимодействием в соцсетях и транзакциями в онлайновых магазинах. В данных областях эти компании, скорее всего, сохранят господство, но в экономике и в обществе имеется намного больше данных совершенно иных типов, принадлежащих правительствам, организациям и частным компаниям из других отраслей.

Часто говорят, что данные — это новая нефть. Если мы принимаем эту аналогию, то можем во многих отношениях уподобить технологические компании фирме Halliburton, которая предлагает свои технологические возможности и практические знания, необходимые для того, чтобы извлекать стоимость из ресурса. Конечно, гиганты сферы хай-тека имеют собственные огромные массивы данных, однако львиная доля непрерывно растущего глобального источника данных принадлежит не им. Например, компании медицинского страхования, больничные сети и, разумеется, государственные общенациональные службы здравоохранения владеют данными неимоверной ценности. Можно с уверенностью утверждать, что они будут использовать новейшие ИИ-технологии, разработанные крупными технологическими компаниями и предоставляемые как облачный сервис, но сохранят стоимость, извлеченную из данных, в своих руках. То же самое можно сказать об огромных массивах данных, собранных в ходе финансовых операций, бронирования билетов, размещения отзывов в интернете, наблюдения за перемещениями покупателей в традиционных розничных магазинах, а также сгенерированных бесчисленными сенсорами в транспортных средствах и промышленном оборудовании. В каждом случае машинный интеллект будет работать с конкретными данными, принадлежащими организациям из разных отраслей экономики.

Из этого следует, что значительная часть стоимости, извлекаемой благодаря использованию искусственного интеллекта, будет доставаться не компаниям-лидерам из сферы высоких технологий. Колоссальная выгода от применения ИИ будет распределяться очень широко. Опять-таки здесь уместна аналогия с электричеством. Кто извлекает наибольшую стоимость из электричества? Электроэнергетические компании? Атомная энергетика? Нет, такие компании, как Google и Facebook, потребляющие очень много электроэнергии и открывшие способы преобразования этого общедоступного товара широкого потребления в фантастическую стоимость. Разумеется, эта аналогия не идеальна, и не приходится сомневаться, что колоссальная стоимость и огромные возможности достанутся тем компаниям, которые создают инновации в сфере искусственного интеллекта и предлагают доступ к этому постоянно совершенствующемуся ресурсу. Однако основная польза от применения ИИ, особенно после его превращения в общедоступный ресурс, будет доставаться всем остальным.

Если на уровне экономики стоимость, создаваемая искусственным интеллектом, будет распределяться широко, то в рамках отдельной отрасли может возникнуть противоположная ситуация. Компании, первыми применившие ИИ в своих бизнес-моделях, получат существенное преимущество как первопроходцы. Вполне вероятно, что «победитель получит все», поскольку предприятия, имеющие наиболее эффективные стратегии использования больших данных и искусственного интеллекта, приобретают значительное конкурентное преимущество. Вследствие первостепенной важности данных для эффективного использования ИИ первым шагом должна стать успешная стратегия в области данных. Следовательно, предприятиям и организациям необходимо сосредоточиться на создании эффективных систем сбора и управления данными, чтобы подготовиться к использованию ИИ. В некоторых случаях это связано с решением серьезных этических вопросов, касающихся, например, неприкосновенности личных данных сотрудников и клиентов. Организации, которые не сумеют решительно перейти в наступление, станут отстающими. Мы быстро движемся к реальности, где любая фирма, правительственная структура или организация, не пользующаяся искусственным интеллектом, совершает громадную ошибку, которую можно с полным основанием сравнить с отключением от электросети.

Превращение искусственного интеллекта в подлинно универсальный общедоступный ресурс, его проникновение в каждую фирму, организацию и в каждый дом неизбежно приведут к преобразованию и нашей экономики, и общества. На этот процесс уйдут годы и десятилетия, и его влияние не будет однородным. В одних областях ИИ, скорее всего, произведет революцию уже в ближайшие годы, в других подрывного изменения придется ждать гораздо дольше. В следующей главе рассматривается ряд практических последствий применений искусственного интеллекта как системной технологии, делается попытка отделить хайп от реальности и анализируется наложение перевернувшей нашу жизнь пандемии на эту быстро развивающуюся технологию.

Глава 3

Отделяем хайп: реалистичный взгляд на искусственный интеллект как на общедоступный ресурс

Двадцать второго апреля 2019 года компания Tesla провела мероприятие, которое назвала «День беспилотника». Оно должно было привлечь внимание к технологии беспилотного управления транспортным средством, которой компания оснащает все свои автомобили. Илон Маск и другие топ-менеджеры, а также инженеры выступили с презентациями. В ходе мероприятия Маск сказал: «Я с полнейшей убежденностью предсказываю, что в следующем году Tesla представит беспилотные роботакси». Далее он высказал предположение, что к концу 2020 года миллион таких машин компании Tesla будут ездить по дорогам общего пользования[29]. Под роботакси Маск подразумевал в подлинном смысле самоуправляемые автомобили, способные функционировать без людей в салоне, брать пассажиров и доставлять их в любые места назначения. Иными словами, он объявил о создании в полном смысле роботизированной версии Uber или Lyft.

Это был ошеломляющий прогноз, намного опережающий ожидания практически всех экспертов, которых я опрашивал. Несколько дней спустя в эфире Bloomberg TV я сказал, что был «поражен» предсказанием Маска и считаю его «необычайно оптимистичным и, пожалуй, даже несколько безрассудным». Я высказался так потому, что столь радикальное заявление, безусловно, должно было вызвать давление на Tesla со стороны рынка, ожидающего выполнения обещания. Это в сочетании со способностью компании добавлять автомобилям функции путем загрузки программ, то есть с появлением у водителей неотработанного софта, стало бы источником огромной опасности. Нет ничего страшного, когда клиенты тестируют сырые версии новой видеоигры или приложения для соцсетей, но это безответственная стратегия в отношении программного обеспечения[30], использование которого может привести к травмированию или гибели человека[31]. Действительно, уже случались аварии со смертельным исходом с участием автопилота Tesla, который умеет рулить автомобилем, разгоняться и тормозить, но тем не менее требует присмотра водителя. Кроме того, мне представляется очевидным, что, даже если бы компании удалось за год довести эту технологию до совершенства, намного больше времени потребовалось бы на адекватное тестирование автомобилей и получение одобрения регулирующего органа. Таким образом, миллион действующих роботакси Tesla к концу 2020 года просто не мог появиться. Даже выпуск единственной по-настоящему беспилотной машины на дороги общего пользования за этот срок выглядел бы как чудо.

Значительная часть «Дня беспилотника» была посвящена обсуждению новейшего микропроцессора для поддержки этой функции, создаваемого компанией Tesla. Раньше она использовала оптимизированные для глубоких нейронных сетей чипы производства NVIDIA. Tesla заявила, что ее новый чип обеспечивает беспрецедентные возможности, но руководители NVIDIA быстро осадили ее, отметив, что последние версии их чипов для ИИ не уступают продукту, который разрабатывает Tesla, а может, даже быстрее его[32].

Тем не менее, наблюдая за ходом «Дня беспилотника», я понял, что Tesla действительно обладает впечатляющим конкурентным преимуществом — тем, что, возможно, позволит ей потеснить конкурентов и первой создать полностью беспилотные автомобили. Это преимущество кроется не в особом процессоре и даже не в алгоритме. Как это часто бывает в области искусственного интеллекта, оно заключается в данных, принадлежащих Tesla. Каждый автомобиль Tesla имеет восемь камер, которые непрерывно работают, делая снимки дороги и обстановки вокруг автомобиля. Бортовые компьютеры способны оценивать эти снимки, выбирать те, что представляют интерес для компании, и автоматически загружать их в сжатом виде в сеть Tesla. По дорогам мира уже ездит свыше 400 000 оборудованных камерами машин, и их число быстро увеличивается. Иными словами, Tesla имеет доступ к огромному массиву данных о реальном мире в виде фотографий, и ни один из ее конкурентов не может даже приблизиться к такому объему информации.

Директор Tesla по ИИ Андрей Карпати рассказал, что компания может запрашивать фотографии определенного типа от своего «парка» оборудованных видеокамерами машин. Например, если инженеры Tesla хотят обучить свою систему беспилотного управления поведению в условиях дорожных работ, то могут затребовать тысячи реальных фотографий ремонта на автодорогах и использовать эти изображения для обучения программы-автопилота посредством компьютерного моделирования. Поскольку все разработки в области самоуправляемых автомобилей сильно зависят от моделирования, способность Tesla использовать огромные объемы данных из реального мира — ее потенциально подрывное преимущество. Как говорится, реальность более удивительна, чем любая фантастика, но никакой инженер не способен разработать модель, детально воспроизводящую зачастую немыслимую реальность, зафиксированную камерами постоянно расширяющегося парка автомашин Tesla.

Этот пример иллюстрирует тот факт, что новости о прогрессе в области искусственного интеллекта часто представляют собой мешанину хайпа и сенсаций, вплетенных в сообщение, содержащее и важную информацию. Как я уже отмечал, искусственный интеллект неизбежно станет общедоступным ресурсом и в конечном счете затронет буквально все сферы жизни. Однако прогресс будет неоднородным: некоторые технические проблемы трудноразрешимы. В частности, ряд самых резонансных и распиаренных ИИ-приложений, скорее всего, не дотянут до наших ожиданий, тогда как огромные достижения в других, менее публичных, областях неожиданно нас поразят. В этой главе будут приведены примеры и описаны принципы, позволяющие понять, в каких направлениях ИИ обещает стать подрывной технологией относительно скоро, а в каких на это, скорее всего, потребуется намного больше времени.

Поставка вашего домашнего робота задерживается

Обещание подарить домашнему хозяйству персонального робота — машину, способную убирать и стирать и всегда готовую выполнить любое ваше пожелание, словно неутомимый дворецкий, — завладело коллективным воображением еще в те времена, когда первые фантасты стали рисовать образы будущего. Каковы перспективы появления подобной машины? Давайте для начала отвлечемся от примеров из фантастики, известных большинству из нас, таких как робот Рози из «Джетсонов»[33] или гуманоидные машины вроде С-3РО из «Звездных войн». Возьмем значительно менее смелый проект — робота, обладающего довольно ограниченной способностью наводить порядок в доме и, возможно, по команде приносить пиво из холодильника. Скоро ли появится персональный робот за разумную цену, который покажется настолько полезным, чтобы массы чувствительных к соотношению цена/качество потребителей были готовы за него платить?

Печальная реальность состоит в том, что появление такой машины, скорее всего, дело весьма далекого будущего. У персональных роботов, попытки создания которых предпринимались до сих пор, есть одна проблема — они попросту мало на что способны. Минимальные требования к подлинно полезной машине, включая способность визуального восприятия, мобильность и ловкость, необходимые для работы в таком непредсказуемом окружении, как жилище, относятся к числу самых сложных задач в робототехнике. Компании, пытавшиеся вывести на рынок бытовых роботов, даже не приблизились к преодолению этих трудностей. Они создали агрегаты, имеющие настолько ограниченные возможности, что для большинства людей ценность этого предложения весьма сомнительна.

Одна из попыток преодолеть эти трудности — Jibo, машина, представленная как первый «социальный робот». Это воплощение замысла Синтии Бризил из Массачусетского технологического института (МТИ), одного из ведущих мировых специалистов по роботам, способным взаимодействовать с людьми на социальном и эмоциональном уровне. Выпущенный осенью 2017 года Jibo представляет собой пластмассового настольного робота высотой около 30 см. У него нет рук, ног или колес, но он умеет наклонять и поворачивать голову и создавать иллюзию контакта, когда общается с владельцем. Робот способен поддерживать рудиментарный диалог и решать ряд практических задач, связанных главным образом с поиском информации. Он может искать необходимое в интернете, сообщать о погоде и дорожной ситуации, воспроизводить музыку и т. д. Иными словами, Jibo обладает возможностями, подобными функциям умных колонок Echo на базе Alexa компании Amazon. Разумеется, Echo не двигаются, но, поскольку за ними стоят мощная облачная вычислительная инфраструктура Amazon и намного более многочисленная команда высокооплачиваемых ИИ-разработчиков, их потенциал в информационном поиске и понимании естественного языка выше — и безусловно, разрыв будет увеличиваться со временем. Главным недостатком Jibo стала его цена — около $900. Хотя пользователям полюбилась его милая способность повторять за человеком движения головы и танцевать под музыку, которую он проигрывает, это не стоит лишних $800 с точки зрения большинства потребителей. Создавший Jibo стартап закрылся в ноябре 2018 года, после того как истратил, по имеющимся данным, $70 млн венчурного капитала[34].

Говорят, Amazon работает над собственным домашним роботом. Машина под кодовым именем Vesta описывается как своего рода «Echo на колесах» из-за умения ориентироваться в доме и подъезжать по команде[35]. Однако я не видел сообщений о том, что Amazon планирует добавить роботу руку и наделить его способностью физически манипулировать окружающими предметами. В отсутствие таких опций снова встает вопрос ценностного предложения. Самые дешевые версии Echo стоили $50. Так зачем покупать дорогую мобильную (но, скорее всего, довольно медлительную) версию Echo, вместо того чтобы просто расставить по всему дому дешевые стационарные колонки? Такого рода вопросы преследуют отрасль персональных роботов, и нет уверенности, что даже компании Amazon удастся в обозримом времени вывести на рынок коммерчески успешный продукт.

Чтобы представить серьезность препятствий на пути к созданию по-настоящему функционального домашнего робота, подумайте всего лишь об одной его предполагаемой задаче — приносить пиво из холодильника. Если нет серьезных преград вроде лестницы или закрытой двери, ему будет, пожалуй, нетрудно добраться до холодильника. Технология ориентации роботов в известном им окружении уже существует, о чем свидетельствуют, например, роботы-пылесосы Roomba.

Однако, оказавшись у холодильника, робот должен открыть его дверцу. Проделайте это действие сами и обратите внимание на то, сколько силы нужно приложить. Дело, однако, не только в грубой физической силе. Вы с легкостью открываете дверцу, потому что весите, скорее всего, намного больше 45 кг. Рассмотрим физику этого процесса. Робот, способный открыть дверцу холодильника, — это не пластмассовая игрушка и не умная колонка Echo от Amazon. Чтобы машина не опрокинулась, она должна быть довольно тяжелой, а чтобы справиться с окружающими предметами, созданными для людей, — иметь человеческие пропорции. Такая машина будет дорогой. Даже если удастся найти дешевый способ создать необходимый противовес — скажем, залив в пластмассового робота воду, — для перемещения робота необходимого веса потребуются мощный мотор и колеса, рассчитанные на большую нагрузку.

После того как дверца открыта, робот должен найти пиво. Что, если оно заставлено контейнерами с едой, оставшейся после вчерашнего ужина? Что, если банки пива упакованы по шесть штук? Сможет ли робот вытащить банку? Подумайте, как различается механика этого действия в зависимости от того, сколько банок пива остается в упаковке. Она нетронута или в ней всего лишь одна банка? Робот, способный решить такую простую задачу, должен обладать неимоверной ловкостью и, скорее всего, иметь две очень дорогие механические руки — одной недостаточно.

Конечно, часть этих проблем устранить довольно легко. Возможно, пиво придется ставить в строго определенное место в холодильнике, заботиться об удалении упаковки и даже снабдить каждую банку RFID-меткой, чтобы роботу не пришлось визуально искать ее. Не исключено, когда-нибудь пиво будет продаваться в футуристической таре, специально приспособленной для роботов. Однако на сегодняшний день все эти требования оборачиваются дополнительными неудобствами и, следовательно, уменьшают вашу готовность выложить очень большую сумму за такого робота.

Можете не сомневаться, любой подлинно функциональный домашний робот потребует очень серьезных денежных вложений. На такие вещи, как электромоторы, механические руки и всевозможные сенсоры, необходимые для наделения робота способностями к визуальному восприятию, ориентации в пространстве и тактильной обратной связи, не распространяется удешевление вследствие действия закона Мура, характерного для электронной промышленности, где вычислительная мощность становится все более доступной. У домашнего робота есть принципиальная проблема: чтобы представлять реальную ценность для потребителей, он должен как минимум приближаться к нам по возможностям манипулировать предметами. Люди же, как оказывается, потрясающе эффективные биологические роботы.

Представьте, что на столе перед вами лежат два предмета: слева — массивный стальной подшипник диаметром 7,5 см и весом около 1,9 кг, справа — сырое яйцо. Вы с легкостью возьмете со стола оба эти предмета. Задумайтесь, какую силу мышцы вашей руки должны приложить для того, чтобы взять каждый из них и поднять. Задумайтесь, что произойдет, если вы по какой-то причине перепутаете эти предметы и приложите к ним не ту силу. Даже с завязанными глазами вы почти наверняка благополучно возьмете и тот и другой предмет, основываясь на одной только тактильной обратной связи. Моторы и сенсоры, необходимые для воспроизведения этой способности в механической руке, были бы дорогими — даже при наличии необходимого программного обеспечения.

Реальность такова, что даже после нескольких десятилетий работы над механическими руками и алгоритмами управления ими их ловкость все еще далека от человеческой. Родни Брукс, один из самых видных робототехников, сооснователь iRobot Corporation — производителя Roomba и ряда самых совершенных в мире военных роботов, иллюстрирует этот факт сравнением с пластмассовыми штангами с захватом на конце, с помощью которых иногда подбирают мусор.

Такой [захват] позволяет производить фантастические манипуляции, недоступные в настоящее время ни одному роботу, но ведь это просто кусок пластмассы. …Все дело в том, что это вы выполняете действие! Нередко демонстрируют видео, где человек, используя роботизированную руку, выполняет какое-нибудь задание. Но этого же самого можно добиться с помощью маленькой пластмассовой палки-хваталки: все делает человек. Если бы все было так просто, мы могли бы прикрепить хваталку к механической руке и она выполнила бы задание: раз человек может сделать это, почему робот не может? Здесь упускается из виду нечто принципиально важное[36].

Даже если бы робот для поддержания порядка в доме обладал необходимой ловкостью, перед ним все равно стояли бы такие трудности, как распознавание многих тысяч объектов и принятие решений о том, что с ними сделать. Какие вещи следует осторожно убрать в нужное место, а какие идентифицировать как мусор и выбросить? С каким уровнем ошибок вы готовы смириться, отпустив робота самостоятельно хозяйничать хотя бы в одной комнате своего дома?

Из всего этого не следует, что домашний робот никогда не появится. Уже достигнут существенный прогресс в преодолении многих препятствий. Например, вероятнее всего, роботы будущего научатся распознавать объекты, взаимодействуя с облаком. Уже можно видеть очень впечатляющую демонстрацию этого в приложении Lens компании Google: направьте свой мобильный телефон практически на что угодно и приложение автоматически проведет идентификацию, а также предоставит описание и примеры аналогичных объектов.

С расширением сетевого взаимодействия в мире и развитием интернета вещей сенсоры, которые используются в роботах, начнут применяться в самых разных устройствах, это приведет к экономии вследствие роста масштабов производства, и стоимость снизится. Скорее всего, благодаря проникновению роботов в коммерческий сектор то же самое со временем произойдет и с остальными компонентами.

Кроме того, исследователи успешно используют глубокое обучение и другие методы для создания более ловких механических рук. Один из самых впечатляющих результатов представила OpenAI в октябре 2019 года, объявив о создании системы из двух интегрированных глубоких нейронных сетей, благодаря которой роботизированная рука собрала кубик Рубика[37]. Система обучалась с использованием высокоскоростного моделирования и добилась успеха лишь после эквивалента примерно 10 000 часов обучения с подкреплением. Собрать кубик Рубика одной рукой непросто даже для людей. Несмотря на заявление компании о достижении уровня, «близкого человеческой ловкости», оказалось, что это нелегко и ее системе: роботизированная рука роняла кубик в восьми из десяти попыток[38]. Тем не менее подобные программы свидетельствуют о реальном прогрессе, и, как мы скоро убедимся, рост ловкости роботов окажет существенное влияние на многие промышленные и коммерческие сферы уже в ближайшие годы. Однако по-настоящему полезный домашний робот по разумной цене останется недостижимой мечтой до тех пор, пока искусственный интеллект, необходимый для управления роботами в условиях высокой непредсказуемости, не станет значительно совершеннее и радикально дешевле. В обозримом будущем этого ожидать не приходится.

Склады и фабрики: Эпицентр революции в области роботизации

Если универсальный продуктивный домашний робот появится, скорее всего, не скоро вследствие технических препятствий и экономических факторов, то во многих промышленных и коммерческих областях наблюдается противоположная картина. В замкнутом пространстве фабрики или склада вполне возможно устранить или по крайней мере свести к минимуму непредсказуемость и хаос, царящие во внешнем мире. В большинстве случаев необходимо реорганизовать взаимодействия и потоки людей, машин и материалов на территории предприятия с тем, чтобы использовать возможности роботов и одновременно обойти их ограничения. Ценностное предложение в сочетании с требованием ставить банку пива — и любой другой предмет — в точку со строго определенными координатами в холодильнике, чтобы ее мог достать робот, выглядит не слишком привлекательно. Однако в условиях крупномасштабной коммерческой деятельности, когда даже крохотное увеличение эффективности может вылиться в огромную финансовую отдачу, действует совершенно иной расчет.

Лучше всего это демонстрирует организация деятельности распределительных центров Amazon и других онлайновых розничных магазинов. В стенах этих, обычно громадных, комплексов робототехническая революция идет уже давно и, безусловно, ускорится в самое ближайшее время. Менее десятилетия назад почти во всех подобных складах кипела жизнь: сотни рабочих беспрерывно сновали по проходам между высокими стеллажами с тысячами единиц хранения. Обычно работники делились на две группы: «укладчиков», задача которых заключалась в приемке поступающих на склад товаров и размещении их на нужных местах на полках, и «подборщиков», подходивших к тем же самым местам за товарами, необходимыми для комплектации заказов клиентов. На складе царила вечная кутерьма, словно в очень плохо организованном муравейнике: среднему работнику нередко приходилось проходить с десяток километров за смену между местами хранения, разбросанными случайным образом по территории склада, и взбираться по лестницам к верхним полкам.

В суперсовременных распределительных центрах Amazon это лихорадочное движение сменилось практически полной противоположностью. Теперь рабочие остаются на месте, а полки с товарами едут туда-сюда на спинах полностью автоматизированных роботов. Реорганизация складской деятельности началась в 2012 году с покупки компанией Amazon за $775 млн стартапа Kiva Systems, производителя роботизированных складских систем. Роботы, напоминающие гигантские оранжевые шайбы для хоккея весом больше 135 кг, перемещаются, ориентируясь по штрихкодам на полу, по огороженной территории, которая исключает риск их столкновения с рабочими. Они управляются алгоритмами и доставляют стеллажи со складскими запасами на станции, где находятся рабочие, которые пополняют опустевшие полки либо берут определенные товары, чтобы выполнить заказ.

Сейчас в распределительных центрах Amazon по всему миру работает больше 200 000 таких роботов. В результате количество единиц хранения, снятых с полок типичным подборщиком за час, увеличилось в три-четыре раза[39]. Роботы пока не заменили рабочих. Напротив, количество людей, занятых на складах Amazon, значительно увеличилось, что в какой-то степени компенсировало исчезновение рабочих мест в традиционных розничных магазинах вследствие расширения онлайновой торговли. Роботы быстро перемещаются по гладким полам, где отсутствуют препятствия, перевозя до 300 кг товаров, тогда как рабочие остаются на одном месте, выполняя действия, требующие зрения и ловкости рук, которые — во всяком случае пока — недоступны никакому роботу[40]. Эта синергия между работниками и машинами позволяет Amazon постоянно повышать уровень обслуживания клиентов. Например, доставка в течение одного дня, предложенная клиентам категории Prime в 2019 году, скорее всего, была бы невозможна без огромных инвестиций в роботизацию. Аналогично автоматизация стала главным фактором, позволившим Amazon не отстать от бурно растущего спроса с началом коронакризиса, несмотря на то что многие складские рабочие компании заболели.

Сочетание труда рабочих и роботов с использованием относительных преимуществ тех и других, бесспорно, повышает эффективность. Одновременно оно преобразует характер подобной работы, что имеет как положительные, так и в отрицательные последствия. При новой системе на смену изнурительному хождению по складским проходам пришло отупляющее повторение одного и того же действия. Теперь рабочие стоят на месте и час за часом кладут товары на подъезжающие полки или забирают их оттуда. По результатам одного анализа травмы на складах Amazon (и без того в два с лишним раза более частые, чем в среднем в складской индустрии) лишь участились с внедрением новой роботизированной технологии, в том числе из-за туннельного синдрома и напряжения, возникающего при снятии тяжелых предметов с верхних полок[41]. Как объяснил отраслевой консультант Марк Вулфраат репортеру веб-сайта Vox Джейсону Дел Рэю: «Попробуйте-ка проходить десяток километров в день по бетонному полу, комплектуя эти заказы… Если вам больше 20 лет, к концу недели вы почувствуете себя совершенно разбитым… Стоять на резиновом коврике, куда подвозят товары, — это в три раза продуктивнее традиционного подхода и более гуманно… [но] если вы в три раза быстрее комплектуете заказы, это также приводит к перегрузке и напряжению из-за монотонных движений и необходимости быстрее поднимать и перекладывать товары»[42].

Реальность такова, что рабочие подобных предприятий постепенно теряют самостоятельность и превращаются, в сущности, в подключаемые биологические нейронные сети, выполняющие функции, недоступные пока машинному интеллекту. Одним из следствий этого стали протесты работников распределительных центров в Соединенных Штатах и в Европе, жалующихся, что с людьми обращаются как с роботами и постоянно заставляют их соответствовать нерациональным ожиданиям под контролем все более требовательных алгоритмов[43]. На мой взгляд, если такие работы все больше будут восприниматься как расчеловечивающие и даже опасные, а рабочих будут все ближе подталкивать к их физическим и психологическим пределам, это неизбежно станет основанием для ликвидации подобных рабочих мест с появлением необходимой технологии.

Действительно, в замкнутой и относительно контролируемой среде непрекращающийся процесс автоматизации будет, скорее всего, постепенно вытеснять ручной труд. Amazon уже энергично движется к автоматизации все большего числа складских операций. Согласно отчету журналиста Reuters Джеффри Дастина, опубликованному в мае 2019 года, Amazon внедряет передовую технику, способную упаковывать товары в коробки, готовые для отправки клиентам. Хотя роботы еще не обладают нужной ловкостью, чтобы без сбоев брать разнообразные предметы и класть их в коробки, они вместо этого практически мгновенно создают индивидуализированную упаковку для товара, движущегося на ленте транспортера. Машины могут упаковывать около 600–700 предметов за час — в пять раз больше человека. Два участника этого проекта Amazon сказали Дастину, что в конце концов это может привести к исчезновению около 1300 рабочих мест в 55 складах на территории Соединенных Штатов[44].

Помимо прочего, Amazon внедрила роботов, похожих на уменьшенную версию «хоккейных шайб» Kiva, в сортировочных центрах, где упакованные заказы загружаются в грузовики для доставки. Каждый маленький робот везет одну коробку в определенную точку сортировочного центра — в соответствии с почтовым индексом, где сбрасывает ее через отверстие в полу в грузовик, стоящий внизу[45]. Все это является еще одним ярким примером того, как можно полностью спроектировать и реконструировать рабочую среду для максимального использования огромных, хотя и ограниченных, возможностей роботизации. Безусловно, по мере совершенствования роботов и их универсализации подобная среда будет видоизменяться для достижения наибольшей производительности.

На складах и фабриках эндшпиль автоматизации будет сыгран, когда роботы наконец приблизятся к человеку по способности захватывать объекты и обращаться с ними. После этого появление полностью автоматизированного склада, где человеческий труд ограничен слежением за работой машин и их обслуживанием, становится реалистичным. Amazon отчетливо демонстрирует огромную заинтересованность в достижении этого рубежа. Компания организовала ряд разрекламированных ежегодных конкурсов для команд инженеров из университетов всего мира, которые создают роботов, способных выполнять задания, пока выполняемые людьми на складах[46]. Хотя разработка механической руки, которая может без ошибок брать тысячи разных предметов — всевозможных размеров, весов, форм и фактур, оказалась чудовищно сложной задачей, прогресс на этом пути неизбежен. Выступая на конференции в июне 2019 года, генеральный директор Amazon Джефф Безос сказал: «Я думаю, что проблема захватывания объектов будет решена в следующие десять лет» — несмотря на то что «она оказалась невероятно трудной. Возможно, это связано с тем, что мы начали с создания машинного зрения и хотели в первую очередь сделать машины видящими»[47]. Иными словами, тысячи человек, занятых сегодня на укладке и подборке, — большинство складских работников компании — уже сейчас находятся на пути к тому моменту, когда они станут ненужными. И времени у них осталось не так уж и много — всего лет десять.

Скорее всего, однако, влияние роботизации на занятость проявится намного раньше. Опять-таки ключевой фактор — это контролируемая, относительно предсказуемая среда на складе. Я думаю, в подобной обстановке даже далекий от совершенства робот станет источником существенной добавленной стоимости. Действительно, робот, надежно справляющийся с обработкой 50 % — а то и меньше — единиц хранения типичного склада, обеспечил бы огромный рост производительности, если бы все его неудачи были предсказуемыми. У Amazon имеются колоссальные потоки данных, с помощью которых можно прогнозировать, с какими заданиями робот справится, а с какими, скорее всего, нет. Очевидно, что уже в момент размещения клиентом онлайнового заказа компания точно знает, какие единицы хранения в него входят, и может без труда спрогнозировать, подходит ли этот заказ для робота или его следует поручить человеку. Иными словами, Amazon может пользоваться преимуществами роботов, имеющих ограниченные возможности, просто управляя потоком работ в распределительных центрах.

Способность надежно предсказывать результат роботизированной операции и избегать ошибок — это отчетливая граница между контролируемой средой по типу складской, где появится множество роботов уже в ближайшее время, и намного более хаотическим внешним миром, где такие технологии, как полный автопилот, столкнутся с очень серьезными препятствиями. Складской робот, предсказуемо справляющийся с половиной встречающихся ему предметов, может быть очень полезным. Беспилотник на дороге общего назначения, надежно справляющийся с 99 % возможных ситуаций, не просто бесполезен — он опасен, поскольку оставшийся 1 % практически гарантирует катастрофу.

Ценность частично функционального робота — исполнителя заказов дополнительно повышает то обстоятельство, что продажи Amazon характеризуются распределением с длинным хвостом: львиная доля заказов клиентов приходится на относительно небольшую часть продуктов, хранящихся на складе. Робот, способный надежно захватывать и обрабатывать существенный процент этих популярных товаров, обеспечил бы наибольший выигрыш в производительности. Конечно, никакой робот не будет полностью надежным, даже если доверять ему лишь заказы, которые он, предположительно, способен исполнить. Однако неудачи будут относительно редки, и легко представить ситуацию, когда один человек надзирает за работой сразу нескольких роботов-исполнителей, вмешиваясь лишь в случае возникновения проблемы. Итак, массовая автоматизация складов едва ли будет откладываться до момента, когда роботы станут такими же ловкими, как и люди. Более вероятно ее постепенное проникновение, поэтапная эволюция, в ходе которой каждая стадия процесса может потребовать существенной реорганизации потока операций на складе.

Что происходит за пределами Amazon и как создать эффективного робота

Инициативы Amazon в области робототехники привлекают огромное внимание вследствие размера и влияния компании, но ее конкуренты в области онлайновой торговли и всевозможные традиционные розничные сети идут примерно по тому же пути. Так, продовольственные магазины в Северной Америке и Европе энергично занимаются автоматизацией распределительных центров, чтобы повысить свою эффективность и застолбить место в сфере онлайновой торговли. Отчасти их подталкивает к этому подрывное изменение, происходящее с подачи Amazon на рынке торговли продуктами питания, — это неизбежность после покупки ею сети Whole Foods в июне 2017 года.

Один из лидеров в этой области — британская компания Ocado, имеющая собственную онлайновую службу доставки продуктов, а также поставляющая свою систему автоматизации складской деятельности сетям супермаркетов всего мира. В распределительном центре компании в Андовере больше тысячи роботов движутся по рельсам, образующим приподнятую над полом решетчатую структуру наподобие гигантской шахматной доски. В ячейках под рельсами можно разместить до 250 000 ящиков — каждый с определенной товарной позицией. Роботы перемещаются по рельсам, захватывают и втягивают ящики внутрь, а затем доставляют их на станции, где сотрудники достают нужные товары и комплектуют заказы клиентов. Роботы работают автономно, взаимодействуя друг с другом и избегая столкновений благодаря мобильной сети передачи данных и периодически возвращаясь на станции подзарядки аккумуляторов[48]. Имеются даже специализированные роботы-спасатели, которые приходят на помощь в случае сбоя в работе какого-то робота-перевозчика. Склад в Андовере может выполнять в неделю около 65 000 онлайновых заказов, составленных в совокупности из 3,5 млн товарных позиций[49].

Как и на складах Amazon, роботы занимаются быстрым перемещением грузов, тогда как главная задача людей в условиях подобной автоматизации — отбор и упаковка товаров, до сих пор требующие человеческой ловкости. Огромное разнообразие товарных позиций, характерное для типичного списка наименований, включающего все, от консервов до фасованных и свежих продуктов питания, — серьезная проблема для роботов. Как отмечает пишущий о технологиях журналист Джеймс Винсент, «ничто так не озадачивает робота, как сетка апельсинов». Сложность заключается в том, что «сетка может иметь неожиданную ориентацию, на ней нет очевидных мест для захвата, а если сжать ее слишком сильно, вместо апельсинов получится апельсиновый сок»[50]. Тем не менее Ocado уже экспериментирует с роботами, пытающимися преодолеть эти препятствия. Компания использует роботизированные манипуляторы с присосками для поднятия предметов с подходящей поверхностью, таких как консервные банки, а также мягкие обрезиненные манипуляторы, которые когда-нибудь смогут эффективно захватывать более хрупкие предметы.

Попытки создать по-настоящему ловкого робота стали центром внимания многих венчурных фирм Кремниевой долины. Появился ряд хорошо финансируемых стартапов с разными подходами к исследованиям и инновациям. Одним из самых заметных является компания Covariant, основанная в 2017 году, но вышедшая из тени только в начале 2020 года. Исследователи из Covariant убеждены, что «обучение с подкреплением», по сути методом проб и ошибок, — это самый эффективный путь к прогрессу. Компания заявила, что разрабатывает систему на основе мощной глубокой нейронной сети, которую называет универсальным ИИ для роботов. Предполагается, что такой ИИ сможет управлять всевозможными машинами, способными «видеть, мыслить и выполнять задачи, слишком сложные для традиционных программируемых роботов»[51]. Компания, основанная исследователями из Калифорнийского университета в Беркли и OpenAI, получила инвестиции и положительные отзывы от ряда светил в области глубокого обучения, включая лауреатов премии Тьюринга Джеффри Хинтона и Яна Лекуна, Джеффа Дина из Google и основательницу ImageNet Фей-Фей Ли[52]. В 2019 году Covariant обошла 19 компаний в состязании, организованном швейцарским производителем промышленных роботов АВВ, где представила единственную систему, способную распознавать разнообразные объекты и манипулировать ими без участия человека[53]. Covariant будет работать совместно с АВВ и другими ведущими компаниями над созданием интеллекта для промышленных роботов, который когда-нибудь достигнет человеческого уровня восприятия или даже превзойдет его.

Многие стартапы и университетские исследователи, занятые в этой области, считают, как и Covariant, что глубокие нейронные сети и обучение с подкреплением — лучший двигатель прогресса в создании более ловких роботов. Примечательным исключением является Vicarious, маленькая фирма — разработчик ИИ, расположенная в районе залива Сан-Франциско. Долгосрочная цель этой фирмы, основанной в 2010 году, за два года до состязания ImageNet 2012 года, благодаря которому глубокое обучение получило широкую известность, — интеллект человеческого уровня, или универсальный искусственный интеллект. Иными словами, Vicarious в определенном смысле конкурирует с более масштабными и намного лучше финансируемыми проектами DeepMind и OpenAI. Мы ближе познакомимся с путями, которые прокладывают эти две компании, и с погоней за ИИ человеческого уровня в целом в главе 5.

Одна из главных задач Vicarious — разработка приложений более гибких (или, как говорят исследователи ИИ, менее «хрупких»), чем типичные системы глубокого обучения. Подобная адаптивность — обязательное требование для любого робота, который должен взять на себя широкий круг задач, в настоящее время выполняемых людьми. Технический сооснователь Vicarious Дилип Джордж, возглавляющий в компании исследования в области ИИ, убежден, что создание роботов, способных распознавать окружающие предметы и обращаться с ними, — это принципиально важный этап на пути к универсальному интеллекту. В начале 2020 года компания сообщила, что разработка универсальных роботов для сферы логистики и производства станет ее главной бизнес-стратегией в краткосрочной перспективе.

Vicarious держит детали в тайне, но утверждает, что создала новаторскую систему машинного обучения на основе принципов функционирования человеческого мозга, которую называет рекурсивной кортикальной сетью[54]. Компания оснастила своей системой роботов, уже запущенных в производство ее первыми клиентами, в число которых входит подразделение логистики Pitney Bowes и косметическая компания Sephora. Роботы Vicarious обладают поразительной способностью обучаться — заметно улучшать свои результаты в первые несколько часов выполнения заданий[55]. Целью является создание роботов, возможности которых не ограничиваются умением брать предметы со складских полок или из контейнеров, то есть конструирование действительно универсальных машин, способных осуществлять такие функции, как сортировка и упаковка, заменять рабочих, подающих заготовки к станкам для обработки и принимающих готовые детали, а также выполнять мелкую конвейерную сборку. Vicarious привлекла $150 млн венчурного капитала, и ее поддерживают такие виднейшие деятели Кремниевой долины, как Илон Маск, Марк Цукерберг, Питер Тиль и, конечно, Джефф Безос.

Параллельно разработкам в области искусственного интеллекта Vicarious пытается реализовать новаторскую бизнес-модель «роботы как услуга», которая со временем, возможно, окажется подрывной в целом ряде отраслей. Вместо того чтобы изготавливать или продавать собственных роботов, Vicarious покупает промышленных роботов у таких компаний, как АВВ, интегрирует их со своим программным обеспечением и сдает в аренду компаниям примерно так же, как агентство по временному трудоустройству присылает работников. В результате компаниям-клиентам не нужны ни долгосрочная программа автоматизации, ни первоначальные капиталовложения, которые обычно ассоциируются с применением промышленных роботов. Это сразу же устраняет один из главных недостатков использования роботов: затратность покупки, установки и программирования и, как следствие, долгая окупаемость. Однако традиционные промышленные роботы лишены гибкости и адаптивности людей. При изменении процессов на фабрике или складе — что может происходить часто, иногда каждые несколько месяцев — роботов приходится перепрограммировать, что отнимает много времени и средств. Это было одним из главных факторов, мешающих более широкому применению роботов в производственной и складской деятельности. Подход «роботы как услуга» в сочетании со способностью быстро обучать роботов новым задачам ясно говорит о том, что мы приближаемся к будущему, где роботы станут такими же адаптивными, как и люди. Скорее всего, это полностью изменит ситуацию в самых разных отраслях.

Vicarious не единственная компания, осознавшая выгоды этой бизнес-модели. Аналогичный подход применяет австрийская компания Knapp, которая использует роботов, работающих на программном обеспечении разработки Covariant. В январе 2020 года руководитель Knapp Петер Пухвайн сказал The New York Times, что стратегия компании — это стремление сделать себестоимость использования роботов ниже себестоимости труда людей. Например, «если компания платит работнику $40 000 в год, Knapp оценит [робота] примерно в $30 000». «Мы просто просим меньше, — объяснил Пухвайн изданию. — В сущности, это и есть наша бизнес-модель. Для клиента это простое решение»[56]. Разумеется, к низкой цене добавляется тот факт, что роботы не берут отпуск, никогда не болеют, не опаздывают на работу и в целом не создают никаких управленческих проблем и неудобств, постоянно возникающих в отношениях компании с работниками.

Даже если роботы обретут ловкость и начнут приближаться по возможностям к человеку, скорее всего, пройдет много времени, прежде чем такие машины станут настолько доступными по цене, чтобы их можно было использовать дома в качестве бытовой техники. Однако в условиях фабрики и склада, где ситуации намного более предсказуемы, а логика прибыльности и эффективности неизбежно смещает баланс рабочих и машин, подрывное изменение, по всей видимости, произойдет намного быстрее. Как мы убедились, роботы становятся не просто более умелыми в физическом манипулировании предметами, но и более адаптивными, в связи с чем будет расти вероятность их применения даже в таких областях, как сборка электронных устройств, где принципиально важна возможность быстрого изменения производства для размещения новых продуктов. Это станет важной главой в истории превращения искусственного интеллекта в общедоступный ресурс наподобие электричества, затрагивающий практически все аспекты экономики.

В конечном счете это будет иметь существенные последствия для занятости, особенно с учетом того, что склады и распределительные центры — одно из немногих светлых пятен в смысле создания рабочих мест в последние годы, когда онлайновая торговля уничтожает традиционный розничный сектор. Наиболее серьезными могут быть последствия, если изменения наложатся на восстановление после теперешнего экономического спада. Пока коронавирус — или хотя бы неотвязный страх следующей пандемии — остается значимым фактором, роботизированное производство представляет собой привлекательное решение проблем, связанных с необходимостью социального дистанцирования и с заболеваемостью сотрудников. Мы полнее рассмотрим потенциальное влияние искусственного интеллекта и робототехники на занятость и экономику в главе 6.

Грядущая революция ии в традиционной розничной торговле и индустрии фастфуда

Агентство Bloomberg опубликовало 3 декабря 2019 года статью под названием «Роботы во втором проходе» (Robots in Aisle Two), посвященную проникновению искусственного интеллекта, роботизации и автоматизации в американские традиционные розничные магазины. В статье, написанной бизнес-репортером Мэтью Бойлом, отмечалось, что ведущие продовольственные сети особенно заинтересованы в освоении новых технологий, в которых они видят средство защиты от прихода на этот рынок компании Amazon. Скучная сфера торговли продовольственными товарами, где последней крупной инновацией стало внедрение сканеров для штрихкодов в конце 1970-х годов, спешно бросилась экспериментировать с новыми технологиями на основе ИИ, в частности с «роботами для сканирования полок, программным обеспечением для динамического ценообразования, умными тележками, системами мобильных касс и автоматизированными мини-складами в подсобных помещениях»[57].

Вместе с тем в статье цитировалось очень сдержанное высказывание одного из инсайдеров сферы розничной торговли. «Вы нескоро увидите роботов в сети Target, — сказал ее гендиректор. — Участие человека по-прежнему очень важно»[58]. Примерно за два дня до появления этой статьи на сайте Bloomberg в китайском Ухане был зафиксирован первый случай заболевания COVID-19. В следующие несколько месяцев все наши соображения, связанные с воспринимаемой ценностью «участия человека», были обнулены и пересмотрены. Не приходится сомневаться, что практически в любой среде, где работники непосредственно контактируют с потоком клиентов, коронакризис должен существенно ускорить движение к автоматизации. Это верно не только из-за проблем с социальным дистанцированием и гигиеной, но и вследствие неизбежного увеличения фокуса на эффективность после экономического спада, вызванного вирусом. Скорее всего, даже когда текущий кризис уйдет в историю — а это произойдет не ранее чем появится общедоступная эффективная вакцина или лечение, — зародившаяся тенденция окажется необратимой.

Ретейлеры разного масштаба, от местных продуктовых магазинов до национальных и региональных сетей, энергично движутся к использованию роботов, способных решать специализированные задачи. Например, Brain Corporation, производитель автономных роботов для мытья полов, резко увеличила продажи после того, как спровоцированный коронавирусом кризис создал потребность в тщательной уборке магазинов каждую ночь. Walmart планировала разместить такие машины более чем в 1800 своих магазинов в США к концу 2020 года[59]. Розничный гигант также использует сортировочные машины, помогающие распределять поступающие товары по отделам по мере разгрузки грузовиков. Ретейлеры вкладывают деньги в роботов для контроля запасов на полках магазинов. К лету 2020 года Walmart планировала оснастить по меньшей мере тысячу своих магазинов машинами высотой 2 м с 15 камерами для самостоятельного инспектирования полок и считывания штрихкодов[60]. Данные, собранные роботами, передаются алгоритмам, которые следят за товарными запасами и сразу сообщают работникам о необходимости пополнить их. Анализ выявил прямую связь между отсутствием товаров на полках и снижением продаж магазина, поэтому появление роботов-учетчиков сразу же повышает прибыльность и одновременно удовлетворенность клиентов посещением магазина. Алгоритмы машинного обучения используются для управления всем, от товарных запасов до выбора товаров и размещения конкретных позиций в магазине. Благодаря этим мерам традиционные ретейлеры начинают пользоваться преимуществами искусственного интеллекта того же типа, который Amazon столь эффективно применяет в своей онлайновой торговле.

Одной из самых актуальных тенденций сегодня является создание так называемых мини-центров исполнения заказов в подсобных помещениях традиционных продуктовых магазинов. Такие центры организуются рядом стартапов, включая Takeoff Technologies и израильский Fabric, которые автоматизируют процессы приема и исполнения заказов во многом точно так же, как это делается в значительно более крупных распределительных центрах. Мини-центры помогают продуктовым магазинам эффективно осуществлять доставку онлайновых заказов, они способны обрабатывать до 4000 заказов в неделю[61]. Благодаря тому, что онлайновые операции отделены от работы основного магазина, эта технология позволяет универсамам не отправлять работников за товарами в торговый зал, где может скапливаться много людей, и не затрагивать запасы товаров в зонах обслуживания покупателей, которые и без того быстро снижаются во времена спровоцированного коронавирусом ажиотажного спроса. Хотя мини-центрам недоступен эффект масштаба, обеспечивающий ценовое преимущество более крупным складам, первоначальные капиталовложения и трудоемкость их организации заметно сокращаются, что является важным плюсом для мелких сетей и независимых магазинов.

В общем, роботы, используемые в сфере розничной торговли, обладают теми же достоинствами и недостатками, что и работающие на складах или фабриках. Машины эффективно переносят и сортируют материалы в подсобных помещениях магазина, перемещаются по проходам между стеллажами, моют полы и считывают штрихкоды. Чего они в настоящее время не могут делать — заполнять товарами полки. Фундаментальное ограничение, мешающее революции роботизации идти вширь, почти всегда проблема ловкости. Роботы пока не умеют брать с полок на складе предметы, отличающиеся огромным разнообразием; не способны они и решить еще более сложную задачу размещения товаров на полках розничных магазинов. Эта ситуация неизбежно изменится с появлением по-настоящему ловких роботов.

Важно также отметить, что меняется бизнес-модель розницы. Большинство традиционных магазинов испытывают сильное давление со стороны Amazon и других онлайновых ретейлеров, и, по всей видимости, продажи продолжат постепенно перетекать из традиционной среды розничной торговли в гигантские и все более автоматизированные распределительные центры, управляемые поставщиками услуг электронной торговли. Даже в секторе продовольственных товаров онлайновые заказы и доставка становятся все более популярными, а когда почти всем пришлось сидеть дома в разгар коронакризиса, их объемы резко увеличились. Время покажет, является ли это изменение предпочтений покупателей постоянным, но похоже, что, как только потребители привыкнут к удобству доставки продуктов питания прямо к двери, трансформация закрепится. Это может привести к общей перестройке розничных продовольственных магазинов: автоматизированные операции в их подсобных помещениях станут более важными, а торговые залы и товарные запасы в них постепенно сократятся. Со временем мы можем стать свидетелями появления продовольственных магазинов, представляющих собой, в сущности, склады, предлагающие почти мгновенную доставку или комплектацию заказа. Возможно, в них будут маленькие зоны, где покупатели смогут посмотреть на товары, прежде чем сделать заказ через терминал или мобильное устройство.

Для развития одной особенно важной тенденции в автоматизации розничной торговли не требуются ловкие роботы да и вообще какие-либо движущихся части. В совершенно новой модели ретейла — бескассовом магазине — покупатели проходят вдоль стеллажей, берут с полок товары и просто уходят: ни очереди в кассу, ни кассира или хотя бы очевидного механизма оплаты. Эта концепция родилась с появлением магазинов Amazon Go в 2018 году. Чтобы попасть в магазин площадью порядка 200 квадратных метров, покупатели сначала активируют приложение в своем смартфоне, затем сканируют его, проходя через турникет наподобие тех, что стоят на станциях метро. В магазине они просто забирают товары с полок и сразу кладут в свою сумку. Возможность этого обеспечивает сочетание датчиков и видеокамер, размещенных группами на потолке по всему магазину. Подробности Amazon не раскрывает, но известно, что камеры могут безошибочно отслеживать, какие продукты взяты с полок, после чего данные обрабатываются системами глубокого обучения с функцией распознавания образов, которые надежно фиксируют покупки каждого клиента по мере того, как он идет между стеллажами и отбирает товары.

Технология несовершенна и порой случаются недостачи, однако намеренно обмануть систему невероятно трудно. Например, клиенты могут взять товар, снова поставить его на полку, в том числе в другом месте, затем взять снова, и покупка будет корректно учтена. Попытки похитить (скажем, заслонить товар перед тем, как снять его с полки, или быстро сунуть в карман, а не в сумку для покупок) редко оказываются успешными. Когда покупатель выходит из магазина через турникет, стоимость покупок автоматически списывается с его счета в Amazon[62].

Amazon открыла магазины Go в 26 точках крупнейших городов США и, согласно одному отчету, предполагает со временем открыть в Соединенных Штатах до 3000 магазинов[63]. В феврале 2020 года компания объявила о начале работы первого полноценного бескассового гастронома. В супермаркете площадью без малого 1000 квадратных метров в пригороде Сиэтла Кэпитол-Хилл продается около 5000 наименований товаров. Хотя Amazon, как обычно, является крупнейшим игроком, в гонке за вывод этой технологии на рынок участвует и несколько стартапов. Например, Accel Robotics в декабре 2019 года получила венчурный капитал в размере $30 млн на разработку своей технологии grab and go[64]. Другие стартапы, в том числе Trigo, Standard Cognition и Grabango, получили от инвесторов каждая минимум $10 млн[65]. По сообщениям, Amazon продает лицензию на свою технологию другим ретейлерам[66]. Иными словами, скоро возникнет оживленный и высококонкурентный рынок технологий управления магазинами без кассовых аппаратов. С учетом этого высоки шансы перехода многих ныне действующих ретейлеров на новую модель.

Если бескассовые магазины станут популярными, то в сфере розничной торговли может произойти масштабное подрывное изменение, которое поставит под удар рабочие места более чем 3,5 млн кассиров в одних только Соединенных Штатах. Эти магазины не только делают процесс покупок более удобным и экономят время, которое прежде тратилось на очереди в кассу, но и прекрасно вписываются в будущее, сформированное пандемией коронавируса, поскольку обеспечивают абсолютно бесконтактную оплату, когда не нужно даже приближаться к какому-либо работнику. Как ни парадоксально, с началом пандемии Amazon временно закрыла большую часть своих магазинов Go, возможно, из-за их популярности и, как следствие, длинных очередей покупателей. Однако в долгосрочной перспективе эта технология представляется идеальной в мире, где социальное дистанцирование, по крайней мере временно, ставится во главу угла.

Другой сектор, где я ожидаю существенной роботизации и автоматизации в сравнительно близком будущем, — отрасль быстрого питания. Например, McDonald’s уже сделала шаг в этом направлении, установив в своих ресторанах во всем мире терминалы самообслуживания с сенсорными экранами. По имеющимся данным, в 2019 году компания потратила на эти аппараты почти миллиард долларов и собирается установить их практически во всех своих точках в США[67]. Терминалы самообслуживания уже привычны и в европейских ресторанах McDonald’s.

Приготовление пищи в подсобных помещениях ресторанов также, вероятно, будет автоматизироваться в ближайшее время. Этот процесс уже в значительной мере разбит на ряд рутинных действий. Такой подход объясняется отраслевой стратегией по сохранению низкой оплаты труда и приспособлению к высокой текучести кадров, достигавшей в 2019 году 150 %[68]. Вследствие механического характера этих работ чрезвычайно вероятно, что их исполнители постепенно будут заменяться автоматами.

Одним из самых успешных примеров этого является Creator, Inc. из Сан-Франциско. Сложный, эстетично оформленный робот в первом ресторане компании, открывшемся в районе Саут-оф-Маркет, способен выдавать по безупречному гамбургеру каждые 30 секунд. Клиенты заказывают гамбургеры через мобильное приложение, и робот выполняет заказы с начала и до конца, при этом ни один человек не прикасается к пище. Машина еще и обеспечивает приятные мелочи, которые найдешь не в каждом шикарном ресторане, где работают повара-люди. Для каждого бургера готовится свежий фарш и трется сыр, режутся булочки и измельчаются овощи. Creator продает свои бургеры по $6 — примерно в два раза дешевле, чем пришлось бы заплатить за такое же качество в других ресторанах. Цель компании не производство дешевых гамбургеров руками робота, а снижение затрат на рабочую силу для того, чтобы больше вложить в качество блюда. Около 40 % стоимости продукции Creator приходится на продукты, тогда как в типичном ресторане эта доля может составлять 30 %[69].

Оказывается, сконструировать и произвести машину для полностью автоматического изготовления первоклассного гамбургера — нетривиальная задача. Creator была основана в 2012 году, и я писал об этой компании, которая тогда называлась Momentum Machines, в своей книге «Роботы наступают». Потребовалось больше шести лет работы над аппаратной и программной частями, прежде чем удалось отправить робота в производство и в июне 2018 года открыть ресторан в Сан-Франциско. Теперь же эта компания, получавшая финансирование от Google Ventures и других ведущих венчурных фондов из Кремниевой долины, готова быстро внедрять свою технологию и, может быть, продавать на нее лицензии другим ресторанам.

Скорее всего, по пути Creator, создающей автоматы для производства шедевральных гамбургеров, скоро пойдут другие стартапы, которые будут специализироваться на роботах для выпуска дешевых стандартизированных бургеров. Думаю, со временем крупнейшие сети фастфуда, как и мелкие рестораны, неизбежно начнут внедрять эти технологии. Как только крупнейший участник рынка сделает это и сумеет заработать, законы конкуренции практически гарантируют всеобщую автоматизацию.

Процесс не ограничится гамбургерами. Предприниматели найдут возможности использовать роботов для приготовления любых блюд, от пиццы до тако и вашего любимого кофе. Разумеется, устоявшееся мнение, что в этой отрасли клиенты предпочитают иметь дело с сотрудниками, а не с роботами, легко может превратиться в свою противоположность из-за коронакризиса. Машина, способная сделать готовое блюдо при полном отсутствии контакта с человеком, неожиданно может стать существенным рыночным преимуществом. Сейчас, когда я это пишу, многие рестораны мира ограничили обслуживание торговлей навынос. Если при продолжении кризиса предпочтения клиентов изменятся в пользу еды навынос, это еще сильнее подорвет преимущества, обеспечиваемые контактом с человеком, и, вполне вероятно, ускорит переход к автоматизации фастфуда.

Искусственный интеллект в сфере здравоохранения

В течение полувека, с 1970 по 2019 год, расходы Соединенных Штатов на здравоохранение, выраженные в виде доли ВВП, выросли в два с лишним раза, примерно с 7 до почти 18 %[70]. Темпы роста затрат на эту сферу в других развитых странах не так высоки, и суммы, расходуемые в настоящее время, меньше, чем в США, но общая картина аналогична. В таких странах, как Германия, Швейцария и Великобритания, расходы в виде доли ВВП по меньшей мере удвоились за тот же период[71]. Главной движущей силой этой общемировой тенденции является так называемая болезнь издержек, или эффект Баумоля, — явление, изученное экономистами Уильямом Баумолем и Уильямом Боуэном, которые описали его в своей книге о болезни издержек в сфере сценических видов искусства, вышедшей в 1966 году[72].

Суть болезни издержек состоит в том, что некоторые отрасли экономики, прежде всего здравоохранение и высшее образование, требуют нестандартного и немасштабируемого труда высококвалифицированных работников, вследствие чего в них нет роста производительности, наблюдающегося в экономике в целом. Например, благодаря непрерывному процессу автоматизации в производстве выработка отдельно взятого рабочего невероятно выросла. То же самое наблюдается в таких сферах, как розничная торговля и быстрое питание, где внедрение новых технологий, более эффективная организация рабочего пространства, совершенствование методов управления и бизнес-моделей — включая появление супермаркетов и онлайновой торговли — также сильно повысили производительность труда. Однако в здравоохранении пациентам по-прежнему требуется индивидуальный подход со стороны врачей, медсестер и других квалифицированных профессионалов. Бесспорно, новые знания и технологии повысили качество медицинского обслуживания и значительно увеличили успешность лечения, но до сих пор не увеличили производительность работников сферы здравоохранения, как это произошло с промышленными рабочими. Тем не менее уровень оплаты труда в сфере медицинского обслуживания должен расти, чтобы не отстать от роста зарплат работников более продуктивных отраслей. В противном случае врачи и медсестры будут уходить из профессии ради более привлекательных вариантов занятости (или вообще в нее не придут). В результате доля расходов на здравоохранение в экономике неуклонно растет[73].

Одна из самых заманчивых перспектив и сложнейших задач искусственного интеллекта — его превращение в средство от болезни издержек. Окажется ли искусственный интеллект технологией, которая в конце концов переломит кривую роста затрат на здравоохранение, обеспечив повышение производительности труда в этой сфере? Пока этого не произошло, но, безусловно, имеются веские основания ожидать существенного эффекта от внедрения ИИ в долгосрочной перспективе.

Роботы уже добились значительных успехов в больницах, но на них распространяются те же принципиальные ограничения, которые мы видели в складском хозяйстве и розничных магазинах. Например, быстро растет популярность роботов-дезинфекторов. Эти машины могут создавать виртуальную карту пространства больницы и автономно перемещаться по нему, обрабатывая поверхности мощным ультрафиолетовым излучением. В отличие от человека, робот не пропустит ни одного уголка. Ультрафиолет быстро разрушает РНК и ДНК вирусов и бактерий, и примерно за 15 минут комната среднего размера оказывается полностью продезинфицированной. Эта процедура оказалась существенно более эффективной, чем применение жидких дезинфицирующих средств, особенно после появления у самых опасных «супербактерий» устойчивости к этим химическим веществам. В первые три месяца пандемии коронавируса спрос на роботов-дезинфекторов одного из производителей, Xenex из Сан-Антонио, вырос на 400 %[74].

Другие роботы автономно перемещаются по больничным коридорам и лифтам, развозя лекарства, постельное белье и медицинские принадлежности. Роботы самостоятельно перевозят тяжелые грузы и периодически возвращаются на станции зарядки аккумуляторов. Аналогично многочисленные фармацевтические роботы, которые с неизменной точностью готовят и смешивают препараты в соответствии с тысячами рецептов, повысили эффективность и снизили число ошибок в дозировке лекарств в крупных больницах. Машины работают в полностью автоматическом режиме: с того момента, когда лечащий врач вводит рецепт в компьютерную систему больницы, ни один человек не прикасается к лекарствам до тех пор, пока робот их не упакует и не снабдит штрихкодом для отслеживания. Система также следит за запасом медикаментов и ежедневно автоматически генерирует заказы для его пополнения[75].

Это важные достижение, но опять-таки они ограничены самыми рутинными сторонами работы, которая должна выполняться в медицинских учреждениях. Никакой робот не способен заменить докторов и медсестер при выполнении медицинских процедур, требующих высокой квалификации. Хирургические роботы, такие как система da Vinci, ставшие очень популярными, увеличивают возможности хирургов, но они неавтономны. Врач, который в ином случае выполнял бы операцию своими руками, теперь управляет роботом. Возможно, пациенту результат нравится больше, но резкого сокращения времени работы хирурга и бригады ассистентов не произошло. Манипуляции, выполняемые врачами и медсестрами, невероятно трудны для искусственного интеллекта, потому что требуют высочайшей ловкости в сочетании с навыками решения проблем и межличностного взаимодействия, а также способности действовать в непредсказуемой обстановке, где каждая ситуация и каждый пациент уникальны. Что касается роботов для терапевтической помощи, то влияние эффекта масштаба на производительность, наблюдаемое на фабриках и складах, представляется делом далекого будущего. Для его достижения потребуется не только невероятное увеличение ловкости роботов, но и, весьма вероятно, универсальный ИИ или нечто очень к нему близкое.

С учетом ограничений «железных» роботов похоже, что существенное влияние ИИ на здравоохранение в ближайшее время будет достигнуто в области задач, для выполнения которых не нужны движущиеся части. Иными словами, искусственный интеллект проявит себя в обработке информации и таких сугубо интеллектуальных видах деятельности, как диагностика или составление планов лечения. Расшифровка медицинских снимков с использованием машинного зрения особенно многообещающая область. Ряд исследований показал, что системы глубокого обучения во многих случаях способны сравняться с рентгенологами или превосходить их. Например, в исследовании, обнародованном группой ученых из Google и нескольких медицинских школ в 2019 году, система глубокого обучения проявила себя лучше, чем рентгенологи, в диагностике рака легких по КТ-снимкам. Система Google была точна в 94,4 % случаев, «превзошла всех шестерых рентгенологов» в тех случаях, когда отсутствовали результаты предыдущего КТ-сканирования пациента, и «была наравне с теми же рентгенологами», если имелась возможность сравнивать результаты свежего сканирования с предшествующим исследованием[76].

Рентгенологические системы на основе ИИ использовались в экстренном порядке в некоторых случаях, когда возникала опасность перегрузки больниц из-за пандемии коронавируса. На пике дефицита тестов для выявления COVID-19 рентгенограмма грудной клетки, выявляющая симптомы пневмонии, стала важным альтернативным методом диагностики. В некоторых больницах накапливались необработанные снимки, с потоком которых рентгенологи просто не справлялись, что на шесть и более часов задерживало постановку диагноза. Для решения этой проблемы два производителя диагностических инструментов на основе ИИ, Qure.ai из Мумбаи и корейская компания Lunit, быстро перенастроили свои системы на выявление коронавируса. Одно исследование обнаружило, что система Qure.ai с точностью 95 % отличала COVID-19 от других причин пневмонии[77].

Подобные результаты порождают энтузиазм, который порой выливается в хайп. Даже некоторые эксперты по глубокому обучению считают почти данностью, что в относительно близком будущем системы ИИ полностью заменят рентгенологов. Лауреат премии Тьюринга Джеффри Хинтон, пожалуй самый видный пропагандист глубокого обучения, в 2016 году сказал, что «теперь мы можем перестать учить рентгенологов», поскольку «в течение пяти лет глубокое обучение будет показывать лучшие результаты, чем люди». Хинтон сравнил врачей с Хитрым Койотом, персонажем мультфильма «Дорожный бегун», который, как известно, часто оказывается «уже за краем обрыва» и лишь потом смотрит вниз и падает в бездну[78]. Однако через четыре года после заявления Хинтона нет никаких свидетельств нависшей над рентгенологами угрозы безработицы. Практикующие специалисты энергично оспаривают утверждение, будто их профессия скоро исчезнет. В сентябре 2019 года Алекс Братт, врач с факультета рентгенологии Стэнфордской медицинской школы, опубликовал комментарий под названием «Почему рентгенологам незачем бояться глубокого обучения» с доказательствами того, что системы анализа рентгеновских снимков на основе глубокого обучения не обладают гибкостью и целостным мышлением и их применимость в общем ограничена простыми случаями. По его словам, системы ИИ не способны объединять информацию из «истории болезни, результатов анализов, предыдущих снимков» и тому подобного. Таким образом, эта технология пока что работает прекрасно лишь в «случаях, которые можно надежно выявить на основании лишь одного снимка (или нескольких последовательных снимков), не обращаясь к клинической информации или предшествующим обследованиям»[79]. Я подозреваю, что Джефф Хинтон заявил бы на это, что такие ограничения неизбежно будут преодолены, и очень вероятно, что в долгосрочной перспективе он окажется прав, но, на мой взгляд, мы увидим постепенный процесс, а не резкое подрывное изменение.

Картина дополняется множеством других серьезных препятствий, из-за которых очень трудно в обозримом будущем оставить без работы рентгенологов или медиков любых других специальностей. Практически все аспекты здравоохранения зарегулированы подчас многочисленными инстанциями с пересекающимися полномочиями. Совершенно вывести из игры лицензированных врачей будет очень непросто. Авторитет таких организаций, как Американская медицинская ассоциация, дает докторам намного больше власти над собственной судьбой, чем большинству других работников. Существуют также важные вопросы юридической ответственности. Ошибка с плохими последствиями для пациента легко может обернуться судебным преследованием. Пока эта ответственность распределена между тысячами врачей. Если работу будет выполнять не врач, а устройство или алгоритм, разработанный и поставленный заказчику богатой корпорацией, это приведет к концентрации ответственности и может спровоцировать поток судебных исков. Все эти препятствия, наверное, будут преодолены в перспективе, но в обозримом будущем, на мой взгляд, вопрос состоит не в том, заменит ли ИИ рентгенологов, а в том, сможет ли он существенно повысить производительность их труда. Если глубокое обучение позволит рентгенологам анализировать существенно больше снимков за определенный период времени, а также моментально обеспечит их вторым квалифицированным мнением, сводящим ошибки к минимуму, это расширит возможности каждого доктора и сможет со временем заставить студентов-медиков выбирать другую специальность, реагируя на естественный рыночный спрос.

Конечно, визуальные образы не единственный вид информации, поддающийся обработке с помощью алгоритмов глубокого обучения. Переход к электронным медицинским картам создал огромный источник данных, во многих отношениях идеально подходящий для применения искусственного интеллекта. Задействование этого источника для повышения эффективности, сокращения затрат и улучшения результатов лечения пациентов, пожалуй, самый многообещающий вариант использования ИИ в здравоохранении в ближайшем будущем. По некоторым данным, врачебные ошибки — третья по распространенности причина смерти в Соединенных Штатах, уступающая только онкологическим и сердечным заболеваниям. До 440 000 американцев умирают ежегодно вследствие ошибок, которые можно было предотвратить[80]. Особенно часты случаи назначения неправильного лекарства или неверной дозы.

В исследовании 2019 года ИИ-приложению израильского стартапа MedAware предоставили данные о почти 750 000 взаимодействий с пациентами бостонской клиники Brigham and Women’s Hospital в 2012 и 2013 годах. Оно выявило почти 11 000 ошибок. Анализ результатов показал, что программа MedAware в 92 % случаев верно обнаруживала допустимые ошибки, почти 80 % выданных ею предупреждений стали источником ценной клинической информации, и больше двух третей этих ошибок не были бы обнаружены существующими системами клиники. Исследование показало, что в дополнение к улучшению результатов лечения пациентов — а может быть, и спасению жизней — клиника сэкономила бы около $1,3 млн затраченных на устранение ошибок[81].

Один из самых известных случаев применения ИИ для обработки данных о пациентах произошел в 2016 году, когда DeepMind заключила пятилетнее соглашение об обмене данными с Национальной службой здравоохранения Великобритании (NHS). NHS предоставила DeepMind доступ к информации более чем о миллионе пациентов. К числу разработанных компанией пилотных приложений относилась система, способная анализировать медицинские карты и результаты анализов и немедленно уведомлять сотрудников NHS об угрозе острой почечной недостаточности, а также система на основе ИИ, способная диагностировать болезни глаз на основании медицинских снимков порою точнее, чем врачи. Несмотря на многообещающий прогресс, соглашение вызвало полемику в 2019 году, когда программа была передана Google, материнской компании DeepMind. Сразу же возникли опасения, что технологический гигант получит доступ к данным NHS о пациентах, хотя Google и сообщила о введении строгой политики конфиденциальности и тщательной анонимизации данных[82]. Это очередная иллюстрация того, как факторы, помимо возможностей технологии — в данном случае кажущаяся угроза персональным данным, — могут существенно замедлить внедрение искусственного интеллекта в сфере здравоохранения.

Наиболее поразительны примеры успешного применения искусственного интеллекта в области психического здоровья. Стартап Woebot Labs из Кремниевой долины, основанный в 2017 году, создал чат-бот на основе технологии обработки естественного языка, аналогичной той, что используется в Alexa и Siri, дополнив ее элементами диалога, которые были тщательно подобраны психологами. По сути, идея Woebot состоит в автоматизации когнитивно-поведенческой терапии — проверенного метода помощи людям, страдающим от депрессии и тревоги. В течение недели после вывода чат-бота на рынок с ним поговорили больше 50 000 человек. Как отмечает основательница и генеральный директор стартапа Элисон Дарси, «Woebot доступен даже в два часа ночи в случае панической атаки, когда рядом нет, да и не может быть, психотерапевта»[83]. Действительно, круглосуточная доступность чат-бота, в настоящее время бесплатного, совершенно новое явление в психотерапии, и это приложение удовлетворяет важнейшую потребность. Возможность получения профессиональной психологической помощи ограничена даже у многих работающих американцев, имеющих медицинскую страховку. Ситуация во многих развивающихся странах с низким уровнем медобслуживания значительно хуже. Там, где властям сложно обеспечить население хотя бы элементарной медицинской помощью, услуги квалифицированных психиатров и психологов практически недоступны большинству. Woebot регулярно общается с жителями более 130 стран, многие из которых взаимодействуют с этой службой, реализованной только на английском языке, через автоматизированного переводчика на основе ИИ[84]. В мире, где все более очевидным становится кризис в области психического здоровья, который, по всей видимости, значительно усилится из-за стресса и тревоги, связанных с пандемией коронавируса, подобные инструменты — единственное доступное решение проблемы для многих людей. Я усматриваю определенную иронию в том, что именно та область здравоохранения, которую мы привыкли считать наиболее «человеческой» по своей природе, первой выиграла от масштабируемого роста производительности, обеспеченного ИИ, который когда-нибудь, как мы надеемся, преобразует всю эту сферу.

Возможно, самым важным прорывом в области искусственного интеллекта медицинского назначения в обозримом будущем станет появление всеобъемлющей надежной системы общей диагностики и лечения, своего рода «врача из коробки». Ее задача — не заменить докторов, а дополнить их, фактически обеспечив общедоступность навыков и опыта лучших терапевтов. Легко представить будущее, в котором мощная диагностическая ИИ-система радикально повышает производительность труда врачей, а также создает условия, когда даже неопытный или посредственный терапевт ведет прием пациентов как будто при участии виртуальной команды элитных специалистов, постоянно наблюдающей за его работой и консультирующей его.

Безусловно, нам до этого пока далеко, но один из первых шагов на этом пути очень поучителен. Сразу после триумфа Watson[85] в телеигре Jeopardy![86] в феврале 2011 года IBM стала энергично переориентировать эту технологию на использование в медицине и других областях и создала на основе Watson новое направление деятельности стоимостью миллиард долларов. В представлении компании система Watson должна была накапливать знания из множества разнообразных источников, включая учебники, медицинские карты, результаты диагностических и генетических тестов, научные статьи, и затем использовать сверхчеловеческую способность к выявлению взаимосвязей, превосходя даже самых одаренных экспертов. IBM надеялась, что это принесет ощутимую пользу в приложениях для разработки персонализированных планов лечения сложных заболеваний, в частности онкологических. Несмотря на невероятный хайп и восторженные публикации в СМИ, расписывающие, как Watson «идет в медицинскую школу» и готовится «взяться за рак»[87], словно это подготовка к очередному выпуску Jeopardy! результаты, по крайней мере на данный момент, оказались неутешительными. В 2017 году Онкологический центр Андерсона при Техасском университете, один из самых разрекламированных партнеров IBM из сферы здравоохранения, прервал работу с Watson, поскольку не получил от этой технологии реальной пользы[88]. Тем не менее IBM продолжает верить в эту идею и вкладывать в нее деньги, как и растущее число других компаний, стартапов и гигантов вроде Google. Конкуренция останется острой, поскольку рентабельность инвестиций, которые позволят создать по-настоящему успешную технологию, обещает быть колоссальной. Я считаю успех неизбежным, но для этого потребуются ИИ-технологии, выходящие за рамки нынешнего применения глубокого обучения, иными словами — прорывы в создании универсального искусственного интеллекта. Мы рассмотрим новейшие достижения в этой сфере в главе 5.

В случае появления подлинно эффективной и надежной системы могут потребоваться медики новой категории. Возможно, это будут бакалавры или магистры со специальной подготовкой в области взаимодействия пациентов с медицинской ИИ-системой, одобренной и должным образом регулируемой. Эти сотрудники с более низкими зарплатами не заменят врачей, а будут работать под их контролем и заниматься типичными случаями. Например, большинство семейных врачей в Соединенных Штатах имеют дело с потоком пациентов с одними и теми же хроническими нарушениями, прежде всего ожирением, высоким кровяным давлением и диабетом. Новая категория практикующих врачей, работающих с искусственным интеллектом, может в значительной мере снять с них нагрузку, а также расширить географический охват. Во многих сельских районах США уже сейчас не хватает врачей, и ситуация будет лишь усугубляться по мере старения населения. Чтобы решить эти проблемы и со временем достичь роста производительности труда, который наконец покончит с болезнью издержек в здравоохранении, нам следует значительно расширить использование машинного интеллекта в области медицины. Думаю, другого выбора у нас практически нет.

Беспилотные легковые и грузовые машины: Затянувшееся ожидание

Обещание Илона Маска вывести к концу 2020 года на дороги миллион роботизированных такси лишь один из самых свежих примеров преувеличенных ожиданий. Наверное, вследствие значимости автомобиля для нашего образа жизни, особенно в Соединенных Штатах, никакое другое применение искусственного интеллекта не вызвало столько хайпа и чрезмерного энтузиазма, как создание беспилотника. После состязаний Grand Challenges[89] Управления перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (DARPA) в 2004 и 2005 годах эта технология достигла ошеломляющего прогресса, одновременно с завидной регулярностью обманывая гипертрофированные ожидания. В 2015 году самые авторитетные отраслевые специалисты предсказывали, что беспилотные транспортные средства выйдут на наши дороги в течение пяти лет. Получили известность рассуждения Криса Урмсона, одного из первопроходцев в этой области, в прошлом технического директора Waymo, дочерней компании Google, занимающейся беспилотниками, в настоящее время гендиректора и основателя стартапа Aurora по разработке беспилотной технологии, о том, что его сыну, которому в то время было 11 лет, не придется сдавать экзамены на водительские права в 16. Крупнейшие автопроизводители, включая Toyota и Nissan, также обещали создать беспилотные автомобили к 2020 году[90]. Все эти прогнозы так и не сбылись. Урмсон с прежней уверенностью поделился в 2019 году ожиданиями, что по меньшей мере «сотни» беспилотных транспортных средств начнут курсировать по дорогам общего пользования в течение пяти лет[91], а за десять лет появится 10 000 таких машин, а может и больше[92]. На мой взгляд, даже эти предположения слишком оптимистичны. Я бы сказал, существует реальная опасность того, что мы еще долгое время будем ожидать появления беспилотных автомобилей через пять лет.

В действительности задача рутинного передвижения беспилотников как по шоссе, так и в городской среде — иными словами, в ситуациях, развивающихся более или менее ожидаемым образом, — по большей части решена. Если бы дороги общего пользования сколько-нибудь походили на склад Amazon в отношении предсказуемости обстановки, машины с автопилотом уже могли бы широко эксплуатироваться.

Проблему, разумеется, представляют так называемые пограничные случаи, практически бесконечное число необычных взаимодействий и ситуаций, которые самоуправляемой машине трудно или невозможно с точностью спрогнозировать или, зачастую, верно интерпретировать. Большинство проектов создания полного автопилота основываются на высокоточном картировании улиц, по которым движется автомобиль. В результате неожиданные перекрытия улиц, ремонтные работы или дорожно-транспортные происшествия могут создать проблему. Ненастная погода, особенно сильный дождь или снег, также служит серьезной помехой. Однако самой трудной задачей является обеспечение безопасного взаимодействия с экосистемой, полной пешеходов и водителей двух— и четырехколесных транспортных средств, ведущих себя непредсказуемо. В таких городах, как Сан-Франциско, нередко встречаются беспечные или пьяные пешеходы. Даже внимательные люди часто действуют так, что их поведение трудно интерпретировать: осторожничают при переходе улицы в одних местах и действуют неосмотрительно — в других. В густонаселенных районах координация между водителями и пешеходами во многом опирается на социальное взаимодействие, понимание или воспроизведение которого может оказаться очень сложной задачей для самоуправляемых автомобилей. Связь, установленная посредством зрительного контакта, взмах руки, остановка посередине улицы с целью убедиться, что водитель уступает дорогу, и множество других тонких поведенческих проявлений составляют своего рода бессловесный язык, каким-то образом понимаемый практически каждым участником дорожного движения. Я допускаю, что овладение взаимодействиями такого рода может попросту выходить за рамки возможностей сегодняшних систем глубокого обучения. Иными словами, для подлинно беспилотных автомобилей может потребоваться технология намного больше приближенная к универсальному машинному интеллекту, и ждать этого придется долго.

По мнению многих аналитиков, с учетом трудностей, с которыми сталкиваются беспилотные автомобили в условиях города, первыми по-настоящему функциональными беспилотниками на наших дорогах станут дальнемагистральные грузовики. В конце концов, езда по автомагистралям является задачей по большей части уже решенной такими системами, как автопилот Tesla. Однако, хотя вероятность возникновения непредсказуемого события на автомагистрали ниже, чем на оживленном городском перекрестке, последствия ошибки значительно усугубляются высокими скоростями движения и тем, что транспортным средством в данном случае является полностью загруженный автофургон, обладающий большой кинетической энергией. Опять же, вопреки преувеличениям Илона Маска, автопилот Tesla не сертифицирован для использования без внимательного водителя за баранкой. Поэтому я считаю, что пройдет еще немало времени, прежде чем беспилотные грузовики станут обычным делом на скоростных шоссе общего пользования.

Я полагаю, что трудности, с которыми столкнулась одна маленькая компания, могут пролить свет на положение дел во всей этой отрасли. В начале 2017 года мне предложили посетить стартап Starsky Robotics из Сан-Франциско. Как объяснил гендиректор и сооснователь Стефан Зельц-Аксмахер, целью компании было создание системы, обеспечивающей беспилотное движение по автомагистралям на дальние расстояния, но под дистанционным контролем людей. В конечной точке маршрута или при возникновении какой-нибудь более сложной ситуации машиной должен был управлять удаленный оператор — чаще всего переученный водитель грузовика — с помощью консоли вроде тех, что используются в видеоиграх. Зельц-Аксмахер выразил уверенность, что компания уже в ближайшие годы выведет на американские дороги полностью беспилотные грузовики. Хотя команда Starsky и продемонстрированная технология произвели на меня глубокое впечатление, я сильно сомневался, что они достигнут этой цели, особенно с учетом нормативных препон, которые предстояло преодолеть. Однако Зельц-Аксмахер и его команда превзошли мои ожидания: в 2018 году компания успешно испытала беспилотный грузовик на закрытой дороге, а в 2019 году стала первым разработчиком, протестировавшим полностью беспилотный грузовик (без страхующего водителя в кабине) на шоссе общего пользования.

Starsky также внедрила инновационную бизнес-модель. Вместо прямой конкуренции с растущим числом хорошо финансируемых стартапов, надеющихся разработать и лицензировать беспилотную технологию, Starsky решила войти непосредственно в отрасль автомобильных грузоперевозок и использовать свои системы для получения конкурентного преимущества. Руководство компании считало, что только при полной интеграции разработки беспилотной технологии с текущей деятельностью автотранспортной компании и гибком применении новой системы там, где это разумно, можно достичь успеха в ближайшем будущем.

К сожалению, инвесторы прохладно отнеслись к этой идее, и компания была вынуждена закрыться в начале 2020 года, не сумев привлечь требуемое финансирование. В цикле постов, написанных после исчезновения компании, Зельц-Аксмахер назвал ограничения глубокого обучения одним из главных препятствий на пути прогресса в этой отрасли. «Контролируемое машинное обучение не стоит поднятой вокруг него шумихи», — писал он. «Это не настоящий искусственный интеллект», а скорее «изощренный инструмент подбора шаблонов»[93]. Иными словами, система, достаточно гибкая, чтобы поддерживать подлинно беспилотное управление транспортным средством в любых обстоятельствах без контроля со стороны удаленного оператора, выходит далеко за пределы возможностей сегодняшних систем глубокого обучения и едва ли появится в скором будущем. Зельц-Аксмахер полагает, что отрасль до сих пор не осознает в полной мере стоящие перед ней препятствия и что инвесторы теряют возможность безопасно выпустить на автомагистрали флот самоуправляемых грузовиков в ближайшее время в определенной мере из-за чрезмерного увлечения полной автоматизацией и продвинутыми характеристиками, которые часто демонстрируются конкурирующими стартапами, но еще очень далеки от использования в реальном мире.

Создание эффективной технологии — главная проблема в области разработки беспилотных транспортных средств, но я вижу еще ряд препятствий, связанных с бизнес-моделями для подобных автомобилей. Принято считать, что естественная ниша для беспилотников — это сервисы совместного использования автомобилей. Uber и ее конкуренты покрывают затраты на поездки за счет привлечения венчурного финансирования или, с недавнего времени, первоначального публичного размещения акций[94]. Ввиду ограниченности такого финансирования многие считают самоуправляемые автомобили долгосрочным решением. Стоит убрать водителя, которому достается от 70 до 80 % платы за проезд, и перед компанией открывается прямой путь к прибылям. Это главная причина, по которой Uber считает разработчиков беспилотных транспортных средств, в частности Waymo, прямой угрозой, и с 2016 года много средств вкладывает в собственные программы создания автопилота.

Однако в расчете на то, что беспилотная технология поможет Uber и Lyft, есть слабое место. Дело в том, что эти компании воспринимаются как привлекательные онлайновые предприятия, и рынок именно так их и оценивает, поскольку они являются главным образом цифровыми посредниками, получающими небольшую сумму с каждой транзакции в обмен на предоставление программного обеспечения, мгновенно сводящего пассажиров и водителей. Это уберегает их от всех рискованных и неприятных аспектов таксомоторного бизнеса, связанных с владением, финансированием, техобслуживанием и страхованием автомашин. Все это перекладывается на водителей. Uber и Lift не возятся с заменой масла, мойкой машин и спустившими шинами; они остаются выше практической стороны этого бизнеса, лишь собирая интернет-платежи. Избавившись от водителей, они лишатся тех, кто владеет автомашинами и обслуживает их. Если автомобили станут беспилотными, эти компании окажутся владельцами огромного парка транспортных средств и будут нести все сопутствующие расходы и хлопоты. Фактически Uber станет очень похожей на Hertz или Avis, ни одна из которых не считается «технологической компанией». Более того, транспортные средства, являющиеся собственностью агрегаторов, будут намного более дорогими из-за специализированного оборудования, например лидаров. Вдобавок из-за пандемии коронавируса значительно чаще приходится чистить и дезинфицировать автомобили. Опять-таки это в настоящее время является обязанностью водителей.

Я думаю, будет очень интересно наблюдать за развитием беспилотников в ближайшие годы как с точки зрения технологии, так и бизнес-модели, которая в конце концов определится. Большое число стартапов Кремниевой долины сосредоточилось на разработке и лицензировании беспилотной технологии наряду практически со всеми ведущими автопроизводителями, в той или иной мере инвестирующими в нее. Любой из этих проектов может привести к революционному прорыву, но, на мой взгляд, одним из самых интересных моментов будет углубляющееся расхождение стратегий Waymo и Tesla и усиление конкуренции между этими компаниями с течением времени.

Waymo, наследница программы Google по созданию беспилотного автомобиля, начатой в 2009 году, имеет больше опыта, чем любая другая организация, и в общем считается лидером отрасли. Это единственный поставщик работоспособного сервиса: клиенты за плату уже сейчас могут прокатиться в машине, за рулем которой нет водителя. Этот сервис, который называется Waymo One, пока доступен только на определенных маршрутах в тщательно картированной — или «геозонированной» — пригородной территории Финикса. Дороги там широкие, погода предсказуемо благоприятная, а пешеходов почти нет. Иными словами, это очень далеко от возможности вызвать Uber и поехать в любую точку Сан-Франциско или Манхэттена. Тем не менее Waymo One — впечатляющий прорыв. На мой взгляд, примерно так и будет выглядеть сервис беспилотных автомобилей в обозримом будущем: определенные маршруты с обозначенными остановочными пунктами в тщательно отобранных зонах с не слишком сложными условиями. Конечно, при этом снова возникает вопрос: может ли подобный ограниченный сервис стать прибыльным? Насколько дешевой должна быть поездка в полностью автоматизированной машине (очень дорогом транспортном средстве), чтобы клиент отдал предпочтение ей, а не значительно более гибкой возможности — поездке от двери до двери, предлагаемой Uber или Lyft с водителями?

Если Waymo движется вперед осмотрительно и с похвальной осторожностью, то Tesla, наоборот, постоянно рвет шаблоны, зачастую действуя, по мнению многих участников отрасли, на грани безрассудства. Компания сообщила существующим клиентам, что их машины имеют всю необходимую материальную базу для поддержки функции беспилотного движения и что со временем она станет им доступной в результате обновления программного обеспечения. Это невероятно смелое обещание. Tesla отличается от Waymo и практически всех остальных игроков тем, что отказалась от лидара — локатора, который следит за объектами вокруг автомобиля, испуская лазерный луч и регистрируя отраженный свет. Лидар — система дорогая и, во всяком случае в своих нынешних воплощениях, уродливая. Одна лишь Tesla верит, что сумеет достичь полной автоматизации, полагаясь исключительно на видеокамеры и радары. Как я уже отмечал, существенным преимуществом Tesla являются данные, которые компания получает от многочисленных видеокамер своих автомобилей. Waymo имеет около 600 беспилотных транспортных средств. В распоряжении Tesla постоянно расширяющийся парк из более чем 400 000 машин, ездящих по дорогам и собирающих данные. Автомобили Waymo проехали миллионы километров по настоящим дорогам и миллиарды — в компьютерных моделях[95]. Машины Tesla проделали миллиарды километров в реальном мире под контролем своих автопилотов. Все эти данные, собираемые на настоящих дорогах, — очевидное преимущество, но успех в конечном счете будет зависеть от наличия достаточно мощного искусственного интеллекта, который сможет воспользоваться этим источником. На мой взгляд, есть веские основания сомневаться в том, что сегодняшняя технология глубокого обучения на это способна.

Другой важный вопрос связан с уровнем автономности, который в конце концов удастся обеспечить. Беспилотные системы делятся на пять категорий. К уровням от первого до третьего относятся системы вспомогательного характера. Машина может автоматически двигаться в определенных условиях, например при крейсерском режиме на шоссе, но водитель должен сохранять бдительность и быть готовым в любой момент взять управление на себя. Большинство автопроизводителей, включая Tesla, сфокусировались на автопилотировании в этих пределах. Проблема в том, что, поскольку система практически всегда работает корректно, у водителей появляется соблазн отвлечься от дороги. Например, несколько водителей автомобилей Tesla сказали мне, что постоянно отвечают на электронные письма в телефоне, когда включают автопилот на выделенных полосах для машин с пассажирами на автомагистралях Кремниевой долины. Подобное поведение уже приводило к авариям с человеческими жертвами. Неясно, каким образом машина может заставить водителя сохранять внимание во время длительных однообразных поездок. Одним из сильнейших коммерческих аргументов в пользу беспилотных систем является обещание, что в один прекрасный день они резко уменьшат огромную смертность в дорожно-транспортных происшествиях — ежегодно в мире в них гибнет больше 1,3 млн человек[96]. Если у вспомогательных систем сохранятся их недостатки, то они вряд ли существенно повлияют на это число.

Поэтому Waymo и многие другие более мелкие стартапы в этой области приняли решение сосредоточиться исключительно на автономности четвертого и пятого уровней. К ним относятся беспилотные автомобили, в которых вы можете позволить себе заснуть. У них даже может не быть педали тормоза и рулевого колеса. Опять-таки в этом отношении резко выделяется Tesla. Заявление компании, что она сможет преодолеть разрыв между этими двумя типами автопилотирования, загрузив программное обновление, мгновенно переводящее ее машины со второго на четвертый уровень автономности, поразительно, и это еще слабо сказано. Многие считают такое обещание безмерно смелым, если не просто фантомом. Я очень удивлюсь, если Tesla сможет его выполнить в обозримом будущем, но в случае успеха она станет однозначным лидером в своей отрасли. Возможно, эти ожидания уже в какой-то мере сказались на стоимости ее акций.

Илон Маск и остальные руководители Tesla, безусловно, много размышляли над перспективами полной автономности. Помимо технологии, они разработали возможное решение проблемы с бизнес-моделью. На «Дне беспилотника» в 2019 году Маск описал схему, согласно которой владельцы Tesla смогут включать свои машины в сервис роботакси, предоставляемый компанией. Tesla будет получать свою долю от каждой совместной поездки так же, как Apple получает прибыль от App Store. Интересной особенностью этого предложения является то, что оно решает проблемы с владением и обслуживанием автомобилей, способные со временем похоронить такие компании, как Uber и Lyft. Возможно, Tesla нашла способ принять на себя функции чистого онлайнового посредника, избежав необходимости владеть парком машин. Большинство владельцев автомобилей Tesla могут не захотеть делиться своими машинами с незнакомцами, но если этот план окажется жизнеспособным, то многие клиенты станут подходить к покупке Tesla как к инвестиции, а не как к приобретению машины для личного пользования.

Вряд ли стоит сомневаться в том, что беспилотные транспортные средства когда-нибудь станут одним из самых весомых и значимых свидетельств революции в области искусственного интеллекта. Эта технология в перспективе способна преобразовать и наши города, и образ жизни, а также спасти многие тысячи жизней. Однако я считаю, что ее реального появления придется ждать еще лет десять, если не больше. Сначала убедительные признаки революции в области ИИ появятся в других областях — на складах, в офисах и в розничных магазинах, — где технические проблемы являются более решаемыми, среда — более контролируемой, сама технология в меньшей мере регулируется государством, а цена ошибки намного ниже. Впрочем, можно помечтать и представить, что одному-единственному обновлению программного обеспечения Tesla удастся доказать мою неправоту.

Как оторваться от плато в области инноваций: Исследования в сферах естественных наук и медицины

Те, кого можно назвать «технооптимистами», считают само собой разумеющимся, что мы живем в эпоху невероятного ускорения технологического развития. Скорость инноваций, говорят они, беспрецедентна и демонстрирует экспоненциальный рост. Самые восторженные верующие в такое ускорение — которые нередко принадлежат к числу сторонников Рэя Курцвейла, сформулировавшего эту идею в своем «законе ускоряющейся отдачи», — убеждены, что следующие 100 лет будут эквивалентны, по историческим меркам, «более чем 20 000 лет прогресса»[97].

Однако внимательное рассмотрение показывает, что, хотя ускорение реально, этот небывалый прогресс почти полностью ограничивается областью информационных и коммуникационных технологий. Действительно, экспоненциальный рост вытекает из закона Мура и проявляется в появлении программного обеспечения со все большими возможностями. За пределами же этого сектора, в мире, состоящем из атомов, а не из битов, в последние полвека наблюдается совершенно иная картина. Обновление таких областей, как транспорт, энергетика, домостроение, физическая инфраструктура общего назначения и сельское хозяйство, не только не идет экспоненциально нарастающими темпами, а, скорее, стагнирует.

Чтобы понять, как выглядит жизнь, насыщенная инновациями, представьте себе человека, родившегося в конце XIX века и дожившего до 1950-х и 1960-х годов. На глазах такого человека вся общественная жизнь изменилась просто невообразимо: появилась инфраструктура водоснабжения и обработки сточных вод в городах; стали обычными автомобили, самолеты, изобретен реактивный двигатель и наступила космическая эпоха; электрификация сделала возможными освещение, радио, телевидение и электробытовые приборы; в практику вошли антибиотики и массовый выпуск вакцин; ожидаемая продолжительность жизни в Соединенных Штатах выросла с 50 лет почти до 70. В отличие от этого, человек, родившийся в 1960-х годах, стал свидетелем появления персонального компьютера и, позднее, интернета, но почти во всех остальных областях, претерпевших революционное обновление в предыдущие десятилетия, он увидел в лучшем случае небольшой прогресс. Разница между автомобилем, который вы водите сейчас, и тем, который можно было купить в 1950 году, просто ничтожна по сравнению с разницей между автомобилем 1950 года и транспортными средствами, доступными в 1890 году. То же самое можно сказать и о бесконечном множестве других технологий практически во всех сферах современной жизни.

От впечатляющих достижений в области компьютеров и интернета вряд ли можно ожидать такого же широкомасштабного прогресса, который наблюдался в предшествующие десятилетия. Этот факт очень хорошо передает знаменитое замечание Питера Тиля: «Нам обещали летающие машины, а вместо этого дали 140 символов[98]». Утверждение, что мы живем в эпоху относительной стагнации, несмотря на продолжающееся ускорение развития информационных технологий, подробно изложили экономисты Тайлер Коуэн, опубликовавший в 2011 году книгу «Великая стагнация»[99], и Роберт Гордон, нарисовавший крайне пессимистическую картину будущего Соединенных Штатов в своей книге «Начало и конец роста Америки»[100]. Ключевой аргумент обеих книг: легкодоступные плоды технологической инновации были по большей части собраны примерно к 1970-м годам. В результате сейчас мы переживаем технологическое затишье, характеризующееся упорными попытками добраться до верхних ветвей дерева инноваций. Коуэн с оптимизмом утверждает, что со временем мы преодолеем технологическое плато. Гордон, напротив, предполагает, что даже верхние ветви этого дерева могут оказаться голыми и величайшие открытия мы уже совершили.

Хотя я считаю позицию Гордона слишком пессимистичной, множество свидетельств дают основание полагать, что широкомасштабный застой в создании новых идей совершенно реален. В научной статье, опубликованной в апреле 2020 года группой экономистов Стэнфорда и МТИ, отмечается, что продуктивность исследований в разных отраслях резко снизилась. Выполненный анализ привел авторов статьи к выводу, что эффективность создания инноваций американскими исследователями «уменьшается наполовину каждые 13 лет» или, иными словами, «только для того, чтобы поддерживать постоянный рост ВВП на душу населения, Соединенные Штаты должны удваивать объем исследований каждые 13 лет, компенсируя растущую сложность поиска новых идей»[101]. «Куда ни посмотри, — писали экономисты, — видно, что идеи и сопутствующий им экспоненциальный рост даются все труднее»[102]. Примечательно, что это касается даже той области, в которой по-прежнему наблюдается устойчивое экспоненциальное развитие. Авторы статьи обнаружили, что «сегодня для достижения знаменитого удвоения плотности компоновки транзисторов в компьютерных чипах», согласно закону Мура, «требуется в 18 с лишним раз больше исследователей, чем в начале 1970-х годов»[103]. Одно из возможных объяснений заключается в том, что, прежде чем продвинуть рубежи науки вперед, нужно понять ее текущее состояние. Практически во всех областях науки для этого необходимо усвоить намного больше знаний, чем в прошлом. Вследствие этого для инновации сегодня требуются все более многочисленные команды ученых с высокоспециализированной подготовкой, а координация их усилий неизбежно является более сложной задачей, чем руководство небольшой группой.

Безусловно, замедление инновации может объясняться множеством других факторов. Законы физики говорят, что доступные инновации распределены между областями научного знания неравномерно. В сфере разработки аэрокосмической техники закон Мура, разумеется, не действует. Во многих областях для того, чтобы дотянуться до следующей группы инновационных «плодов», требуется гигантский скачок. Играет свою роль и чрезмерное или неэффективное государственное регулирование, и ориентация на краткосрочные результаты, господствующая в настоящее время в корпоративном мире. Долгосрочные инвестиции в исследования и разработки часто несовместимы с одержимостью квартальной прибылью или с зависимостью оплаты труда руководителей от краткосрочного изменения стоимости акций. Тем не менее в той мере, в которой скорость обновления снижается растущей сложностью среды и взрывным увеличением объема знаний, искусственный интеллект может оказаться самым мощным инструментом, помогающим преодолеть технологическое плато. Я считаю это важнейшей задачей ИИ в процессе его превращения в общедоступный ресурс. В долгосрочной перспективе с точки зрения устойчивого процветания и способности справляться как с известными, так и с неожиданными вызовами ничто не сравнится по важности с повышением нашей коллективной способности обновляться и генерировать новые идеи.

В ближайшем будущем самым многообещающим применением искусственного интеллекта, особенно глубокого обучения, в научных исследованиях может стать открытие новых химических соединений. Подобно тому как система AlphaGo, созданная DeepMind, работает с практически бесконечным игровым пространством — количество возможных комбинаций в игре го превышает число атомов во Вселенной, — так и «химическое пространство», охватывающее практически все мыслимые конфигурации молекул, с практической точки зрения является бесконечным. Чтобы обнаружить в этом пространстве полезные молекулы, требуется многомерный поиск ошеломляющей сложности. Необходимо учесть такие факторы, как трехмерный размер и форма молекулярной структуры, а также множество других параметров, в частности полярность, растворимость и токсичность[104]. Для химика или специалиста по материаловедению перебор вариантов — это трудозатратный процесс экспериментирования методом проб и ошибок. Обнаружение по-настоящему полезного нового химического вещества может занять большую часть профессиональной карьеры. Например, литий-ионные батареи, сегодня широко использующиеся в наших электронных устройствах и электромобилях, родились из исследования, начатого еще в 1970-е годы, но коммерческое применение возникшей на его основе технологии стало возможно лишь в 1990-х годах. Искусственный интеллект обещает чрезвычайно ускорить этот процесс. Поиск новых молекул во многих отношениях идеальная задача для глубокого обучения; можно обучить алгоритмы на характеристиках молекул, полезность которых известна, или в некоторых случаях на законах, управляющих конфигурацией и взаимодействием молекул[105].

На первый взгляд это может показаться относительно узким применением. Однако поиск полезных новых химических веществ затрагивает практически все стороны обновления. Ускорение этого процесса обещает дать инновационные высокопрочные материалы для машин и инфраструктуры, химически активные вещества для более эффективных батарей и солнечных панелей, фильтрующие или поглощающие материалы, способные уменьшить загрязнение, и новые лекарства, которые, возможно, совершат переворот в медицине.

Университетские исследовательские лаборатории и растущее число стартапов с энтузиазмом обратились к технологии машинного обучения и уже совершили важные прорывы благодаря действенным методам на основе ИИ. В октябре 2019 года ученые из Дельфтского технического университета в Нидерландах объявили, что сумели создать совершенно новый материал исключительно с помощью алгоритма машинного обучения без проведения реальных лабораторных экспериментов. Новое вещество является прочным и долговечным, но в то же время сверхсжимаемым, если на него действует сила выше определенного предела. Это означает, что материал фактически можно сжать до малой доли его первоначального объема. По словам Мигеля Бесса, одного из ведущих исследователей в этом проекте, когда-нибудь благодаря материалам с подобными свойствами «самые обычные предметы вроде велосипедов, обеденных столов и зонтов смогут поместиться в кармане»[106].

Для участия в таких проектах исследователи должны обладать серьезной технической подготовкой в области искусственного интеллекта. Однако команды из других университетов разрабатывают более доступные инструменты на основе ИИ, способные в скором времени открыть новые химические соединения. Например, ученые из Корнеллского университета работают над проектом SARA («научный автономный интеллектуальный агент» — Scientific Autonomous Reasoning Agent), который, как надеются, «резко, на порядки, ускорит поиск и разработку новых материалов»[107]. Исследователи Техасского сельскохозяйственного и политехнического университета также работают над программной платформой для автоматического поиска прежде неизвестных веществ[108]. Оба проекта частично финансируются Министерством обороны США, особенно заинтересованным в инновациях. Такие разработки играют ту же роль во многих областях научных исследований, что и облачные инструменты, предлагаемые Amazon и Google, которые делают машинное обучение более доступным для использования во многих приложениях для бизнеса. Это позволит, скажем, химикам и материаловедам применять ИИ, даже если они не являются экспертами в машинном обучении. Иными словами, искусственный интеллект превращается в общедоступный ресурс, который можно использовать все более творчески и целенаправленно.

Еще более смелый подход заключается во встраивании программного обеспечения на базе ИИ, предназначенного для открытия химических веществ, в роботов, способных проводить эксперименты в реальной лаборатории. В этом направлении движется, например, небольшая компания Kebotix из Кембриджа в штате Массачусетс, стартап, отпочковавшийся от ведущей гарвардской лаборатории материаловедения и создавший, по словам его участников, «первую в мире самоуправляемую лабораторию для открытия новых материалов». Роботы этой компании могут ставить эксперименты самостоятельно, пользуясь лабораторным оснащением, скажем пипетками для переноса и смешивания жидкостей, и управляя установками для проведения химического анализа. Затем результаты экспериментов анализируются алгоритмами искусственного интеллекта, которые выбирают лучшее направление действий и инициируют дальнейшие эксперименты. В результате возникает повторяющийся самосовершенствующийся процесс, по утверждению представителей компании, резко ускоряющий выявление полезных новых молекул[109].

Многие наиболее многообещающие и хорошо финансируемые возможности на стыке химии и искусственного интеллекта связаны с разработкой новых лекарств. По одному отчету, на апрель 2020 года насчитывалось не менее 230 стартапов, использовавших ИИ для поиска новых лекарственных средств[110]. Дафна Коллер, профессор Стэнфорда и сооснователь онлайновой образовательной платформы Coursera, — один из ведущих мировых экспертов по применению машинного обучения в биологии и биохимии. Коллер также является основателем и гендиректором insitro, стартапа из Кремниевой долины, основанного в 2018 году и привлекшего более $100 млн на поиск новых лекарств с помощью машинного обучения. Повсеместное замедление технологических инноваций, поразившее американскую экономику в целом, особенно очевидно в фармакологии. Коллер сказала мне следующее:

Проблема в том, что создание новых лекарств постоянно усложняется: уровень успешности клинических испытаний находится ближе к середине 10 %-ного диапазона; затраты на исследования до уплаты налогов при разработке нового лекарственного средства (с учетом неудачных попыток) превышают $2,5 [млрд]. Рентабельность инвестиций в создание лекарств линейно уменьшается с каждым годом и, по некоторым оценкам, станет нулевой еще до 2020 года. Одна из причин заключается в том, что разработка лекарств принципиально усложнилась: многие (если не все) «низко висящие плоды» — иными словами, лекарства, значимые для больших популяций, — уже сорваны. Поэтому на следующем этапе разработки лекарств нам придется сосредоточиться на более специализированных препаратах, действенность которых может зависеть от конкретных условий и которые предназначаются лишь определенной подгруппе пациентов[111].

insitro и его конкуренты рассчитывают с помощью искусственного интеллекта быстро выявлять перспективные рецептуры, которые могут стать новыми лекарствами, и таким образом сильно снизить затраты на разработку. По словам Коллер, открытие лекарственного средства — это «долгий путь, на котором вас ждет множество развилок» и «99 % дорог ведут в тупик». Если искусственный интеллект будет «более-менее верным компасом, это невероятно повысит шансы на успешное завершение процесса»[112].

Применение подобного подхода уже окупается. В феврале 2020 года исследователи из МТИ объявили об открытии с помощью глубокого обучения эффективного нового антибиотика. Созданная исследователями ИИ-система способна перелопатить информацию о свойствах сотни с лишним миллионов химических соединений за несколько дней. Новый антибиотик — ученые назвали его «галицин» в честь HAL, искусственного интеллекта из фильма «Космическая одиссея 2001 года», — оказался смертельным практически для всех видов бактерий, на которых его испытывали, включая штаммы, резистентные к существующим препаратам[113]. Это принципиально важно, поскольку медицинское сообщество давно предупреждает о скором кризисе, вызванном лекарственно-устойчивыми бактериями — эдакими «супербактериями», которые уже стали бичом многих больниц. Из-за высокой стоимости создания и относительно низкой прибыли очень мало антибиотиков находится сейчас в процессе разработки. Новые лекарства, которым все же удается проходить через сложные и дорогостоящие процессы испытаний и одобрения регулирующими органами, представляют собой в основном разновидности существующих антибиотиков. В отличие от них, галицин воздействует на бактерии принципиально иным образом и, судя по результатам экспериментов, может быть менее чувствительным к мутациям, из-за которых антибиотики утрачивают со временем свою эффективность. Иными словами, искусственный интеллект нашел нестандартное решение, что критически важно для значимой инновации.

Еще одно достижение, о котором также было объявлено в начале 2020 года, принадлежит британскому стартапу Exscientia, использовавшему машинное обучение при поиске новых лекарств для лечения обсессивно-компульсивного расстройства. По сообщению компании, начальный этап разработки занял всего год (что примерно в пять раз меньше, чем при использовании традиционных методов), и это первое открытое ИИ лекарственное средство, проходящее клинические испытания[114].

Как было показано в главе 1, особенно примечательным достижением в применении искусственного интеллекта в биохимических исследованиях стал прорыв DeepMind, обнародованный в ноябре 2020 года, — предсказание конфигурации структуры при сворачивании белка. DeepMind не пыталась открыть какое-то лекарство, а использовала свою технологию в целях изучения процессов на фундаментальном уровне. В конце 2018 года DeepMind представила более раннюю версию своей системы AlphaFold на проводимом раз в два года всемирном конкурсе по прогнозированию структуры белка CASP (Critical Assessment of Structure Prediction). Команды со всего мира с помощью разнообразных методов, на основе как вычислений, так и просто интуиции, пытались предсказать, какую форму примет белок. AlphaFold победила в 2018 году с большим отрывом, но, несмотря на превосходство над конкурентами, сумела правильно предсказать структуру только 25 белковых последовательностей из 43. Иными словами, эта предварительная версия AlphaFold еще не была достаточно точной, чтобы стать действительно полезным инструментом исследования[115]. Всего за два последующих года DeepMind сумела настолько усовершенствовать свою технологию, что ряд ученых объявили проблему прогнозирования белковой структуры «решенной». Я считаю это ярчайшим свидетельством того, что применение искусственного интеллекта для решения конкретных задач будет развиваться очень быстро.

Помимо использования машинного обучения для открытия новых лекарств и других химических соединений самым многообещающим применением искусственного интеллекта в научном поиске может стать усвоение и понимание постоянно растущего объема опубликованных исследований. Только в 2018 году в 40 000 с лишним журналов вышло больше 3 млн научных статей[116]. Осмысление информации в подобных масштабах намного превосходит возможности разума любого человека, и искусственный интеллект, похоже, единственный имеющийся у нас инструмент, способный обеспечить более-менее целостное ее восприятие.

Системы обработки естественного языка на основе новейших достижений в области глубокого обучения используются для того, чтобы извлекать информацию, выявлять неочевидные закономерности в исследованиях и в целом устанавливать концептуальные взаимосвязи, которые в ином случае могут остаться незамеченными. Разработанная IBM технология Watson остается одним из важных игроков в этой сфере. Другой проект, Semantic Scholar, был начат Институтом искусственного интеллекта Пола Аллена из Сиэтла в 2015 году. Semantic Scholar позволяет использовать ИИ для поиска информации в более чем 186 млн опубликованных статей практически во всех областях научного знания[117].

В марте 2020 года Институт Аллена совместно с консорциумом других организаций, включая Microsoft, Национальную медицинскую библиотеку США, Управление научно-технической политики Белого дома, подразделение AWS компании Amazon, приступил к созданию COVID-19 Open Research Dataset — базы данных с возможностью поиска по научным статьям, связанным с пандемией коронавируса[118]. Она позволяет ученым и медицинским учреждениям быстро находить ответы на конкретные вопросы из самых разных областей научных исследований, включая биохимию вируса, эпидемиологические модели и лечение заболевания. По состоянию на апрель 2021 года база данных включала более 280 000 научных статей и активно использовалась учеными и врачами[119].

Подобные инициативы имеют колоссальный потенциал превращения в инструменты ускорения генерирования новых идей. Однако эта технология пока находится в зачаточном состоянии, и для реального прогресса придется преодолеть еще не одно препятствие и создать более универсальный машинный интеллект — в эту тему мы углубимся в главе 5. Легко представить по-настоящему эффективную систему в роли интеллектуального ассистента ученых в исследованиях, способного поддерживать полноценный диалог, играть с идеями и активно подсказывать новые направления научных изысканий.

В то же время я считаю важным сохранять взвешенный и реалистичный взгляд на наши потенциальные возможности. Ничто из вышесказанного не означает, что искусственный интеллект гарантирует бурное появление инноваций или стабильное достижение результатов за все более короткое время. В конце концов, суть науки — экспериментирование, а на постановку эксперимента и оценку его результатов требуется время. В некоторых случаях применение научного метода действительно можно ускорить, например благодаря использованию лабораторных роботов или даже быстрому проведению некоторых экспериментов в компьютерной модели.

Однако в таких областях, как медицина и биология, многие эксперименты должны ставиться на живых организмах, и в этом отношении возможность резкого ускорения процесса весьма ограниченна. Поиск вакцин от COVID-19 ярко высветил этот факт. Ученые смогли разработать формулы вероятных вакцин за считаные недели после получения генетического кода вируса. Долгое ожидание пригодных для использования вакцин почти полностью объяснялось необходимостью их масштабных испытаний как на животных, так и на людях, а также наращивания мощностей для производства в необходимых масштабах. Даже если бы у нас имелся по-настоящему совершенный, как в научной фантастике, искусственный интеллект, это не гарантировало бы существенного ускорения появления вакцины. В этом и заключается одна из причин моего скептического отношения к заявлениям Курцвейла о том, что искусственный интеллект скоро приведет к радикальному увеличению продолжительности жизни человека. Даже если ИИ действительно поможет выдвинуть плодотворные новые идеи в этой области, как мы протестируем созданные на их основе решения на безопасность и эффективность, не дожидаясь однозначных результатов долгие годы или даже десятилетия? Безусловно, есть немало возможностей реформировать систему регулирования и упростить одобрение новых лекарств и методов лечения, но в конечном счете даже самым умным и изобретательным ученым приходится ждать получения результатов экспериментов, подтверждающих верность их идей.

В этой главе я хотел дать краткий обзор самых интересных и значимых применений искусственного интеллекта, а также обозначить те области, в которых ИИ может оказаться прорывной технологией в ближайшем будущем, и те, где нам придется ждать этого дольше. Предложенный список никоим образом не является исчерпывающим. Постепенно искусственный интеллект затронет и преобразует практически все.

Утверждение, что искусственный интеллект быстро превращается в ресурс, подобный электричеству, подчеркивает масштабность и революционность этой технологии. Однако по сравнению с электричеством ИИ намного сложнее и динамичнее, он будет непрерывно совершенствоваться, открывая практически бесконечное число постоянно меняющихся возможностей. Чтобы понять подлинный потенциал этого нового ресурса, нужно углубиться в научные основы и в историю создания искусственного интеллекта и узнать, как развивается эта область и какие трудности ее ожидают, а также познакомиться с конкурирующими идеями, которые формируют технологию по мере ее развития. Это и будут темы двух следующих глав.

Глава 4

В поисках путей создания интеллектуальных машин

Премию Тьюринга называют нобелевской в области информационных технологий. Она носит имя легендарного математика и ученого Алана Тьюринга и ежегодно присуждается Ассоциацией по вычислительной технике людям, посвятившим себя развитию этой области. Как и в случае Нобелевской премии, присуждение премии Тьюринга сопровождается выплатой $1 млн, выделяемого, главным образом, Google.

В июне 2019 года лауреатами премии Тьюринга за 2018 год стали трое: Джеффри Хинтон, Ян Лекун и Йошуа Бенджио — за вклад в разработку глубоких нейронных сетей. Эта технология, которую также называют глубоким обучением, за последнее десятилетие трансформировала сферу искусственного интеллекта и обусловила технический прогресс, который еще недавно показался бы научной фантастикой.

Водители автомобилей Tesla регулярно доверяются автопилоту при движении по автомагистралям. Google Translate мгновенно выдает читабельный текст даже при переводе с редких языков, о которых слышали лишь немногие из нас, а Microsoft продемонстрировала синхронный машинный перевод с китайского на английский. Дети растут в мире, где общение с Alexa от Amazon — обычное дело, и родители беспокоятся, благотворно ли такое общение. Все эти достижения — и множество других — возможны благодаря глубоким нейронным сетям.

Идея, лежащая в основе глубокого обучения, известна уже не одно десятилетие. В конце 1950-х годов Фрэнк Розенблатт, психолог Корнеллского университета, придумал «перцептрон» — электронное устройство, действующее на принципах, аналогичных функционированию нейронов головного мозга. Розенблатт показал, что простые сети из перцептронов можно научить решать задачи, связанные с распознаванием образов, например цифр.

Работа Розенблатта по нейронным сетям была встречена с энтузиазмом, но, поскольку существенного прогресса добиться не удалось, этот метод был со временем отодвинут на задний план. Лишь маленькая группа исследователей, включавшая в том числе трех лауреатов премии Тьюринга 2018 года, продолжала заниматься нейронными сетями. Специалисты по компьютерным наукам привыкли считать эту технологию маргинальным направлением исследований и почти верным способом похоронить свою карьеру.

Все изменилось в 2012 году, когда команда из исследовательской лаборатории Джеффа Хинтона в Торонтском университете приняла участие в ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge. На этом ежегодном конкурсе группы из множества ведущих мировых университетов и корпораций демонстрируют возможности создания алгоритма, способного правильно распознавать изображения из огромной базы фотографий. Если другие участники пользовались традиционными методами программирования, то команда Хинтона развернула нейронную сеть, обученную на тысячах изображений-образцов. Разработка группы из Торонтского университета произвела ошеломляющее впечатление, и весь мир неожиданно узнал о возможностях глубокого обучения.

В последующие годы практически все крупные технологические компании вкладывали огромные средства в глубокое обучение. Google, Facebook, Amazon и Microsoft, а также китайские ИТ-гиганты Baidu, Tencent и Alibaba сделали нейронные сети основой своих продуктов, деятельности и бизнес-моделей. Сфера производства компьютерной техники также переживает трансформацию, и такие компании, как NVIDIA и Intel, конкурируют в области создания чипов, оптимизирующих работу нейронных сетей. Заработки специалистов по глубокому обучению исчисляются семизначными числами, а сами они превратились в подобие звезд профессионального спорта, поскольку компании конкурируют за ограниченное количество экспертов.

Хотя прогресс в создании искусственного интеллекта в последнее десятилетие был огромным и беспрецедентным, он обусловливался главным образом использованием все более значительных массивов данных для обучения нейронных алгоритмов, поддерживаемых все более быстрой компьютерной техникой. Эксперты в области ИИ приходят к пониманию, что этот подход не обеспечивает устойчивого развития и технологию необходимо подпитывать совершенно новыми идеями, если мы хотим продолжить поступательное движение. Прежде чем обратиться к возможному будущему ИИ, давайте познакомимся с тем, как все начиналось, бросим взгляд на пройденный к настоящему моменту путь и узнаем, как работают системы глубокого обучения, обеспечившие революционный прогресс. Мы увидим, что с самого начала исследования в области искусственного интеллекта характеризовались конкуренцией двух совершенно разных подходов к созданию умных машин. Противоречия между этими двумя школами мысли снова выходят на передний план и, по всей видимости, будут определять направление развития ИИ в последующие годы и десятилетия.

Могут ли машины мыслить?

Машины, способные мыслить и поступать как люди, существовали в нашем воображении задолго до изобретения первых электронных компьютеров. В 1863 году английский писатель Сэмюэл Батлер написал письмо редактору газеты из новозеландского Крайстчерча. В этом письме, озаглавленном «Дарвин среди машин», высказывалась идея «живого механизма», который когда-нибудь сумеет так развиться, что сравняется с людьми, а может, даже превзойдет их. Батлер призывал к немедленной войне против нового вида механических существ и заявлял, что «машины подобного рода должны быть уничтожены»[120]. Этот страх кажется несколько преждевременным с учетом состояния информационной технологии в 1863 году, но нарисованная Батлером картина повторяется с тех пор снова и снова, взять хотя бы фильмы «Терминатор» и «Матрица». Страхи Батлера разделяют не только авторы научной фантастики. Недавние достижения в создании ИИ заставили таких видных деятелей, как Илон Маск и покойный Стивен Хокинг, выступить с предостережением в отношении развития сценариев, поразительно близких тому, что пугал Батлера более 150 лет назад.

В вопросе о том, когда создание искусственного интеллекта стало областью серьезных исследований, мнения расходятся. Я бы отнес ее возникновение к 1950 году. В том году блестящий математик Алан Тьюринг опубликовал научную статью «Вычислительные машины и разум», где задавал вопрос: «Могут ли машины мыслить?»[121]. В этой статье Тьюринг предложил тест на основе популярной игры, который до сих пор является эталоном для определения, может ли некая машина считаться в полной мере интеллектуальной. Тьюринг, родившийся в Лондоне в 1912 году, проделал эпохальную работу в области теории вычислений и природы алгоритмов, и его принято считать отцом-основателем компьютерной науки. В 1936 году, всего через два года после окончания Кембриджа, он сформулировал математические принципы того, что сейчас называют универсальной машиной Тьюринга, в сущности — концептуальный план любого компьютера, когда-либо созданного в реальном мире. В самом начале компьютерной эры Тьюринг ясно понимал, что машинный интеллект — это логичное и, возможно, неизбежное продолжение электронных вычислений.

Словосочетание «искусственный интеллект» придумал Джон Маккарти, в то время молодой преподаватель математики Дартмутского колледжа. Летом 1956 года Маккарти участвовал в организации Дартмутского летнего исследовательского проекта по изучению искусственного интеллекта в кампусе колледжа в Нью-Гемпшире. Это была двухмесячная конференция, куда пригласили светил новой области исследований. Участники проекта ставили перед собой смелые и оптимистичные цели. В плане конференции говорилось, что «будет предпринята попытка определить, как научить машины владеть языком, формировать абстрактные понятия и концепции, решать задачи того типа, которые в настоящее время считаются сугубо человеческими, а также совершенствоваться», и выражалась уверенность организаторов «в достижении существенного прогресса в решении одной или нескольких этих задач, если тщательно подобранная группа ученых будет совместно работать над ними в течение лета»[122]. Среди участников были Марвин Мински, наряду с Маккарти ставший одним из самых известных в мире исследователей ИИ и основателем Лаборатории искусственного интеллекта МТИ, и Клод Шеннон, легендарный инженер-электрик, сформулировавший принципы теории информации, легшие в основу электронной коммуникации и обусловившие возможность появления интернета.

Примечательно, однако, что величайший ум не принимал участия в Дартмутской конференции. Алан Тьюринг совершил самоубийство двумя годами раньше. Осужденный за однополые отношения согласно законам о «непристойном поведении», действовавшим тогда в Великобритании, Тьюринг был поставлен перед выбором между тюремным заключением и химической кастрацией путем принудительного введения эстрогена. Он выбрал второе и, находясь в депрессии, покончил с собой в 1954 году. Это стало невосполнимой утратой для зарождающейся области компьютерных наук и искусственного интеллекта. На момент смерти Тьюрингу был всего 41 год. В более справедливом мире он почти наверняка дожил бы до появления персонального компьютера и, вполне вероятно, интернета и многих других инноваций. Невозможно сказать, какой вклад Тьюринг внес бы в последующие десятилетия или насколько более развитым мог бы сегодня быть ИИ, но его уход стал колоссальной интеллектуальной потерей для этого направления исследований и для всего человечества.

Область искусственного интеллекта стремительно развивалась после Дартмутской конференции. Компьютеры становились более мощными, совершались важные открытия, разрабатывались алгоритмы, способные решать все более широкий круг задач. Искусственный интеллект как научное направление занял прочное место в американских университетах, и был создан ряд лабораторий по исследованию ИИ.

Одним из самых важных факторов, обусловивших возможность этого прогресса, стали огромные инвестиции правительства США, особенно Пентагона. Значительная часть этих средств поступала через Управление перспективных исследовательских проектов (Advanced Research Projects Agency, ARPA). Особенно важным центром финансируемых ARPA исследований был Стэнфордский исследовательский институт (SRI), впоследствии обособившийся от Стэнфордского университета и получивший название SRI International. Центр изучения искусственного интеллекта SRI, основанный в 1966 году, внес эпохальный вклад в такие области, как языковой перевод и распознавание речи. Там был также создан первый по-настоящему автономный робот — машина, способная транслировать мышление на основе ИИ в физическое взаимодействие с окружением. Почти через полвека после своего основания Центр изучения искусственного интеллекта SRI создал дочернюю компанию-стартап по разработке нового персонального помощника Siri, которая была куплена Apple в 2010 году.

Однако вскоре прогресс привел к чрезмерной эйфории, преувеличенным обещаниям и нереалистичным ожиданиям. В 1970 году Life опубликовал статью о роботе, созданном в SRI, где назвал его первым в мире электронным существом. Марвин Мински, в то время звезда исследований ИИ в МТИ, со «спокойной уверенностью» заявил автору статьи Брэду Дарраху:

В течение трех — восьми лет мы получим машину, обладающую универсальным интеллектом среднего человека. Я имею в виду машину, способную читать Шекспира, менять масло в автомобиле, заниматься офисными интригами, шутить, ссориться. К тому моменту машина начнет сама себя обучать с фантастической скоростью. Через несколько месяцев она достигнет уровня гения, а еще через несколько месяцев после этого ее возможности будут безграничными[123].

Даррах попросил других исследователей ИИ оценить это утверждение, и ему ответили, что, пожалуй, заявленный Мински срок три — восемь лет малость оптимистичен. Может потребоваться 15 лет, но «все сошлись на том, что такая машина будет существовать и что она может ускорить третью промышленную революцию, покончить с войнами и бедностью и дать толчок столетиям развития науки, образования и искусства»[124].

Когда выяснилось, что эти предсказания очень сильно расходятся с действительностью и что создание ИИ-систем, способных решать даже намного менее амбициозные задачи, оказалось значительно сложнее, чем ожидалось, энтузиазм стал улетучиваться. К 1974 году разочарование инвесторов, особенно правительственных структур, обеспечивавших непропорционально большую долю финансирования, негативно сказалось на этой области исследования — как и на карьере многих исследователей ИИ. На протяжении всей своей истории сфера ИИ страдала чем-то вроде коллективного биполярного расстройства: огромные ожидания и быстрый прогресс сменялись десятилетиями разочарований и недофинансирования, так называемыми зимами искусственного интеллекта.

Отчасти периодическое наступление таких зим объяснялось непониманием истинной сложности задач, которые призван решать ИИ. Другим принципиально важным фактором стала простая неспособность осознать, насколько медленными были компьютеры до 1990-х годов. Понадобились десятилетия прогресса в соответствии с законом Мура, чтобы появились компьютеры, начавшие превращать в реальность мечты участников Дартмутской конференции 1956 года.

Появление быстродействующей компьютерной техники привело к ряду радикальных изменений в конце 1990-х годов. В мае 1997 года компьютер Deep Blue компании IBM с небольшим перевесом победил чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова в турнире из шести игр. Хотя такое событие назвали триумфом искусственного интеллекта, в действительности это был, по сути, ловкий трюк, проделанный благодаря высокой скорости вычислений. Специализированные алгоритмы, исполняемые компьютером Deep Mind размером с холодильник, были способны заглядывать далеко вперед, быстро перебирая множество возможных ходов, что было не под силу даже самому гениальному человеческому разуму.

IBM снова добилась триумфа в 2011 году с появлением Watson, машины, легко победившей самых сильных в мире игроков в телеигре Jeopardy!. Во многих отношениях это было намного более впечатляющее достижение, потому что для него потребовалось понимание естественного языка, включающее даже способность распознавать шутки и каламбуры. В отличие от Deep Blue система Watson обладала способностью выходить за пределы игровой доски с жестко определенными правилами и работать с, казалось бы, безграничным массивом информации. Watson выиграла в Jeopardy! одновременно задействуя массу умных алгоритмов, которые в поисках верного ответа прочесывали наборы данных, зачастую почерпнутых из статей в «Википедии».

Watson возвестила о наступлении новой эпохи и стала предтечей машин, которые впоследствии начали анализировать язык и по-настоящему общаться с людьми, но в 2011 году произошло и кардинальное изменение базовой технологии искусственного интеллекта. Если Watson опиралась на алгоритмы машинного обучения, осмысляющие информацию с использованием методов статистики, то в следующие несколько лет другой тип машинного обучения, непосредственно восходящий к перцептрону, задуманному Фрэнком Розенблаттом более чем за полстолетия до этого, снова вышел на первый план и затем быстро стал господствующим в области искусственного интеллекта.

Коннекционистский и символический ии и развитие глубокого обучения

На протяжении десятилетий разработка искусственного интеллекта переживала взлеты и падения, но в общем в центре внимания исследователей попеременно оказывались два противоположных подхода к разработке умных машин. Одна школа сформировалась на основе работы Розенблатта по нейронным сетям в 1950-х годах. Его последователи считали, что интеллектуальную систему необходимо строить по образцу базовой архитектуры головного мозга и что она должна использовать глубоко соединенные компоненты, напоминающие биологические нейроны. Согласно этому подходу, получившему название «коннекционизм», способность к обучению — главное свойство интеллекта, поэтому если заставить машину эффективно учиться на предлагаемых ей данных, то у нее постепенно могут развиться и другие возможности человеческого мозга. В конце концов, имелось убедительное свидетельство эффективности этой модели — головной мозг человека, представляющий собой, как было известно, непостижимо сложную систему взаимосвязанных биологических нейронов.

К противоборствующему лагерю относились исследователи, избравшие «символический» подход, делающий акцент на применении логики и рационального мышления. С точки зрения символистов, обучение не столь важно, а суть интеллектуальности — это способность использовать знание посредством мышления, принятия решений и действия. Вместо разработки алгоритмов, способных учиться самостоятельно, символисты вручную вводили информацию в создаваемые ими системы. Из этой деятельности выросла такая область компьютерных наук, как инженерия знаний.

Практически все первые образцы применения искусственного интеллекта опирались на символический ИИ. Так, специалисты по инженерии знаний совместно с врачами создали системы для диагностирования болезней с помощью алгоритмов с использованием дерева решений. Результаты применения подобных медицинских экспертных систем были неоднозначными, а сами они негибкими и ненадежными. Однако во многих других сферах, например в автопилотах для реактивных самолетов, наработки, связанные с экспертными системами, постепенно стали обычной частью программного обеспечения и перестали именоваться «искусственный интеллект».

Коннекционизм восходит к исследованию, целью которого было понимание принципов работы человеческого мозга. В 1940-х годах Уоррен Маккаллок и Уолтер Питтс предложили идею искусственной нейронной сети как своего рода вычислительного аналога биологических нейронов в мозге[125]. Фрэнк Розенблатт, получивший психологическое образование и читавший лекции на психологическом факультете Корнеллского университета, впоследствии включил эти идеи в свою концепцию перцептрона.

Перцептрон был способен к рудиментарному распознаванию образов, например печатных символов, воспринимаемых через прикрепленную к устройству камеру. Изобретатель и писатель Рэй Курцвейл, в настоящее время технический директор Google, познакомился с Розенблаттом в его лаборатории в Корнелле в 1962 году. Курцвейл рассказывал мне, что приносил в лабораторию образцы текста для проверки на перцептроне и что машина работала идеально, если символы были четко напечатаны нужным шрифтом. Розенблатт поделился с юным Курцвейлом, готовившимся к поступлению в МТИ, своей уверенностью в том, что результаты будут значительно лучше, если связать перцептроны в многоуровневый каскад так, чтобы выходной сигнал одного уровня становился входным для следующего[126]. Однако Розенблатт погиб при кораблекрушении в 1971 году и не успел создать многоуровневую структуру.

К концу 1960-х годов первоначальный энтузиазм в отношении искусственных нейронных сетей стал угасать. Одной из главных причин утраты интереса к ним стал выход в свет в 1969 году книги «Перцептроны», одним из авторов которой был Марвин Мински. По иронии судьбы Мински, глубоко убежденный в блестящем будущем искусственного интеллекта, в целом с большим пессимизмом относился к данному подходу, которому суждено было обеспечить беспрецедентный прогресс. В книге Мински и его соавтор Сеймур Пейперт привели формальные математические доказательства ограничений нейронных сетей и высказали предположение, что эта технология окажется неспособной решать комплексные практические задачи[127].

Когда ученые-компьютерщики и аспиранты стали отказываться от работ с нейронными сетями, возобладал подход на основе символического ИИ — сейчас его часто называют классическим ИИ. Нейронные сети пережили краткий период возрождения в 1980-х годах, повторившийся в 1990-х, но на протяжении десятилетий господствовала символическая школа, как бы ни менялся интерес к искусственному интеллекту в целом. Коннективистов же преследовали пугающе суровые и затяжные зимы ИИ, не слабевшие даже в те моменты, когда символический ИИ вступал в пору весеннего цветения.

Особенно тяжелая ситуация сложилась в 1970-х и в начале 1980-х годов. Ян Лекун, считающийся одним из главных идеологов глубокого обучения, сказал мне, что в тот период исследование нейронных сетей было «не просто в загоне»: «Статью, в которой хотя бы упоминались „нейронные сети“, сразу же заворачивали»[128]. Тем не менее некоторые исследователи сохраняли верность коннективизму. Многие из них имели базовое образование не в области компьютерных наук, а психологии или когнитивистики и хотели создать математическую модель работы мозга. В начале 1980-х годов Дэвид Румельхарт, профессор психологии из Калифорнийского университета в Сан-Диего, создал метод так называемого обратного распространения, остающийся основным алгоритмом обучения в сегодняшних многослойных нейронных сетях. Румельхарт, Рональд Уильямс, ученый в области компьютерных наук из Северо-Восточного университета, и Джеффри Хинтон, в то время работавший в Университете Карнеги — Меллона, описали возможное использование этого алгоритма в статье, опубликованной в журнале Nature в 1986 году, — теперь она считается одной из самых важных научных работ об искусственном интеллекте[129]. Алгоритм обратного распространения стал фундаментальным концептуальным прорывом, в конечном счете обеспечившим господство глубокого обучения в области ИИ, но потребовались десятилетия, прежде чем компьютеры стали достаточно мощными для полноценного использования этого подхода. Джеффри Хинтон, в 1981 году молодой исследователь, работавший с Румельхартом в Калифорнийском университете в Сан-Диего[130], впоследствии стал, пожалуй, самой видной фигурой в революции глубокого обучения.

К концу 1980-х годов начали появляться примеры практического применения нейронных сетей. Ян Лекун, в то время исследователь в Bell Labs компании AT&T, использовал алгоритм обратного распространения в новой архитектуре, так называемой сверточной нейронной сети. В сверточных сетях искусственные нейроны соединены по образцу зрительной коры головного мозга млекопитающих, и эти сети предназначались в первую очередь для распознавания визуальных образов. Система Лекуна могла распознавать рукописные символы, и к концу 1990-х годов благодаря сверточным нейронным сетям машины AT&T научились понимать цифры, написанные на банковских чеках.

Двухтысячные годы стали эпохой расцвета «больших данных». Фирмы и государственные структуры получили возможность собирать и анализировать информацию в масштабах еще недавно немыслимых, и стало очевидно, что общий объем данных, генерируемых в мире, продолжит расти в геометрической прогрессии. Этот поток данных в сочетании с новейшими алгоритмами машинного обучения открыл путь для революции в области искусственного интеллекта.

Один из самых значимых массивов данных появился благодаря усилиям молодого профессора компьютерных наук из Принстонского университета. Фей-Фей Ли, работавшая над компьютерным зрением, поняла: чтобы машины смогли ориентироваться в реальном мире, нужен всеобъемлющий комплекс обучающих материалов, включающий правильно классифицированные образцы вариантов внешнего вида людей, животных, зданий, транспортных средств, предметов — практически всего, что нас окружает. За два с половиной года она классифицировала больше 3 млн изображений из 5000 с лишним категорий. Эту работу пришлось выполнить вручную; только человек мог установить верную связь между фотографией и описанием. Поскольку нанять хотя бы магистрантов для выполнения этой огромной работы было непозволительно дорого, команда Ли обратилась к Mechanical Turk, только что созданной Amazon платформе краудсорсинга для задач в области информации, которая нашла дистанционных исполнителей в основном в странах с низким уровнем оплаты труда[131].

Описание проекта Ли ImageNet было опубликовано в 2009 году, и скоро он стал незаменимым ресурсом для исследователей в области машинного зрения. С 2010 года Ли проводит ежегодное состязание для команд из университетов и корпоративных исследовательских лабораторий, выставляющих на конкурс алгоритмы для классификации изображений из этого огромного комплекса данных. Конкурс ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition, состоявшийся два года спустя, в сентябре 2012 года, пожалуй, знаменует переломный момент для технологии глубокого обучения[132]. Джефф Хинтон совместно с Ильей Суцкевером и Алексом Крижевским из исследовательской лаборатории Торонтского университета представил многослойную сверточную нейронную сеть, которая с большим отрывом победила конкурирующие алгоритмы, убедительно продемонстрировав, что технология на основе глубоких нейронных сетей стала в полной мере практической. Триумф команды Хинтона вызвал большой резонанс в сообществе исследователей ИИ и показал, насколько продуктивно соединение огромных баз данных с мощными нейронными алгоритмами. Вскоре этот симбиоз обеспечил достижения, казавшиеся всего несколько лет назад возможными исключительно в научной фантастике.

Эту краткую справку можно назвать классической историей глубокого обучения. Особенно масштабными фигурами в ней представляются лауреаты премии Тьюринга 2018 года Джефф Хинтон, Ян Лекун и Йошуа Бенджио, профессор Монреальского университета, которых нередко называют крестными отцами глубокого обучения. (Иногда их величают даже крестными отцами ИИ, что ярко демонстрирует безграничное господство в этой области глубокого обучения, оттеснившего символические подходы, первоначально находившиеся в центре внимания.) Впрочем, есть и другая версия данной истории. Как и в большинстве других научных областей, конкуренция за признание здесь невероятно остра, и это немудрено из-за ощущения, что прогресс в создании ИИ уже перешел тот пороговый уровень, за которым следует подлинное историческое преобразование как общества, так и экономики.

Самым активным сторонником альтернативной истории является Юрген Шмидхубер, содиректор Института исследований искусственного интеллекта Далле Молле в Лугано, Швейцария. В 1990-х годах Шмидхубер со своими студентами создал нейронную сеть особого типа, реализовавшую «долгую краткосрочную память» (long short-term memory, LSTM). LSTM позволяет сетям «помнить» данные из прошлого и включать их в текущий анализ. Эта способность оказалась принципиально важной в таких областях, как распознавание речи и языковой перевод, где контекст, созданный предыдущими словами, оказывает громадное влияние на точность. Такие компании, как Google, Amazon и Facebook, активнейшим образом используют LSTM, и Шмидхубер считает, что именно работа его команды, а не более знаменитых исследователей из Северной Америки обусловила прогресс в создании ИИ.

В электронном письме, присланном мне вскоре после издания книги «Архитекторы интеллекта» — в которую я включил краткий обзор классической истории глубокого обучения, Шмидхубер написал: «Многое из того, о чем вы говорите, вводит в заблуждение, что весьма печально!»[133]. По его мнению, истоки глубокого обучения находятся не в Соединенных Штатах или Канаде, а в Европе. Первый алгоритм обучения для многослойных нейронных сетей, по его словам, был описан украинским исследователем Алексеем Григорьевичем Ивахненко[134] в 1965 году, а алгоритм обратного распространения предложил в публикации 1970 года — за полтора десятилетия до появления знаменитой статьи Румельхарта — финский студент Сеппо Линнайнмаа. Очевидно разочарование Шмидхубера из-за недостаточного признания его собственных исследований, известна и его привычка едко прерывать доклады на конференциях по ИИ обвинениями в «заговоре» с целью переписать историю глубокого обучения, особенно со стороны Хинтона, Лекуна и Бенджио[135]. Эти более известные исследователи в свою очередь энергично защищаются от нападок. Лекун сказал репортеру The New York Times: «Юрген маниакально одержим идеей признания и упорно приписывает себе несуществующие заслуги»[136].

Скорее всего, разногласия по вопросу об истинном источнике глубокого обучения сохранятся, но не приходится сомневаться, что после состязания ImageNet 2012 года этот метод быстро захватил сферу искусственного интеллекта — как и большую часть крупнейших компаний хай-тека. Американские технологические гиганты Google, Amazon, Facebook и Apple, а также китайские Baidu, Tencent и Alibaba сразу же оценили подрывной потенциал глубоких нейронных сетей и стали создавать команды исследователей и включать эту технологию в свои продукты и деятельность. Google пригласила на работу Джеффа Хинтона, Ян Лекун стал директором новой лаборатории Facebook по исследованию ИИ, и всю эту отрасль охватила полномасштабная война по перекупке специалистов, вследствие чего зарплаты и опционы на акции даже у новоиспеченных выпускников вузов со специализацией в области глубокого обучения стали заоблачными. В 2017 году генеральный директор Сундар Пичаи объявил, что для Google теперь «ИИ на первом месте» и работа над искусственным интеллектом станет одним из важнейших направлений конкуренции компании с другими технологическими гигантами[137]. Google и Facebook придают такое значение этой технологии, что исследователи глубокого обучения получают кабинеты в непосредственной близости от кабинета гендиректора[138]. К концу десятилетия нейронные сети стали настолько господствовать в сфере ИИ, что СМИ часто используют понятия «глубокое обучение» и «искусственный интеллект» как синонимы.

Глава 5

Глубокое обучение и будущее искусственного интеллекта

Внедрение глубокого обучения крупнейшими в мире технологическими компаниями наряду с появлением все более мощных компьютеров и приложений для бизнеса, использующих возможности нейронных сетей, почти не оставляет сомнений, что эта технология прочно вошла в нашу жизнь. Ясно, однако, что текущий темп развития поддерживать сложно и что будущие достижения требуют принципиальных инноваций. Как мы увидим, одним из самых важных в дальнейшем станет вопрос о том, не качнется ли маятник разработки ИИ назад, к символическому подходу и, если это случится, что нужно сделать для его успешного объединения с нейронными сетями. Прежде чем погрузиться в исследование будущего искусственного интеллекта, давайте чуть более предметно познакомимся с принципами глубокого обучения и с обучением этих сетей решению определенных задач.

Как работает глубокая нейронная сеть

В СМИ системы глубокого обучения часто называют «похожими на головной мозг», из-за чего можно легко прийти к ошибочному представлению о сходстве нейронных сетей, применяемых в искусственном интеллекте, с их биологическим образцом. Мозг человека, пожалуй, самая сложная система в известной Вселенной, имеющая около 100 млрд нейронов и сотни триллионов связей. Однако ошеломляющий уровень сложности связан не просто с огромным количеством связей. Он обусловлен работой самих нейронов и тем, как они передают сигналы и адаптируются к новой информации с течением времени.

У биологического нейрона различают три части: тело клетки, где находится ядро, многочисленные отростки — дендриты, принимающие входящие электрические сигналы, и один намного более длинный и тонкий отросток, так называемый аксон, по которому нейрон передает выходной сигнал другим нейронам. И дендриты, и аксон обычно сильно разветвлены, так что дендриты порой принимают возбуждающие сигналы от десятков тысяч других нейронов. Когда совокупность сигналов, поступающих через дендриты, возбуждает нейрон, он генерирует выходной электрический сигнал — так называемый потенциал действия. Однако связи в головном мозге — это не сеть электрических цепей. Аксон одного нейрона передает химический сигнал дендриту другого через особое соединение — синапс. Эти электрохимические взаимодействия играют принципиальную роль в работе мозга и его способности учиться и приспосабливаться, но во многих случаях не до конца понятны. Взять хотя бы механизм действия нейромедиатора дофамина, вещества, связанного с удовольствием или вознаграждением.

Искусственная нейронная сеть отбрасывает почти все эти детали и пытается создать грубое математическое подобие работы и связей нейронов. Если уподобить головной мозг Моне Лизе, то структуры, используемые в системах глубокого обучения, будут в лучшем случае чем-то вроде Люси из Peanuts[139]. Основной план построения искусственных нейронов появился еще в 1940-х годах, и в последующие десятилетия работа над этими системами по большей части была отделена от нейрологии. Алгоритмы для систем глубокого обучения разрабатывались независимо, часто экспериментальным путем и без стремления моделировать процессы, которые могут реально происходить в мозге человека.

Чтобы визуализировать искусственный нейрон, представьте себе контейнер, в который входят три или больше трубок, подводящих воду. Эти трубки можно уподобить дендритам биологического нейрона. Имеется также трубка аксона для выходящего потока воды. Если уровень воды, поступающей по входным трубкам, достигает определенной отметки, нейрон возбуждается и выбрасывает исходящий поток через трубку-аксон.

Ключевой элемент, превращающий такую конструкцию в полезное вычислительное устройство, — это клапан, встроенный в каждую из входящих трубок, который позволяет управлять поступлением воды. Манипулируя клапанами, можно напрямую регулировать влияние одного нейрона на другой. Процесс обучения нейронной сети решению полезных задач, в сущности, состоит в настройке этих клапанов, так называемых весов, таким образом, чтобы система могла правильно идентифицировать образы.

В глубокой нейронной сети программное моделирование искусственных нейронов, действующих более-менее похоже на такие контейнеры, организовано в нескольких слоях, так чтобы выходной сигнал одного слоя нейронов соединялся с входом следующего слоя. Часто связи между нейронами в соседних слоях устанавливаются случайным образом; напротив, в конкретной нейронной архитектуре, например в сверточной сети для распознавания образов, нейроны соединяются упорядоченно. Сложные нейронные сети могут содержать больше 100 слоев и миллионы искусственных нейронов.

Когда такая сеть построена, ее можно научить выполнять определенные задания, такие как распознавание образов или языковой перевод. Например, чтобы научить нейронную сеть распознавать рукописные цифры, пиксели фотографии написанной цифры должны стать входными сигналами для первого слоя нейронов. Ответ, или, иначе говоря, символ, соответствующий написанной от руки цифре, должен поступить в форме выходных сигналов последнего слоя искусственных нейронов. Обучение сети — это процесс ввода в нее обучающих образцов с последующей подстройкой всех весов в сети с тем, чтобы она постепенно пришла к правильному ответу. После того как веса оптимизированы, сеть можно использовать для обработки новых образцов, не входящих в обучающий комплекс изображений.

Именно при настройке весов таким образом, чтобы сеть в конечном счете могла почти всегда выдавать верный ответ, вступает в действие знаменитый алгоритм обратного распространения. В сложной системе глубокого обучения может насчитываться миллиард и больше связей между нейронами, каждая из которых имеет вес, подлежащий оптимизации. По существу, обратное распространение позволяет настраивать все веса сети одновременно, а не по очереди, что чрезвычайно повышает эффективность вычислений[140]. В процессе обучения выходной сигнал сети сравнивается с правильным ответом и информация, позволяющая соответствующим образом настроить каждый вес, передается обратно через слои нейронов. Без механизма обратного распространения революция в области глубокого обучения была бы невозможна.

Все вышесказанное описывает базовый механизм формирования и обучения нейронной сети с тем, чтобы она могла давать полезные результаты. Остается, однако, без ответа принципиальный вопрос: что именно происходит в системе, когда она «переваривает» данные и выдает ответы — подчас с недоступной человеку точностью?

Вот короткое объяснение: в нейронной сети создается представление знания и уровень абстракции для этого знания растет в каждом следующем ее слое. Это легче всего понять на примере сетей, предназначенных для распознавания визуальных образов. Восприятие образа сетью начинается на уровне пикселей. В последующих нейронных слоях распознаются такие характеристики изображения, как углы, кривые и фактуры. Далее в системе возникают еще более сложные представления. В конце концов понимание образа системой становится настолько полным, что она полностью воспринимает содержание изображения и может его идентифицировать — даже при огромном количестве альтернатив.

Однако если подойти к вопросу шире, то мы на самом деле не знаем, что именно там происходит, по крайней мере это очень трудно описать. Ни один программист не задает уровни абстракции или способ представления знания в сети. Все это происходит само собой, и представление об объекте распределено между миллионами взаимосвязанных искусственных нейронов, активизирующихся в системе. Мы знаем, что сеть в определенном смысле постигает изображение, но очень трудно или даже невозможно точно описать, что именно формируется в ее нейронах, особенно в более глубоких слоях сети или в системах, работающих с плохо поддающимися визуализации типами данных. Эта относительная непрозрачность, а вместе с ней опасение, что глубокие нейросети фактически представляют собой «черные ящики», — одна из главных причин обеспокоенности, к которой мы вернемся в главе 8.

Подавляющее большинство систем глубокого обучения натаскивают на решение полезных задач путем представления обширного набора данных, тщательно размеченных или классифицированных. Например, глубокую нейронную сеть можно научить правильно идентифицировать животных на фотографиях, если продемонстрировать ей тысячи или даже миллионы изображений, на каждом из которых имеется правильное название животного. Такая процедура, так называемое контролируемое обучение, может занимать многие часы даже при использовании очень производительного оборудования.

Подобный подход используется, пожалуй, в 95 % случаев практического машинного обучения. На его основе работают ИИ-системы расшифровки рентгеновских снимков (обученные на гигантском количестве медицинских снимков, разбитых на категории «рак» и «не рак»), языкового перевода (обученные на миллионах документов, заранее переведенных на разные языки) и почти бесконечное множество других приложений, осуществляющих, по существу, сравнение и классификацию разных форм информации. Контролируемое обучение обычно требует огромного количества размеченных данных, но результаты бывают очень впечатляющими — системы обретают сверхчеловеческую способность распознавать образы. Через пять лет после состязания ImageNet 2012 года алгоритмы распознавания образов стали насколько эффективными, что конкурс был переориентирован на задачу распознавания трехмерных объектов из реального мира[141].

В случаях, когда для разметки всех данных требуется интерпретация, на которую способен только человек, как, например, при присоединении описаний к фотографиям, процесс становится дорогостоящим и громоздким. Одним из решений является подход, использованный Фей-Фей Ли для комплекса данных ImageNet, — обращение к краудсорсингу. Такие платформы, как Mechanical Turk, позволяют платить распределенной команде людей гроши за выполнение подобной работы. Стремление упростить этот процесс привело к появлению ряда стартапов, занимающихся поиском эффективных способов разметки данных при подготовке к контролируемому обучению. Точная разметка данных из огромных баз имеет принципиальное значение, особенно для случаев распознавания визуальной информации. Об этом убедительно свидетельствует стремительный взлет компании Scale AI, которую основал в 2016 году отчисленный из МТИ 19-летний Александр Ван. Scale AI заключает краудсорсинговые договоры с более чем 30 000 исполнителей, которые размечают данные для ее клиентов, включая Uber, Airbnb и Waymo, отделение беспилотных автомобилей холдинга Alphabet. Компания привлекла более $100 млн венчурных инвестиций и теперь считается «единорогом» Кремниевой долины — стартапом стоимостью более $1 млрд[142].

Однако нередко почти непостижимые по объему массивы прекрасно размеченных данных появляются чуть ли не сами собой и практически бесплатно для поддерживающих их компаний. Массированные потоки данных, генерируемых такими платформами, как Facebook, Google или Twitter, ценны в значительной степени потому, что они тщательно размечены пользователями. Ставя «лайк» или делая «ретвит», просматривая веб-страницу или видео, а если брать в целом — совершая любое действие в сети, вы фактически маркируете конкретное изображение или фрагмент данных. Вместе с миллионами других пользователей одной из крупнейших платформ вы, по сути, заменяете работников, привлеченных на основе краудсорсинга такими компаниями, как Scale AI. Неслучайно самые масштабные программы изучения ИИ связаны с крупными интернет-компаниями. Синергия искусственного интеллекта и гигантских массивов данных отмечается часто, но важнейшим фактором, лежащим в основе этого симбиоза, является наличие механизма дешевой или бесплатной разметки всех этих данных, которые затем можно «скормить» мощной нейросети в режиме контролируемого обучения.

Несмотря на господство контролируемого обучения, в некоторых случаях используется другой метод — «обучение с подкреплением». Он создает компетенцию посредством многократно повторяющейся практики или путем проб и ошибок. Когда наконец алгоритм решает поставленную задачу, он получает цифровое поощрение. В сущности, так дрессируют собак. Сначала поведение животного может быть случайным, но когда оно садится в ответ на соответствующую команду, то получает вознаграждение. Повторяйте этот процесс достаточно долго, и собака научится безошибочно садиться по команде.

Лидером в области обучения с подкреплением является лондонская компания DeepMind, в настоящее время принадлежащая Alphabet, материнской компании Google. DeepMind вложила огромные средства в исследование этого метода применительно к мощным сверточным нейросетям и создала то, что она называет «глубоким обучением с подкреплением». Вскоре после своего основания в 2010 году DeepMind занялась разработкой обучаемых методом подкрепления ИИ-систем, которые способны играть в видеоигры. В январе 2013 года она объявила, что создала систему DQN, которая умеет играть в классические игры Atari, в том числе Space Invaders, Pong и Breakout. Система DeepMind смогла самообучиться игре, используя в качестве входного сигнала только необработанные пиксели и счет в игре. Отточив свой метод на многих тысячах смоделированных игр, DQN получила в шести играх самые высокие результаты для компьютеров, а в трех смогла победить лучших профессиональных игроков[143]. К 2015 году система покорила 49 игр Atari, и DeepMind заявила, что создала первую ИИ-систему, устраняющую «разрыв между сенсорными данными высокой размерности и действиями» и что DQN «способна достигать совершенства в выполнении самых разных сложных задач»[144]. Эти достижения привлекли внимание титанов Кремниевой долины, прежде всего основателя Google Ларри Пейджа, и в 2014 году Google перебила конкурирующее предложение Facebook и купила DeepMind за $400 млн.

Самого впечатляющего успеха в использовании глубокого обучения с подкреплением удалось добиться в марте 2016 года, когда AlphaGo, система, разработанная DeepMind для игры в древнюю игру го, нанесла поражение Ли Седолю, в то время одному из сильнейших в мире игроков, в турнире из пяти игр в Сеуле. Мастерское владение го очень высоко почитается в Азии, где в эту игру играют несколько тысячелетий. Она упоминается в текстах Конфуция, а ее корни, вероятно, уходят в глубь времен, к истокам китайской цивилизации. Согласно одной теории, го было изобретено во время правления императора Яо ранее 2000 года до нашей эры[145]. Го наряду с каллиграфией, живописью и игрой на струнном музыкальном инструменте считалось одним из четырех главных искусств, которыми должен был владеть древнекитайский ученый.

В отличие от шахмат, го настолько сложная игра, что алгоритмы полного перебора ходов в ней бессильны. В ходе игры доска, расчерченная сеткой размерностью 19×19, почти целиком заполняется черными и белыми фишками — так называемыми камнями. Как любит подчеркивать гендиректор DeepMind Демис Хассабис, рассуждая о достижении AlphaGo, число возможных комбинаций камней на доске больше предполагаемого количества атомов во Вселенной. Хотя в го играют несколько тысячелетий, вероятность одинакового развития хотя бы двух поединков чрезвычайно (а в действительности исчезающе) мала. Иными словами, любая попытка заглянуть вперед и сделать расчет для всей полноты возможных будущих ходов, как в игре с более жесткими ограничениями, превосходит вычислительные возможности большинства даже самых мощных компьютеров.

Помимо высочайшего уровня сложности очевидно, что игра в го в огромной степени связана со способностью, которую можно назвать человеческой интуицией. Лучшие игроки зачастую теряются, когда их просят объяснить, почему они выбрали ту или иную стратегию, и говорят о «наитии», побудившем их положить камень на определенное место доски. Принято считать, что подобная деятельность выходит за пределы возможностей компьютера, — мы с полным на то основанием считаем ее защищенной от угрозы автоматизации, по крайней мере в обозримом будущем. Тем не менее го поддалась машинам самое меньшее на десятилетие раньше, чем это считали возможным большинство специалистов по компьютерным наукам.

Сначала команда DeepMind методом контролируемого обучения познакомила нейронные сети AlphaGo с 30 млн ходов, выделенных из подробных записей игр с участием лучших игроков. Затем она перешла на обучение с подкреплением, фактически предоставив системе возможность играть с собой. После тысяч смоделированных практических поединков и под постоянным давлением стимула к совершенствованию в виде вознаграждения глубокие нейронные сети AlphaGo постепенно достигли сверхчеловеческой результативности[146]. Триумфальные победы AlphaGo — над Ли Седолем в 2016 году и над игроком с самым высоким в мире рейтингом, Кэ Цзе, год спустя — снова всколыхнули все сообщество исследователей ИИ. Возможно, именно эти достижения вызвали в Китае, как выразился венчурный капиталист и писатель Ли Кайфу, «эффект „Спутника“», вследствие которого власти быстро приняли решение сделать страну лидером в области искусственного интеллекта[147].

Если контролируемое обучение опирается на гигантские массивы размеченных данных, то для обучения с подкреплением нужно огромное количество практических запусков, большинство которых заканчиваются полным провалом. Обучение с подкреплением особенно подходит для освоения игр, ведь алгоритмы могут быстро просмотреть больше матчей, чем один человек способен сыграть за всю свою жизнь. Этот метод можно применить и к задачам в реальном мире, поддающимся быстрому моделированию. В настоящее время самое важное практическое применение такой метод нашел в обучении систем управления беспилотными автомобилями. Прежде чем автопилоты, используемые в Waymo или Tesla, окажутся в настоящей машине или на дороге, они проходят обучение, в процессе которого постепенно набирают опыт, попадая в тысячи смоделированных катастроф. Когда алгоритм обучен и аварии остались в прошлом, программное обеспечение можно установить на реальные автомобили. Хотя этот процесс в целом эффективен, очевидно, что тинейджеру, которому только исполнилось 16 лет, на курсах по вождению незачем тысячу раз разбиваться в автокатастрофе для получения навыков управления автомобилем. Резкий контраст между обучением машин и человеческого мозга, которому для этого требуется несоизмеримо меньше данных, высвечивает как ограничения сегодняшних ИИ-систем, так и колоссальный потенциал их дальнейшего развития.

Тревожные сигналы

Пожалуй, самым захватывающим и важным в плане последствий десятилетием в истории искусственного интеллекта стали 2010-е годы. Помимо принципиального усовершенствования алгоритмов, используемых в ИИ, главным фактором прогресса было создание все более масштабных глубоких нейронных сетей на основе все более быстрых компьютеров, способных поглощать все возрастающие объемы обучающих данных. Стратегия «масштабирования» стала явной после состязания ImageNet в 2012 году, ознаменовавшего революцию в области глубокого обучения. В ноябре того же года передовица The New York Times познакомила с технологией глубокого обучения массового читателя. Статья, написанная репортером Джоном Маркоффом, заканчивалась словами Джеффа Хинтона: «Особенность этого подхода состоит в том, что он прекрасно масштабируется. Фактически его нужно лишь расширять и ускорять, чтобы он стал лучше. Теперь назад дороги нет»[148].

Однако становится все более очевидным, что этот основной двигатель прогресса начинает терять тягу. По оценке исследовательской организации OpenAI, потребности в вычислительных ресурсах, необходимых для передовых проектов в области ИИ, «растут в геометрической прогрессии» и удваиваются примерно каждые 3,4 месяца[149]. В декабре 2019 года в интервью журналу Wired вице-президент Facebook по ИИ Джером Пезенти предположил, что даже для такой богатой компании, как Facebook, финансирование этого процесса в конце концов станет неподъемным.

Если масштабировать глубокое обучение, оно показывает себя лучше и обретает способность решать более широкие задачи. Так что наращивать масштабы выгодно. Очевидно, однако, что поддерживать такой темп развития невозможно. Стоимость ведущих экспериментальных разработок каждый год удесятеряется. Сейчас она может доходить до сумм с семью нулями, но о девяти или десяти нулях речь не идет — это никому не по карману[150].

Далее Пезенти вынес суровый приговор надеждам на то, что масштабирование останется основным двигателем прогресса: «В какой-то момент мы упремся в стену. Во многих отношениях это уже произошло». Помимо финансовых ограничений масштабирования нейронных сетей существуют еще экологические соображения. Анализ, выполненный в 2019 году исследователями Массачусетского университета в Амхерсте, показал, что обучение очень большой глубокой системы может сопровождаться такими же выбросами углекислого газа, как и у пяти автомобилей за все время их эксплуатации[151].

Даже если удастся преодолеть финансовую и экологическую проблему, например путем создания намного более эффективных аппаратных и программных средств, масштабирование как стратегия просто может оказаться недостаточным для обеспечения устойчивого прогресса. Неуклонно растущие инвестиции в вычисления привели к появлению невероятно продуктивных систем в узких областях, но становится все очевиднее, что глубокие нейронные сети имеют ограничения, связанные с надежностью, из-за которых эта технология может оказаться непригодной для решения многих прикладных задач в отсутствие значимых концептуальных прорывов. Одна из самых явных слабостей этой технологий проявилась, когда группа исследователей из Vicarious — маленькой компании, разрабатывающей роботов (см. главу 3), — провела анализ нейросети, используемой в системе DQN от DeepMind, которая научилась побеждать в видеоиграх Atari[152]. Один тест был выполнен на игре Breakout, где игрок должен с помощью ракетки отбивать быстро движущийся мяч. Когда ракетка была сдвинута на экране всего на несколько пикселей вверх — человек может даже не заметить этого, сверхчеловеческая результативность системы сразу же испарилась. Программа DeepMind была не способна адаптироваться даже к небольшому изменению. Единственной возможностью возврата высшей результативности было полное переучивание системы с помощью данных, соответствующих новой конфигурации экрана.

Хотя мощные нейронные сети DeepMind и воссоздают образ экрана Breakout, он остается жестко привязанным к простым пикселям даже на более высоких уровнях абстракции в сети. Очевидно, что у системы не возникает понимания ракетки как реального объекта, который можно перемещать. Иными словами, это не имеет ничего общего с человеческим пониманием материальных объектов, представленных пикселями на экране, или физических законов, управляющих их движением. На всех уровнях сети это просто пиксели. Хотя некоторые исследователи ИИ продолжают верить, что более целостное понимание в конце концов возникло бы, если бы сеть имела больше слоев искусственных нейронов, поддерживалась более быстрым компьютером и поглотила еще больше данных, я считаю это крайне маловероятным. Чтобы появились машины, обладающие более человеческим восприятием мира, требуются фундаментальные инновации.

Этот тип проблем, обусловленный негибкостью ИИ-системы и ее неспособностью адаптироваться даже к мелким неожиданным изменениям входных данных, исследователи называют хрупкостью. Хрупкое ИИ-приложение, пожалуй, не такая уж серьезная проблема, если из-за нее складской робот время от времени упаковывает в коробку не тот товар. Однако в других случаях этот технический недостаток может обернуться катастрофой. Именно поэтому, например, реальные достижения в сфере беспилотных автомобилей так далеки от первых восторженных прогнозов.

Все эти ограничения оказались в центре внимания к концу десятилетия, породив серьезные опасения, что данная область исследования снова отрывается от реальности, а хайп задирает ожидания слишком высоко. В отраслевых изданиях и социальных сетях вновь замелькало одно из самых пугающих для разработчиков искусственного интеллекта словосочетаний — «зима искусственного интеллекта». В интервью BBC в январе 2020 года Йошуа Бенджио сказал, что «возможности ИИ были несколько преувеличены… некоторыми компаниями, которым это было выгодно»[153].

В значительной мере эта обеспокоенность связана с тем направлением деятельности, где хайп достиг абсолютного максимума (см. главу 3), — беспилотными автомобилями. Стало ясно, что, вопреки оптимистическим прогнозам начала десятилетия, до настоящих беспилотных транспортных средств, способных функционировать в разнообразных условиях, еще далеко. Такие компании, как Waymo, Uber и Tesla, вывели беспилотные машины на дороги общего назначения, но за исключением нескольких экспериментов с очень серьезными ограничениями в салоне всегда находился водитель, которому, как оказалось, слишком часто приходилось брать управление на себя. Даже при наличии водителя, обязанного контролировать работу автомобиля, происходили аварии со смертельным исходом, бьющие по репутации этого направления. В 2018 году пользователи активно делились постом из блога исследователя в области машинного обучения Филипа Пикневски «Зима ИИ давно наступила». В нем отмечалось, что по данным, запрошенным штатом Калифорния, одна проходящая испытания машина «не могла проехать буквально десятка километров» без отказа системы, вынуждавшего человека принимать на себя управление автомобилем[154].

На мой взгляд, если действительно близится очередная зима ИИ, она, скорее всего, будет мягкой. Хотя обеспокоенность замедлением прогресса возникла не на пустом месте, бесспорно и то, что в последние годы ИИ был глубоко интегрирован в инфраструктуру и бизнес-модели крупнейших технологических компаний. Эти компании получили существенную отдачу от огромных вложений в вычислительные ресурсы и профессионалов в области ИИ и теперь считают искусственный интеллект обязательным условием своей конкурентоспособности на рынке. Аналогично почти каждый технологический стартап сегодня в той или иной степени вкладывает деньги в ИИ, и компании из других отраслей, как крупные, так и мелкие, начинают пользоваться этой технологией. Успешная интеграция в коммерческую сферу имеет несоизмеримо большее значение, чем любые предсказания зимы ИИ. Вследствие этого данная область пользуется поддержкой огромной армии сторонников из корпоративного мира и имеет импульс развития, который компенсирует замедление.

Кроме того, в определенном смысле крах масштабируемости как главной движущей силы прогресса может иметь и светлую сторону. Когда все вокруг уверены, что можно добиться важных достижений, просто направляя на решение задачи больше вычислительных ресурсов, интерес к вложениям в намного более сложную работу над подлинной инновацией снижается. Пожалуй, именно это произошло с законом Мура. Пока все были абсолютно уверены, что быстродействие компьютеров будет удваиваться каждые два года, производители чипов сосредоточивались на создании все более быстрых вариантов микропроцессоров прежних типов от таких компаний, как Intel и Motorola. В последние годы перспективы увеличения быстродействия компьютеров стали более туманными, размеры цепей в чипах приблизились к размеру атомов, а действие закона Мура в его традиционном понимании подошло к концу. Это заставило инженеров мыслить нешаблонно, что повлекло за собой такие инновации, как программное обеспечение для массово-параллельных вычислений и совершенно новые архитектуры процессоров, многие из которых оптимизированы для глубоких нейросетей. Думаю, мы можем ожидать подобного взрывного возникновения идей в области глубокого обучения и искусственного интеллекта в целом, поскольку простое наращивание масштаба нейронных сетей уже не гарантирует прогресса.

Погоня за универсальным машинным интеллектом

Чтобы преодолеть существующие ограничения систем глубокого обучения, необходимы инновации, которые подведут машинный интеллект несопоставимо ближе к возможностям человеческого мозга. На этом пути стоит много серьезных препятствий, зато в финале нас ждет неизменный «святой Грааль» искусственного интеллекта — машина, способная общаться, мыслить и усваивать новые идеи на уровне человека или выше его. Исследователи часто используют термин «универсальный искусственный интеллект». В реальном мире пока нет ничего близкого к универсальному ИИ, а вот в научной фантастике примеров множество, в том числе HAL из «Космической одиссеи 2001 года», главный компьютер космического корабля Enterprise, и Дейта из «Звездного пути», а также, разумеется, подлинно антиутопические технологии из фильмов «Терминатор» и «Матрица». Можно с уверенностью утверждать, что создание универсального машинного интеллекта со сверхчеловеческими возможностями станет самой важной по своим последствиям инновацией в истории человечества. Такая технология будет наивысшим интеллектуальным инструментом, радикально ускоряющим темпы развития в бесчисленных областях. Эксперты по ИИ сильно расходятся во мнениях о том, сколько времени потребуется на создание универсального ИИ. Одни с оптимизмом ожидают прорыва в ближайшие пять — десять лет. Другие, намного более осторожные, полагают, что на это может потребоваться 100 лет или больше.

Что касается обозримого будущего, то большинство исследователей интересует не столько реальное создание ИИ человеческого уровня, сколько путь к этой цели и многочисленные инновации, которые потребуются для успешного преодоления препятствий на этом пути. Разработка в полной мере мыслящей машины — это не умозрительный научный проект, а своего рода дорожная карта по созданию ИИ-систем, которые преодолеют сегодняшние ограничения и приобретут новые возможности. Движение по этому пути почти гарантированно породит множество практических приложений колоссальной коммерческой и научной ценности.

Именно сочетанием поиска практических инноваций в краткосрочной перспективе с намного более амбициозным стремлением создать машинный интеллект подлинно человеческого уровня характеризуется философия исследования разнообразных команд, работающих над ИИ в Google. Джефф Дин, директор компании по искусственному интеллекту, сказал мне, что если DeepMind, независимая компания, приобретенная Google в 2014 году, занимается поиском путей создания универсального машинного интеллекта по «структурированному плану», то другие исследовательские группы в Google придерживаются «более органического» подхода и заняты задачами, «важность которых мы осознаем, но пока не умеем их решать; когда же мы с ними справимся, то поймем, чем заняться дальше». Все группы по исследованию ИИ в Google, по его словам, «работают совместно, пытаясь создать по-настоящему гибкие ИИ-системы»[155]. Лишь время покажет, какой подход эффективнее: четкое планирование сверху вниз или пошаговое исследование неизведанного, но на обоих направлениях вероятно появление новых идей, которые можно будет использовать на практике.

У каждой команды, возглавляющей движение по этим путям, своя философия исследований и преодоления трудностей. Общим для всех них является то, что конечные цели «срисованы» со способностей, характерных для человеческого мышления.

Один из подходов состоит в использовании в качестве образца внутренней организации и работы человеческого головного мозга. Его сторонники считают, что искусственный интеллект должен напрямую обращаться к опыту нейробиологии. Лидером в этой области является DeepMind. Основатель и генеральный директор этой компании Демис Хассабис — что необычно для исследователя ИИ — получил высшее образование в области нейробиологии, а не вычислительной техники и защитил докторскую диссертацию в лондонском Юниверсити-колледже. Хассабис сказал мне, что самая большая группа исследователей в DeepMind состоит из специалистов по нейробиологии, занятых поиском способов применения новейших открытий науки о мозге в создании искусственного интеллекта[156].

Их задача не детальное копирование работы мозга, а использование базовых принципов его функционирования как отправной точки. Для объяснения этого подхода эксперты в области ИИ часто приводят аналогию с изучением механики полета и последующей разработкой конструкций современных самолетов. Хотя очевидно, что источником вдохновения для создания самолетов послужили птицы, самолеты не машут крыльями и не повторяют напрямую полет птицы. Когда инженеры разобрались в аэродинамике их полета, стало возможно строить машины на основе тех же базовых принципов, но намного более совершенные. Хассабис и команда из DeepMind верят в существование своего рода «аэродинамики интеллекта» — основополагающей теории, описывающей человеческий и, в перспективе, машинный интеллект.

Междисциплинарная команда DeepMind привела несколько убедительных свидетельств того, что подобный общий комплекс принципов действительно может существовать, опубликовав в мае 2018 года результаты своего исследования. Четырьмя годами раньше Нобелевская премия в области физиологии или медицины была вручена трем нейробиологам — Джону О’Кифу, Мэй-Бритт Мозер и Эдварду Мозеру — за открытие особого типа нейрона, обусловливающего ориентацию в пространстве у животных. Эти нервные клетки, названные нейронами решетки, возбуждаются, образуя регулярную гексагональную структуру, в процессе исследования животным пространства. Считается, что нейроны решетки составляют нечто вроде «внутреннего GPS», нейронного представления системы картирования, что позволяет животным ориентироваться в пространстве, прокладывая маршрут в сложном и непредсказуемом окружении.

DeepMind поставила вычислительный эксперимент: исследователи обучили мощную нейронную сеть на данных, моделировавших информацию о движении, которой пользуется животное, разыскивающее еду в темноте. Исследователи с удивлением обнаружили, что структуры, напоминающие нейроны решетки, «спонтанно возникли внутри сети — что поразительно напоминает паттерны активности нейронов, наблюдающиеся у разыскивающих еду млекопитающих»[157]. Иными словами, оказалось, что одна и та же базовая навигационная структура сама собой возникает в двух совершенно разных субстратах, биологическом и цифровом. Хассабис сказал мне, что считает это одним из самых поразительных прорывов, совершенных компанией. Похоже, что внутренняя система, использующая нейроны решетки, попросту представляет собой самый эффективный с точки зрения вычислений способ отображения навигационной информации в любой структуре, независимо от того, как именно она реализована[158]. Научная статья DeepMind, описывающая это исследование и опубликованная в журнале Nature[159], вызвала широкий отклик в сфере нейробиологии. Подобные открытия заставляют предположить, что междисциплинарный подход, которого придерживается эта компания, скорее всего, окажется улицей с двусторонним движением — исследователи ИИ будут не только учиться у мозга, но и способствовать его пониманию.

DeepMind внесла еще один важный вклад в нейробиологию в начале 2020 года, использовав свой опыт в области глубокого обучения для исследования работы дофаминовых нейронов в мозге[160]. Нейробиологи с 1990-х годов стали понимать, что эти особые нейроны предсказывают вероятное вознаграждение за выполнение животным определенного действия. Если реальная награда оказывается больше ожидаемой, то выделяется относительно больше дофамина. Если же результат отстает от ожиданий, это химическое вещество, дающее нам чувство благополучия, вырабатывается в меньшем количестве. Традиционное обучение с подкреплением у компьютерных систем устроено во многом так же — алгоритм делает прогноз и затем регулирует вознаграждение, исходя из разницы между ожидаемыми и действительными результатами. Исследователям из DeepMind удалось значительно усовершенствовать алгоритм обучения с подкреплением, сгенерировав распределение прогнозов вместо одного усредненного предсказания и затем корректируя вознаграждение в соответствии с ними. Затем компания совместно с группой исследователей из Гарварда проверила, происходит ли подобный процесс в головном мозге. Им удалось доказать, что мозг мышей действительно создает аналогичное распределение прогнозов: одни дофаминовые нейроны оценивают потенциальную награду более пессимистично, другие — более оптимистично. Иными словами, компания снова продемонстрировала наличие одного и того же базового механизма, обеспечивающего аналогичные результаты, в цифровом алгоритме и в биологическом мозге.

Исследования такого рода свидетельствуют о глубокой вере Хассабиса и его команды в обучение с подкреплением и об отношении к этому методу как к важнейшему элементу попыток приблизиться к более универсальному искусственному интеллекту. В этом плане они стоят особняком. Например, Ян Лекун из Facebook заявил, что отводит обучению с подкреплением второстепенную роль. В своих выступлениях он часто говорит, что если бы интеллект был тортом, то обучение с подкреплением представляло бы собой лишь вишенку на нем[161]. Команда из DeepMind убеждена в принципиально большей значимости этого метода, а также видит в нем реальный путь к созданию универсального ИИ.

Обычно мы описываем обучение с подкреплением как действие основанного на вознаграждении алгоритма, оптимизирующего некоторые внешние макропроцессы, например освоение игры го или навыка вождения смоделированного автомобиля. Однако Хассабис отмечает, что обучение с подкреплением также играет определяющую роль в головном мозге и может являться обязательным условием возникновения разума. Вполне возможно, что обучение с подкреплением — первичный механизм, побуждающий мозг проявлять любопытство, учиться и мыслить. Представим, например, что естественная задача мозга сводится к исследованию и последующему упорядочиванию потока необработанных данных, непрерывно воспринимаемых животным, движущимся в своей среде обитания. По словам Хассабиса, «мы знаем, что при взгляде на что-то новое и необычное в мозге вырабатывается дофамин», и если мозг так устроен, что «поиск информации и ее структурирование само по себе есть вознаграждение, то это чрезвычайно полезная мотивация»[162]. Иначе говоря, двигателем, поддерживающим наше постоянное стремление к постижению окружающего мира, вполне может быть алгоритм обучения с подкреплением, связанный с выработкой дофамина.

Совершенно другого подхода к созданию универсального машинного интеллекта придерживается Дэвид Ферруччи, генеральный директор и основатель стартапа в области ИИ Elemental Cognition. Ферруччи более известен как глава команды, создавшей Watson, систему IBM, победившую Кена Дженнингса и других сильнейших игроков в Jeopardy! в 2011 году. После триумфа Watson Ферруччи ушел из IBM и присоединился к хедж-фонду с Уолл-стрит Bridgewater and Associates, где, по слухам, работал над использованием искусственного интеллекта для осмысления макроэкономики и помог воплотить управленческую и инвестиционную философию основателя Bridgewater Рэя Далио в алгоритмы, повсеместно используемые в фонде.

Сейчас Ферруччи совмещает должности директора по прикладному ИИ в Bridgewater и руководителя Elemental Cognition, получившей первоначальное венчурное финансирование от хедж-фонда[163]. Ферруччи сказал мне, что целью Elemental Cognition является «подлинное понимание речи». Компания создает алгоритмы, способные автоматически читать тексты и затем поддерживать интерактивный диалог с людьми, в котором система углубляет понимание прочитанного, а также может объяснить свои выводы. Далее Ферруччи пояснил:

Мы хотим копнуть глубже внешней структуры языка, глубже паттернов, проявляющихся в частоте словоупотребления, и добраться до стоящего за ними смысла. На этой основе мы хотим строить внутренние логические модели, которые люди могут создавать и использовать в мышлении и коммуникации. Мы хотим получить систему, поддерживающую совместимый интеллект, способный при взаимодействии с человеком самостоятельно учиться и углублять понимание речи, диалога и тому подобного[164].

Это чрезвычайно смелая цель, на мой взгляд, очень близкая к созданию интеллекта человеческого уровня. Существующие ИИ-системы, обрабатывающие естественный язык, имеют те же самые ограничения, что продемонстрировала созданная DeepMind система DQN для игр Atari, когда ракетку сместили на несколько пикселей вверх. Точно так же, как DQN не понимает, что пиксели на экране представляют физический объект, который можно перемещать, сегодняшние системы распознавания языка реально не понимают, что означают слова, которые они обрабатывают. Вот какой вызов приняла компания Elemental Cognition.

Ферруччи явно уверен, что решение задачи понимания языка — самый верный путь к созданию универсального интеллекта. Вместо того чтобы погружаться в физиологию мозга, как команда из DeepMind, Ферруччи считает возможным напрямую сконструировать систему, способную приблизиться к человеку по уровню понимания речи и использования логики и мышления. Его отличает от остальных исследователей ИИ убежденность, что базовые кирпичики для создания универсального интеллекта у нас уже есть. Как говорит он сам, «я не считаю, подобно другим, что мы не знаем, как это сделать, и ждем какого-то колоссального прорыва. По-моему, это не так. На мой взгляд, мы прекрасно знаем, что делать, осталось лишь продемонстрировать результат»[165].

Ферруччи с большим оптимизмом оценивает вероятность достижения этой цели в относительно близком будущем. В документальном фильме 2018 года он сказал: «Не пройдет и трех-пяти лет, как мы получим компьютерную систему, способную самостоятельно учиться понимать во многом так же, как это делает человеческий мозг»[166]. Когда я подловил его на этом прогнозе, он немного сдал назад, признав, что три-пять лет, пожалуй, слишком оптимистичный прогноз. Тем не менее, по его словам, он по-прежнему «считает, что мы сможем это увидеть в течение следующего десятилетия или около того. Ждать 50 или 100 лет не придется»[167].

Чтобы достичь этой цели, команда из Elemental Cognition создает своего рода гибридную систему, включающую глубокие нейронные сети и реализации других методов машинного обучения в сочетании с программными модулями поддержки логики и мышления, основанными на традиционных методах программирования. Эффективность гибридного подхода (в противоположность стратегии, опирающейся исключительно на нейронные сети) обещает стать одним из важнейших дискуссионных вопросов в сфере ИИ.

Рэй Курцвейл, в настоящее время технический директор Google, также пытается приблизиться к универсальному интеллекту, идя по пути, сильно ориентированному на понимание речи. Курцвейл прославился, издав в 2005 году книгу «Сингулярность уже близка»[168], благодаря которой стал считаться самым видным пропагандистом идеи «сингулярности». Курцвейл и его многочисленные последователи верят, что в один прекрасный день сингулярность приведет к появлению сверхчеловеческого машинного интеллекта, обусловив резкий перелом и крутой подъем кривой исторического развития человечества. В этой точке перегиба ускорение технологического прогресса станет настолько быстрым, что полностью, в немыслимых масштабах, преобразует каждую составляющую нашей жизни и цивилизации.

В 2012 году Курцвейл опубликовал еще одну книгу — «Как создать разум», в которой обрисовал концептуальную модель человеческого мышления[169]. По его мнению, в головном мозге действует около 300 млн иерархических модулей, каждый из которых «способен распознавать последовательный образ и допускает определенную степень изменчивости»[170]. Курцвейл считает, что на основе этого модульного подхода можно в конце концов создать систему, способную учиться на намного меньшем объеме данных, чем современные системы глубокого обучения, в которых используется только контролируемое обучение или только обучение с подкреплением. Курцвейл обратился к Ларри Пейджу из Google за финансированием венчурного предприятия для практического воплощения этих идей. Но Пейдж убедил его вместо этого прийти в Google и реализовать свое видение, используя такое преимущество, как колоссальные вычислительные ресурсы компании.

На протяжении нескольких десятилетий Курцвейл предсказывает — и по-прежнему в это верит, — что универсальный ИИ будет создан примерно в 2029 году. В отличие от многих исследователей ИИ, он сохраняет веру в тест Тьюринга как эффективный показатель интеллекта человеческого уровня. Этот тест, предложенный Аланом Тьюрингом в статье 1950 года, в сущности представляет собой диалог, в ходе которого эксперт пытается определить, является ли собеседник человеком или машиной. Если эксперт (или коллегия экспертов) не может отличить компьютер от человека, это означает, что компьютер прошел тест Тьюринга. Многие специалисты не считают тест Тьюринга эффективным критерием отчасти потому, что он оказался не защищенным от мошенничества. Например, в 2014 году на конкурсе, устроенном Редингским университетом в Великобритании, чат-бот, созданный 13-летним украинцем, обманул судей, объявивших этот алгоритм первым, прошедшим тест Тьюринга. Разговор, впрочем, длился каких-то пять минут, и практически никто из специалистов в области искусственного интеллекта не отнесся к этому заявлению серьезно.

Курцвейл тем не менее уверен, что намного более строгий вариант этого теста был бы надежным индикатором подлинного машинного интеллекта. В 2002 году он заключил пари на $20 000 с предпринимателем Митчем Капором. В пари оговаривается сложный комплекс правил, включая наличие судейской коллегии из трех человек и четырех конкурсантов — чат-бота на основе ИИ и троих людей[171]. Курцвейл выиграет пари лишь при условии, что к концу 2029 года большинство судей сочтет ИИ-систему человеком после двухчасового диалога с каждым из конкурсантов. Мне представляется, что прохождение этого теста было бы убедительным доказательством появления ИИ человеческого уровня.

Хотя Курцвейл известен как изобретатель, сейчас в нем видят прежде всего футуриста с довольно проработанной теорией долгосрочного ускорения технологического развития и набором экстравагантных, если не сказать завиральных идей о том, куда приведет этот прогресс. Говорят, он ежедневно принимает 100 или больше пищевых добавок в надежде продлить жизнь[172]. Более того, он верит, что уже достиг «второй космической скорости в обретении долголетия», иными словами, рассчитывает доживать до каждой следующей инновации в области медицины, продлевающей жизнь[173]. Делайте это бесконечно, избегая попадания под пресловутый автобус, — и вы достигнете бессмертия. Курцвейл сказал мне, что не пройдет и десяти лет, как любой из нас сможет позволить себе следовать этому плану. Он считает использование продвинутого искусственного интеллекта для высокоточного моделирования биохимических процессов важнейшей движущей силой прогресса. «Если бы мы смогли смоделировать биологические процессы, а в этом нет ничего невозможного, то сумели бы проводить клинические испытания за часы, а не за годы и генерировать собственные данные, как делаем это с беспилотными машинами, настольными играми или математикой», — сообщил он мне[174].

Подобные идеи, а особенно искренняя вера в возможность собственного бессмертия, превращают Курцвейла в объект для насмешек, и многие исследователи ИИ пренебрежительно относятся к его иерархической схеме создания универсального интеллекта. Однако из разговора с ним я вынес следующее: он и его идеи прочно утвердились в Google. После прихода в эту компанию в 2012 году он возглавляет команду, работающую над объединением его теории мозга с новейшими достижениями в глубоком обучении с целью создания продвинутой системы распознавания речи. Одним из первых результатов его работы является опция Smart Reply, способная давать готовые ответы в Gmail. Хотя это, по общему мнению, очень далеко от ИИ человеческого уровня, Курцвейл сохраняет веру в свою стратегию. Он сказал мне, что «люди используют этот иерархический подход» и что когда-нибудь его будет «достаточно для универсального ИИ»[175].

Свой путь к универсальному искусственному интеллекту выбрала OpenAI, исследовательская организация из Сан-Франциско, основанная в 2015 году при финансовой поддержке в том числе Илона Маска, Питера Тиля и сооснователя LinkedIn Рида Хоффмана. Изначально OpenAI создавалась как некоммерческая организация, объявившая своей миссией безопасный и этичный поиск универсального ИИ. Ее появление в определенной мере связано с обеспокоенностью Илона Маска тем, что сверхчеловеческий машинный интеллект может стать серьезной угрозой для человечества. С самого начала своей деятельности OpenAI привлекла к работе некоторых ведущих исследователей в этой сфере, включая Илью Суцкевера — члена команды Джеффа Хинтона в Торонтском университете, создавшей нейронную сеть, которая одержала триумфальную победу в состязании ImageNet в 2012 году.

В 2019 году Сэм Альтман, в то время отвечавший за самый статусный инкубатор стартапов в Кремниевой долине Y-Combinator, стал генеральным директором OpenAI и осуществил сложную юридическую перетасовку, в результате которой к первоначальной некоммерческой организации была присоединена коммерческая компания. Это было сделано с целью получения инвестиций от частного сектора, которые позволили бы OpenAI вкладывать огромные средства в вычислительные ресурсы и конкурировать за профессионалов в области ИИ. Этот маневр быстро окупился: в июле 2019 года Microsoft объявила, что вложит в новую компанию миллиард долларов.

В гонке за универсальным ИИ OpenAI является, пожалуй, лучше всего финансируемым конкурентом DeepMind, принадлежащей Google, хотя имеет намного более скромный штат. OpenAI, как и DeepMind, занимается разработкой мощных глубоких нейронных сетей с использованием обучения с подкреплением, и ее команде удалось создать системы, способные побеждать лучших игроков в таких видеоиграх, как Dota 2. Однако OpenAI фокусируется на построении все более масштабных глубоких нейронных сетей на все более мощных вычислительных платформах. Хотя многие в этой области предупреждают, что масштабирование как стратегия становится неустойчивым, OpenAI сохраняет глубокую приверженность этому подходу. Действительно, миллиардная инвестиция Microsoft будет предоставлена по большей части в форме вычислительной мощности, обеспечиваемой облачной платформой Azur этого технологического гиганта.

Следует признать, что установка OpenAI «чем больше, тем лучше», позволила компании многого достичь. Один из самых значимых, хотя и спорных, ее прорывов был связан с демонстрацией мощной системы обработки естественного языка GPT-2 в феврале 2019 года. GPT-2 состоит из «генеративной» нейронной сети, обученной на огромном массиве текстов, загруженных из интернета. Генеративная система фактически дает обратный выходной сигнал, то есть вместо того, чтобы идентифицировать или классифицировать данные — как при снабжении фотографий подписями, система создает совершенно новые примеры, сходные с данными, на которых она была обучена. Генеративные системы глубокого обучения — это технологический фундамент так называемых дипфейков — медийных подделок, которые очень трудно или даже невозможно отличить от реальности. Дипфейки — критически важный фактор риска, связанный с искусственным интеллектом, последствия которого мы рассмотрим в главе 8.

GPT-2, получив вводный фрагмент текста или даже одно-два предложения, создает целое повествование: фактически она подхватывает вводный фрагмент там, где он заканчивается, и довершает сюжет. GPT-2 произвела переполох среди исследователей ИИ и в еще большей степени в СМИ, поскольку повествование, создаваемое ею, в большинстве случаев отличается поразительной связностью. Оно настолько связное, что OpenAI перестала делиться кодом GPT-2 с остальными исследователями ИИ, как поступила и со своим предыдущим проектом, опасаясь злоупотреблений. Руководство OpenAI беспокоила возможность вброса в интернет вала фейковых новостей, сгенерированных системой GPT-2, или, скажем, сфабрикованных отзывов на товары онлайн-магазинов. Это решение вызвало критику в сообществе исследователей ИИ, ценящем свободный обмен идеями. Менее чем через год OpenAI изменила свою позицию и в конце концов выпустила код GPT-2, что не привело ни к особой шумихе, ни к каким-либо явным злоупотреблениям. Как результат, на компанию посыпались обвинения в том, что она намеренно создала хайп вокруг своих исследований и добилась известности с помощью алармизма.

Хотя «сочинения», генерируемые GPT-2, в общем состоятельны в отношении грамматики и структуры, даже беглое чтение позволяет понять, что в повествовании есть серьезные недостатки. Вот фрагмент из примера, выложенного на сайте OpenAI.

Стартовый фрагмент, написанный человеком

Ученый совершил потрясающее открытие. Оказывается, в не исследованной прежде долине далеко в Андах живет стадо единорогов. Еще больше исследователей поразило то, что единороги говорят на безупречном английском языке.

Текст, сгенерированный GPT-2

Ученый назвал этих существ «единорогами Овидия» по их характерному рогу. Эти четырехрогие серебристо-белые единороги были до сих пор неизвестны науке.

Сегодня, почти через два столетия, наконец раскрыта тайна происхождения этого удивительного явления.

Доктор Хорхе Перес, эволюционный биолог из Университета Ла-Паса, и несколько его спутников, исследуя Анды, обнаружили маленькую долину, где не было ни других животных, ни людей. Перес обратил внимание, что в долине имеется природный источник, обрамленный двумя горными пиками, покрытыми серебряным снегом.

Перес и его спутники проникли в глубь долины. «Когда мы достигли вершины горного пика, вода выглядела голубой с какими-то кристаллами на поверхности», — рассказал Перес.

Перес с друзьями были поражены, увидев стадо единорогов. За этими существами можно было наблюдать с воздуха, не совершая лишних перемещений, чтобы их увидеть, — они находились так близко, что можно было потрогать их рога.

Рассматривая этих диковинных созданий, ученые обнаружили, что те еще и разговаривают на весьма правильном английском языке. Перес заявил: «Мы заметили, например, что у них имеется общий „язык“, нечто вроде диалекта или диалектики»[176].

История на этом не кончается, есть еще несколько абзацев, но уже в самом начале мы узнаем об открытии нового вида «четырехрогих» единорогов. Далее нам сообщают, что единороги разговаривают на «правильном английском языке», однако у них «имеется общий „язык“, нечто вроде диалекта или диалектики». Остается лишь гадать, как следует понимать предложение: «За этими существами можно было наблюдать с воздуха, не совершая лишних перемещений, чтобы их увидеть, — они находились так близко, что можно было потрогать их рога».

Совершенно ясно, что, хотя в миллионах искусственных нейронов, составляющих огромную систему OpenAI, действительно что-то складывается, реальное понимание отсутствует. Система не знает, кто такой единорог и что «четырехрогая» разновидность противоречит смыслу этого слова. GPT-2 страдает от тех же принципиальных ограничений, что пытаются преодолеть команда Дэвида Ферруччи из Elemental Cognition и Рэй Курцвейл в Google.

В мае 2020 года OpenAI выпустила GPT-3, гораздо более мощную систему. Если нейронная сеть GPT-2 включала около 1,5 млрд весов, оптимизировавшихся в процессе обучения, то в GPT-3 их число было увеличено более чем в 100 раз, до 175 млрд. Нейронная сеть GPT-3 была обучена почти на полутерабайте текстов. Это огромный объем, вся англоязычная версия «Википедии» — порядка 6 млн статей — составляет лишь около 0,6 % от него. OpenAI на раннем этапе предоставила избранной группе исследователей ИИ и журналистов доступ к новой системе и объявила, что планирует со временем превратить ее в свой первый коммерческий продукт.

В следующие несколько недель, когда люди начали экспериментировать с GPT-3, соцсети бурлили в изумлении от ее возможностей. Получив подходящие стартовые фрагменты, GPT-3 могла писать убедительные статьи или стихотворения в стиле давно умерших авторов. Она умела даже генерировать псевдодиалоги исторических или вымышленных фигур. Один студент колледжа с помощью этой системы сгенерировал все посты для блога в жанре «помоги себе сам», который взлетел на вершину рейтинга[177]. Все это породило разговоры о том, что система является принципиальным прорывом на пути к машинному интеллекту человеческого уровня.

Однако скоро стало ясно, что самые впечатляющие примеры были выбраны из массы вариантов и что GPT-3, как и ее предшественница, часто выдавала складно написанную бессмыслицу. Обе системы OpenAI по сути представляют собой мощные механизмы прогнозирования. Если дать им последовательность слов, они превосходно предсказывают, каким будет следующее слово. GPT-3 достигла в этом деле беспрецедентного уровня, и, поскольку гигантский поток текстов, на которых система была обучена, несет в себе реальные знания, она действительно часто выдает очень полезный результат. Однако и у GPT-3 нет стабильности, и она нередко выдает чушь и не может справиться с заданиями, которые показались бы простыми любому человеку[178]. По сравнению со своей предшественницей GPT-3, безусловно, может написать гораздо более увлекательный рассказ о единорогах. Однако и она не понимает, что такое единорог.

Что, если OpenAI продолжит просто вбрасывать в эту задачу больше вычислительных ресурсов, создавать все более мощные нейронные сети? Есть ли вероятность появления истинного понимания? Мне это представляется крайне маловероятным, и многие эксперты в области ИИ чрезвычайно критически относятся к упорной вере OpenAI в масштабируемость. Стюарт Рассел, профессор компьютерных наук из Калифорнийского университета в Беркли, соавтор лучшего в мире университетского учебника по искусственному интеллекту, сказал мне, что для создания универсального ИИ потребуются прорывы, «совершенно не связанные с более крупными комплексами данных или более быстрыми машинами»[179].

Тем не менее команда OpenAI не теряет уверенности. Выступая в 2018 году на конференции, посвященной технологиям, ведущий ученый компании Илья Суцкевер сказал: «Мы оценили прогресс в этой области за последние шесть лет. По нашему мнению, существует очень серьезная возможность появления универсального ИИ в ближней перспективе»[180]. Через несколько месяцев на другой конференции генеральный директор OpenAI Сэм Альтман заявил: «Я действительно считаю, что секрет создания [универсального ИИ] в значительной мере кроется в недостаточном масштабе этих систем — их нужно делать все крупнее и крупнее»[181]. Судьба этого подхода еще не определена, но, на мой взгляд, для успеха OpenAI следует расширять поиски подлинных инноваций, а не просто наращивать размер нейронных сетей.

Возрождение символического ИИ и споры вокруг врожденной структуры

Пока исследователи сражаются с трудностями, идеи, проповедуемые сторонниками символического ИИ, переживают своеобразное возрождение. Практически все признают, что задачи, с которыми не слишком успешно пытались справиться символисты, должны быть решены, чтобы искусственный интеллект мог развиваться. За исключением относительно немногочисленных убежденных приверженцев глубокого обучения — в основном связанных с OpenAI — мало кто уверен в том, что простого масштабирования существующих нейронных алгоритмов в сочетании с более быстрыми компьютерами и более значительными объемами данных будет достаточно для возникновения логического мышления и понимания на уровне здравого смысла, без которых невозможен универсальный интеллект.

Положительная сторона сложившейся ситуации видится в том, что на сей раз вместо противоборства философских систем символистов и коннекционистов нас, возможно, ждет примирение и попытка интеграции. Новая область исследования была названа «нейросимволический ИИ». Не исключено, что это одно из самых важных начинаний для дальнейшей судьбы искусственного интеллекта. Десятилетия соперничества, порой жесткого, остались в прошлом, и новое поколение исследователей ИИ готово попытаться преодолеть разрыв между двумя подходами. Дэвид Кокс, директор лаборатории исследования ИИ Watson в Кембридже — совместного детища МТИ и IBM, говорит, что молодые исследователи «не имеют ничего общего с этой историей» и «готовы исследовать пересечения [подходов] и просто хотят заниматься чем-то крутым в области ИИ»[182].

Существует два взгляда на пути достижения этой интеграции. Можно пойти напрямую, просто создавая гибридные системы, объединяющие нейронные сети с программными модулями на основе традиционных методов программирования. Алгоритмы, способные поддерживать логическое и символическое мышление, необходимо каким-то образом связать с глубокими нейронными сетями, сфокусированными на обучении. Это стратегия команды Дэвида Ферруччи из Elemental Cognition. Можно пойти другим путем — найти способ реализации возможностей символического ИИ непосредственно в архитектуре нейронных сетей. Этого можно достичь, сконструировав необходимую структуру в глубокой нейросети или — что мне представляется намного более умозрительным — разработав и систему глубокого обучения, и методику обучения настолько эффективные, чтобы требуемая структура возникла естественным образом сама. Возможно, молодые исследователи захотят изучить все возможности, но между специалистами, уже зарекомендовавшими себя в этой области, не утихает острая полемика по вопросу о том, какой путь является наилучшим.

Одним из самых яростных поборников гибридного подхода является Гэри Маркус, до недавнего времени профессор психологии и нейробиологии Нью-Йоркского университета. Маркус всегда резко критиковал чрезмерную, на его взгляд, концентрацию на глубоком обучении и в статьях и дебатах отстаивал мысль, что глубокие нейросети так и останутся поверхностными и хрупкими, а вероятность появления универсального интеллекта будет крайне малой, если отказаться от прямого использования идей, почерпнутых из символического ИИ. Маркус посвятил большую часть своей карьеры исследователя изучению того, как дети учатся и овладевают речью, и считает чрезвычайно маловероятным, что чистый подход на основе глубокого обучения позволит приблизиться к удивительным возможностям маленького человека. Его критика не всегда адекватно воспринималась сообществом ученых, занимающихся глубоким обучением. Несмотря на участие в создании стартапа по машинному обучению, который был куплен компанией Uber в 2015 году, этот лагерь считает его аутсайдером, не внесшим существенного вклада в область ИИ.

В целом опытные исследователи, тесно связанные с глубоким обучением, относятся к гибридному подходу пренебрежительно. Йошуа Бенджио сказал мне, что целью должно стать «решение части тех же проблем, которые пытается решить классический ИИ, но с использованием строительных блоков, взятых из глубокого обучения»[183]. Джефф Хинтон демонстрирует откровенное пренебрежение, заявляя, что «не видит в гибридах решения», и сравнивая подобную систему с гибридным автомобилем в духе машины Руба Голдберга[184], в которой электродвигатель используется для впрыска бензина в двигатель внутреннего сгорания[185]. Дело в том, что пока не существует ясной стратегии встраивания возможностей символического ИИ в систему, целиком состоящую из нейронных сетей. Как отмечает Маркус, многие самые значительные достижения глубокого обучения, включая созданную DeepMind систему AlphaGo, являются в действительности гибридными системами, поскольку добиваются успеха только благодаря тому, что в дополнение к глубоким нейросетям используют традиционные алгоритмы поиска.

Пока исследователи спорят об эффективности гибридных моделей, параллельно разворачиваются дебаты о важности врожденной структуры, встроенной в системы машинного обучения. Многие глубокие нейросети действительно в той или иной степени включают предварительно разработанную структуру — примером являются сверточные архитектуры, используемые для распознавания зрительных образов. Однако многие «чистые» сторонники глубокого обучения считают, что такую структуру можно свести к минимуму и что эта технология способна развиваться практически с чистого листа. Например, Ян Лекун сказал мне, что «в конечном итоге нам не будут нужны точные конкретные структуры». Он подчеркивает отсутствие свидетельств наличия подобных структур в человеческом мозге, отмечая, что «микроструктура коры, судя по всему, является очень, очень однородной, будь то в зрительной или префронтальной областях»[186]. Исследователи из этого лагеря утверждают, что нужно сосредоточиться на разработке усовершенствованных методов обучения, позволяющих относительно неспециализированным нейронным сетям достигать лучшего понимания.

Такие исследователи, как Маркус, с опытом изучения когнитивного развития детей, яростно восстают против философии «чистого листа». Головной мозг маленького ребенка совершенно явно обладает врожденными возможностями, способствующими началу процесса обучения. Уже в первые дни жизни новорожденные распознают человеческие лица. В животном мире наличие действенного интеллекта, не зависящего от обучения, еще более очевидно. Энтони Задор, нейробиолог лаборатории Cold Spring Harbor, отмечает, что «белка может прыгать с дерева на дерево через считаные месяцы после рождения, жеребенок через несколько часов может ходить, а пауки рождаются с умением охотиться»[187]. Гэри Маркус часто приводит в пример альпийского козла (вид горных козлов, проводящих большую часть своей жизни на крутых коварных склонах). Новорожденные козлята уже через несколько часов способны стоять и передвигаться по склонам в среде обитания, где любое обучение методом проб и ошибок неминуемо закончилось бы смертью. Это встроенная технология: она поставляется в готовом виде. Исследователи из этого лагеря считают, что универсальный, гибкий искусственный интеллект также потребует когнитивных механизмов, встроенных непосредственно в структуры нейросетей или интегрированных в рамках гибридного подхода.

Сторонники глубокого обучения иногда говорят, что, даже если врожденная структура важна, она, скорее всего, возникнет естественным образом — как часть устойчивого процесса обучения. Однако если взять биологический мозг, то, на мой взгляд, никакая структура в нем не может являться результатом длительного обучения. Мы знаем, что обучение в течение жизни животного в определенной мере перестраивает его мозг; часто говорят, например, что нейроны, «которые одновременно возбуждаются, связаны вместе». Проблема в том, что у отдельно взятого организма нет возможности передать нейронную структуру, сформированную обучением в течение всей жизни, своему потомству. Невозможно чему-то научиться и добиться, чтобы информация, описывающая структуру мозга, связанную с этим знанием, была встроена в генетический код яйцеклетки или сперматозоида животного. Какая бы мозговая структура ни сформировалась в процессе жизни индивида, она умирает вместе с ним. Таким образом, представляется очевидным, что любая структура в мозге должна быть результатом нормального эволюционного процесса, иными словами, случайных мутаций, которые иногда делают организм более приспособленным к своей среде обитания и, как результат, с большей вероятностью передаются по наследству. Одна из возможностей на этом пути — непосредственное копирование такого процесса путем использования эволюционных или генетических алгоритмов. Однако намного быстрее может оказаться конструирование самих этих необходимых структур.

По поводу противостояния гибридного и «чистого» подхода на основе нейронных сетей можно сказать, что у сторонников глубокого обучения есть неотразимый аргумент. Очевидно, что в человеческом мозге нет отдельного компьютера, поддерживающего специальный алгоритм для всей той деятельности, которую не могли бы обеспечивать его нейронные сети. В нем есть только нейроны. Тем не менее мне кажется, что у гибридного подхода больше шансов принести практические результаты в ближней перспективе. Хотя биологическая эволюция пошла по пути чисто нейронной реализации, это не должно заслонять от нас возможность достижения более быстрого прогресса при использовании других методов. Не следует и отбрасывать жизнеспособные подходы только потому, что они кажутся неизящными. Мы высадились на Луну, не имея космического корабля из научной фантастики, способного снизиться, сесть, а затем улететь обратно. Мы применили намного более сложное — можно даже сказать, неуклюжее — решение, включавшее лунный модуль и много элементов, которые сбрасывались по ходу дела. Возможно, когда-нибудь у нас появится корабль как из научной фантастики, пока же мы просто осуществили прилунение.

Ключевые препятствия на пути к универсальному машинному интеллекту

Большинство исследователей ИИ признают: чтобы приблизиться к искусственному интеллекту человеческого уровня, потребуются значимые прорывы, однако мнения о том, какие именно изменения наиболее важны или какие вопросы следует решить в первую очередь, значительно расходятся. Ян Лекун часто приводит аналогию с преодолением горного хребта. Лишь поднявшись на первую вершину, вы сможете увидеть препятствия, ожидающие вас за ней. Преграды, которые нам предстоит преодолеть, неизбежно пересекаются с теми, что возникают на пути к созданию машин, способных в полной мере понимать естественный язык и участвовать в осмысленной свободной беседе. Давайте более детально познакомимся с некоторыми принципиальными проблемами, которые необходимо решить исследователям ИИ. Список не исчерпывающий, но машинный интеллект, который преодолеет эти препятствия, окажется намного ближе к универсальному ИИ, чем все существующее сегодня. Кроме того, система, действительно эффективно решающая любую из этих задач, наверняка станет основой практических разработок огромной коммерческой и научной ценности.

Рассуждение на основе здравого смысла

Под здравым смыслом мы, по сути, подразумеваем общее знание мира и его устройства. Мы опираемся на здравый смысл практически во всех аспектах нашей жизни, но особенно он важен в коммуникации. Здравый смысл восполняет недосказанное и позволяет нам концентрировать речь, опуская огромные объемы второстепенной информации.

Любой нормальный взрослый человек легко и непринужденно пользуется встроенным комплексом знаний, однако для машин это представляет колоссальную проблему. Наполнение искусственного интеллекта здравым смыслом — задача, тесно переплетающаяся со спорами вокруг символического или чистого нейронного подходов, а также с необходимостью встраивания структуры и знаний в ИИ-системы.

В последние годы наблюдается заметный прогресс в разработке ИИ-систем, способных анализировать текст и затем правильно отвечать на вопросы по нему. Например, в январе 2018 года программа, написанная Microsoft совместно с китайским технологическим гигантом Alibaba, сумела слегка превзойти средний человеческий уровень в тесте на понимание прочитанного, разработанном исследователями из Стэнфордского университета[188]. Стэнфордский тест состоит из вопросов на основе статей из «Википедии», правильным ответом на каждый из которых является фрагмент текста, «прочитанного» ИИ-системой. Иными словами, в данном случае демонстрируется не истинная способность понимать, а умение извлекать информацию и распознавать закономерности — в чем, как мы убедились, системы глубокого обучения невероятно сильны. Если для ответа на вопрос необходимо хотя бы малейшее проявление здравого смысла или имплицитное знание мира, то результаты ИИ в таких тестах резко «сдуваются».

Нагляднее всего проблемы ИИ-систем со здравым смыслом проявляются на примере сформулированных особым образом предложений — так называемых схем Винограда. Составленные Терри Виноградом, профессором компьютерных наук из Стэнфорда, эти предложения используют неоднозначные местоимения для проверки способности машинного интеллекта к рациональному мышлению в рамках здравого смысла.

Приведу пример[189].

Члены городского совета отказали демонстрантам в разрешении, потому что они боялись насилия.

Кто боялся насилия? Ответ очевиден практически каждому: члены городского совета.

Поменяем теперь всего одно слово в этом предложении.

Члены городского совета отказали демонстрантам в разрешении, потому что они поддерживали насилие.

Кто поддерживал насилие?

Замена «боялись» на «поддерживали» полностью меняет смысл местоимения «они». На этот вопрос невозможно ответить правильно, просто извлекая из предложения информацию. Нужно в какой-то мере понимать этот мир, а именно что члены городского совета предпочитают спокойствие и порядок на улицах, а разъяренные демонстранты могут быть склонны к насилию.

Вот еще несколько примеров. Альтернативное слово, меняющее смысл предложения, приводится в квадратных скобках.

Кубок не помещается в коричневый чемодан, потому что он слишком [большой/маленький].

Какой предмет слишком [большой/маленький]?

Школьный автобус подал предупреждающий сигнал грузовику, потому что он ехал очень [медленно/быстро].

Кто ехал очень [медленно/быстро]?

Том бросил школьный портфель Рэю, когда он оказался [вверху/внизу] лестницы.

Кто оказался [вверху/внизу] лестницы?

Отвечая на серию подобных вопросов, любой нормальный грамотный взрослый, скорее всего, покажет результат, близкий к идеальному. Поэтому порог прохождения этого теста должен быть очень высоким. Однако в случае схем Винограда самые лучшие компьютерные алгоритмы показывают результаты, лишь минимально превосходящие простое угадывание.

Одна из самых интересных программ по наделению машинного интеллекта здравым смыслом осуществляется в Институте искусственного интеллекта Пола Аллена в Сиэтле, штат Вашингтон. Генеральный директор института Орен Эциони сказал мне, что это начинание — проект Mosaic — родилось отчасти в результате попыток института реализовать мечту сооснователя Microsoft Пола Аллена об ИИ-системе, способной прочитать главу из учебника по естествознанию и ответить на приведенные в конце вопросы. По словам Эциони, несмотря на «шедевральные» усилия его команды по достижению этой цели результаты были неблестящими — обычно система получала балл, соответствующий оценке «два». Одним из камней преткновения оказалась способность проявлять здравый смысл и логику, отвечая на вопросы. ИИ-системе относительно легко изучить фактический материал, например о фотосинтезе из учебника биологии. Реальная трудность возникает, говорит Эциони, когда попадается вопрос наподобие: «Если растение в горшке, находящееся в темной комнате, переставить ближе к окну, как станут расти его листья — быстрее, медленнее или с прежней скоростью?»[190]. Чтобы ответить на него, нужно понимать, что вблизи окна света больше, и уметь сделать логический вывод, что это позволит растению расти быстрее.

Первая цель проекта Mosaic — составить стандартный набор контрольных показателей для оценки способности машин проявлять здравый смысл. Когда она будет выполнена, институт планирует применить различные методы, в том числе «краудсорсинг, обработку естественного языка, машинное обучение и машинное зрение»[191], для создания встроенного знания мира, необходимого для наделения ИИ-системы здравым смыслом.

Если Эциони и члены его команды верят в гибридный подход, объединяющий разнообразные методы, то у непоколебимых приверженцев глубокого обучения эта мысль, как и следовало ожидать, не вызывает энтузиазма. Я спросил Йошуа Бенджио, считает ли он важными такие начинания, как проект Mosaic, или полагает, что мышление на основе здравого смысла каким-то образом может возникнуть само собой в процессе обучения. В ответ он твердо заявил, что верит в подход на основе глубокого обучения: «Я убежден, что здравый смысл появится в ходе процесса обучения. Он возникает не потому, что кто-то всовывает вам в голову крупицы знания, это совершенно не так работает у людей»[192]. Ян Лекун также убежден, что путь к здравому смыслу лежит через обучение. По его словам, команда исследователей ИИ из Facebook работает над тем, чтобы «заставить машины учиться путем наблюдения за различными источниками данных — учиться тому, как устроен мир»: «Мы создаем модель мира, так что, возможно, появится та или иная форма здравого смысла и эта модель станет своего рода предсказательной, помогающей машине учиться так же, как учатся люди»[193].

Радует, что оба подхода энергично применяют некоторые из ярчайших исследователей ИИ. Прорыв, ведущий к появлению ИИ-системы, способной стабильно мыслить на основе здравого смысла, как это считается само собой разумеющимся у людей, станет колоссальным шагом вперед — независимо от того, возникнет эта способность естественным образом или будет сконструирована.

Неконтролируемое обучение

Как мы узнали, два основных метода обучения глубоких систем — это контролируемое обучение, требующее большого количества размеченных данных, и обучение с подкреплением, предполагающее огромное число повторений, в процессе которых алгоритм пытается справиться с задачей. Хотя люди тоже пользуются этими методами, они составляют лишь крохотную долю процесса обучения, происходящего в мозге маленького ребенка. Малыши обучаются через простое наблюдение, слушая голоса родителей, а также непосредственно взаимодействуя и экспериментируя с окружающим миром.

У новорожденных этот процесс начинается почти сразу, они получают знания непосредственно из окружения задолго до того, как обретают физическую способность сколько-нибудь осознанно взаимодействовать с ним. Они каким-то образом формируют физическую модель мира и начинают создавать базу знаний — фундамент здравого смысла. Процесс непосредственного получения знаний без опоры на структурированные и размеченные данные называется неконтролируемым обучением. Это поразительное умение, возможно, обусловлено определенной когнитивной структурой, встроенной в мозг ребенка. Бесспорно одно: способность ребенка учиться самостоятельно, в частности осваивать речь, несоизмеримо превосходит все, чего можно достичь с помощью самых мощных систем глубокого обучения.

Неконтролируемое обучение в начале жизни в дальнейшем становится основой более сложных методов получения знаний. Даже если обучение ребенка постарше до некоторой степени контролируется, необходимые учебные данные составляют крохотную долю информации, которую нужно предоставить даже самым совершенным алгоритмам. Глубокой нейронной сети могут требоваться многие тысячи маркированных фотографий, прежде чем она сможет надежно связывать названия животных с их изображениями. В отличие от этого ребенку зачастую достаточно, чтобы родитель один раз указал на животное и сказал: «Это собака». А если ребенок узнает животное, то он, скорее всего, делает это в любом варианте, независимо от того, сидит собака, стоит или бежит по дороге.

Неконтролируемое обучение в настоящее время является одной из самых актуальных тем в области искусственного интеллекта. Google, Facebook и DeepMind создали команды, занимающиеся этой задачей. Однако достижений здесь немного, и до сих пор не появилось заметного числа практически значимых приложений, если не сказать, что ни одного. Факт остается фактом: никто на самом деле не понимает, как человеческий мозг достигает беспрецедентной компетенции в самостоятельном обучении на неструктурированных данных. Сегодняшние исследования по большей части посвящены менее амбициозным целям в области неконтролируемого обучения. Это, в частности, прогностическое или самостоятельное обучение. Для примера можно привести проекты, в которых ставится цель предсказать следующее слово в предложении или изображение в следующем кадре видео. Казалось бы, эти задачи очень далеки от способностей человека, но многие исследователи убеждены, что способность делать прогнозы — обязательный элемент интеллекта и что подобные эксперименты позволят продвинуться в нужном направлении. Трудно переоценить значимость подлинного прорыва в неконтролируемом машинном обучении. Например, по мнению Яна Лекуна, это может открыть дорогу к прогрессу практически во всех других составляющих универсального интеллекта. Вот его слова: «Пока мы не поймем, как это сделать… нам не добиться существенного прогресса, поскольку, на мой взгляд, это ключ к обретению того базового знания о мире, которое достаточно для появления здравого смысла. Это главное препятствие»[194].

Понимание причинно-следственной связи

Студентам, изучающим статистику, часто напоминают, что «корреляция — это не причинно-следственная связь». Для искусственного интеллекта и особенно систем глубокого обучения понимание заканчивается на корреляции. Джуда Перл, известный ученый-компьютерщик из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, за последние 30 лет совершил переворот в исследовании причинности и создал формальный научный язык для описания причинно-следственных взаимосвязей. Перл, получивший премию Тьюринга в 2011 году, часто подчеркивает, что если любой человек интуитивно понимает, что восход солнца заставляет петуха кукарекать, а не наоборот, то для самой мощной глубокой нейронной сети это, скорее всего, недоступно. Причинность невозможно выявить, просто анализируя данные[195].

Люди наделены уникальной способностью не только замечать корреляцию, но и понимать причинность, причем на основании поразительно малого числа примеров. Джошуа Тененбаум, профессор вычислительной когнитивистики из МТИ, описывает предмет своих исследований как «обратное проектирование на основе человеческого разума» и надеется, что открытия на этом пути пригодятся при создании более умных ИИ-систем. Вот что он отмечает.

Даже маленькие дети зачастую могут выявлять неизвестную им причинно-следственную связь на основе всего лишь одного или нескольких примеров — им даже не нужно много данных, чтобы заметить статистически значимую корреляцию. Вспомните, как вы впервые увидели смартфон — неважно, iPhone или другое устройство с сенсорным экраном, на котором что-то появляется или начинает двигаться, стоит провести пальцем. Для вас это было внове, но, посмотрев раз или два, вы поняли, что здесь имеется причинно-следственная связь. Это и есть первый шаг к узнаванию того, как этим управлять и получать полезный результат[196].

Понимание причинно-следственной связи обязательно для воображения и построения мысленных альтернативных сценариев, позволяющих нам решать задачи. В отличие от алгоритма обучения с подкреплением, который должен тысячи раз потерпеть неудачу, прежде чем поймет, как достичь успеха, мы можем провести своего рода мысленное моделирование и определить вероятные результаты альтернативных действий. Это было бы невозможно без интуитивного понимания причинности.

Такие исследователи, как Перл и Тененбаум, считают, что понимание причинно-следственной связи — в сущности, способность задать вопрос «почему?» и ответить на него — станет важнейшей элементом создания универсального машинного интеллекта. Работа Перла в области причинно-следственной связи оказала огромное влияние на естественные и общественные науки, но он полагает, что исследователи ИИ по большей части не сделали из нее выводов и, в общем, слишком много внимания уделяют корреляции, столь эффективно выявляемой системами машинного обучения[197]. Однако ситуация меняется. Например, Йошуа Бенджио и его команда в Монреальском университете недавно опубликовали результаты исследования новаторского подхода к обеспечению понимания причинности в сети глубокого обучения[198].

Трансферное обучение

Грэм Аллисон, политолог и профессор Гарварда, известен как создатель понятия «ловушка Фукидида». Это понятие отсылает нас к «Истории Пелопоннесской войны» древнегреческого историка Фукидида — хронике конфликта между Спартой и укрепляющимися Афинами в V веке до нашей эры. По мнению Грэма, в войне Спарты и Афин ясно просматривается исторический принцип, применимый и сегодня. В изданной в 2017 году книге «Обречены воевать»[199] он утверждает, что Соединенные Штаты и Китай угодили в современную ловушку Фукидида и, если Китай продолжит наращивать мощь и влияние, конфликт может стать неизбежным[200].

Могла бы система искусственного интеллекта прочитать такой исторический документ, как «История Пелопоннесской войны», и успешно применить полученные знания к современной геополитической ситуации? Если да, то это означало бы, что достигнута одна из важнейших контрольных точек на пути к универсальному искусственному интеллекту — трансферное обучение. Способность получить информацию из одного документа и успешно использовать ее в других областях — один из отличительных признаков человеческого интеллекта и принципиальное условие креативности и инновации. Чтобы универсальный машинный интеллект был по-настоящему полезным, он должен уметь больше, чем просто отвечать на вопросы в конце главы. Он должен быть способен применять полученные знания и возникшее при этом понимание при решении совершенно новых задач. Прежде чем появится какая-то надежда на то, что ИИ-система сумеет это сделать, она должна продвинуться намного дальше поверхностного понимания, которое сегодня достигается в глубоких нейронных сетях, и добиться подлинного постижения. Способность применять знания в разнообразных областях и в новых ситуациях может оказаться самым лучшим тестом на наличие истинного понимания у машинного интеллекта.

Путь к искусственному интеллекту человеческого уровня

Почти все исследователи ИИ, с которыми я разговаривал, считают, что искусственный интеллект человеческого уровня реален и когда-нибудь станет неизбежным. Мне это представляется обоснованным. В конце концов, мозг человека — это, в сущности, биологическая машина. Нет причин полагать, что в биологическом интеллекте есть что-то волшебное или что невозможно когда-нибудь встроить нечто подобное в совершенно иной носитель.

Более того, представляется, что субстрат на основе кремния имеет множество преимуществ перед биологической живой материей, поддерживающей работу человеческого мозга. Электрические сигналы в компьютерных чипах распространяются гораздо быстрее, чем в головном мозге, и любая машина, однажды сравнявшаяся с нами в способности мыслить и общаться, будет обладать всеми преимуществами, которые есть у компьютеров. Машинный интеллект будет безошибочно помнить даже то, что произошло в далеком прошлом, и уметь сортировать и перелопачивать колоссальные объемы данных с фантастической скоростью. Он также сможет напрямую выходить в интернет или другие сети, подключаться к практически безграничным ресурсам и без усилий общаться с другими машинами, даже если освоит общение с нами. Иными словами, ИИ человеческого уровня по определению будет во многих отношениях превосходить нас.

Несмотря на почти всеобщую убежденность, что эта цель когда-то будет достигнута, путь, который нас к ней приведет, и время прибытия по-прежнему тонут во мраке неопределенности. До сих пор прогресс был очень постепенным. Так, в конце 2017 года DeepMind выпустила AlphaZero, обновление своей системы AlphaGo для игры в го. В AlphaZero было покончено с необходимостью контролируемого обучения на данных о тысячах партий в го, сыгранных людьми, она начинает фактически с чистого листа, обучаясь исключительно на основе моделирования, играя сама с собой. Систему можно научить решать и другие задачи, в том числе играть в шахматы и японскую игру сёги. AlphaZero быстро доказала, что является самым сильным на планете игроком в шахматы, победив лучшие специализированные шахматные алгоритмы, которые обыгрывали самых сильных шахматистов. Демис Хассабис сказал мне, что AlphaZero, возможно, служит универсальным решением для игр «с полной информацией», то есть для таких задач, где легкодоступна вся необходимая информация, скажем фигурки на игровой доске или пиксели на экране.

Разумеется, реальный мир, в котором мы живем, далек от полноты информации. Почти все области, где мы хотели бы когда-нибудь использовать продвинутый искусственный интеллект, требуют способности действовать в условиях неопределенности и справляться с ситуациями, в которых огромные объемы информации скрыты или просто недоступны. В январе 2019 года DeepMind снова продемонстрировала прогресс, выпустив AlphaStar — систему для игры в стратегию StarCraft. StarCraft моделирует галактическую войну за ресурсы между тремя внеземными расами, каждой из которых управляет онлайновый игрок в реальном времени. StarCraft не является игрой с полной информацией — игроки должны вести «разведку», чтобы узнать скрытую информацию о том, чем заняты противники. Также требуется навык долгосрочного планирования и управления ресурсами в огромном игровом пространстве. Очередным триумфом команды DeepMind стала победа AlphaStar над сильнейшим профессиональным игроком в StarCraft с разгромным счетом 5:0 в турнире, проведенном в декабре 2018 года[201].

Это впечатляющие достижения, однако они по-прежнему не преодолевают принципиальные ограничения, привязывающие современные ИИ-системы к узким областям. Например, AlphaStar требует масштабного обучения, как контролируемого, так и с подкреплением, для игры за определенную расу инопланетян. Переход к другой расе с иными сильными сторонами требует полного переобучения. Аналогично AlphaZero легко становится сильнейшим в мире игроком в шахматы или сёги, но она и ребенка не обыграет в шашки без соответствующего переобучения. Даже самые мощные системы, представляющие передовой рубеж исследования ИИ, являются поверхностными и хрупкими. Как отмечает Орен Эциони из Института Аллена, любая из этих систем продолжит невозмутимо играть, даже если узнает, что комната объята пламенем[202]. У них нет здравого смысла, нет подлинного понимания.

Сколько времени понадобится, чтобы преодолеть эти ограничения и создать по-настоящему мыслящую машину? В процессе разговоров с лучшими умами в сфере ИИ, приведенных в моей книге «Архитекторы интеллекта», я просил дать прогноз, в каком году универсальный искусственный интеллект может быть создан хотя бы с 50 %-ной вероятностью. Большинство опрошенных пожелали сохранить анонимность своих предсказаний, а пять исследователей отказались дать прогноз, отметив, что путь к ИИ человеческого уровня отличается огромной неопределенностью и что придется преодолеть неизвестно сколько препятствий. Тем не менее 18 ведущих мировых экспертов в области ИИ все-таки поделились со мной своими оценками. Результаты приведены далее в таблице. По-моему, они очень интересны[203].

Обратите внимание, что эти прогнозы были даны в 2018 году, из-за чего в них преобладают годы, кончающиеся на 8. Например, прогноз «2038 год» может в действительности означать «через 20 лет от настоящего момента». Я почти уверен, что если бы спросил тех же специалистов высказать предположения сейчас, то получил бы такие же оценки, иначе говоря, названные даты сдвинулись бы вперед года на три. Это заставляет опасаться, что к созданию универсального ИИ применима старая шутка физиков о термоядерном синтезе, «до овладения которым всегда остается 30 лет».

Средняя оценка — 2099 год[204], или примерно через 80 лет[205]. Четко выделяются граничные мнения двух человек, согласившихся дать прогноз официально. Как мы видели, Рэй Курцвейл твердо верит в то, что ИИ человеческого уровня появится к 2029 году — теперь уже всего через восемь лет. Родни Брукс, сооснователь iRobot Corporation и, по общему признанию, один из ведущих робототехников в мире, считает, что до появления универсального ИИ пройдет почти 180 лет. Такой разрыв — когда одни исследователи ожидают создания ИИ человеческого уровня в пределах одного-двух десятилетий, а другие полагают, что для этого потребуются столетия, — представляется мне яркой иллюстрацией того, насколько непредсказуемо будущее искусственного интеллекта.

Попытки создать ИИ человеческого уровня кажутся мне самой захватывающей темой в исследовании искусственного интеллекта. Очень может быть, что когда-нибудь они выльются в самую значимую для человечества и наиболее подрывную инновацию. Пока, однако, искусственный интеллект как практический инструмент остается относительно узким и во многих отношениях ограниченным. Безусловно, ИИ-системы, созданные для решения задач в реальном мире, будут непрерывно совершенствоваться, вбирая в себя достижения передовых исследований. Однако в обозримом будущем реализация возможностей этой новой технологии, скорее всего, примет форму взрывного роста числа специальных приложений, которые уже начали разворачиваться почти во всех областях промышленности, экономики, общественной жизни и даже культуры.

Без сомнения, у ИИ есть большой потенциал, особенно в таких сферах, как здравоохранение, научные исследования и масштабные технологические инновации. Однако у этой технологии имеется и оборотная сторона. Искусственный интеллект несет с собой беспрецедентные вызовы и опасности для рабочих мест и экономики, для неприкосновенности частной жизни и безопасности, а в конечном счете, возможно, и для нашей демократической системы и даже самой цивилизации. Эти риски станут основной темой следующих трех глав.

Глава 6

Ликвидация рабочих мест и экономические последствия внедрения ИИ

В своей книге «Роботы наступают: Развитие технологий и будущее без работы», вышедшей в свет в 2015 году, я утверждал, что достижения в областях искусственного интеллекта и робототехники постепенно уничтожат огромное число рабочих мест, для которых характерны рутинность и предсказуемость деятельности, а это может привести к росту неравенства и структурной безработицы. Начав в январе 2020 года работать над данной книгой, я исходил из предположения, что моей главной задачей в этой главе станет отстаивание этого тезиса на фоне самого длительного периода экономического восстановления со времен Второй мировой войны и общего уровня безработицы около 3,6 %.

Однако пандемия коронавируса и вызванный ею экономический спад в Соединенных Штатах и во всем мире привели нас в совершенно иную экономическую реальность. Тем не менее я считаю, что аргументы, сформулированные мной до кризиса, остаются в высшей степени актуальными. Даже в условиях исторически низкого уровня безработицы тенденции, рассмотренные в книге «Роботы наступают», не исчезли, а относительное благосостояние, о котором свидетельствовали экономические показатели в годы, предшествовавшие нынешнему кризису, как минимум отчасти иллюзорно. После пандемии можно ожидать ускорения автоматизации труда, что очень сильно повлияет на наши представления о восстановлении после текущей экономической катастрофы.

Представьте, что вы американский экономист в 1965 году. Анализируя экономику и рынок труда США, вы видите, что около 97 % мужчин в возрасте от 25 до 54 лет — достаточно взрослых, чтобы окончить школу, но слишком молодых для выхода на пенсию — трудоустроены или активно ищут работу. Это кажется вам совершенно закономерным и нормальным. Предположим теперь, что перед вами появляется пришелец из будущего и говорит, что в 2019 году лишь около 89 % мужчин трудоспособного возраста будут иметь работу. Более того, к 2050 году доля американцев из этой возрастной группы, полностью изгнанных с рынка труда, легко может достичь четверти или даже трети[206][207].

Можно побиться об заклад, что вас бы это сильно встревожило. Возможно, вам даже пришла бы мысль о «массовой безработице». Безусловно, вы бы задумались, что станут делать все эти безработные. Далее, однако, путешественник во времени сообщает вам, что в 2019 году общий уровень безработицы, по данным властей, существенно ниже 4 %, а процентные ставки ниже уровня 1965 года. Оба показателя близки к историческим минимумам, подчеркивает он. Более того, в попытке стимулировать экономику Федеральная резервная система США, вместо того чтобы обдумывать повышение процентных ставок, подает сигналы, позволяющие ожидать дальнейшего их снижения.

Все это, скорее всего, сильно удивило и озадачило бы экономиста середины — конца XX столетия. Как мы узнаем из этой главы, современные экономика и рынок труда в Соединенных Штатах и в других развитых странах нарушают многие правила и допущения, казалось бы надежно подкрепленные эмпирическими данными в прошлом.

В книге «Роботы наступают» я утверждал, что главная движущая сила этих изменений — ускоряющееся развитие информационных технологий. На сегодняшний день у нас в активе длинный список ключевых инноваций — усиливающаяся автоматизация производств, революция персональных компьютеров, интернет, облачные вычисления и мобильные технологии — и обусловленная ими трансформация, происходившая на протяжении десятилетий. Однако самое важное воздействие технологий еще впереди. Появление искусственного интеллекта может совершить переворот на рынке труда и во всей экономической системе намного более радикальный и фундаментальный, чем все, что происходило в прошлом.

Мы стоим на рубеже подрывного изменения, и у нас есть все основания для беспокойства. Преобразования, произошедшие за одно или два последних десятилетия, сыграли важную роль в немыслимых политических потрясениях и перекроили саму ткань общества. Например, исследования показали прямую связь между количеством регионов США с наибольшей автоматизацией рабочих мест и числом убежденных сторонников Дональда Трампа среди избирателей на президентских выборах 2016 года[208]. До того как коронавирус дестабилизировал нашу жизнь, больше внимания уделялось другому разразившемуся в Соединенных Штатах кризису в области здравоохранения — опиоидной эпидемии, антилидерами которой были территории, где отмечалось существенное сокращение числа рабочих мест для среднего класса[209]. Если изменения, которые мы наблюдали до сих пор, бледнеют в сравнении с нашим вероятным будущим, значит, существует реальный риск социальных и экономических потрясений беспрецедентного масштаба, а также появления еще более опасных политических демагогов, играющих на страхах, неизбежно сопутствующих столь быстрым, катастрофическим сдвигам.

Реальность такова, что в отношении экономического воздействия искусственный интеллект является обоюдоострым оружием. С одной стороны, он повышает производительность, делает товары и услуги более доступными и открывает дорогу инновациям, способным улучшить жизнь каждого из нас. ИИ обладает потенциалом создания экономической ценности, которая незаменима, если мы хотим выбраться из глубокой экономической пропасти, в которую попали. С другой стороны, он почти наверняка уничтожит миллионы рабочих мест, еще больше обострив экономическое неравенство. Помимо социальных и политических аспектов безработицы и постоянно растущего неравенства, имеется еще одно важное экономическое последствие: жизнеспособность рыночной экономики обеспечивается огромным числом потребителей, способных покупать производимые товары и услуги. Если у потребителей нет работы, а значит, и дохода, как они создадут спрос, необходимый для поддержания непрерывного экономического роста?

Ии и автоматизация труда: Теперь все иначе?

Боязнь того, что машины могут однажды вытеснить рабочих и породить долгосрочную структурную безработицу, существует давно — как минимум со времен бунтов луддитов в английском Ноттингемшире больше двух столетий назад. В последующие десятилетия страхи возникали снова и снова. В 1950-х и 1960-х годах, например, существовала очень серьезная озабоченность, что автоматизация производства скоро уничтожит миллионы рабочих мест на фабриках, вызвав массовую безработицу. История, однако, свидетельствует, что до недавнего прошлого экономика приспосабливалась к развитию технологии, открывая новые возможности для занятости, причем новые рабочие места требовали более высокой квалификации и лучше оплачивались.

Один из самых ярких исторических примеров потери работы из-за технологий, на который часто ссылаются сомневающиеся в том, что технологическая безработица когда-нибудь станет серьезной проблемой, — механизация сельского хозяйства в Соединенных Штатах. В конце 1800-х годов около половины американских работников были заняты в сельском хозяйстве. Сегодня их доля составляет 1–2 %. Появление тракторов, комбайнов и другой сельскохозяйственной техники неизбежно повлекло за собой исчезновение миллионов рабочих мест. Этот переход действительно привел к существенной кратко— и среднесрочной безработице и заставил вытесненных техникой сельхозрабочих мигрировать в города в поисках работы на фабриках. Постепенно, однако, безработные были поглощены растущим производственным сектором, и в дальнейшей перспективе как их средняя заработная плата, так и благосостояние в целом сильно выросли. Позднее фабрики были автоматизированы или выведены за рубеж, и работники снова мигрировали, на сей раз в сферу обслуживания. Сегодня почти 80 % трудоустроенных американцев заняты в обслуживании.

Ключевой вопрос в том, приведет ли подрывное изменение рынка труда под влиянием искусственного интеллекта к аналогичному результату. Может быть, ИИ всего лишь очередной пример трудосберегающей инновации, подобной аграрным технологиям, преобразовавшим земледелие? Или это нечто фундаментально иное? Лично я вижу принципиальное отличие ИИ по той причине, что это системная технология, технология общего назначения, в чем-то подобная электричеству, а следовательно, она в конечном счете скажется на всей нашей экономической и социальной жизни, затронет каждый ее аспект.

Традиционно технологические разрывы на рынке труда поочередно затрагивали секторы экономики. Механизация сельского хозяйства уничтожила миллионы рабочих мест, но растущая промышленность смогла постепенно принять освободившихся работников. Аналогично по мере автоматизации производства и вывода фабрик за рубеж, в страны с низкой оплатой труда, быстро растущая сфера услуг создавала возможности для занятости. В отличие от этого, искусственный интеллект скажется сразу на всех секторах экономики. Более того, он затронет сферу обслуживания и рабочие места для белых воротничков, на которых в настоящее время трудится огромное большинство американцев. ИИ постепенно проникнет практически в каждую существующую отрасль и преобразует ее, а новые отрасли изначально будут использовать самые последние инновации в области ИИ и робототехники. Иными словами, не стоит рассчитывать на возникновение какого-то совершенно нового сектора с десятками миллионов рабочих мест, способного поглотить всех работников, вытесненных автоматизацией из существующих отраслей. Скорее всего, отрасли будут создаваться на основе цифровых технологий, интеллектуальной обработки данных и ИИ, а значит, попросту не создадут много рабочих мест.

Второй момент связан с характером решаемых работниками задач. Есть основания предполагать, что около половины наших трудящихся выполняют по большей части рутинные и предсказуемые по своей природе обязанности[210]. Я имею в виду не «механические действия», а всего лишь то, что эти работники снова и снова сталкиваются с одним и тем же базовым кругом задач и трудностей. Иными словами, сущность их деятельности — или по крайней мере большой доли задач, из которых она состоит, — фактически описывается историческими данными о том, чем занимался работник. Такие данные в конечном счете станут богатым ресурсом для алгоритмов машинного обучения, которым можно будет поручить автоматизацию многих задач. Иначе говоря, нас ждет будущее, в котором практически все виды рутинных, предсказуемых работ постепенно исчезнут, что станет серьезнейшей проблемой для трудящихся, наиболее приспособленных именно к такой деятельности. На протяжении XX века развитие трудосберегающих технологий заставляло работников переходить в другие отрасли, но по большей части они продолжали выполнять рутинные задачи. Представьте себе превращение сельскохозяйственного рабочего образца 1900 года в сборщика на заводском конвейере в 1950 году и далее в сегодняшнего кассира, сканирующего штрихкоды в Walmart. Это совершенно разные занятия в несхожих отраслях, но все они характеризуются рутинными и предсказуемыми задачами. На сей раз у нас не будет большого числа мест с рутинными процессами в каких-нибудь новых секторах, готовых принять потерявших работу людей. Трудящимся нужно будет совершить качественно иной переход к деятельности, принципиально не рутинной и требующей таких качеств, как умение эффективно выстраивать отношения с другими людьми или решать нетривиальные аналитические или творческие задачи. Если предположить, что таких рабочих мест будет достаточно, то некоторые успешно совершат этот переход, но многие, скорее всего, столкнутся с проблемами.

Иными словами, нас ждет ситуация, когда значительная доля трудовых ресурсов окажется под угрозой вытеснения с рынка труда. Но есть ли признаки того, что нечто подобное происходит в действительности? В конце концов, уровень безработицы до начала пандемии коронавируса был существенно ниже 4 %.

Как обстояли дела вплоть до начала пандемии коронавируса

За десятилетие с конца Великой рецессии 2009 года до января 2020 года — в самый длинный экономический подъем за весь послевоенный период — уровень безработицы упал с 10 до 3,6 %, ниже всех минимумов, зафиксированных в последние 50 лет[211]. Важно, однако, отметить, что этот уровень безработицы, определяемый на основе результатов исследования домохозяйств, которое проводится Бюро переписи населения США, учитывает только работников, активно ищущих возможность трудоустройства. Любой, кто хотел бы иметь работу, но потерял надежду и перестал ее искать или считает, что для него не найдется подходящего места, не учитывается как безработный.

Чтобы получить представление о том, сколько людей полностью выпало из трудовых ресурсов, следует обратить внимание на долю рабочей силы в численности населения. Тогда открывается гораздо менее радостная картина, чем при взгляде на общий уровень безработицы.

Как показано на рисунке 1, процент мужчин трудоспособного возраста, работающих или активно ищущих работу, снизился с 97 % в 1965 году до минимума на уровне 88 % в 2014 году, после чего слегка подрос примерно до 89 % в январе 2020 года[212]. Число мужчин, полностью выброшенных с рынка труда, за это время выросло почти вчетверо. Одним из прибежищ для людей, оставшихся без работы, является программа социальной помощи в случае постоянной нетрудоспособности, на которую с 2007 по 2010 год обрушился вал обращений[213]. Поскольку свидетельств вспышки производственного травматизма нет, скорее всего, эта программа используется как последняя надежда на получение дохода теми, кто не видит адекватных предложений на рынке труда. Снижение доли рабочей силы в численности населения сильнее всего сказалось на мужчинах, однако и общая статистика рисует похожую картину за два десятилетия после рубежа веков.

На рисунке 2 показана доля рабочей силы в численности всех трудоспособных от 18 до 64 лет, как мужчин, так и женщин[214]. Рост этого показателя вплоть до 2000 года отражает увеличение участия женщин в трудовых ресурсах. Однако после пика тренд стал нисходящим: и мужчины, и женщины стали покидать рынок труда. Иными словами, хотя уровень безработицы упал до исторического минимума, существует постоянно растущая армия полностью выброшенных из трудовых отношений трудоспособных людей, которые остаются практически невидимыми, тогда как остальные показатели рисуют картину бума занятости. Безусловно, технологическое изменение не единственный фактор в этом процессе, однако неуклонная автоматизация хорошо оплачиваемых рутинных работ на заводах и в офисах, скорее всего, играет значительную роль.

Вторая тенденция связана с отвязыванием друг от друга производительности и оплаты труда наряду с постоянным ростом неравенства. Производительность труда — это показатель эффективности работника, равный частному от деления общего объема производства на количество рабочих часов, потребовавшихся для его создания. Производительность, пожалуй, самый важный экономический показатель. Высокий уровень производительности труда — определяющая характеристика, отличающая богатую развитую страну от нищей. С развитием технологий, используемых на рабочем месте, а также с ростом таких показателей, как уровень образования и здоровья работника, трудящиеся производят больше. В результате они могут претендовать на более высокую заработную плату. Таким образом, повышение производительности направляет деньги в карманы практически всех работников и является важнейшим фактором массового благосостояния в стране. По крайней мере так гласит классическая экономическая теория.

Однако, как показано на рисунке 3, с 1970-х годов оплата труда отстает от растущей производительности, и разрыв между двумя графиками становится все больше[215]. В результате выигрыш, обусловленный технологическим развитием и растущей производительностью труда, сегодня практически полностью достается относительно малой группе людей, находящихся у вершины распределения доходов. Иными словами, владельцы компаний, менеджеры, наемные работники «звездного» уровня и инвесторы пожинают плоды прогресса, а рядовые трудящиеся почти ничего не получают. Следует отметить, что на этом графике отображается оплата труда всех занятых в частном секторе, в том числе руководителей высшего звена, звезд профессионального спорта и предпринимателей, а также прочих высокооплачиваемых людей. Если учитывать лишь средних работников, не занимающих руководящие должности, которые составляют около 80 % трудовых ресурсов США, то разрыв между производительностью и оплатой труда окажется еще больше.

На мой взгляд, растущее расхождение этих графиков отчасти обусловлено изменением характера оборудования и технологий, используемых на рабочих местах. В «золотой век» Америки, последовавший за Второй мировой войной, эти две кривые были неразрывно связаны, а машины, применявшиеся на рабочем месте, представляли собой станки, которыми управляли работники. По мере совершенствования станков росла производительность работников и они становились более ценными. Однако в последующие десятилетия машины все в большей мере превращались в автоматы и технологии начали замещать труд, вместо того чтобы дополнять его. Иными словами, теперь технологии уменьшают, а не увеличивают ценность все большей доли работников. Это, в свою очередь, повышает взаимозаменяемость работников, сокращает их возможности защищать свои права и толкает ставки заработной платы вниз, хотя производительность труда продолжает расти.

Исчезновение зависимости между производительностью и оплатой труда напрямую ведет к росту неравенства доходов. По мере того как технологии уничтожают или уменьшают ценность труда, все большая часть прибыли от деловых операций достается капиталу. Снижение доли труда в национальном доходе наблюдается в последние два десятилетия как в Соединенных Штатах, так и в других развитых странах. Вследствие сильнейшей концентрации капитала в руках богачей перенаправление дохода от труда к капиталу усиливает перераспределение от многих к немногим, что увеличивает неравенство доходов. В Соединенных Штатах эта тенденция особенно выражена и ярко проявляется в увеличении коэффициента Джини. Это показатель концентрации богатства. В предельных случаях коэффициент Джини равен нулю, когда все люди в стране имеют равную долю богатства, и 100, когда все национальное богатство принадлежит одному-единственному человеку. Реальные значения коэффициента обычно лежат в интервале от 20 до 50, и чем он больше, тем острее неравенство. В США коэффициент Джини увеличился с 37,5 в 1986 году до 41,4 в 2016 году, что является беспрецедентно высоким уровнем в истории наблюдений[216].

Рост неравенства доходов отчасти поддерживается общим снижением качества рабочих мест, доступных трудящимся в Соединенных Штатах. В последние десятилетия в создаваемых в США рабочих местах наблюдается сильный перекос в сторону низкооплачиваемых позиций в сфере обслуживания. Эти места в таких сферах, как розничная торговля, приготовление и подача пищи, охрана и уборка офисов и отелей, дают минимальный доход и почти или совершенно никаких социальных благ, а также нередко не обеспечивают полной занятости и не имеют четкого графика. Развитие гиг-экономики, в которой работники получают плату за выполненное задание, практически не имея предсказуемого дохода, и почти или полностью лишены правовой защиты, предоставляемой другим занятым, ведет к дальнейшему усилению этой тенденции. Как следует из отчета Брукингского института в ноябре 2019 года, 44 % занятого населения в США выполняют низкооплачиваемые работы со средним доходом около $18 000 в год[217].

Изменение характера работы, доступной американцам, стало совершенно очевидным, когда группа исследователей создала в 2019 году новый экономический показатель. Американский индекс качества рабочих мест в частном секторе показывает соотношение хороших рабочих мест, по определению приносящих доход выше среднего, и плохих с доходом ниже среднего[218]. Если индекс равен 100, это означает, что хороших и плохих рабочих мест поровну, если он меньше 100, следовательно, плохие рабочие места преобладают. За 30 лет, с 1990 года до конца 2019-го, индекс упал с 95 до 81[219]. По всей видимости, снижение качества рабочих мест тесно связано с исчезновением по большей части рутинных, но хорошо оплачиваемых работ в таких сферах, как производственная и офисная. Работники именно этих сфер когда-то образовывали костяк американского среднего класса, но соответствующие места стабильно уничтожаются в результате как развития технологий, так и глобализации.

Конечно, в экономике есть и рабочие места, которые требуют более высокой квалификации и лучше оплачиваются, но они редко оказываются доступными почти для трех четвертей американских трудящихся, не имеющих диплома об окончании колледжа. Даже среди выпускников колледжей неполная занятость является серьезной и усугубляющейся проблемой. Истории выпускников, обремененных долгами по студенческим кредитам и работающих бариста или подавальщиками в закусочных, стали типичными. По данным, опубликованным Федеральным резервным банком Нью-Йорка в феврале 2020 года, 41 % недавно окончивших колледж заняты на работах, не требующих диплома о высшем образовании. Один из каждых трех выпускников работает с неполной занятостью. Безработица среди вчерашних студентов в возрасте от 22 до 27 лет превышает 6 %, несмотря на то что общий показатель безработицы в стране упал до 3,6 %[220]. Иными словами, вопреки распространенному мнению о том, что нам необходимо уделять больше внимания образованию и увеличивать количество студентов вузов, экономика просто не создает достаточного числа квалифицированных рабочих мест для уже имеющихся выпускников.

Усиление неравенства доходов и снижение качества рабочих мест бьют не только по конкретным людям. Они подрывают рыночный спрос, необходимый для обеспечения устойчивости экономики. Около 70 % экономики США напрямую зависит от расходов индивидуальных потребителей. Однако даже этот показатель не отражает в полной мере значимость потребительского спроса, поскольку с ним связаны и инвестиции в бизнес. Подумайте, например, о том, что самолеты, выпущенные Boeing, которые, понятное дело, не относятся к потребительским товарам, приобретаются авиаперевозчиками только в том случае, если они предвидят спрос на авиабилеты. Эта экономическая зависимость стала совершенно очевидной во время кризиса, вызванного пандемией коронавируса.

Занятость — главный механизм, обеспечивающий потребителей покупательной способностью. С увеличением неравенства доходов основная масса работников, то есть потребителей, начинает получать меньший дискреционный доход. За последние несколько десятилетий резко увеличился доход немногочисленных богачей, но эта крохотная доля населения попросту не может и не станет тратить столько, чтобы компенсировать падение дискреционного дохода на более низких уровнях пирамиды распределения доходов. Иными словами, массовый спрос потребителей на товары и услуги, жизненно необходимый для экономического роста, постепенно уничтожается.

Неутешительное состояние потребительского спроса проявляется в исчезновении нормальной взаимосвязи безработицы и инфляции. В 1958 году экономист Уильям Филлипс доказал, что между этими двумя величинами обычно наблюдается устойчивый баланс. Если падает безработица, растет инфляция. Когда я изучал экономику в колледже, нас учили, что эта обратная зависимость, отображаемая графически в виде так называемой кривой Филлипса, является одним из базовых экономических принципов. Однако после Великой рецессии 2009 года эта зависимость была нарушена, и теперь низкая безработица сосуществует с очень низкими уровнями инфляции и низкими процентными ставками[221]. На мой взгляд, причина кроется в том, что снижающаяся безработица уже не связана с увеличением заработной платы или потребительского спроса, достаточным для разгона инфляции. Развитие технологии в сочетании с глобализацией лишает большинство средних работников возможности добиваться более высокой оплаты труда, и механизм, наделяющий потребителей покупательной способностью и поддерживающий рост спроса, становится все менее эффективным.

Еще одним доказательством служит тот факт, что крупные американские компании располагают колоссальными объемами денежных средств, значительная часть которых вложена в американские казначейские ценные бумаги, имеющие исторически низкие процентные ставки. На конец 2018 года американские фирмы накопили около $2,7 трлн[222]. Если бы их руководители усматривали признаки активного спроса на товары и услуги, почему бы им не инвестировать больше этих денег в разработку новых товаров или увеличение производства для удовлетворения растущего спроса? В отсутствие устойчивого спроса экономика США демонстрирует весьма посредственные темпы роста и уже попала в зависимость от сохранения Федеральной резервной системой необычно низких процентных ставок, несмотря на то что безработица упала ниже 4 %.

У слабого потребительского спроса есть еще одно важное следствие — он подрывает рост производительности труда. Экономисты, не верящие в воздействие искусственного интеллекта и роботизации на рынок труда, говорят, что если бы машины стремительно замещали труд, то наблюдался бы бурный рост производительности, ведь оставшиеся работники выдавали бы все больше и больше продукции. Поскольку производительность не идет резко вверх, они отмахиваются от любых опасений по поводу роботов, похищающих у людей рабочие места. При этом упускается из виду, что выпуск продукции целиком и полностью определяется спросом. Никакая фирма не станет производить товары или услуги, если нет клиентов, готовых их купить. (Я более подробно рассмотрел мысль о том, что производительность ограничивается спросом, в своей книге «Роботы наступают», опубликованной в 2015 году. Мне кажется странным отсутствие внимания к этому вопросу. Экономисты лишь заявляют, что отсутствие «бурного роста производительности» доказывает надуманность опасности автоматизации труда.)[223]

Представьте работника, задача которого — стричь людей. Его производительность можно измерять количеством стрижек, выполняемых за час. На нее будет влиять очень многое: хорошо ли обучен работник и имеет ли качественные инструменты, стабильно ли электроснабжение для питания инструментов. Именно на таких факторах обычно сосредоточиваются экономисты. Однако есть кое-что еще, причем принципиально важное: количество клиентов, которые приходят, чтобы постричься. Если клиенты выстраиваются в длинную очередь, производительность труда высокая. Если в парикмахерскую изредка забредает случайный клиент, производительность низкая — независимо от мастерства парикмахера или совершенства технологии стрижки.

Мысль о том, что производительность ограничена спросом, всплыла во время моего разговора с Джеймсом Маникой, председателем совета директоров McKinsey Global Institute (MGI) — организации, проводящей исследования влияния технологий на деловые предприятия и экономику. Маника сказал следующее:

Мы также знаем о принципиальном значении спроса — большинство экономистов, в том числе из MGI, часто рассматривают производительность только со стороны предложения, но не спроса. Мы знаем, что при обрушении спроса вы можете работать сколь угодно эффективно, но производительность будет неблестящей. Это происходит потому, что показатель производительности имеет числитель и знаменатель: в числителе находится выпуск продукции, и этот выпуск должен поглощаться спросом. Таким образом, если спрос по той или иной причине снижается, это бьет по выпуску продукции, что тормозит рост производительности, и никакие технологические достижения не могут этому помешать[224].

Ситуация после covid-19 и восстановление экономики

Пандемия коронавируса вызвала беспрецедентный экономический кризис. В Соединенных Штатах и во всем мире практически мгновенно исчезли миллионы рабочих мест, схлопнулись целые отрасли, и в экономике наступил глубочайший спад со времен Великой депрессии 1930-х годов. В декабре 2020 года безработица составляла почти 7 %, и все свидетельствовало о том, что положение может еще более ухудшиться, прежде чем массовая вакцинация начнет разворачивать тенденцию в другую сторону примерно в середине 2021 года. Неуклюжие действия властей США в условиях пандемии привели к широкому распространению вируса, и в январе 2021 года ежедневно умирали больше 4000 американцев. На фоне резкого роста количества госпитализированных американские власти на уровне штатов и муниципалитетов снова стали принуждать частные предприятия к закрытию, а в Великобритании и многих европейских странах вновь стали правилом общенациональные локдауны. Иными словами, несмотря на появление как минимум двух эффективных вакцин, экономические последствия кризиса будут сказываться еще некоторое время.

Все это создает плодородную почву для радикального преобразования рынка труда вследствие автоматизации и, если взять шире, распространения новых технологий. История свидетельствует, что огромное большинство рабочих мест, уничтожаемых трудосберегающими технологиями, теряются во время экономических спадов. Особенно уязвимыми оказываются рутинные работы, что по большей части объясняет исчезновение качественных рабочих мест для среднего класса и их постепенную замену менее привлекательными, низкооплачиваемыми местами в сфере услуг. Экономисты Нир Джеймовик и Генри Сиу изучили это явление и в 2018 году опубликовали статью, в которой отметили, что, «в сущности, все потери рабочих мест в рутинных сферах труда происходят во время экономических спадов»[225]. Судя по всему, происходит следующее. Фирмы избавляются от работников, когда испытывают экономическое давление. Затем, по мере углубления экономического спада, они осваивают новые технологии и реорганизуют рабочие места. Впоследствии, когда экономика восстанавливается, они понимают, что могут обойтись без возвращения всех или почти всех работников, которых прежде считали необходимыми для своей деятельности. Судя по глубине нынешнего спада, большая часть частных предприятий будет испытывать экономическое давление, побуждающее наращивать эффективность, и чем дольше продлится кризис, тем больше у них будет времени на включение в бизнес-модели новых технологий, в том числе с использованием искусственного интеллекта.

Помимо чисто экономического стимула для освоения новых технологий текущий кризис — и в этом его уникальность — принес с собой еще один повод для автоматизации рабочих мест. Как мы видели в главе 3, необходимость социального дистанцирования уже привела к роботизации разных сфер. Так, мясоперерабатывающие заводы в США и во всем мире постоянно становятся очагами заражения вирусной инфекцией из-за того, что сотни, а то и тысячи рабочих на них трудятся рядом друг с другом. В подобных условиях неизбежно повышение уровня автоматизации с целью снижения плотности размещения работников[226]. Это крайний случай, но нечто подобное происходит практически в любой производственной среде, от заводов и складов до розничных магазинов и офисов. Замена работников роботами напрямую приводит к уменьшению числа людей, находящихся в непосредственной близости. Предприятия сферы услуг видят маркетинговое преимущество в сведении к минимуму личного взаимодействия, которое всего несколько месяцев назад считалось позитивным, а не негативным фактором. Эта тенденция уже наблюдается. В июле 2020 года сеть закусочных White Castle объявила, что начинает использовать роботов для приготовления гамбургеров с целью «уменьшения контактов человека с пищей в процессе приготовления и сокращения возможностей передачи патогенов»[227]. Долгосрочное влияние этих факторов будет в определенной степени зависеть от продолжительности кризиса. Сейчас, когда я это пишу, представляется вероятным, что ситуация сохранится достаточно долго для изменения хотя бы некоторых предпочтений покупателей и, возможно, для превращения их в привычку.

Влияние искусственного интеллекта на рабочие места вряд ли будет походить на примитивный сюжет о роботах, отнимающих работу у людей. Исследования показали, что в большинстве случаев отсутствует однозначная взаимосвязь между внедрением новой технологии и существующими рабочими местами. Наиболее страдают от автоматизации определенные задачи, а не целые профессии. Авторитетный анализ McKinsey Global Institute 2017 года показал, что примерно половина задач, в настоящее время выполняемых работниками в мире, в принципе можно автоматизировать с помощью имеющихся технологий. В анализе отмечается, что только 5 % работ уже сегодня грозит полная автоматизация, однако «примерно в 60 % профессий не менее трети составляющих задач могут быть автоматизированы, что предполагает существенную перестройку рабочих мест и серьезные изменения для всех работников»[228]. Раз можно автоматизировать существенную долю действий, осуществляемых двумя работниками из трех, значит, есть явный потенциал переопределения границ между рабочими местами и консолидации оставшихся работ. Очень вероятно, что для многих организаций экономическое давление наряду с необходимостью снизить плотность размещения людей на рабочих местах станет веской причиной пересмотреть и реорганизовать рабочую среду, и движение в этом направлении усилится, когда появятся намного более эффективные приложения на основе новейших достижений в области глубокого обучения. В большинстве случаев это повлечет за собой исчезновение части рабочих мест — причем таких, которые занимают работники с разной квалификацией и подготовкой.

Кроме прямой автоматизации работ и задач, важной силой является снижение требований к квалификации персонала. Иными словами, внедрение новых технологий позволяет нанять на должность, в прошлом требовавшую высокой квалификации и опыта, хуже оплачиваемого работника с минимумом подготовки или заменяемого независимого подрядчика, участника гиг-экономики. Классическим примером служат водители знаменитых «черных кебов» — лондонских такси. Прежде, чтобы получить лицензию таксиста, необходимо было запомнить наизусть практически все городские улицы; этот утомительный процесс назывался приобретением «Знания с большой буквы». Изучение улиц требовало колоссального труда. Элеанор Макгуайр, нейробиолог из лондонского Юниверсити-колледжа, обнаружила, что гиппокамп — область головного мозга, связанная с долгосрочной памятью, — у лондонских таксистов в среднем больше, чем у представителей других профессий[229]. Необходимость приобретения «Знания с большой буквы» традиционно служила барьером для входа в профессию и гарантировала лондонским таксистам солидную, на уровне среднего класса, оплату труда. Ситуация резко изменилась с появлением GPS и приложений-навигаторов для смартфонов. Теперь водители, совершенно не знающие Лондона, но имеющие смартфон, могут напрямую конкурировать с «традиционными» таксистами. Давление со стороны сервисов по поиску пассажиров и других альтернатив такси также оказало сильное негативное воздействие на доходы лондонских таксистов. В общем, деквалификация работы приводит к снижению заработной платы, поскольку позволяет выполнять ее людям, почти или совершенно не имеющим подготовки или опыта. Одновременно повышается взаимозаменяемость работников. Это, в свою очередь, делает фирмы терпимыми к высокой текучести кадров и еще больше подрывает переговорную силу работников. С усилением автоматизации и деквалификации можно с полным основанием ожидать роста неравенства и перераспределения плодов инноваций в пользу тех, кто находится на верхушке пирамиды доходов.

Эти тенденции в области технологий будут переплетаться с другими последствиями пандемии. Например, массовый перевод квалифицированных профессионалов на удаленную работу уничтожил деловые экосистемы, существовавшие в кварталах офисных зданий. Очень вероятно, что переход к дистанционной работе станет в определенной мере постоянным. Например, Facebook уже объявила, что многие ее сотрудники могут при желании остаться на удаленке навсегда[230]. В некогда оживленных деловых кварталах занятость в ресторанах, барах и других предприятиях по обслуживанию офисного планктона может так и не восстановиться. Пострадает и персонал, занимавшийся уборкой и обслуживанием офисов, а также охраной. Второй ключевой фактор — вероятное банкротство большой доли мелких фирм, преобладающих среди работодателей подобного персонала. По некоторым данным, до половины мелких предприятий, вынужденных закрыться в разгар пандемии, могут не открыться[231]. В конечном итоге доля рынка, когда-то принадлежавшая этим предприятиям малого бизнеса, будет занята крупными, более устойчивыми розничными и ресторанными сетями. Однако, поскольку крупные компании имеют больше финансовых возможностей и собственных специалистов, они гораздо лучше подготовлены к внедрению трудосберегающих технологий. Иначе говоря, растущее доминирование крупных предприятий на рынке может стать фактором ускорения как автоматизации, так и деквалификации рабочих мест в сфере обслуживания. Существует совершенно реальный риск того, что сочетание этих факторов серьезно ударит по восстановлению низкооплачиваемой занятости в сфере обслуживания — локомотива создания рабочих мест в США в последние годы. Это может еще больше затруднить устойчивое восстановление после нынешнего кризиса.

Грядущая автоматизация офисных рабочих мест… И почему поголовное обучение написанию кода не поможет

При мысли об автоматизации обычно представляются промышленные роботы, которые работают на заводах или складах. Принято считать, что если для низкооплачиваемых и малообразованных синих воротничков новые технологии представляют неотвратимую угрозу, то специалисты, имеющие хотя бы степень бакалавра, — иными словами, все, кто работает главным образом головой, а не руками, находятся в относительной безопасности. В действительности, однако, представители умственного труда, в особенности занимающиеся относительно рутинным анализом, обработкой, сбором или передачей информации, оказываются под ударом по мере развития искусственного интеллекта и все более широкого его применения.

Во многих случаях профессионалы, чья работа связана с информацией, даже активнее вытесняются новыми технологиями, чем менее образованные работники, занятые физическим трудом. Дело в том, что для автоматизации этих работ не требуются дорогостоящее оборудование и решение таких сложных задач, как машинное зрение или ловкость роботов. Чтобы автоматизировать многие функции, на которые тратят свое рабочее время белые воротнички, достаточно эффективного программного обеспечения. Дополнительным стимулом к тому, чтобы избавиться от этих сотрудников, служит тот факт, что они обычно получают намного больше тех, кто занят ручным трудом. Как мы уже говорили, почти половина недавних выпускников колледжей является частично занятой в определенной мере из-за влияния технологий на должности начального уровня с относительно более рутинными производственными задачами, которые традиционно представляют собой первую ступень на лестнице профессионального успеха.

Хотя наибольшему риску по-прежнему подвергаются самые однообразные занятия, важно понимать, что грань между теми задачами, которые можно автоматизировать, и теми, которые вроде бы застрахованы от этой опасности, подвижна. Постоянное ее сдвигание по мере развития искусственного интеллекта ставит под удар все больше профессий. Раньше для автоматизации деятельности, основанной на знаниях, программист должен был написать пошаговую процедуру, однозначно сформулировав каждое действие и решение. Это ограничивало программную автоматизацию самыми банальными и повторяющимися действиями, как правило, из офисной сферы, такими как ведение бухгалтерии или учет кредиторской и дебиторской задолженности. Однако благодаря развитию машинного обучения современные алгоритмы фактически могут сами для себя писать компьютерные программы, перелопатив огромные комплексы данных и обнаружив закономерности и взаимосвязи, нередко невидимые непосредственно. В этом и состоит суть машинного обучения — оно превращает задачи, когда-то казавшиеся принципиально нерутинными, в доступные для автоматизации.

Программная автоматизация, часто включающая машинное обучение, уже посягает на некоторые задачи, выполняемые белыми воротничками. Например, в юриспруденции умные алгоритмы теперь изучают документы и определяют, следует ли их включать в юридический анализ при подготовке к судебному процессу. Системы искусственного интеллекта становятся все более искусными в правовых исследованиях. Прогностические алгоритмы анализируют исторические данные и оценивают вероятность исхода — от результатов рассмотрений дел в Верховном суде до рисков нарушения конкретного контракта. Иначе говоря, ИИ уже влияет на деятельность, требующую вынесения суждения, которая раньше относилась к компетенции только самых опытных юристов. Крупные медиакомпании все активнее используют системы, автоматизирующие журналистскую работу базового уровня: они анализируют поток данных, выявляют содержащийся в них сюжет и затем автоматически генерируют текст. В таких компаниях, как Bloomberg, подобные системы используются для почти мгновенного создания репортажей, где освещаются отчеты корпораций о прибылях и убытках. Способность искусственного интеллекта обрабатывать естественный язык развивается, и подготовка практически любых рутинных текстов как для внутренних, так и для внешних корпоративных коммуникаций будет, скорее всего, все более автоматизироваться. Положение аналитиков в таких сферах, как банковское дело или страхование, станет особенно шатким. Например, отчет Wells Fargo за 2019 год предсказывает, что в результате технологического развития за следующее десятилетие в банковской отрасли США исчезнет около 200 000 рабочих мест[232]. Влияние автоматизации на Уолл-стрит уже очевидно: торговые залы, где когда-то царил хаос и оглушительный шум, теперь по большей части наполняет тихий гул компьютеров. В 2019 году на крупнейших биржах действовали лишь небольшие группы специалистов, располагающихся в определенных зонах торгового зала[233]. Пандемия коронавируса продемонстрировала, что даже эти немногие исключения уже необязательны, поскольку торги стремительно переводятся в полностью электронный формат.

Кол-центры, занятые обслуживанием клиентов или технической поддержкой, — еще одна область, которая созрела для преобразования. Благодаря быстрому развитию способности искусственного интеллекта обрабатывать естественный язык возникают приложения, способные автоматизировать все большую часть этой работы с использованием технологии голосовой коммуникации и онлайновых чат-ботов. До сих пор эти функции очень активно выводились за рубеж, но с совершенствованием технологии исчезают и многие рабочие места в кол-центрах, находящихся в странах с дешевой рабочей силой, таких как Индия и Филиппины. Ответы на обращения в клиентскую службу — это задача, во многих отношениях идеально подходящая для машинного обучения. Каждое взаимодействие клиента и сотрудника кол-центра дает много данных, в том числе о том, какой вопрос был задан, какой ответ дан, привело ли это к полному решению проблемы. Алгоритмы машинного обучения могут обработать тысячи таких взаимодействий и быстро научиться успешно отвечать на существенную долю повторяющихся запросов. Когда же система обучена, алгоритм становится все умнее с каждым звонком клиентов. Сейчас уже десятки стартапов предлагают чат-боты на основе ИИ для автоматизированной службы клиентской поддержки. Многие из них работают в таких специфических отраслях, как здравоохранение и финансовые услуги[234]. С развитием этих технологий штаты кол-центров, скорее всего, сократятся, поскольку оператор будет нужен только для самых сложных взаимодействий с клиентами.

Умение писать компьютерный код часто преподносится как своеобразная панацея от уничтожения рынка труда новыми технологиями. Тем, кто теряет работу в журналистике или даже в угледобыче, рекомендуют «учиться программировать». Курсы программирования множатся как грибы после дождя, звучат предложения сделать программирование обязательным в средней или даже в начальной школе. В действительности, однако, на умение писать компьютерный код действуют те же самые силы, которые уничтожают другие виды квалифицированной работы. Как и в случае кол-центров, передним краем автоматизации часто является аутсорсинг, и значительная часть рутинной разработки программ уже вынесена в страны с дешевой рабочей силой, прежде всего в Индию. Практически все ведущие технологические компании вложили большие деньги в инструменты автоматизации программирования. Например, Facebook разработала систему Aroma на основе ИИ, осуществляющую своего рода «автозаполнение» при программировании с опорой на гигантскую базу программ в публичном доступе[235]. DARPA также финансирует исследования в области автоматизации программирования, отладки и тестирования компьютерного кода. Даже GPT-3, созданная OpenAI система естественного языка, обученная на огромном количестве документов из интернета, способна решать некоторые рутинные задачи в области программирования[236].

В общем, хотя освоение программирования, безусловно, может быть полезным и плодотворным занятием, дни, когда владение этим навыком гарантировало достойную работу, почти миновали. То же самое относится ко множеству других интеллектуальных профессий. Технологии начинают посягать даже на позиции хорошо образованных и оплачиваемых работников, и неравенство неизбежно усугубит перекос пирамиды доходов в пользу вершины: крохотная элита будет владеть огромным капиталом, отнятым у всех остальных. Чем заметнее эта тенденция затрагивает высокооплачиваемых работников, тем сильнее подрывается покупательная способность потребителей и потенциал устойчивого экономического роста. Впрочем, есть и положительный момент: лучше оплачиваемые интеллектуальные работники обладают несравненно большей политической властью, чем рабочие фабрик или низкооплачиваемый обслуживающий персонал. Вследствие этого давление на рабочие места белых воротничков, возможно, активизирует поддержку политических мер в ответ на уничтожение рынка труда новыми технологиями.

Какие рабочие места являются самыми защищенными?

За последние несколько лет я объездил почти все континенты и десятки раз выступал на тему потенциального влияния искусственного интеллекта и роботизации на рынок труда. В какой бы стране я ни оказывался, аудитория чаще всего задавала одни и те же вопросы: какие работы наиболее защищены и какую профессию я бы посоветовал получить своим детям? Общий ответ очевиден, но вряд ли кого обрадует: избегайте занятий, рутинных и предсказуемых по своему характеру. Именно они наиболее уязвимы для автоматизации на основе ИИ в ближайшей перспективе. Эту рекомендацию можно сформулировать иначе: избегайте скучной работы. Если, приходя на работу, вы каждый день сталкиваетесь с новыми вызовами и постоянно учитесь, то имеете больше всего шансов опережать технологии, по крайней мере в обозримом будущем. Напротив, если большую часть рабочего времени вы выдаете практически одни и те же отчеты, презентации или анализы, то пора задуматься об изменении направления своего профессионального развития.

Если говорить более конкретно, я считаю, что наименее уязвимы для автоматизации в ближней и среднесрочной перспективе три категории занятий. Во-первых, в относительной безопасности находятся занятия, подлинно творческие по характеру. Если вы мыслите нестандартно, разрабатываете инновационные стратегии решения непредвиденных проблем или создаете что-то поистине новое, то у вас есть все возможности использовать искусственный интеллект как инструмент. Иными словами, гораздо более вероятно, что новые технологии дополнят ваш труд, а не заменят вас. Впрочем, сейчас ведутся серьезные исследования в области создания творческих машин, и когда-нибудь ИИ начнет посягать и на творческую работу. Умные алгоритмы уже сейчас могут писать оригинальные картины, формулировать научные гипотезы, сочинять классическую музыку и создавать новаторские электронные устройства. AlphaGo и AlphaZero от DeepMind привнесли свежую энергию и креативность в профессиональные соревнования по го и шахматам, потому что эти системы представляют собой поистине чужеродный интеллект, часто применяющий необычные стратегии, ошеломляющие экспертов. Тем не менее я считаю, что в обозримом будущем искусственный интеллект будет использоваться для расширения, а не замены креативности людей.

Вторая зона безопасности охватывает профессии, в которых первостепенное значение придается созданию значимых и многогранных отношений с другими людьми. Сюда относятся, например, наполненное сочувствием и заботой взаимодействие медсестры с пациентом или отношения между клиентом и бизнесменом или консультантом в сложных областях деятельности. Важно отметить, что я имею в виду не короткие контакты улыбающегося и дружелюбного обслуживающего персонала с клиентами, а отношения, требующие более глубокого и многопланового межличностного взаимодействия. Опять-таки ИИ вторгается и в эти сферы. Например, как говорилось в главе 3, чат-боты уже оказывают простейшие психотерапевтические услуги, и способность ИИ воспринимать человеческие эмоции, реагировать на них и имитировать их продолжит развиваться. Я, однако, считаю, что машины еще нескоро научатся формировать по-настоящему сложные, многомерные отношения с людьми.

Третья категория защищенных профессий включает занятия, требующие значительной мобильности, ловкости рук и навыков принятия решений в непредсказуемых условиях. Медсестры и специалисты по уходу за престарелыми относятся и к этой категории. Сюда же можно включить квалифицированных представителей рабочих специальностей: водопроводчиков, электриков и механиков. Создание доступных по цене роботов, способных автоматизировать работу этого типа, вероятнее всего, дело далекого будущего. Рабочие специальности, требующие высокой квалификации, будут наилучшим выбором для людей, решивших не получать диплом колледжа. Мне кажется, в Соединенных Штатах следовало бы уделять гораздо больше внимания доступному среднеспециальному образованию или профессионально-техническому обучению, позволяющему молодежи овладеть этими профессиями, вместо того чтобы заманивать все больше выпускников школ в колледжи и университеты.

Главным фактором, однако, может стать не столько избранная вами сфера деятельности, сколько то, как вы себя в ней зарекомендуете. По мере развития искусственного интеллекта в огромных секторах рынка труда будут исчезать работы, связанные с рутинными, однообразными действиями. Те же, кто посвятит себя занятиям, требующим творческих способностей, или сможет использовать обширные сети профессиональных контактов, создавая дополнительную ценность для организации, поднимутся на вершину. Иными словами, возникнет ситуация «победитель получает все», что также можно описать как эффект суперзвезды — он наблюдается среди профессиональных спортсменов или предпринимателей, то есть в сферах в прошлом более однородных в плане шансов на успех. Адвокат, мастерски выступающий в суде или устанавливающий отношения с клиентами, обеспечивая фирму заказами, скорее всего, и дальше будет преуспевать, невзирая на развитие искусственного интеллекта. Напротив, юрист, занимающийся в основном изучением документов или анализом контрактов, окажется в менее благоприятной ситуации.

Лучший способ для вас как личности приспособиться к этой ситуации видится, пожалуй, в выборе занятия, которое вам по-настоящему нравится, увлекает вас, поскольку это увеличивает шансы на достижение совершенства и превращение в выдающуюся фигуру в своей области. В дальнейшем выбирать профессию только потому, что раньше в ней было много рабочих мест, будет рискованно. Проблема, однако, в том, что это хороший совет для конкретного человека, а не системное решение. В процессе технологического перехода многие останутся за бортом и рано или поздно потребуются политические меры реагирования на эту ситуацию.

Экономический аспект

Хотя потенциальное влияние искусственного интеллекта на рынок труда и экономическое неравенство вызывает серьезные опасения, нет сомнений в том, что новые технологии принесут огромные выгоды экономике и обществу. Развитие автоматизации повысит эффективность производства и приведет к снижению цен товаров и услуг. Иными словами, ИИ станет важнейшим инструментом сокращения — и в конечном счете ликвидации — бедности, поскольку сделает все необходимое людям для процветания более доступным как в плане количества, так и цены. Благодаря применению искусственного интеллекта в научных исследованиях и конструкторских разработках появятся совершенно новые товары и услуги, которые без него были бы немыслимы. Новые лекарства и методы лечения принесут огромную экономическую выгоду и повысят качество жизни практически каждого человека.

В двух отчетах, опубликованных в конце 2018 года, — McKinsey Global Institute[237] и консалтинговой фирмы PwC[238] — приводятся убедительные свидетельства того, что к 2030 году искусственный интеллект даст мощный толчок мировой экономике. По данным McKinsey, ИИ увеличит общемировое производство примерно на $13 трлн, а по оценке PwC — на $15,7 трлн. Иными словами, можно ожидать, что в ближайшее десятилетие ИИ добавит в мировую экономику стоимость, сопоставимую с текущим ВВП Китая, равным $14 трлн. Согласно анализу McKinsey, кривая, отражающая эти достижения, будет иметь S-образную форму — «медленный старт вследствие значительных затрат и инвестиций на обучение и развертывание [искусственного интеллекта] с последующим ускорением, обусловленным кумулятивным эффектом конкуренции и развитием дополнительных возможностей»[239]. К 2030 году мы, скорее всего, окажемся на этапе равномерного ускоряющегося роста вследствие стремительного развития технологий и связанных с ним экономических успехов.

Эти оценки практически не учитывают самые значительные долгосрочные выгоды применения искусственного интеллекта. Как я говорил в главе 3, самый ценный потенциал ИИ — его способность вывести нас из нынешней эпохи технологического застоя. Если искусственный интеллект поможет запустить инновации в самых разных областях науки, техники и медицины, это принесет ошеломляющую отдачу инвестиций. Пожалуй, важнее всего — расширение нашего коллективного интеллекта и креативности, позволяющее справиться с серьезнейшими насущными проблемами — от изменения климата до новых источников чистой энергии и следующей пандемии. Эти аспекты трудно оценить количественно в экономическом анализе, но я полагаю, что их одних достаточно, чтобы считать искусственный интеллект незаменимым инструментом. Мы просто не можем себе позволить не воспользоваться им, даже если его применению сопутствуют беспрецедентные экономические и социальные риски.

Ключевой вопрос в том, как справиться с такими негативными последствиями, как обусловленная технологическим развитием безработица и рост неравенства, при продолжении инвестирования в ИИ и полном использовании его преимуществ. Фундаментальная экономическая проблема — это распределение доходов. Потенциальные экономические выгоды вследствие использования искусственного интеллекта бесспорны, но нет никаких гарантий, что эти выгоды будут широко или справедливо распределены между людьми. Если ничего не предпринимать, можно не сомневаться, что все блага достанутся крохотной группе людей, находящихся на вершине пирамиды доходов, а основная масса населения останется в стороне или даже проиграет. Как уже говорилось, это чревато подрывом массового потребительского спроса и уничтожением как выигрыша в плане производительности, так и экономического роста. Иными словами, если мы не сумеем справиться с негативными экономическими последствиями внедрения ИИ, это станет препятствием для полноценного экономического подъема. Чтобы избежать такого результата, потребуются кардинальные и нетрадиционные политические меры. Привычные решения, используемые десятилетиями, — программы профессиональной переподготовки или заманивание все большего числа людей в колледжи, скорее всего, окажутся недостаточными, особенно в свете того, как искусственный интеллект влияет на профессии, требующие высокой квалификации.

Решение проблемы распределения доходов

На мой взгляд, самый простой и эффективный способ решить проблему распределения доходов, вызванную развитием искусственного интеллекта, — просто дать людям деньги. Иными словами, дополнить доходы всего населения или большей его части гарантированным минимальным доходом в той или иной форме, отрицательным подоходным налогом или безусловным базовым доходом (ББД). Идея безусловного базового дохода в последнее время приобрела наибольшую популярность. Упоминаемость ББД как ответной меры на автоматизацию, связанную с ИИ, резко выросла в 2019 году благодаря избирательной кампании Эндрю Янга. Янг, добивавшийся выдвижения от Демократической партии в качестве кандидата в президенты США, положил в основу своей кампании идею ежемесячной выплаты «дивиденда свободы» в размере $1000 всем американским гражданам. Его кампания была удивительно успешной главным образом благодаря активному освещению в интернете, а участие Янга в дебатах поставило ББД в центр общего внимания и впервые познакомило с этой идеей большое число американцев.

Одно из главных преимуществ ББД видится в том, что он выплачивается всем независимо от занятости и поэтому не лишает получателей стимула работать или заниматься предпринимательской деятельностью и получать дополнительный доход. Иными словами, он позволяет избежать одной из самых серьезных проблем традиционных социальных программ — возникновения ловушки бедности. Выплаты по таким программам, как страхование на случай потери работы или пособие по безработице, сокращаются или полностью прекращаются, как только их получатель находит работу и начинает зарабатывать, что становится мощным стимулом не искать работу. Выход даже на низкооплачиваемую работу немедленно ставит под угрозу текущий доход. В результате люди часто попадают в зависимость от социальных программ и не видят веских причин двигаться к лучшему будущему маленькими шагами. В отличие от этого, безусловный базовый доход выплачивается независимо от того, работает его получатель или нет, а следовательно, любой, кто решил работать или открыть небольшой бизнес, приносящий дополнительный доход, всегда будет жить лучше довольствующихся ежемесячными выплатами ББД. ББД обеспечивает гарантированный минимальный доход, но у человека сохраняется сильный стимул зарабатывать больше. Несмотря на это преимущество, многие испытывают сильное психологическое неприятие идеи простой раздачи денег людям или, как иногда говорят, «платы за то, что они живут». Такое предубеждение, скорее всего, останется существенным препятствием на пути внедрения ББД.

Разумеется, существуют и альтернативные меры, в числе которых чаще всего обсуждается гарантия занятости. Идея превращения государства в работодателя последней инстанции для любого нуждающегося в работе выглядит невероятно привлекательной, однако я вижу в ней существенные недостатки. Гарантия занятости была бы гораздо менее универсальной мерой, чем ББД, и многие наиболее нуждающиеся в поддержке неизбежно остались бы за рамками подобной программы. Такая система потребует огромного, дорогостоящего и, скорее всего, постоянно раздувающегося бюрократического аппарата. Менеджерам нужны гарантии, что люди действительно явятся туда, куда их направили, независимо от характера работы, и можно не сомневаться, что возникнет великое множество проблем с дисциплиной — от прогулов до плохой работы и конфликтов в духе me too[240]. Любые меры, направленные на повышение дисциплины или увольнение работников, не соответствующих установленным должностным требованиям, будут встречены враждебно и, вполне вероятно, обвинениями в дискриминации или несправедливом отношении. В конечном счете властям придется или уволить слабых работников, или нарушить правила. В противном случае программа предоставления работы фактически станет подобием очень дорогой и неэффективной схемы выплаты базового дохода. Большая доля созданных рабочих мест почти наверняка будет относиться к категории «никчемных», и, в отличие от программы базового дохода, гарантия занятости станет фактором оттока работников с более продуктивных работ в частном секторе. В отличие от этого, для выплаты ББД не нужен мощный бюрократический аппарат — достаточно уже наработанного властями опыта рассылки чеков в рамках, в частности, программы социального обеспечения.

Я считаю ББД наилучшим решением проблемы распределения доходов, которая возникнет с повсеместным распространением искусственного интеллекта. Тем не менее это не панацея, а, скорее, основа для создания более эффективного и политически приемлемого решения. Самым серьезным недостатком является то, что, хотя выплата ББД дает людям деньги, этого недостаточно для воспроизведения остальных важных аспектов нормальной работы. Значимая работа дарит чувство нужности и гордости. Она занимает время и побуждает упорно трудиться и совершенствоваться, чтобы добиться повышения. Желание получить хорошую работу — важнейший стимул для продолжения образования и профессионального обучения.

Мне кажется, программу выплаты ББД можно модифицировать, хотя бы частично добавив некоторые из этих аспектов. С 2009 года, когда вышла в свет моя книга «Технологии, которые изменят мир»[241], я выступаю за схему ББД, включающую стимулы. Хотя все будут получать определенную сумму в форме гарантированной выплаты, я считаю необходимым предусмотреть еще и возможность заработать больше, выполняя какую-то работу. Самое главное — стимулировать участников программы продолжать обучение. Представьте себе мир, в котором каждый человек получает одну и ту же сумму в качестве ББД начиная с 18 лет или с 21 года. В этой ситуации старшеклассник, которому грозит исключение из школы, не будет видеть почти никаких причин упорно трудиться, чтобы получить диплом. В конце концов, сумма ежемесячного чека одна и та же, несмотря ни на что. Если к тому же наличия диплома все равно недостаточно для получения хорошей работы, что, судя по всему, наблюдается уже сейчас, то зачем вообще нужна школа? На мой взгляд, подобный антистимул будет иметь катастрофические последствия и создаст опасность падения образовательного уровня населения перед лицом неизмеримо более сложного будущего. Так почему бы просто не платить немного больше тем, кто получил среднее образование? Идею включения стимулов в программу базового дохода можно было бы расширить с учетом более продвинутого обучения и, возможно, других аспектов, скажем участия в общественных работах. Конечная цель — предоставить людям возможность заполнять свое время значимой деятельностью и испытывать чувство удовлетворения. Главное — люди, которые воспользуются стимулом продолжить обучение, повысят свои шансы получить еще больше возможностей в работе по найму или предпринимательской деятельности. Можно ожидать, что с расширением использования искусственного интеллекта на его основе будут созданы ценные инструменты, помогающие людям начать небольшой бизнес или, скажем, зарабатывать фрилансом. В то же время, чтобы использовать эти возможности, нужно будет получить хотя бы минимально необходимый уровень образования. Сохранение на каждом уровне нашего общества мощного стимула стремиться к самому высокому уровню образования должно стать одной из важнейших целей.

Еще одной серьезной проблемой ББД является огромная стоимость этой программы. Чтобы распределить доход между всеми взрослыми американцами безо всяких условий, потребуются триллионы, и избирателям, скорее всего, не понравится идея посылать ежемесячно чек тем, кто и так преуспевает. На мой взгляд, должны найтись способы эффективно отсечь от получения ББД богатых без ущерба стимулу работать. Пожалуй, лучшее решение этой задачи — сделать единственной причиной отказа в предоставлении ББД наличие так называемого пассивного дохода. Если вы уже имеете значительный доход, достающийся вам просто так, не требующий ни работы, ни иных усилий, — получаете пенсию, социальное пособие или крупный инвестиционный доход, — то разумно сократить или полностью отменить выплату ББД. Активный доход, связанный с работой по найму или управлением бизнесом, не должен влиять на ББД, за исключением разве что самых высоких уровней дохода. Многим это покажется несправедливым, однако, в конце концов, сама суть безусловного базового дохода — обеспечение каждого хотя бы минимальными гарантированными средствами на жизнь. Если вы уже получаете такие средства, вам не нужен ББД. Никакая политическая мера не сделает мир совершенно справедливым. Лучшее, на что можно обоснованно рассчитывать, — это программа, которая уменьшит неравенство, устранит самые мрачные формы нужды и гарантирует потребителям получение дохода, необходимого для того, чтобы оставаться движущей силой экономического роста.

Разумеется, всем этим идеям присущи собственные проблемы. Если включить стимулы в схему ББД, кто будет их определять? Многие усмотрят в этом призрак патерналистского государства лишающего граждан свободы выбора и вторгающегося в их повседневную жизнь. Тем не менее я считаю возможным широкий консенсус хотя бы по вопросу о минимальном наборе мотивирующих факторов, обещающих бесспорные выгоды как каждому человеку, так и всему обществу. Повторюсь, что в этом отношении стремление к получению образования выделяется как самый важный стимул. Есть и другая опасность — политизация программы выплаты ББД. Легко представить будущее, в котором практически все политики строят свою избирательную кампанию на обещании: «Я увеличу ваш ежемесячный ББД». Поэтому я нахожу очень разумным вывести управление программой ББД за рамки политического процесса и поручить ее специализированному высокотехнологичному органу, действующему в соответствии с четкими правилами, иными словами, организации, аналогичной Федеральной резервной системе.

Из вышесказанного не следует, что мы должны отказаться от более традиционных решений проблем безработицы, неполной занятости и растущего неравенства. Необходимо сделать все возможное, чтобы максимальное число трудящихся смогли успешно приспособиться к новым условиям в ближайшие годы и десятилетия, которые будут отмечены ростом влияния искусственного интеллекта и роботизации. В частности, следует вкладывать деньги в местные колледжи и доступное среднее специальное образование или программы профессионально-технической подготовки как альтернативу хищным коммерческим учебным заведениям, в настоящее время оккупирующим значительную часть сферы образования в Соединенных Штатах. В то же время я считаю, что со временем ситуация изменится настолько сильно, что программы такого рода окажутся недостаточными и нам придется искать менее традиционные решения.

Политические препоны на пути к внедрению ББД остаются очень серьезными. Я считаю реалистичным начать осуществление этой программы с минимального уровня и постепенно расширять ее. Прежде чем реализовать ее в масштабах всей страны, нужно накопить больше данных и реального опыта выплат ББД. Необходим экспериментальный поиск оптимальных параметров этой программы. Я надеюсь, что когда-нибудь будет проверена и моя идея встроенных стимулов. Данные, собранные в ходе экспериментов с ББД, позволят создать программу, способную эффективно масштабироваться и обеспечивать массовое благополучие граждан в будущем, все в большей степени определяемого искусственным интеллектом.

Обусловленная новыми технологиями безработица и растущее неравенство лишь одна из серьезных причин обеспокоенности, сопутствующей развитию ИИ. Следующие две главы посвящены целому ряду других опасностей, которые уже становятся очевидными или могут проявиться в дальнейшем в результате совершенствования высоких технологий.

Глава 7

Китай и появление государства тотального ИИ-надзора

Синьцзян-Уйгурский автономный район расположен на северо-западе Китая. Его огромная территория, примерно в два с половиной раза превышающая площадь штата Техас, граничит с семью странами: Монголией на северо-востоке, Россией на севере, Казахстаном, Кыргызстаном, Таджикистаном, Афганистаном, Пакистаном и Индией на западе. Здесь суровый климат и негостеприимный пейзаж с преобладанием скалистых гор и пустынь, среди которых разбросаны города, вобравшие в себя бо́льшую часть 24-миллионного населения района. Легендарный Великий шелковый путь — точнее, пути, поскольку он представлял собой сеть дорог, — когда-то пролегал через Синьцзян, что обеспечило этому региону главенство в торговле между Востоком и Западом, способствовавшей развитию цивилизаций во всей Евразии. Марко Поло совершил путешествие по этому пути в конце XIII века и увидел шумные базары и верблюдов с поклажей, похожих на тех, что и сегодня можно встретить в Синьцзяне.

В наши дни Синьцзян оказался в центре внимания не благодаря своей богатой истории, а потому, что крупнейшая этническая группа этого региона, уйгуры, угодила в оруэлловскую антиутопию. В таких городах, как Кашгар, Китай устроил тотальную слежку, сочетая многочисленные полицейские патрули, контрольно-пропускные пункты и передовые технологии. Практически за каждым жителем города ведется постоянное наблюдение: тысячи камер расположены на улицах, крышах зданий и столбах. Во время передвижения по городу жителей останавливают на контрольно-пропускных пунктах и позволяют продолжить путь лишь после идентификации системами распознавания лиц[242].

Синьцзян не только эпицентр слежки за гражданами. Это еще и полигон для испытания методов и технологий, которые постепенно распространяются на всю территорию страны. Предполагалось, что к 2020 году Китай установит почти 300 млн видеокамер, многие из которых будут подключены к системам распознавания лиц или используют другие методы слежения на основе ИИ, например идентификацию пешеходов по походке или характеру одежды.

Живущие в Синьцзяне уйгуры, нарушающие установленные правила или интересующиеся запрещенной идеологией, например читающие Коран, рискуют оказаться в одном из огромных «лагерей перевоспитания», созданных китайскими властями в этом регионе. В других областях страны руководство Китая тоже вознамерилось корректировать поведение с использованием всеобъемлющей системы социального рейтинга. Постепенно все больше аспектов жизни человека — покупки, поездки, пользование соцсетями и контакты с другими людьми — оказывается под наблюдением, фиксируется и анализируется. Затем на основе этой информации вычисляется общий социальный рейтинг каждого человека. Обладатели низкого рейтинга наказываются, например лишаются права пользования общественным транспортом или возможности записать своих детей в школу.

Эти процессы ускоряются вследствие стремительного превращения Китая в мирового лидера в сфере исследования и разработки искусственного интеллекта. По некоторым показателям, таким как число компьютерщиков и инженеров, работающих в этой области, и количество опубликованных научных статей, Китай уже обогнал Соединенные Штаты. Страна сделала развитие искусственного интеллекта приоритетной задачей и вкладывает в нее огромные деньги. Судя по всему, ее руководители не только привержены этой цели, но и хорошо ориентируются в вопросе. В начале 2018 года председатель КНР Си Цзиньпин обратился по телевидению к народу из своего кабинета на фоне полок с книгами об ИИ и машинном обучении[243]. Власти также участвуют в финансировании сотен стартапов, многие из которых оцениваются в миллиарды долларов и являются безусловными технологическими лидерами.

По мере превращения Китая в один из двух главных мировых центров исследований и разработок в области искусственного интеллекта, конкуренция между КНР и Соединенными Штатами и Западом в целом будет лишь усиливаться. Значительная доля формирующейся в Китае отрасли ИИ занимается распознаванием лиц и другими методами слежения, и занятые в ней компании находят заинтересованных клиентов не только в Китае, но и во всем мире. Как будет показано, не только авторитарные режимы пользуются технологиями слежения на основе ИИ. Так, распознавание лиц широко применяется в Соединенных Штатах и других демократических странах, что уже вызвало острые дебаты и обвинения в предвзятости и злоупотреблении властью. Эти вопросы чреваты серьезными проблемами, и ситуация станет усугубляться с ростом возможностей и распространением новых технологий, если, конечно, их использование не будет строго регулироваться.

Как китай вырвался на передний край исследований и разработок в сфере искусственного интеллекта

В июне 2018 года в Солт-Лейк-Сити, штат Юта, прошла значимая конференция, посвященная компьютерному зрению. За шесть лет после состязания ImageNet 2012 года эта область знания совершила огромный рывок, и теперь исследователи занялись решением намного более сложных проблем. Одним из самых ярких событий на конференции стал конкурс Robust Vision Challenge, проводившийся на средства ведущих компаний, в том числе Apple и Google. Команды из университетов и исследовательских лабораторий всего мира участвовали в серии соревнований, где требовалось продемонстрировать надежное распознавание визуальных образов в разных ситуациях, скажем при искусственном и естественном освещении или при разных погодных условиях[244]. Эта способность имеет принципиальное значение для беспилотных автомобилей и роботов, действующих в изменяющейся обстановке. Один из самых интересных этапов состязания был посвящен стереоскопическому машинному зрению — использованию двух видеокамер во многом подобно нашим глазам. Интерпретируя визуальную информацию, получаемую с разнесенных на небольшое расстояние точек обзора, наш мозг создает трехмерное представление наблюдаемой сцены. С помощью двух соответствующим образом размещенных камер алгоритм может делать нечто похожее[245].

К удивлению многих, победительницей оказалась группа исследователей Национального университета оборонных технологий из Китая. Университет был основан в 1953 году как центр подготовки инженерных кадров Народно-освободительной армии и получил множество национальных наград за исследования и инновации, особенно в области компьютерных наук. Согласно информации на его сайте, университет «опирается в своей образовательной деятельности на сформулированную [Коммунистической] партией новую теорию воспитания ее верных и квалифицированных сторонников»[246]. Это весьма яркое свидетельство того, что в Китае между исследованием ИИ в научных или коммерческих целях и политическими, военными и силовыми структурами существует в лучшем случае очень проницаемая граница.

Вторжение практически во все аспекты экономической и социальной жизни страны и их контроль в той или иной мере — норма для китайских властей. Стремительный прогресс Китая в области искусственного интеллекта стал возможным благодаря политике в отношении промышленности, сформулированной руководством страны.

По мнению многих, катализатором внезапного интереса к ИИ со стороны Коммунистической партии Китая стал нашумевший турнир между системой AlphaGo разработки DeepMind и чемпионом по го Ли Седолем, состоявшийся в марте 2016 года. Го появилось в Китае по меньшей мере 2500 лет назад и пользуется там огромной популярностью и невероятным почтением. Триумфальную победу AlphaGo со счетом 4:1 в этом турнире, проходившем в течение семи дней в южнокорейском Сеуле, наблюдали в прямом эфире более 280 млн китайцев — почти в три раза больше народа, чем обычно собирается у экранов во время матчей Суперкубка. Абсолютная победа компьютера над одним из сильнейших в мире игроков в интеллектуальном состязании, имеющем глубочайшие корни в китайской истории и культуре, произвела неизгладимое впечатление как на общество, так и на китайских ученых, технологов и чиновников. Ли Кайфу, венчурный капиталист и писатель из Пекина, сравнивает результат матча между AlphaGo и Ли Седолем с «эффектом „Спутника“», имея в виду советский искусственный спутник Земли, запуск которого мобилизовал американское общество на поддержку космической программы в США в 1950-х годах[247].

Всего через год в китайском Учжэне прошло второе состязание. На турнире из трех матчей с призовыми $1,5 млн для победителя AlphaGo наголову разбила китайского мастера Кэ Цзе, в то время сильнейшего игрока в мире. На сей раз, однако, никто не следил за поединком в прямом эфире. Китайские власти, вероятно предвидя результат, наложили запрет на трансляцию турнира в реальном времени и даже на его комментирование[248].

Через три месяца после того, как Кэ Цзе проиграл AlphaGo, в июле 2017 года, центральное правительство Китая обнародовало четкий план, в котором искусственный интеллект был объявлен стратегическим приоритетом страны. В документе под названием «План создания искусственного интеллекта нового поколения»[249] заявлялось, что ИИ призван «произвести колоссальные изменения в обществе и жизни людей и изменить мир», и описывался чрезвычайно смелый пошаговый курс к достижению господства в этой технологической области к 2030 году. К 2020 году, писали авторы плана, «общее состояние и применение технологии ИИ в Китае будут соответствовать ведущим мировым образцам» и «отрасль ИИ станет новым важным центром экономического роста». Далее, «к 2025 году Китай совершит принципиальные прорывы в основных теориях ИИ, вследствие чего некоторые технологии и приложения займут лидирующее положение и ИИ станет главной движущей силой промышленного развития и экономического преобразования Китая». Наконец, «к 2030 году лидерство китайских теорий, технологий и приложений ИИ превратит страну в глобальный центр инноваций в области ИИ, позволит добиться заметных результатов в интеллектуальной экономике и заложит фундамент для превращения Китая в ведущую державу инновационного типа и главную экономическую силу»[250].

Опубликование этого документа знаменательно не потому, что у центрального правительства Китая есть возможность напрямую влиять на развитие искусственного интеллекта в стране, а по той причине, что в нем определена общая стратегия и, что, пожалуй, еще важнее, созданы очевидные стимулы для региональных и местных властей. В системе управления Китаем значительной властью наделяются деятели Коммунистической партии, которые руководят регионами и городами. Продвижение по партийной лестнице носит по большей части меритократический характер, и развитие карьеры партийца очень сильно зависит от того, как он проявляет себя в конкурентной экосфере, где ценятся результаты, определяемые по определенным критериям. Для тех, кому удается выдвинуться, практически не существует пределов роста. Си Цзиньпин большую часть своей карьеры руководил провинциями Фуцзянь и Чжэцзян, а затем Шанхаем.

Еще до того, как центральные власти открыто одобрили искусственный интеллект, некоторые регионы уже инвестировали в него значительные средства и поддерживали стартапы, занимающиеся ИИ. В значительной степени эта деятельность была сосредоточена в промышленном коридоре высокий технологий, в частности в городе Шэньчжэнь на юге и районе Чжунгуаньцунь в северо-западной части Пекина, который находится рядом с двумя самыми престижными университетами страны, Пекинским и Цинхуа, и часто именуется китайской Кремниевой долиной. Стратегический документ, опубликованный в 2017 году, фактически стал индикатором успешности в области ИИ, по которому, как было ясно региональным руководителям, их, скорее всего, будут оценивать. В результате регионы и города всей страны быстро включились в соревнование, создавая особые экономические зоны и инкубаторы стартапов и предоставляя венчурный капитал и дотации на аренду помещений стартапам, занимающимся ИИ. Инвестиции отдельно взятого города вполне могут достигать нескольких миллиардов долларов. Подобное общее координирование сверху вниз с акцентом на инновации трудно представить в Соединенных Штатах. Американский вариант конкуренции регионов обычно гораздо ближе к игре с нулевой суммой — Техас переманивает фирмы из Калифорнии, города предлагают большие налоговые льготы крупным компаниям в обмен на возвращение производств, создающих рабочие места.

Стремительный прогресс Китая в области искусственного интеллекта опирается на ряд принципиально важных преимуществ этой страны. Многие из них — прямое следствие огромного населения. В марте 2020 года в Китае насчитывалось около 900 млн активных пользователей интернета, больше чем в США и Европе вместе взятых, примерно одна пятая от общемирового показателя[251]. Однако доступ к интернету имеют лишь около 65 % населения Китая, тогда как в Соединенных Штатах — 90 %[252]. Иными словами, у Китая намного больший потенциал роста онлайнового присутствия. Среди 1,4 млрд китайцев огромное количество умных и амбициозных старшеклассников и студентов, стремящихся в совершенстве овладеть такими технологиями, как глубокое обучение, в надежде со временем стать участниками — или основателями — одного из многочисленных стартапов, занимающихся ИИ. Стоимость многих из этих компаний уже превысила $1 млрд. Эти молодые люди — одни из самых увлеченных и заинтересованных слушателей онлайновых курсов ведущих американских университетов, например МТИ и Стэнфорда. Они активно штудируют статьи, написанные сильнейшими исследователями ИИ из Северной Америки и Европы. В результате в Китае быстро формируется крупный резерв талантливых и невероятно трудолюбивых инженеров, которые скоро будут готовы применять ИИ практически во всех сферах китайской экономики и общества.

Самым важным преимуществом является просто объем, а также тип данных, активно создаваемых экономикой Китая. Китай — развивающаяся страна, где в устаревшую инфраструктуру вложено намного меньше средств, чем в развитых экономиках, благодаря чему это государство сразу скакнуло на передний край мобильных технологий. Китайцы используют смартфоны значительно разнообразнее типичного западного человека. Особую роль в этом играет популярное приложение WeChat, созданное Tencent и выпущенное на рынок в 2011 году. Оно стало невероятно популярным в Китае, а также в китайских диаспорах в других странах.

В своей основе WeChat — это мессенджер наподобие WhatsApp от Facebook. Однако Tencent с самого начала приняла решение радикально увеличить доступность WeChat, позволив третьим сторонам добавлять к приложению собственные функции через так называемые официальные аккаунты. Фактически мини-приложения, они невероятно популярны у всевозможных коммерческих организаций, особенно если сочетаются с функцией электронных платежей, имеющейся в WeChat. В Соединенных Штатах и других западных странах нормой является наличие у каждой фирмы собственного мобильного приложения. В Китае WeChat превратился в своего рода платформу, и миллионы фирм и организаций используют его для взаимодействия с публикой. Китайцы пользуются WeChat не только для общения, но и для расчетов в ресторанах, записи на прием к врачу, онлайн-знакомств, оплаты коммунальных счетов, вызова такси — практически для всего на свете. Количество сервисов, доступных через WeChat, постоянно растет. В отличие от таких систем, как Apple Pay, пользование которой осложняется для продавцов необходимостью покупать дорогостоящее оборудование для точек продаж, чтобы провести мобильный платеж через WeChat, достаточно предъявить покупателю штрихкод для сканирования. В результате даже мелкие фирмочки, вплоть до уличных торговцев едой, могут с легкостью получать цифровые платежи. В Китае платежный сервис WeChat намного популярнее кредитных карт и во многих местах вытесняет даже наличные.

В общем, цифровая активность в Китае несоизмеримо выше, и ее проникновение в экономику в целом намного больше, поскольку она захватывает даже тот поток транзакций, который в Соединенных Штатах или Европе, скорее всего, проходил бы офлайн. Каждый платеж, каждое бронирование, каждая поездка на такси и каждое взаимодействие, независимо от типа, генерирует данные, идеально подходящие для поглощения алгоритмами глубокого обучения.

Данных в Китае не только больше, они еще и гораздо доступнее для предпринимателей в области ИИ. Хотя правовая защита неприкосновенности личных данных существует, она далеко не такая строгая, как в Соединенных Штатах и особенно в Европе. Китайская публика, со своей стороны, не слишком озабочена этим вопросом. Обеспокоенности по поводу неприкосновенности частной жизни или, скажем, расовой предвзятости алгоритмов — вопросов, моментально вызывающих ярко выраженное недовольство в демократических обществах, — в Китае нет или практически нет. Если получение компанией Google данных министерства здравоохранения, первоначально передаваемых по контракту DeepMind, немедленно вызвало гневный протест в Великобритании, то китайские технологические компании обычно не встречают особых препон на пути к прибыльному использованию искусственного интеллекта в таких областях, как здравоохранение и образование. Если данные — это новая нефть, то китайские предприниматели в области ИИ — это новые поисковики, которые бурят скважины и ставят нефтяные вышки в самых многообещающих местах слабо контролируемого цифрового поля.

Еще до взрывного роста числа стартапов в области ИИ ведущие технологические компании Китая, особенно Tencent, Alibaba и Baidu, вкладывали огромные деньги в исследование и разработку искусственного интеллекта. Baidu, которую часто называют китайской Google, главная в стране поисковая машина, приобрела огромный опыт в таких областях, как распознавание речи и языковой перевод, и активно проникает в другие сферы. Так, в 2017 году Baidu создала Apollo, платформу с открытым кодом для беспилотных транспортных средств (в сущности, нечто вроде Android для беспилотников), которую она предоставляет бесплатно компаниям из сильно фрагментированной автомобильной отрасли Китая[253]. Партнерами программы стали транснациональные автопроизводители, в том числе BMW, Ford и Volkswagen, а также поставщики технологий, такие как NVIDIA. Взамен Baidu получает доступ к генерируемым транспортными средствами данным, на которых затем может обучать свои алгоритмы. Иначе говоря, Baidu проводит уникальную стратегию, в перспективе обещающую преимущества, которыми пользуется Tesla благодаря сотням тысяч своих машин, оснащенных видеокамерами.

Поначалу прогресс Китая в области ИИ в значительной степени поддерживался заимствованием знаний и переманиванием специалистов из Соединенных Штатов и других западных стран. Особенно желанными целями для рекрутеров были американские исследователи, свободно владеющие китайским языком. Например, в 2014 году Baidu наняла одного из самых опытных экспертов по глубокому обучению, Эндрю Ына, в то время возглавлявшего проект Brain в компании Google — первую попытку этой компании крупномасштабно применить глубокие нейронные сети. Ын, проработавший в Baidu три года, прежде чем вернуться в Кремниевую долину, организовал лабораторию по исследованию искусственного интеллекта в Пекине. Затем в 2017 году Baidu пригласила на должность операционного директора Ки Лу, возглавлявшего работу над ИИ в Microsoft[254]. Лу, обладатель докторской степени Университета Карнеги — Меллона, относится к растущей группе иммигрантов, получивших образование по одной из лучших аспирантских программ США и решивших вернуться в Китай, где возможности развития бизнеса на основе ИИ выглядят более привлекательно. Хорошие перспективы и стремительно меняющийся ландшафт порождают высокую текучесть среди видных китайских экспертов по ИИ. Лу задержался в Baidu всего на год и теперь возглавляет инкубатор стартапов в Пекине.

Ключевую роль сыграл также доступ к исследованиям и алгоритмам, созданным на Западе. Примерно через год после триумфальной победы AlphaGo над Кэ Цзе Tencent объявила, что ее программа Fine Art для игры в го также сумела победить мастера го. Однако система Tencent, скорее всего, сильно опиралась на опубликованную работу DeepMind, а может быть, даже была с нее скопирована. Большинство западных исследователей ИИ, с которыми я разговаривал, не выражали особого беспокойства из-за передачи знаний этого типа и не воспринимали прогресс с точки зрения соревнования наций. Они убежденные сторонники глобальной системы, опирающейся на открытую публикацию исследований и свободный обмен идеями. Когда я спросил генерального директора DeepMind Демиса Хассабиса, идет ли «соревнование с Китаем в области ИИ», он ответил, что DeepMind открыто публикует свои наработки и, хотя ему известно о «создании Tencent клона AlphaGo», он не воспринимает это как «соревнование, поскольку все исследователи на виду и сотрудничество между ними очень активно»[255].

Китайские исследователи и сами вносят существенный вклад в массив публикаций об исследованиях ИИ. По данным Института искусственного интеллекта Аллена на начало 2019 года, Китай уже опередил Соединенные Штаты по общему количеству статей об искусственном интеллекте, опубликованных после 2006 года[256]. Поскольку, согласно общему мнению, многие публикации имеют относительно низкое качество или сообщают об очень скромном достижении, Институт Аллена провел дальнейший анализ, сосредоточившись на тех статьях, которые активно цитировались другими исследователями. Оказалось, что при сохранении текущей тенденции Китай должен был уже к концу 2019 года опередить Соединенные Штаты в количестве публикаций, входящих в первые 50 % по цитируемости, а к 2020 году — в первые 10 %. При таких темпах китайские исследователи будут к 2025 году публиковать больше США статей, относящихся к 1 % самых цитируемых. По другому показателю — общему количеству патентов в области искусственного интеллекта — Китай уже опередил Соединенные Штаты.

Не все понимают, что Китай движется к превосходству над Соединенными Штатами в исследованиях и разработках искусственного интеллекта. В 2018 году Джеффри Динг, исследователь из Центра по вопросам управления ИИ Института будущего человечества при Оксфордском университете, оценил возможности по развитию ИИ в США и Китае по четырем показателям — базе установленного вычислительного оборудования для ИИ, доступности данных, пригодных для машинного обучения, уровню исследований и продвинутых алгоритмов, а также качеству коммерческой экосферы ИИ. На основании этих факторов Динг создал индекс потенциала в области ИИ, в соответствии с которым Китай набирает только 17 баллов, а США — 33[257]. Динг, в частности, отмечает, что лишь около 4 % заявок на патенты по ИИ, поданных в Китае, впоследствии были приняты и в других юрисдикциях, что, скорее всего, свидетельствует об их низком качестве. Выступая перед комитетом Конгресса США в июне 2019 года, он утверждал, что предполагаемый взлет Китая на вершину в области ИИ сводится к шумихе и преувеличениям и что Америке следует сосредоточиться на поддержании существующего положения дел[258].

Ли Кайфу, напротив, считает, что Соединенные Штаты еще некоторое время сохранят преимущество в исследованиях искусственного интеллекта, но скоро это преимущество будет уничтожено эффективностью Китая в практическом воплощении этой технологии в приложениях, пронизывающих всю экономику. По мнению Ли, чтобы заставить ИИ работать в коммерческой сфере, нужны не самые сильные визионеры, а просто многочисленные знающие и прилежные инженеры, имеющие доступ к огромному массиву данных для обучения машинных алгоритмов[259].

Ставки в возможной гонке Соединенных Штатов и Китая в области ИИ очень сильно поднимает тот очевидный факт, что влияние искусственного интеллекта не будет ограничено коммерческим сектором. ИИ сулит огромные преимущества также для военной сферы и национальной безопасности. Власти Китая прекрасно об этом знают и активно действуют с тем, чтобы полностью стереть разграничительную линию между этими областями. В 2017 году с подачи Си Цзиньпина в конституцию Китая было внесено изменение — требование к коммерческому сектору делиться любыми технологическими достижениями с Народно-освободительной армией. Это так называемый принцип военно-гражданского слияния. В 2018 году Baidu сотрудничала с китайским военным институтом электроники в создании умной технологии командования и управления для армии. Исполнительный директор Baidu Инь Шимин также инженер, имеющий опыт работы в западных компаниях, включая SAP и Apple. На мероприятии в честь начала партнерства Инь заявил, что Baidu и военный институт будут «сообща работать над соединением вычислений, данных и логистики с целью применения нового поколения ИИ-технологий в сфере обороны»[260].

Это разительный контраст с требованием недовольных сотрудников Google выйти из борьбы за контракт с Пентагоном по облачным вычислениям JEDI. Другая оборонная инициатива — проект Maven по созданию алгоритмов компьютерного зрения для анализа изображений, собранных американскими военными дронами, — еще сильнее разъярила работающих в Google. В 2018 году более 3000 сотрудников компании подписали петицию протеста против этого проекта, а некоторые технические специалисты ушли из компании[261]. Как и в случае JEDI, Google в конечном счете свернула проект. Разумеется, сотрудники компании имели полное право выражать свое мнение, но я усматриваю в этой ситуации очевидную и вызывающую обеспокоенность асимметрию. Мысль о том, что работники Baidu или Tencent могли бы подать аналогичный протест (или стали бы его подавать), попросту не приходит в голову. Невозможно обойти вниманием тот факт, что свободы, которыми пользуются граждане демократических государств, не являются естественными человеческими правами, существующими безусловно; это политические права, которые необходимо защищать от авторитаризма. Уровень развития технологии искусственного интеллекта в США и Китае выравнивается. Непонятно, как Соединенные Штаты надеются сохранить конкурентоспособность в области национальной безопасности, если такие компании, как Google, не хотят сотрудничать с американскими военными и силовыми ведомствами, в то время как их китайские коллеги обязаны помогать авторитарной власти, причем эта обязанность выражена настолько явно, что даже закреплена в конституции.

Очевидно, что Соединенные Штаты и другие страны Запада должны очень серьезно отнестись к стремительному взлету Китая в области искусственного интеллекта. Это, скорее всего, потребует увеличения правительственной поддержки фундаментальных исследований в университетах. Также необходимо, чтобы США сохранили одно из своих самых важных преимуществ — то, что их университеты и технологические компании являются центрами притяжения для профессионалов всего мира. Следовательно, США должны быть открытыми для иммиграции, о чем убедительно свидетельствует биография 23 ведущих исследователей ИИ, которых я опросил в ходе работы над книгой «Архитекторы интеллекта». Девятнадцать из них в настоящее время работают в США. Однако больше половины из этих 19 человек родились за пределами Соединенных Штатов в таких странах, как Австралия, Китай, Египет, Франция, Израиль, Родезия (теперь Зимбабве), Румыния и Великобритания. Если Соединенные Штаты перестанут привлекать самых ярких компьютерщиков со всего мира, Китай неизбежно получит преимущество, поскольку продолжает тратить больше денег на образование своего населения, по численности примерно в четыре раза превышающего население США.

Превращение китая в полицейское государство

Нигде синергия авторитарной системы власти Китая и коммерческой экосферы искусственного интеллекта не проявляется очевиднее, чем в растущем кластере стартапов, занимающихся технологией распознавания лиц. В начале 2020 года четыре из них — SenseTime, CloudWalk, Megvii и Yitu — достигли статуса «единорогов», то есть компаний с рыночной стоимостью более $1 млрд[262]. Пока аналитики спорят, приблизился ли Китай к паритету с Соединенными Штатами в развитии технологии искусственного интеллекта, не приходится сомневаться, что в сфере алгоритмов глубокого обучения, используемых для анализа и распознавания лиц и других особенностей людей, китайские компании являются абсолютными лидерами. Как и в других областях применения искусственного интеллекта в Китае, важнейшей движущей силой этого процесса является доступ к огромному массиву данных, на которых можно обучать машинные алгоритмы. По оценкам, в 2020 году в Китае насчитывалось 300 млн камер слежения. Таким образом, с точки зрения доступности цифровых фотографий лиц во всех мыслимых ситуациях и под любыми углами Китай с большим отрывом является мировым лидером.

Бурное развитие стартапов, занимающихся распознаванием лиц, подпитывается безграничным спросом на технологии слежения на всех уровнях авторитарной власти в Китае. Среди самых заинтересованных покупателей этой технологии — полиция, совершенствующая свои сети слежки с учетом особенностей регионов. Синьцзян остается испытательным полигоном для китайского полицейского государства, и технологии, которые были здесь опробованы и доведены до совершенства, быстро распространяются на всю страну. Китайская полиция часто сочетает системы распознавания лиц с другими технологиями, в частности со сканерами мобильных телефонов, которые фиксируют уникальный идентификационный код каждого телефона, оказавшегося поблизости, а также с устройствами считывания автомобильных номеров и отпечатков пальцев. Это оруэлловское единство со временем становится все более тесным. Например, алгоритмы могут связывать идентификационные коды смартфонов с лицами, создавая всеобъемлющую систему идентификации и слежения за людьми. Подобные системы устанавливаются вокруг зданий в местах повышенной криминогенности. Доступ во многие жилые комплексы также осуществляется системой распознавания лиц, а не с помощью ключ-карты или других, менее интрузивных методов. Это позволяет управляющим зданиями и местным полицейским следить за жителями и гостями комплексов, а также предотвращает незаконную сдачу квартир в аренду[263].

Камеры слежения очень плотно размещены в местах, которые часто посещают приезжие или где велика вероятность скопления людей: на железнодорожных станциях, стадионах, возле достопримечательностей и площадок для проведения массовых мероприятий. Широкий резонанс вызвал ряд случаев ареста людей на концертах и фестивалях с участием до 60 000 зрителей исключительно на основании совпадений, выявленных системой распознавания лиц[264]. Полицейские могут использовать экспериментальные очки для распознавания лиц, способные идентифицировать человека, если он остается неподвижным в течение нескольких секунд и находится в региональной базе данных. Подобное выглядит как сцены из фильмов-антиутопий. Другие системы ИИ могут распознавать людей по одежде или даже по уникальным особенностям их походки.

Одним из самых известных примеров использования этой технологии является город Сянъян, где на оживленных перекрестках действует система выявления пешеходов-нарушителей. Она фотографирует тех, кто переходит улицу не по правилам, и демонстрирует их на большом экране. Предполагается, что это вызовет публичное осуждение нарушителей[265]. В других городах, включая Шанхай, аналогичные системы выписывают штрафы. Безусловно, не все случаи использования технологии распознавания лиц в Китае направлены на слежку. Эта страна является лидером в области сканирования лиц с целью авторизации платежей в розничных магазинах, покупки железнодорожных билетов и регистрации на авиарейсы. Однако любые данные, генерируемые в ходе рутинного применения этих технологий, почти наверняка доступны полиции и другим силовым ведомствам.

Если в одних случаях навязчивую слежку в Китае можно оправдать, хотя бы отчасти, стремлением защитить общество от преступников, то в других случаях она выходит за все разумные границы — на Западе такое было бы немыслимо. Например, некоторые отделения полиции сделали запрос на технологию, обученную распознавать не лица людей, а расовые признаки уйгуров и других «проблемных народностей». Китайские стартапы в области распознавания лиц быстро удовлетворили этот спрос. В статье Пола Мозера, опубликованной в The New York Times в апреле 2019 года, приводится скриншот онлайнового рекламного материала CloudWalk, где потенциальным покупателям обещают следующее: «Если численность проблемной группы на определенной территории увеличится (например, если прежде здесь жил один уйгур, а в течение 20 дней их стало шестеро), система немедленно разошлет уведомления, что позволит сотрудникам правоохранительных органов отреагировать, опросить людей и урегулировать ситуацию, а также выработать план действий в чрезвычайных ситуациях»[266].

После демонстрации фотографий с примерами спокойно ведущих себя уйгуров и сцен массовых беспорядков на сайте CloudWalk под заголовком «Наблюдение на местном уровне и предотвращение правонарушений представителей проблемных народностей» объясняется, что «система собирает изображения лиц этих людей, а платформа больших данных Fire Eye идентифицирует их, фиксирует время входа и выхода, подсчитывает количество и т. п. и отсылает в полицию предупреждения, помогая ей выполнить задачу контроля проблемных народностей»[267].

Даже бренд созданного CloudWalk продукта «платформа больших данных Fire Eye[268]» кажется заимствованным из очень страшного научно-фантастического романа. Полное отсутствие попыток как-то замаскировать в описании предназначение этой технологии даже на общедоступном корпоративном сайте — яркий показатель того, что китайские власти проводят в отношении уйгуров политику подавления. Это также свидетельство того, что искусственный интеллект, оказавшийся не в тех руках, может использоваться в самых мрачных целях. Подобная опасность не ограничивается Китаем. Практически любую современную технологию распознавания лиц можно превратить в оружие против определенных групп, если настроить систему на выявление таких признаков, как раса, пол, усы и борода или религиозная одежда.

Движение Китая в сторону все более тотальной слежки за своими гражданами может увенчаться полным выполнением планов по внедрению системы социального рейтинга. Эта программа была представлена в 2014 году как способ вознаграждения «благонадежности» граждан, иными словами, она должна «позволить тем, кто благонадежен, беспрепятственно находиться в любом месте под солнцем и сильно осложнить жизнь дискредитировавшим себя»[269]. Система социального рейтинга начинается с показателей, характерных для западных коммерческих систем кредитного или потребительского рейтинга, таких как кредитный скоринг или рейтинги Uber и Airbnb. Однако китайская система идет намного дальше и потенциально вторгается практически во все аспекты повседневной жизни, включая учет нарушений закона и любые нежелательные, с точки зрения властей, поступки. Помимо просрочек по счетам или штрафам, это могут быть чрезмерное увлечение компьютерными играми, крамольные посты в соцсетях, связи с неподходящими людьми, разбрасывание мусора или громкая музыка в общественном транспорте, курение в неположенных местах и даже неправильно рассортированный мусор[270]. Социальный рейтинг может также учитывать желательное поведение, скажем получение государственной награды или премии за трудовые успехи, благотворительность, заботу о родственниках или помощь соседям. Рейтинг может коснуться даже сугубо личных решений о покупках, например вознаграждать за покупки, которые считаются позитивными, скажем подгузники для младенцев, и наказывать за чрезмерное приобретение спиртного. Обладатели высоких баллов получают такие бонусы, как скидки при расчетах за отопление, сокращенное время ожидания приема в больницах или государственных учреждениях или более благоприятные возможности трудоустройства. Напротив, обладатели низкого социального рейтинга штрафуются: лишаются возможности купить билет на самолет или поезд, не могут записать детей в лучшие школы или забронировать номер в популярном отеле или на хорошем курорте. Когда такая всеобъемлющая система будет полностью внедрена, она станет чрезвычайно навязчивым механизмом контроля, охватывающим практически все взрослое население Китая. Human Rights Watch обоснованно называет такую систему «ужасающей»[271].

Все это конечная цель, нынешнее состояние далеко от подобной целостности. На практике система социального рейтинга раздроблена на экспериментальные программы городов и местных властей наряду со множеством коммерческих рейтинговых систем, которыми управляют такие корпорации, как Alibaba и Tencent, поддерживающие платформы мобильных платежей[272]. Часть этих программ, в частности в городе Жунчэн, получили широкую поддержку общественности, поскольку являются относительно прозрачными, наказывают только явно криминальные поступки и имеют неоспоримые положительные результаты. Например, водители в Жунчэне стали уступать пешеходам дорогу на перекрестках после того, как стало ясно, что нарушение негативно скажется на их социальном рейтинге. Действительно, китайские граждане получили миллионы отказов в продаже билетов на самолет или скоростной поезд, но в основном потому, что их имена оказались в давно ведущихся черных списках, а не из-за социального балла, сгенерированного алгоритмом. В самый важный черный список, который ведет Верховный народный суд, попадают те, кто не погасил долги, судебные или иные штрафы. Впрочем, почти для всех государственных служб в Китае постоянной проблемой остаются коррупция и непрозрачность. Со временем эти системы неизбежно станут намного более интегрированными, и их бесцеремонность будет усилена распознаванием лиц и другими технологиями на основе ИИ, используемыми в целях слежки и наблюдения за гражданами. В конечном итоге можно ожидать появления совершенно оруэлловской системы всестороннего социального контроля.

Ничто из описанного не ограничивается самим Китаем. Экспорт технологий слежки играет ключевую роль в общей стратегии китайских властей по преобразованию производства в стране и переходу от малодоходных товаров массового потребления к технологическим продуктам более высокой ценности. Китаю принадлежит почти половина глобального рынка технологий распознавания лиц. Во многом это заслуга одной китайской фирмы, телекоммуникационной компании Huawei. По данным Фонда Карнеги за международный мир на сентябрь 2019 года, Huawei продала технологии слежения, в том числе системы распознавания лиц, по меньшей мере 50 странам и 230 городам — намного больше любой другой компании. Для сравнения: ее самые близкие американские конкуренты — IBM, Palantir и Cisco — установили системы менее чем в десятке стран каждая[273]. Такие авторитарные государства, как Саудовская Аравия и Объединенные Арабские Эмираты, особенно заинтересованы в китайской технологии, поскольку устанавливают системы слежки на всей своей территории. Там распознавание лиц зачастую уже элемент повседневности. Я убедился в этом лично в ходе поездки в Абу-Даби в начале 2019 года, где услышал широко освещаемую историю о богатой женщине, потерявшей дорогое кольцо. Она сообщила о потере властям, те немедленно применили программу распознавания лиц к снимкам, сделанным в ходе слежения за соответствующей территорией, и всего через несколько часов после случившегося постучали в дверь человека, подобравшего кольцо.

Продажи оборудования Huawei для слежения часто финансируются кредитами, обеспеченными китайскими властями. Такие страны, как Кения, Лаос, Монголия, Уганда, Узбекистан и Зимбабве, приняли участие в этой программе. В некоторых случаях она осуществлялась в рамках глобальной инициативы Пекина «Один пояс — один путь» по финансированию инфраструктурного строительства почти в 70 странах. Все более важным центром активности становится Африка, где, по некоторым данным, китайские системы распознавания лиц уже приносят эффект. Например, Huawei утверждает, что внедрение ее технологии в столице Кении Найроби и ее пригородах привело в 2015 году к снижению уровня преступности на 46 %[274].

Вопрос последствий внедрения созданных китайскими компаниями технологий для безопасности и прав человека уже вызвал серьезные разногласия между Китаем и Соединенными Штатами. В мае 2019 года на Huawei были наложены торговые ограничения, которые вылились в запрет продавать этой компании американские технологии, в частности программное обеспечение и компьютерные процессоры. Это стало следствием сочетания позиции, занятой США в разгорающейся общей торговой войне, и давно высказываемых опасений, что технология инфраструктуры мобильной связи 5G, продаваемая этой компанией, теоретически может дать китайским властям доступ к коммуникациям в Соединенных Штатах через установленное оборудование[275]. США добились неоднозначных результатов в попытках оказать давление на своих союзников и заставить их также запретить использование оборудования Huawei. Кроме того, компанию обвинили в нарушении торгового эмбарго США в отношении Ирана и в получении неприемлемой поддержки китайского государства.

Пять месяцев спустя Соединенные Штаты включили в черный список еще несколько ведущих китайских стартапов в области искусственного интеллекта, а также 20 управлений полиции и силовых ведомств Китая под предлогом нарушения прав человека в результате применения ими технологии против уйгуров и других этнических меньшинств. Запрет продаж был распространен и на три из четырех китайских «единорогов», занимающихся распознаванием лиц, на iFlytek, специализирующуюся на системах распознавания речи, и две компании, выпускающие видеокамеры и другое оборудование для слежения[276].

По окончании пандемии коронавируса противоречия между Соединенными Штатами и Китаем значительно усилились. Широко распространилось понимание того, что чрезмерная зависимость от китайского производства может угрожать доступу США к принципиально важному стратегическому сырью, а также медицинским расходникам и лекарствам. Еще до кризиса было ясно, что экономическая синергия и взаимозависимость этих двух стран — явление, которое историк Ниал Фергюсон назвал в 2006 году «Кимерикой», — постепенно разрушается. Если противоречия обострятся и отдаление двух стран продолжится, определяющими факторами этого процесса неизбежно станут конфликт и конкуренция в сфере создания и использования искусственного интеллекта. По мере углубления понимания того, что ИИ является системной и стратегической технологией, перспектива полномасштабной гонки Китая и США приобретает характер реальной опасности.

Запад начинает споры вокруг проблемы распознавания лиц

В феврале 2019 года полиция штата Индиана расследовала преступление, совершенное во время драки двух мужчин в парке. Один из подравшихся выхватил пистолет, выстрелил другому в живот и скрылся. Поскольку прохожий заснял случившееся на мобильный телефон, детективы полиции штата решили загрузить фотографию преступника в новую систему распознавания лиц, с которой экспериментировали. Система сразу же нашла совпадение — стрелок обнаружился на видео, выложенном в соцсети вместе с текстом, где упоминалось его имя. В общем, дело было раскрыто за 20 минут, несмотря на то что подозреваемый прежде не подвергался аресту и даже не имел водительских прав[277].

Сотрудники полиции подключались к системе распознавания лиц через мобильное приложение, предоставленное таинственной компанией Clearview AI. База фотографий, доступных приложению Clearview, была огромной. Вместо использования официальных фотографий из документов, например паспортов, водительских прав или полицейских ориентировок, компания просто прочесала интернет и проанализировала выложенные в свободный доступ фотографии из разных источников, в том числе из Facebook, YouTube и Twitter. Если система Clearview находила совпадение, приложение показывало ссылки на интернет-страницы или профили в социальных сетях, где было выложено соответствующее фото, что во многих случаях позволяло провести идентификацию мгновенно. Массив данных, собранных Clearview, включал около 3 млрд изображений — в семь с лишним раз больше официальной базы фотографий граждан США, принадлежащей ФБР. Это поразительно, особенно с учетом того, что Clearview AI — крохотная компания, не идущая ни в какое сравнение с китайскими «единорогами», занимающимися распознаванием лиц, и до января 2020 года о ней никто не слышал, кроме правоохранительных органов[278].

В том месяце The New York Times опубликовала большое журналистское расследование Кашмира Хилла, репортера, пишущего о технологиях, который изучил предысторию компании и впервые пролил свет на ее деятельность. Как выяснилось, компанию Clearview, указавшую на странице в LinkedIn несуществующий нью-йоркский адрес, основал в 2016 году австралийский серийный предприниматель Хоан Тон-Тат. Наряду с другими инвестициями стартап получил $200 000 от венчурного капиталиста из Кремниевой долины Питера Тиля, сооснователя Palantir — компании, занимающейся анализом данных и слежением и имеющей прочные связи с органами безопасности и полицией.

Clearview утверждала, что предоставляет доступ к своей технологии только правоохранительным органам и государственным службам безопасности. Теоретически, однако, ничто не мешало компании со временем сделать свою систему доступной для широкой публики, что грозит почти полной утратой анонимности. Если бы эта технология стала общедоступной, любой человек, пользующийся приложением Clearview, мог бы мгновенно идентифицировать практически кого угодно и когда угодно. Зная имя человека, ничего не стоило бы найти его домашний адрес, место работы и любую другую конфиденциальную информацию. Неизбежным результатом стал бы всплеск преследований, шантажа и публичного шельмования практически за любую неосторожность, а также бесчисленные другие злоупотребления. Иными словами, американский частный сектор вполне способен создать антиутопию вездесущего наблюдения — в потенциале похлеще, чем все замышляемое в Китае, — без какого бы то ни было участия или контроля властей. Некоторых спонсоров Clearview AI такая опасность, похоже, совершенно не пугает. «Я пришел к выводу, что из-за постоянного увеличения объема информации никакой частной жизни скоро не останется, — сказал The New York Times один из первых инвесторов компании. — Законы должны устанавливать, что легально, но запретить технологию невозможно. Разумеется, результатом может стать антиутопическое будущее, но этого не запретить»[279].

Статья в The New York Times вызвала волну споров вокруг компании, а также привлекла внимание хакеров, которым удалось взломать серверы Clearview и получить полный список ее платных клиентов, а также потенциальных заказчиков, пользовавшихся 30-дневной бесплатной пробной версией приложения. Оказалось, в число пользователей Clearview входили важнейшие агентства, в том числе ФБР, Интерпол, Служба иммиграционного и таможенного контроля и офис прокурора Южного района Нью-Йорка, а также сотни управлений полиции по всему миру. Несмотря на заявления компании, что она работает только с официальными правоохранительными органами, приложение использовалось частными компаниями, включая Best Buy, Macy’s, Rite Aid и Walmart. Более того, есть подозрение, что работники предприятий частного сектора используют приложение без санкции работодателей. Расследование BuzzFeed показало, что пять аккаунтов, связанных с Home Depot, выполнили почти 100 поисковых операций с помощью этого приложения, хотя руководство Home Depot заявило, что ничего об этом не знает[280]. Иначе говоря, доступ к технологии уже просачивается в более широкое публичное пространство.

Обнародование этих фактов вызвало немедленную реакцию. В течение нескольких недель Twitter, Facebook и Google направили компании требования прекратить противоправную деятельность — остановить сбор фотографий на их серверах и немедленно удалить изображения, уже попавшие в базу данных[281]. В конце февраля Apple заблокировала приложение Clearview для iPhone, поскольку компания нарушила пользовательское соглашение с Apple, обойдя App Store[282]. Вскоре после этого Clearview объявила, что аннулирует все лицензионные соглашения с частными компаниями и ограничится взаимодействием с правоохранительными ведомствами, но эта мера многим показалась неэффективной. В мае Американский союз защиты гражданских свобод (American Civil Liberties Union, ACLU) подал иск против Clearview, утверждая, что ее технология представляет собой «кошмарный сценарий», который «покончит с частной жизнью, какой мы ее знаем, если эту компанию не остановить»[283]. Clearview продолжает работать и утверждает, что она уверена в своем праве прочесывать интернет в поисках фотографий и готова в суде бороться с соцсетями за этот доступ.

Случай с Clearview AI — важное предостережение в отношении не только распознавания лиц, но и искусственного интеллекта в целом. Используя подобную технологию с уникальными возможностями, крохотная кучка специалистов — а то и один человек — способна дестабилизировать социальную или экономическую жизнь практически в невообразимых масштабах, и, как будет показано в следующей главе, такие риски создаются не только технологиями слежения на основе ИИ.

Учитывая масштабы возмущения действиями Clearview, ее амбиции, скорее всего, удастся обуздать. В целом, однако, распространение систем распознавания лиц в западных странах стремительно растет. Демократические общества должны как можно скорее выработать компромисс с учетом ценности и решить этические вопросы, сопутствующие использованию этой технологии. В Лондоне — сегодня он рекордсмен по наблюдению за гражданами среди городов западного мира, имеющий больше камер видеонаблюдения на душу населения, чем Пекин[284], — системы распознавания лиц устанавливаются с начала 2020 года. По утверждению лондонской полиции, они предназначены исключительно для обнаружения людей из «специального» списка, которые разыскиваются за серьезные преступления. Однако систему также можно использовать для поиска пропавших детей и взрослых[285].

В Соединенных Штатах около четверти управлений полиции имеют доступ к технологии распознавания лиц. Системы распознавания лиц также широко применяются в аэропортах, где ищут известных террористов или преступников, и все чаще используются для установления личности в ходе проверки безопасности. В большинстве случаев, например в лондонской системе, эта технология идентифицирует лишь тех, кто входит в специальные списки разыскиваемых лиц. Однако мы маленькими шажками подходим все ближе и ближе к тотальному проникновению в частную жизнь, ознаменованному приложением Clearview, когда идентифицировать можно практически любого. ФБР имеет базу, содержащую, согласно анализу Центра приватности и технологий Школы права Джорджтаунского университета, снимки около 117 млн человек — примерно половины взрослого населения Соединенных Штатов[286]. Большинство из них — это фотографии на водительские права, выдаваемые властями штатов, то есть в базу включены все жители, которые получали удостоверения личности, а не только те, кого разыскивают за преступления. Разумеется, согласие людей на включение их фотографий в базу данных не требуется, а добиться исключения из системы невозможно.

Хотя угроза частной жизни совершенно реальна, важно понимать, что при правильном и этичном использовании системы распознавания лиц однозначно полезны. Эта технология позволила задержать множество опасных преступников. В ситуации с Clearview ущерб неприкосновенности частной жизни, очевидно, перевешивает пользу, тем не менее благодаря этому приложению были опознаны опасные уголовники. Особенно эффективным оно оказалось в идентификации насильников и распространителей детской порнографии. Системы распознавания лиц, действующие в общественных местах, также могут быть очень полезными для снижения уровня преступности. Лондонская полиция справедливо отмечает: «Мы все хотим жить и работать в безопасном городе; общественность может не сомневаться в том, что мы будем использовать общедоступную технологию для борьбы с преступностью»[287].

Более того, повсеместное слежение в Китае, которое с западной точки зрения есть не что иное, как откровенное подавление личности, вовсе не обязательно воспринимается отрицательно большинством китайцев. Многие жители Сянъяна искренне одобряют систему выявления нарушителей правил перехода улиц, потому что она эффективна, и на опасных в прошлом перекрестках стало больше порядка. Я лично расспросил немало жителей Китая, и в наших беседах постоянно всплывало общее наблюдение — у людей усилилось чувство защищенности от преступлений, в частности родители стали меньше бояться за маленьких детей. Не следует недооценивать потенциальную важность этого изменения. Ощущение безопасности в том месте, где живешь, высоко ценится большинством и коррелирует с улучшением показателей физического и психического здоровья. Это одна из областей, в которых Китай зачастую обгоняет Соединенные Штаты.

Безопасная среда особенно важна для детей. Джонатан Хайдт, писатель, профессор Нью-Йоркского университета, настойчиво выступает за воспитание «без гиперопеки». Он утверждает, что мы, жители Соединенных Штатов, создали культуру гиперопеки детей, которая лишает их возможности неконтролируемого взаимодействия с миром, позволяющего превратиться в уверенно стоящих на ногах взрослых[288]. Большинству американских родителей сама мысль о том, чтобы отпустить ребенка одного в школу или разрешить ему играть в соседнем парке без присмотра, кажется чудовищной, а в некоторых местах это просто незаконно. Я подозреваю, что маленьких китайцев не слишком заботит всевидящее око оруэлловского государства, зато они знают, что могут самостоятельно пойти в школу и поиграть в парке. Вот будет ирония, если окажется, что у китайской системы слежки есть положительная сторона — хотя бы для самых маленьких граждан страны. Со временем это, возможно, позволит воспитать более предприимчивое и склонное к новаторству поколение. Никто не хочет, чтобы китайская система появилась в Соединенных Штатах, но в тех пределах, в которых технологии слежения на основе ИИ помогают снизить уровень преступности и создать более безопасную среду, нам следует серьезно задуматься о компромиссе.

Итак, технология распознавания лиц способна принести реальную пользу обществу. Принципиально, однако, чтобы она применялась справедливо и одинаково затрагивала все группы населения. В этом и коренится основная проблема. Ряд исследований доказали, что системы распознавания лиц стабильно демонстрируют определенную предвзятость, как расовую, так и гендерную. Разумеется, это далеко от китайских алгоритмов, открыто нацеленных на выявление уйгуров, и связано с преобладанием лиц белых мужчин в наборах данных, на которых обучаются алгоритмы. В одной популярной выборке обучающих данных 83 % лиц были белыми и 77 % — мужскими[289]. Типичным проявлением этой проблемы является более высокая вероятность «ложноположительного» результата в отношении небелых и женских лиц. Иными словами, в случаях женщин и цветных шансы на ошибочное совпадение возрастают.

В 2018 году Американский союз защиты гражданских свобод (ACLU) сравнил фотографии всех 538 членов Конгресса США с большим набором снимков из архива арестованных. ACLU воспользовался системой Rekognition, доступ к которой можно получить через Amazon Web Service. Она становится все более популярной у отделений полиции благодаря очень низкой цене пользования. ACLU смог провести свой эксперимент всего за $12. Система отметила 28 конгрессменов как тех, кто подвергался аресту и включен в базу фотографий преступников. С учетом того, что человек, подвергавшийся аресту, не может быть избран ни в палату представителей, ни в сенат, все эти результаты были ложноположительным. Больше всего исследователей встревожило даже не количество ошибок как таковое, а выраженный перекос в сторону небелых членов конгресса. Цветные составляют около 20 % конгрессменов, но на них пришлось 39 % ложных совпадений. Amazon в ответ заявила, что ACLU неправильно настроил систему, поскольку использовал для выявления совпадений доверительный уровень по умолчанию 85 %, а не более подходящий — 95 %. Однако ACLU отметил, что Amazon не дает инструкций о том, как правильно настроить систему, и что многие управления полиции почти наверняка пользуются настройками по умолчанию[290].

Намного более масштабное исследование провел в 2019 году Национальный институт стандартов и технологий, входящий в Министерство торговли США. Он оценил 189 систем распознавания лиц, принадлежащих 99 компаниям[291]. Оказалось, что почти во всех случаях уровень ложноположительных результатов был самым низким для европейских лиц и значительно увеличивался для африканских и азиатских. Ожидаемым исключением стали алгоритмы, созданные китайскими компаниями, которые давали самые точные результаты в отношении выходцев из Восточной Азии. Кроме того, системы лучше работали с мужскими лицами по сравнению с женскими, но здесь расхождение было меньше, чем в случае представителей разных рас.

Снижение точности идентификации небелых рас было существенным. Например, для чернокожего вероятность ложноположительной идентификации в 100 с лишним раз выше, чем для белого. Иными словами, афроамериканец в 100 раз сильнее белого рискует быть ошибочно принятым системой за потенциального правонарушителя и, следовательно, привлечь к своей персоне повышенное внимание полиции. Собственно, это цифровая версия сценария из жизни, прекрасно знакомого афроамериканцам, часто сталкивающимся с навязчивым вниманием охранников в универмагах и подозрительностью кассиров.

Казалось бы, эти проблемы можно решить, просто включив в обучающие выборки больше фотографий людей разного этнического происхождения и пола. Однако компаниям, создающим системы распознавания, зачастую трудно найти высококачественные изображения небелых лиц, полученные этически корректно и с согласия людей, иными словами, не надерганные из соцсетей, как это сделала Clearview[292]. Определенные решения этой проблемы сами вызывают вопросы, и в этой области компании, готовые преступить этические нормы, могут получить преимущество. В 2018 году китайская компания-«единорог» CloudWalk заключила с властями Зимбабве сомнительный контракт на создание общенациональной системы распознавания лиц. Соглашение предусматривало предоставление CloudWalk доступа к фотографиям граждан Зимбабве и разрешение обучать на них свои алгоритмы. Систему теоретически можно затем использовать в любой стране мира, естественно, без уведомления граждан Зимбабве[293].

Подобные вопросы, как и ситуация с Clearview, однозначно свидетельствуют, что технологию распознавания лиц нельзя оставлять в руках компаний нерегулируемого частного сектора. Правовое регулирование и надзор имеют принципиальное значение. Если бы The New York Times не привлекла всеобщее внимание к Clearview, ее технология применялась бы в обществе совершенно бесконтрольно задолго до того, как люди осознали бы угрозу своим личным данным, которую она несет. Как минимум нам нужны четкие нормы, обеспечивающие непредвзятость используемых алгоритмов, а также гарантии против применения систем слежения, угрожающего неприкосновенности частной жизни.

Пока нет общих стандартов, в некоторых местах, например в Сан-Франциско, было решено полностью запретить использование технологии распознавания лиц полицией и местными властями. Однако запрет не распространяется на частный сектор. Как и в Китае, применение системы распознавания лиц для допуска в крупные жилые комплексы становится нормой. Некоторые жители таких комплексов уже подают судебные иски, утверждая, что это является вторжением в их частную жизнь. Розничные магазины также используют эту технологию с незначительными ограничениями. Очевидно, нам необходимо регулирование на государственном уровне, которое определит базовый комплекс правил, обязательных для систем распознавания лиц, как публичных, так и частных. Отношение к приватности, слежке и важности общественной безопасности сильно варьирует, и, скорее всего, отдельные страны, регионы и города придут к разным компромиссам в отношении систем распознавания лиц и других технологий слежения на основе ИИ. В демократических обществах к этому должен вести прозрачный процесс, учитывающий мнение общественности, а технология должна подчиняться комплексу базовых принципов, защищающих права всех сопричастных.

Совершенно реальная возможность состязания в области ИИ между Соединенными Штатами и Китаем, беспрецедентная угроза неприкосновенности частной жизни и новые формы дискриминации лишь немногие опасности, появляющиеся по мере неудержимого развития технологии искусственного интеллекта. В следующей главе мы более широко посмотрим на некоторые риски, неотъемлемые от ИИ, и выясним, какие из них требуют немедленного внимания, а какие являются скорее умозрительными, вероятными лишь в далеком будущем.

Глава 8

Риски, сопутствующие ИИ

Начало ноября. До выборов президента Соединенных Штатов Америки остается всего два дня. Кандидат от демократов большую часть своего пути в политике посвятила борьбе за расширение гражданских прав и поддержке обособленных социальных групп. Ее достижения на этом поприще не имеют себе равных. Поэтому, когда в соцсетях всплывает и моментально становится вирусной аудиозапись ее разговора, который должен был остаться приватным, это становится потрясением. В разговоре кандидат не только высказывает откровенно расистские мысли, но и открыто — и даже со смехом — признает, что всю жизнь успешно скрывает свою нетерпимость.

Через час после обнародования этой аудиозаписи кандидатка яростно отрицает ее подлинность. Никто, знающий ее лично, не поверит, что она могла такое сказать, и десятки людей выступают в ее поддержку. Однако никто из поверивших ей не может опровергнуть очень неприятный факт: это ее голос. Практически каждый слушатель узнает в записи голос кандидатки. Характерное произношение некоторых слов и фраз, интонация — похоже, все однозначно указывает на женщину, которую большинство американцев предполагали вскоре увидеть в кресле президента.

Аудиозапись стремительно распространяется в интернете и постоянно воспроизводится по кабельному телевидению, мир соцсетей растерянно и негодующе бурлит. Прежде чем добиться выдвижения в качестве кандидата от демократов, эта политическая деятельница выстояла в жесткой борьбе во время предварительных выборов, а теперь некоторые разъяренные противники призывают ее снять свою кандидатуру.

Руководители избирательной кампании немедленно нанимают группу экспертов для независимой оценки аудиофайла. После углубленного изучения в течение целого дня эксперты заявляют, что эта запись, вероятно, является «дипфейком» — аудио, сгенерированным алгоритмами, которые были обучены на огромном множестве примеров речи кандидатки. Предупреждения об опасности дипфейков звучат не первый год, но до сих пор сфабрикованные свидетельства были редкими и легко разоблачались. Сейчас другое дело — ясно, что технология существенно усовершенствовалась. Даже группа экспертов не может с абсолютной уверенностью утверждать, что аудиофайл является фейком, а не подлинной записью.

Опираясь на решение группы экспертов, руководители избирательной кампании добиваются изъятия большинства онлайновых копий аудиофайла, но его уже услышали миллионы. В преддверии выборов встает несколько принципиальных вопросов. Все ли, прослушавшие запись, знают, что это, вероятно, фейк? Могут ли избиратели, которым сказали, что запись сфабрикована, «забыть» произнесенные с ненавистью слова, намертво въевшиеся в память, особенно если они принадлежат к упомянутой в разговоре этнической группе? Не снизит ли этот аудиоклип явку избирателей из сообществ, являющихся главной опорой Демократической партии? Если же она проиграет, не сочтут ли большинство американцев, что выборы были «украдены»? Что тогда произойдет?

Понятно, что вышеописанный сценарий выдуман, но возможность подобного события, причем в ближайшие годы, совершенно реальна. Если вы в этом сомневаетесь, вспомните, как в июле 2019 года фирма из сферы кибербезопасности Symantec рассказала, что преступники, используя аудиофейки, уже выманили у трех неназванных компаний миллионы долларов[294]. Во всех трех случаях злоумышленники использовали сгенерированный ИИ аудиоклип, в котором голос генерального директора в сфабрикованном телефонном разговоре приказывал финансовому отделу перевести деньги на незаконный банковский счет. В случае гендиректоров компаний — как и случае кандидата в президенты из вышеприведенного выдуманного примера — обычно имеется богатый источник онлайновых аудиоданных (речей, выступлений на телевидении и т. д.), на которых можно обучать машинные алгоритмы. Поскольку эта технология пока не позволяет производить высококачественное аудио, преступники специально добавляли фоновый шум (скажем, звуки уличного движения), чтобы скрыть огрехи. Однако качество дипфейков, безусловно, резко повысится в ближайшие годы, и со временем, скорее всего, вымысел станет практически неотличимым от правды.

Использование дипфейков в неблаговидных целях — а сгенерировать можно не только аудиозапись, но и фотографии, видео и даже связный текст — лишь один из серьезных рисков, которые несет нам развитие искусственного интеллекта. Из предыдущей главы мы знаем, что технологии слежения и распознавания лиц на основе ИИ могут уничтожить саму идею неприкосновенности частной жизни и привести нас в оруэлловское будущее. В этой главе мы рассмотрим несколько других проблем, возникновения которых следует ожидать в связи с расширением возможностей ИИ.

Что реальность, а что иллюзия? Дипфейки и угрозы безопасности

Дипфейки часто создаются с помощью инновации в области глубокого обучения, так называемой генеративно-состязательной сети (generative adversarial network, GAN). GAN вовлекает две конкурирующие нейронные сети в своего рода игру, которая непрерывно побуждает систему создавать все более качественное медийную имитацию. Например, GAN, созданная с целью подделки фотографий, должна состоять из двух интегрированных глубоких нейронных сетей. Первая, «генератор», фабрикует изображения. Вторая, обученная на комплексе реальных фотографий, называется «дискриминатор». Изображения, созданные генератором, перемешиваются с настоящими фотографиями и предоставляются дискриминатору. Две сети непрерывно взаимодействуют, участвуя в состязании, где дискриминатор оценивает каждую фотографию, созданную генератором, и решает, реальная она или поддельная. Задача генератора — обмануть дискриминатор, подсунув фальшивые фотоснимки. В процессе соревнования сетей, по очереди совершающих ходы, качество изображений растет, пока наконец система не достигнет равновесия, при котором дискриминатору остается лишь гадать, является ли анализируемое изображение настоящим. Этим методом можно получить невероятно впечатляющие сфабрикованные изображения. Введите в интернете запрос «фейковые лица GAN» и получите бесчисленные примеры изображений никогда не существовавших людей в высоком разрешении. Попробуйте поставить себя на место сети-дискриминатора. Фотографии выглядят совершенно реальными, но это иллюзия — изображение, возникшее из цифрового эфира.

Генеративно-состязательные сети были изобретены аспирантом Монреальского университета Яном Гудфеллоу. Как-то вечером в 2014 году Гудфеллоу с приятелем сидел в баре и рассуждал о том, как создать систему глубокого обучения, способную генерировать высококачественные изображения. Приняв на грудь неизвестное количество кружек пива, Гудфеллоу предложил концепцию генеративно-состязательной сети, встреченную крайне скептически. Вернувшись домой, он сразу же сел писать код. Через несколько часов у него была первая работоспособная GAN. Это достижение впоследствии сделало Гудфеллоу одной из легенд в области сетей глубокого обучения. Ян Лекун, ведущий исследователь в Facebook, называет генеративно-состязательные сети «крутейшей идеей в глубоком обучении за последние 20 лет»[295]. Защитив докторскую диссертацию в Монреальском университете, Гудфеллоу работал в проекте Brain и в DeepMind компании Google и сейчас является директором Apple по машинному обучению. Он также основной автор университетского учебника по глубокому обучению.

У генеративно-состязательных сетей есть множество полезных применений. В частности, синтезированные изображения или другие медиафайлы можно использовать как обучающие данные для других систем. Например, на изображениях, созданных с помощью GAN, можно обучать глубокие нейронные сети беспилотных автомобилей. Предлагалось также использовать сгенерированные лица небелых людей для обучения систем распознавания лиц, решив таким образом проблему расовой предвзятости в случаях, когда невозможно этичным образом получить достаточное количество высококачественных фотографий реальных цветных людей. Что касается синтеза голоса, то GAN могут дать людям, утратившим дар речи, сгенерированную компьютером замену, которая звучит так же, как звучал их реальный голос. Известным примером является ныне покойный Стивен Хокинг, утративший возможность разговаривать из-за бокового амиотрофического синдрома, или болезни Лу Герига, и «говоривший» характерным синтезированным голосом. В последнее время страдающие этим заболеванием, например игрок НФЛ Тим Шоу, получили возможность говорить собственным голосом, восстановленным сетями глубокого обучения, которые были обучены на записях, сделанных до болезни.

Однако потенциал злоупотребления этой технологией существует и очень соблазнителен для многих технически подкованных индивидов. Подтверждения уже имеются, например доступные широкой аудитории фейковые видеоклипы, созданные в шутку или с образовательными целями. Можно найти множество фейковых видео с «участием» знаменитостей вроде Марка Цукерберга, которые говорят такое, что они вряд ли сказали бы, по крайней мере публично. Один из самых известных примеров создал актер и комик Джордан Пил, имитатор голоса Барака Обамы, совместно с BuzzFeed. В социальном ролике Пила, призванном рассказать общественности об опасности дипфейков, Обама говорит, например, что «президент Трамп — это полное и абсолютное дерьмо»[296]. Голос Обамы в данном случае имитирует Пил, а на реальном видео изменили артикуляцию президента Обамы так, чтобы движение его губ совпадало со словами, которые произносит Пил. Настанет момент, когда в подобных видео и голос будет фабриковаться компьютером.

Самый распространенный метод создания дипфейков заключается в цифровом переносе лица одного человека в реальную видеозапись другого. По данным стартапа Sensity (бывший Deeptrace), создающего инструменты распознавания дипфейков, в 2019 году в интернет было выложено не менее 15 000 дипфейков, что на 84 % больше, чем в предыдущем году[297]. Из них 96 % представляли собой порнографические изображения знаменитостей или видео, в которых лицо звезды — почти всегда женщины — совмещено с телом порноактрисы[298]. Главными объектами стали такие звезды, как Тейлор Свифт и Скарлетт Йоханссон, но когда-нибудь жертвой цифрового абьюза может стать практически каждый, особенно если технология усовершенствуется и инструменты создания дипфейков станут более доступными и простыми для применения.

Качество дипфейков постоянно растет, и угроза того, что сфабрикованные аудио или видео станут по-настоящему разрушительными, кажется неизбежной. Как свидетельствует вымышленный пример из начала этой главы, внушающий доверие дипфейк способен буквально изменить ход истории, а средства создания подобных подделок скоро могут оказаться в руках политтехнологов, иностранных правительств или даже подростков, любящих похулиганить. Беспокоить это должно не только политиков и знаменитостей. В эпоху вирусных видео, кампаний шельмования в соцсетях и «культуры исключения» практически каждый может стать объектом дипфейка, грозящего разрушить карьеру и жизнь. Как следствие истории расовой несправедливости в Соединенных Штатах угроза срежиссированного социального и политического взрыва здесь особенно серьезна. Мы уже знаем, что вирусные видео, запечатлевшие жестокость полиции, могут почти мгновенно вызывать массовые протесты и социальные волнения. Совершенно нельзя исключать то, что в будущем можно будет синтезировать — например, силами иностранной разведывательной службы — настолько провокационное видео, что оно станет угрозой для самого общественного устройства.

Помимо целенаправленного подрыва и разрушения открываются практически неограниченные противозаконные возможности для желающих попросту заработать. Преступники охотно будут пользоваться этой технологией для самых разных целей, от мошенничеств с финансами и страховкой до манипулирования рынком ценных бумаг. Видео, в котором генеральный директор делает ложное заявление или, например, странно себя ведет, грозит обрушить акции компании. Дипфейки создадут помехи для работы правовой системы. Сфабрикованные медийные материалы можно будет предъявлять как доказательства, вследствие чего судьи и присяжные рискуют однажды оказаться в мире, где трудно или даже невозможно понять, правда ли то, что они видят собственными глазами.

Разумеется, над решениями этих проблем работают умные люди. Например, компания Sensity поставляет программное обеспечение, по ее словам способное распознавать большинство дипфейков. Однако технология не стоит на месте, что делает неизбежной «гонку вооружений» наподобие той, что идет между создателями компьютерных вирусов и компаниями, продающими программы для защиты от них. В этой гонке у злоумышленников постоянно будет пусть минимальное, но преимущество. По словам Яна Гудфеллоу, он не смог бы определить, является ли изображение реальным или фейковым, только «рассматривая пиксели»[299]. В конечном счете нам придется полагаться на механизмы аутентификации, например киберподписи к фотографиям и видео. Может быть, когда-нибудь каждая видеокамера и каждый мобильный телефон будут добавлять цифровую подпись в каждую запись. Один стартап, Truepic, уже предлагает приложение, поддерживающее эту функцию. В число его клиентов входят крупнейшие страховые компании, которые по присылаемым клиентами фотографиям оценивают все что угодно, от зданий до ювелирных изделий и дорогих вещиц[300]. Тем не менее, по мнению Гудфеллоу, это в конце концов не станет полноценным технологическим решением проблемы дипфейков. Нам придется каким-то образом научиться ориентироваться в новой беспрецедентной реальности, где все, что мы видим и слышим, может оказаться иллюзией.

Дипфейки призваны вводить людей в заблуждение. С этой проблемой связана другая — злонамеренное фабрикование данных, призванных обмануть или подчинить алгоритмы машинного обучения. В ходе таких «состязательных атак» специально созданная входная информация заставляет систему машинного обучения совершать ошибку, позволяя атакующему добиться желаемого результата. В случае машинного зрения в картину помещают какой-то предмет, искажающий ее интерпретацию нейросетью. Известен случай, когда исследователи брали фотографию панды, идентифицируемую системой глубокого обучения правильно с уверенностью 58 %, добавляли тщательно сконструированный визуальный шум и заставляли систему с уверенностью 99 % принимать ее за гиббона[301]. В ходе особенно пугающей демонстрации обнаружилось, что добавлением к знаку «Движение без остановки запрещено» всего лишь четырех маленьких прямоугольных черно-белых наклеек можно внушить системе беспилотных автомобилей, что это знак, ограничивающий скорость 45 милями в час[302]. Иными словами, состязательная атака может иметь смертельные последствия. В обоих приведенных примерах человек просто не обратил бы внимания на сбивающую с толку информацию и, безусловно, не был бы обманут. На мой взгляд, это самая яркая демонстрация того, насколько поверхностным и хрупким являются представления, формирующиеся в современных глубоких нейросетях.

Сообщество исследователей ИИ серьезно относится к состязательным атакам и считает их критической уязвимостью. Ян Гудфеллоу посвятил значительную часть своей исследовательской карьеры вопросам безопасности использования систем машинного обучения и созданию способов защиты. Сконструировать системы ИИ, неуязвимые для состязательных атак, непросто. В одном из подходов применяется так называемое соревновательное обучение, при котором в обучающие выборки специально включают состязательные примеры в надежде, что нейросеть сможет идентифицировать атаки. Однако, как и в случае дипфейков, здесь почти неизбежна постоянная гонка вооружений, в которой атакующие всегда будут на шаг впереди. Как отмечает Гудфеллоу: «Никто еще не создал по-настоящему мощный алгоритм защиты, способный противостоять разнообразным атакующим алгоритмам на основе состязательности»[303].

Хотя состязательные атаки касаются исключительно систем машинного обучения, они станут очень серьезной проблемой в списке компьютерных уязвимостей, которыми смогут воспользоваться киберпреступники, хакеры или иностранные разведывательные службы. Поскольку искусственный интеллект применяется все шире, а интернет вещей усиливает взаимосвязь устройств, машин и инфраструктуры, вопросы безопасности становятся намного более значимыми с точки зрения последствий, а кибератаки наверняка участятся. Более широкое применение ИИ неизбежно вызовет появление более автономных систем с меньшим участием людей, которые станут привлекательными целями для кибератак. Представьте, например, ситуацию, когда продукты питания, лекарства и важнейшие расходные материалы доставляются беспилотными грузовиками. Атака, которая заставит эти транспортные средства остановиться или хотя бы создаст серьезные задержки в исполнении заказов, может иметь опасные для жизни последствия.

Из вышесказанного следует, что более широкая доступность и использование искусственного интеллекта будут сопряжены с системными рисками, в том числе угрозами важнейшим инфраструктурным объектам и системам, а также общественному порядку, нашей экономике и демократическим институтам. Я бы сказал, риски для безопасности — это в краткосрочной перспективе важнейшая угроза, связанная с развитием искусственного интеллекта. Поэтому абсолютно необходимо вкладывать средства в исследования, направленные на создание надежных ИИ-систем, и формировать действенную коалицию центральных властей и коммерческого сектора с целью выработки мер регулирования и защиты еще до появления критических уязвимостей.

Автономные системы летального вооружения

Сотни миниатюрных дронов роем несутся по Капитолию. Это скоординированная атака. С помощью технологии распознавания лиц дроны идентифицируют определенных людей и летят прямо к ним словно убийцы-камикадзе с миниатюрными зарядами, которые убивают так же эффективно, как пуля. В здании конгресса царит хаос. Впоследствии выясняется, что все члены конгресса, ставшие мишенями для атаки, состояли в одной политической партии.

Это лишь один из ужасающих сценариев, показанных в короткометражном фильме 2017 года «Роботы-убийцы»[304]. По замыслу авторов, этот фильм должен служить предостережением о реальной угрозе автономных систем летального вооружения. Съемочная группа сотрудничала со Стюартом Расселом, профессором компьютерных наук из Калифорнийского университета в Беркли, который в последние годы занимается проблемой неотъемлемых рисков искусственного интеллекта. Рассел убежден, что автономные системы летального вооружения — то есть системы, которые, по определению ООН, способны «обнаруживать, выбирать и уничтожать живые цели без участия человека»[305], — необходимо признать новым типом оружия массового уничтожения. Иными словами, подобные системы вооружений на основе ИИ могут стать такими же разрушительными и вызывать такой же хаос, как химическое, биологическое и даже ядерное оружие.

Это утверждение опирается прежде всего на следующий факт: с устранением прямого контроля человека и необходимости получать разрешение на убийство масштабы разрушений, вызываемых этим оружием, можно наращивать бесконечно. Теоретически любой дрон можно использовать как оружие, и таких дронов могут быть сотни, но, если они управляются дистанционно, вам потребуются еще и сотни операторов. Если же дроны полностью автоматизированы, достаточно горстки людей, чтобы совершить массированный налет и устроить бойню немыслимых масштабов. Как сказал Рассел в нашем разговоре, «появляется возможность организовать атаку, в ходе которой пятеро парней, сидящих в центре управления, запускают 10 000 000 боевых дронов и истребляют всех мужчин от 12 до 60 лет в какой-нибудь стране. Это уже оружие массового уничтожения — оно обладает таким свойством, как масштабируемость»[306]. Поскольку алгоритмы распознавания лиц способны различать людей по этнической принадлежности, полу или одежде, легко представить ужасающие сценарии автоматизированных этнических чисток или массовых убийств политических противников, осуществляемых с немыслимыми прежде беспощадностью и скоростью.

Даже если отмахнуться от поистине антиутопических вариантов и считать, что применение этой технологии будет строго ограничено рамками законных боевых действий, автономные системы вооружений ставят принципиально важные этические вопросы. Нравственно ли давать машине возможность самостоятельно отнимать человеческую жизнь, даже если при этом повышается эффективность наведения на цель и, возможно, снижается риск сопутствующего ущерба случайным людям, оказавшимся рядом? Если отсутствует контроль со стороны человека, кто должен нести ответственность за ошибку, приведшую к ранению или гибели невиновного?

Многих исследователей искусственного интеллекта очень беспокоит, что технология, над развитием которой они работают, может быть использована в подобном оружии. Свыше 4500 человек, а также сотни компаний, организаций и университетов подписали открытые письма, где решительно отказываются заниматься автономными системами вооружений и призывают ко всеобщему запрету этой технологии. Эта инициатива осуществляется в рамках Конвенции ООН по обычным видам оружия и ставит целью объявить незаконными полностью автономные машины для убийства по аналогии с запретом химического и биологического оружия. Результаты, однако, неутешительные. По данным Campaign to Stop Killer Robots, правозащитной группы, добивающейся принятия этого запрета Организацией Объединенных Наций, к 2019 году 29 государств, по большей части небольших и развивающихся, официально призвали к полному запрещению технологии автономного оружия. Крупнейшие военные державы к ним не присоединились. Единственное исключение — Китай, подписавший это требование с оговоркой, что добивается запрета лишь реального использования такого оружия, с разрешением его разработки и производства[307]. Поскольку и Соединенные Штаты, и Россия выступили против запрещения, вряд ли подобное оружие окажется полностью вне закона в обозримом будущем[308].

Лично я смотрю на эту ситуацию с пессимизмом. Мне кажется, конкуренция и взаимное недоверие ведущих держав делают как минимум разработку полностью автономных систем вооружения практически неизбежной. Действительно, военно-промышленный комплекс США, а также таких стран, как Россия, Китай, Великобритания и Южная Корея, активно конструирует дроны, способные действовать роем[309]. Сухопутные силы США принимают на вооружение боевых роботов, напоминающих маленькие танки[310], а ВВС, по некоторым данным, работают над беспилотным истребителем, способным победить пилотируемый самолет в воздушном бою[311]. Китай, Россия, Израиль и другие страны также развертывают или разрабатывают аналогичные технологии[312].

Пока Соединенные Штаты и другие ведущие военные державы сходятся на том, что в любой системе обязательно должен присутствовать человек и на совершение машинами атаки, которая может привести к гибели человека, должно даваться специальное разрешение. Однако факт остается фактом: полная автономность на поле боя обеспечивает огромные тактические преимущества. Человек не способен реагировать и принимать решения так же быстро, как искусственный интеллект. Стоит одной стране нарушить текущее неофициальное соглашение в отношении полной автоматизации и начать использовать эти возможности, как все соперничающие военные державы незамедлительно последуют за ней, чтобы не оказаться в крайне невыгодном положении. Боязнь оказаться отстающим, похоже, главная причина того, что США, Китай и Россия выступили против официального запрета разработки и производства автономных систем вооружения.

Чтобы составить представление о возможном развитии событий, можно взглянуть на противостояние другого рода — постоянную битву торговых систем на основе ИИ на Уолл-стрит. Сейчас алгоритмическая торговля господствует в дневных сделках, заключаемых на крупнейших фондовых биржах. В США на их долю приходится до 80 % всего объема торгов. Еще в 2013 году группа физиков изучила финансовый рынок и опубликовала в журнале Nature статью, где утверждалось, что «формируется экосистема конкурирующих машин, реализующих „толпы“ хищнических алгоритмов» и что алгоритмическая торговля, возможно, уже вышла из-под контроля — и даже понимания — людей, создавших эти системы[313]. Сейчас алгоритмы включают новейшие достижения в области ИИ, их влияние на рынки резко выросло, а способы взаимодействия становятся все более непостижимыми. Например, многие алгоритмы способны напрямую подключаться к машиночитаемым новостным ресурсам таких компаний, как Bloomberg и Reuters, и осуществлять сделки, исходя из этой информации, за ничтожные доли секунды. Что касается краткосрочной поминутной торговли, то человек даже не успевает осмыслить детали происходящего, не говоря уже о попытках переиграть алгоритмы. Подозреваю, что со временем это будет относиться и к ситуации на поле боя.

Даже если технологии автономного ведения боевых действий будут использоваться исключительно сильнейшими державами, опасность очень велика. Роботизированное боестолкновение происходит быстрее, чем военные или политические лидеры способны полностью понять и разрядить ситуацию. Иначе говоря, риск втягивания в масштабную войну в результате относительно мелкого инцидента может существенно вырасти. Еще одной проблемой является то, что в мире, где роботы сражаются с роботами и непосредственная опасность угрожает очень немногим людям, воспринимаемая цена участия в войне может стать опасно низкой. Пожалуй, это уже произошло в Соединенных Штатах, где вследствие отказа от всеобщего воинского призыва и перехода к полностью контрактной армии очень немногие представители элиты отправляют своих детей служить в вооруженные силы. Вследствие этого для людей, обладающих наибольшей властью, ставки в игре очень низки — они защищены от прямых, персональных издержек военных действий. Этот разрыв кажется мне важной причиной военных вмешательств США на Ближнем Востоке на протяжении многих десятилетий. Разумеется, если бы машина могла пойти навстречу опасности и тем спасти жизнь солдата, это было бы безусловным благом. Однако нельзя допустить, чтобы кажущаяся незначительность риска стала определяющей в нашем коллективном восприятии, когда принимается решение начать войну.

Величайшей опасностью является утрата законными властями и военными контроля над уже произведенным оружием, созданным по технологии автономного летального вооружения. Если это произойдет, его начнут продавать незаконные торговцы оружием, снабжающие террористов, наемников и государства-изгои. Если автономное оружие станет общедоступным, кошмарные сценарии, представленные в фильме «Роботы-убийцы», легко могут превратиться в реальность. Даже если такие системы нельзя будет купить, барьеры для их создания намного ниже, чем в случае других видов оружия массового уничтожения. Особенно это касается дронов. Легкодоступные технологии и компоненты, предназначенные для коммерческого или развлекательного использования, могут быть применены для производства оружия. Если создание атомной бомбы является сложнейшей задачей даже для государства с его ресурсами, то сконструировать и изготовить автономные дроны для небольшого роя под силу даже кучке людей, работающих в подвале. Технология автономных систем вооружения сродни вирусу: стоит ей просочиться в мир — и будет чрезвычайно трудно защититься от нее или ограничить расползание.

Большое заблуждение — распространению которого порой способствуют СМИ — привязывать автономные системы летальных вооружений к научно-фантастическим сценариям, знакомым нам по таким фильмам, как «Терминатор». Это категориальная ошибка, опасная тем, что отвлекает наше внимание от непосредственных опасностей подобного оружия. Риск заключается не в том, что машины когда-нибудь вырвутся из-под нашего контроля и решат напасть на нас по своей собственной воле. Для этого потребовался бы универсальный искусственный интеллект, до которого, как мы убедились, еще много десятилетий. Нам следует опасаться того, что люди могут воспользоваться оружием, не более «интеллектуальным», чем iPhone, но безжалостно компетентным в идентификации, выслеживании и уничтожении живых целей. Такая опасность вовсе не умозрительная и не футуристическая. Как отмечает Стюарт Рассел в заключении к «Роботам-убийцам», в этом фильме показаны «результаты интеграции и миниатюризации технологий, которыми мы уже обладаем». Иными словами, такое оружие может появиться в ближайшие несколько лет, и, если мы хотим это предотвратить, следует помнить, что «окно возможностей закрывается быстро»[314]. С учетом того, что прямой запрет этого оружия с санкции ООН появится, вероятно, не скоро, мировое сообщество должно хотя бы не допустить попадания автономных систем вооружения в руки террористов, которые могут применить их против гражданских лиц.

Предвзятость, справедливость и прозрачность применительно к алгоритмам машинного обучения

Искусственный интеллект и машинное обучение применяются все более широко, и принципиально важно, чтобы результаты и рекомендации, выдаваемые алгоритмами, воспринимались как справедливые, а стоящая за ними логика имела адекватное объяснение. Если вы используете систему глубокого обучения для максимизации энергоэффективности промышленного оборудования, вас едва ли интересует, чем она руководствуется: вам просто нужен оптимальный результат. Если же машинное обучение применяется в таких областях, как уголовное судопроизводство, наем или обработка ипотечных заявок, — в общем, там, где решения имеют серьезные последствия и непосредственно влияют на права и благополучие людей, — то необходимо продемонстрировать, что полученные результаты беспристрастны в отношении всех демографических групп, а проведенный анализ прозрачен и объективен.

Предвзятость — частая проблема машинного обучения, в большинстве случаев возникающая из-за недостатков данных, на которых обучают алгоритмы. Как мы видели в предыдущей главе, алгоритмы распознавания лиц, созданные на Западе, часто необъективны по отношению к цветным людям, потому что в обучающих выборках слишком много фотографий представителей европеоидной расы. Проблема более общего характера заключается в том, что характер значительной части данных, используемых для обучения алгоритмов, напрямую зависит от поведения, решений и действий людей. Если люди, подбирающие данные, имеют ту или иную предвзятость, например в отношении расовой или гендерной принадлежности, то она автоматически будет встроена в обучающую выборку.

Возьмем, например, алгоритм машинного обучения, созданный для отбора резюме претендентов на вакансию в крупной компании. Такую систему нужно обучить на полных текстах всех резюме, поданных предыдущими кандидатами на аналогичные места, а также на решениях, принятых по каждому из этих резюме менеджерами. Алгоритм машинного обучения должен переработать все данные и сформировать представление о том, какие характеристики резюме нужны, чтобы пригласить кандидата на дополнительное собеседование, а какие приводят к отказу без лишних раздумий. Алгоритм, способный сделать это эффективно и составить обоснованный список самых перспективных кандидатов, сэкономит очень много времени отделу кадров, которому приходится иметь дело с сотнями или тысячами кандидатов. Поэтому подобные системы сортировки резюме приобретают популярность, особенно в крупных компаниях. Предположим, однако, что прошлые решения о найме, на которых обучается алгоритм, отражают в определенной мере явный или неосознанный расизм или сексизм кадровиков. Тогда система машинного обучения автоматически приобретет эту предвзятость в ходе нормального процесса обучения. Дело не в создателях алгоритма — предвзятость содержится в обучающих выборках. В результате получится система, сохраняющая или даже усиливающая предвзятость людей и откровенно несправедливая по отношению к цветным или женщинам.

Нечто подобное произошло в Amazon в 2018 году, когда компания остановила разработку системы машинного обучения, поскольку у нее обнаружилась предвзятость в отношении женщин при подборе кандидатов на должности технических специалистов. Оказалось, если в резюме встречалось слово «женский», например упоминались женские клубы, виды спорта или учеба в женском колледже, то система давала ему заниженный балл, ставя кандидаток-женщин в проигрышное положение. Даже после того, как разработчики из Amazon устранили обнаруженные проблемы, невозможно было гарантировать непредвзятость алгоритма, поскольку место гендерной принадлежности могли занять другие атрибуты[315]. Важно отметить, что речь необязательно идет об откровенном сексизме в предшествующих решениях о приеме на работу. Алгоритм мог приобрести предвзятость только из-за непропорционально малой доли женщин на технических должностях. По сообщениям Amazon, этот алгоритм так и не прошел далее этапа разработки и ни разу не использовался на практике для просмотра резюме. Однако если бы он был использован, то, безусловно, усилил бы непропорциональность представительства женщин на технических должностях.

Еще выше ставки при применении систем машинного обучения в сфере уголовного судопроизводства. Подобные алгоритмы часто используются как подспорье при принятии решений об освобождении под залог, условно-досрочном освобождении или при вынесении приговора. Некоторые из них создаются по заказу руководства штата или местных властей, другие разрабатываются и продаются частными компаниями. В мае 2016 года организация Propublica опубликовала анализ алгоритма COMPAS, широко использовавшегося для оценки вероятности повторного нарушения закона человеком после освобождения[316]. Судя по результатам анализа, афроамериканцам несправедливо присваивали более высокий уровень риска, чем белым. Этот вывод подкрепляется множеством примеров. В статье Propublica приводилась история 18-летней чернокожей, которая хотела прокатиться на чужом детском велосипеде, но бросила его после требования владельца. Иными словами, это было озорство, а не настоящая попытка совершить кражу. Тем не менее девушку арестовали, отправили в тюрьму до решения суда и применили к данным о ее проступке систему COMPAS. Алгоритм оценил риск ее превращения в рецидивистку значительно выше, чем у белого 41-летнего мужчины, ранее судимого за вооруженное ограбление и отсидевшего пять лет в тюрьме[317]. Компания Northpoint, Inc., которая продает систему COMPAS, ставит под сомнение проведенный Propublica анализ, и вопрос о реальной степени предвзятости системы остается дискуссионным. Особое беспокойство, однако, вызывает нежелание компании раскрыть особенности работы своего алгоритма на том основании, что она считает эту информацию проприетарной. Иными словами, невозможен независимый детальный аудит системы в отношении предвзятости или точности. Хотя, казалось бы, если алгоритмы используются для принятия решений, имеющих исключительное значение для жизни человека, прозрачности и контроля должно быть больше.

Предвзятость обучающих выборок — самая распространенная, но не единственная причина несправедливости систем машинного обучения. Структура самих алгоритмов может вести к предвзятости и усиливать ее. Представьте, например, что система распознавания лиц была обучена на выборке, точно воспроизводящей демографический состав населения США. Поскольку афроамериканцы составляют лишь около 13 % населения, результатом может стать система, предвзято оценивающая чернокожих. Степень необъективности, то есть насколько проблема будет усиливаться или смягчаться, зависит от технических решений, принятых при разработке алгоритма.

К счастью, необходимость сделать системы машинного обучения справедливыми и прозрачными оказалась в центре внимания исследований ИИ. Все ведущие технологические компании вкладывают в это значительные средства. Google, Facebook, Microsoft и IBM выпустили программные инструменты, помогающие разработчикам обеспечивать непредвзятость алгоритмов машинного обучения. Сделать системы глубокого обучения объяснимыми и прозрачными, позволяющими проверять результаты их применения, очень непросто, поскольку глубокие нейронные сети — своего рода черные ящики, в которых анализ и понимание входных данных распределены среди миллионов связей между искусственными нейронами. Аналогично очень сложной задачей, требующей высокого уровня технических знаний, является оценка и обеспечение справедливости выводов этих сетей. Как убедилась Amazon на примере своей системы сортировки резюме, просто настроить алгоритм так, чтобы он игнорировал такие параметры, как раса или пол, недостаточно, поскольку система может сосредоточиться на заменителях этих характеристик. Например, имя претендента может указывать на гендерную принадлежность, а домашний адрес или индекс — на расу. Очень многообещающий метод обеспечения справедливости при применении ИИ заключается в использовании альтернативных сценариев. В ходе проверки по этому методу система должна выдавать одинаковые результаты при изменении значений таких чувствительных переменных, как раса, пол или сексуальная ориентация. Однако исследования в этой области едва начаты, и предстоит еще очень многое сделать, чтобы разработать подход, устойчиво обеспечивающий подлинную беспристрастность систем машинного обучения.

Наиболее заманчивым с точки зрения использования ИИ при принятии очень ответственных решений было бы появление технологии, стабильно менее предвзятой и более точной, чем суждение людей. Хотя избавить алгоритмы от предвзятости — нелегкая задача, это почти всегда проще, чем сделать непредубежденным человека. Как сказал в разговоре со мной Джеймс Маника, председатель совета директоров McKinsey Global Institute, «с одной стороны, машинные системы способны помочь нам преодолеть собственную предвзятость и склонность к ошибкам, а с другой — им самим могут сопутствовать еще большие риски»[318]. Свести к минимуму или устранить проблему несправедливости — одна из важнейших и срочных задач в области искусственного интеллекта.

Чтобы решить ее, необходимо обеспечить разнообразие разработчиков, которые создают, тестируют и применяют алгоритмы ИИ. Поскольку искусственный интеллект неизбежно станет определяющим фактором для нашей экономики и общества, принципиально важно, чтобы эксперты, наиболее глубоко понимающие эту технологию и, следовательно, способные влиять на направление ее развития, представляли общество в целом. Однако прогресс в этом направлении до сих пор был очень скромным. Исследование 2018 года показало, что женщины составляют лишь около 12 % ведущих исследователей ИИ, а представительство меньшинств еще ниже. Как говорит Фей-Фей Ли из Стэнфорда, «если вы посмотрите вокруг — неважно, на группы по исследованию ИИ в компаниях, преподавателей по ИИ в учебных заведениях, докторантов по этому направлению или докладчиков на ведущих конференциях, — то увидите: у нас нет разнообразия. Не хватает женщин, не хватает представителей меньшинств»[319]. Университеты, ведущие технологические компании и практически все руководители высшего звена в области ИИ полны решимости изменить ситуацию. Ли стала соосновательницей одной из самых многообещающих инициатив — AI4ALL. Это организация, нацеленная на привлечение молодых женщин и членов недостаточно представленных групп в сферу исследования искусственного интеллекта. Она организует летние лагеря для талантливых старшеклассников. Организация быстро растет и предлагает летние программы уже в 11 университетских кампусах Соединенных Штатов. Хотя предстоит еще многое сделать, такие программы, как AI4ALL, в сочетании с приверженностью идее инклюзивности при привлечении свежих сил, безусловно, выльются в значительное повышение разнообразия рядов исследователей ИИ в дальнейшие годы и десятилетия. Обеспечение широты взглядов напрямую ведет к появлению более эффективных и непредвзятых систем искусственного интеллекта.

Суперинтеллект и «проблема контроля» как экзистенциальная угроза

Присущий ИИ риск, который затмевает все остальное, — возможность того, что машины, обладающие сверхчеловеческим интеллектом, однажды выйдут из-под нашего контроля и станут угрозой существованию человечества. Вопросы безопасности, использования в качестве оружия и предвзятости алгоритмов — это непосредственные или ближайшие риски. Очевидно, что их необходимо решать безотлагательно, пока не стало слишком поздно. Экзистенциальная угроза, связанная с суперинтеллектом, является намного более умозрительной и почти наверняка отнесенной в будущее на десятилетия, если не на столетие или больше. Тем не менее именно этот риск завладел воображением многих известных людей и удостоился пристального внимания СМИ.

Экзистенциальный риск, присущий ИИ, стал предметом серьезной публичной дискуссии в 2014 году. В мае того года группа ученых, в том числе космолог из Кембриджского университета Стивен Хокинг, эксперт в области ИИ Стюарт Рассел и физики Макс Тегмарк и Фрэнк Вильчек, написала открытое письмо, опубликованное в британской газете Independent, где утверждалось, что появление искусственного суперинтеллекта «станет величайшим событием в истории человека» и что компьютер, обладающий сверхчеловеческими интеллектуальными возможностями, может «переиграть финансовые рынки, превзойти исследователей, перехитрить наших руководителей и изобрести оружие, которое мы даже не понимаем». Письмо предупреждало, что если мы не примем эту угрозу всерьез, то совершим «худшую ошибку в истории» человечества[320].

В том же году философ из Оксфордского университета Ник Бостром опубликовал книгу «Искусственный интеллект: Этапы. Угрозы. Стратегии»[321], быстро ставшую, как это ни удивительно, бестселлером. Бостром открывает повествование мыслью о том, что люди главенствуют на нашей планете исключительно в силу интеллектуального превосходства. Многие животные быстрее и сильнее человека, и на вершину его привел именно мозг. Если появится другая сущность, радикально превосходящая нас по интеллектуальным способностям, ситуация может измениться. По словам Бострома, «как судьба горилл сейчас зависит в большей степени от людей, чем от самих горилл, так и судьба нашего вида будет зависеть от действий машинного суперинтеллекта»[322].

Книга Бострома произвела огромное впечатление, особенно на элиту Кремниевой долины. Не прошло и месяца после ее выхода в свет, как Илон Маск уже заявил, что, «работая над искусственным интеллектом, мы вызываем демона» и что ИИ «может быть опаснее ядерного оружия»[323]. Год спустя Маск стал сооснователем OpenAI, миссия которой заключается в создании «дружественного» искусственного интеллекта. Те, кто принял аргументы Бострома близко к сердцу, стали воспринимать идею об экзистенциальной угрозе ИИ практически как бесспорный факт и как более серьезную опасность, чем изменение климата или глобальная пандемия. Как сказал нейробиолог и философ Сэм Харрис во время выступления на конференции в TED, набравшего более 5 млн просмотров, «сейчас очень трудно понять, как сделать так, чтобы [польза, которую мы получим от искусственного интеллекта] не уничтожила нас или не подтолкнула к самоуничтожению». По его мнению, нам необходимо «нечто вроде Манхэттенского проекта», нацеленного на поиск путей устранения такой опасности[324].

Конечно, беспокоиться будет не о чем, если нам не удастся создать в полной мере мыслящую машину с когнитивными способностями, по крайней мере эквивалентными нашим. Как говорилось в главе 5, на пути к созданию универсального искусственного интеллекта нас ждет неизвестное количество серьезных препятствий и на их преодоление потребуются десятилетия. Как вы помните, ведущие исследователи ИИ, которых я опрашивал в ходе работы над книгой «Архитекторы интеллекта», оценили среднее время ожидания до появления универсального ИИ примерно в 80 лет, то есть отнесли этот момент на конец столетия. Однако, как только ИИ человеческого уровня станет реальностью, за ним почти наверняка быстро последует суперинтеллект. Более того, любой машинный интеллект, способный учиться и мыслить на уровне человека, уже будет превосходить нас просто потому, что ему доступны все уже существующие преимущества компьютеров перед нами, включая способность проводить вычисления и обрабатывать информацию с непостижимой скоростью и напрямую взаимодействовать с другими машинами через сети.

Как предполагают большинство экспертов в области ИИ, вскоре после достижения такого уровня машинный интеллект решит направить свою интеллектуальную энергию на совершенствование собственной конструкции. Это приведет к непрерывному, рекурсивному улучшению системы. Результатом неизбежно станет «интеллектуальный взрыв» — Рэй Курцвейл и другие технооптимисты считают это событие катализатором появления сингулярности и зарей новой эпохи. Предположение, что прогресс в области ИИ однажды вызовет взрывное развитие машинного интеллекта, было высказано задолго до того, как вступил в действие закон Мура и стало появляться компьютерное оборудование, способное сделать подобное событие реальностью. В 1964 году математик Ирвинг Гуд написал научную статью «Размышления о первой сверхразумной машине», где сформулировал эту идею следующим образом:

Давайте понимать под сверхразумной такую машину, которая намного превосходит самого умного человека во всех видах интеллектуальной деятельности. Поскольку конструирование машин — один из видов интеллектуальной деятельности, сверхразумная машина сможет создавать еще более продвинутые машины. В результате этого произойдет «интеллектуальный взрыв» и интеллект человека останется далеко позади. Таким образом, первая сверхразумная машина — это последнее изобретение, которое сделает человек при условии, что машина будет достаточно послушной и сообщит нам, как держать ее под контролем[325].

Перспектива того, что сверхразумная машина станет последним нашим изобретением, отражает оптимизм сторонников идеи сингулярности. Оговорка о том, что машина должна оставаться достаточно послушной, чтобы ее можно было контролировать, отражает тревогу и намекает на возможность появления экзистенциальной угрозы. В сообществе исследователей ИИ эта темная сторона суперинтеллекта называется проблемой контроля или проблемой выравнивания ценностей.

В основе проблемы контроля лежит не страх перед явно враждебными машинами вроде тех, что показаны в «Терминаторе». Каждая ИИ-система создается для какой-то функции, иными словами, для конкретной описанной математически цели, которой система пытается добиться. Опасения вызывает то, что сверхразумная система, получив цель, может упорно преследовать ее с помощью средств, имеющих нежелательные или непредвиденные последствия и способных стать пагубными или даже фатальными для нашей цивилизации. В качестве иллюстрации часто используют мысленный эксперимент с «максимизатором скрепок». Представьте суперинтеллект, созданный с целью оптимизации производства скрепок. Преследуя эту цель, он может создавать новые технологии, которые позволят превратить практически все ресурсы на Земле в скрепки. Поскольку такая система будет превосходить нас по интеллектуальным способностям, она, скорее всего, сможет эффективно противодействовать попыткам выключить ее или изменить порядок действий, поскольку любое вмешательство мешает реализации целевой функции.

Это, конечно, всего лишь карикатура. Реальные сценарии, которые могут разыграться в будущем, скорее всего, будут гораздо менее очевидными, и их потенциальные последствия предвидеть несопоставимо труднее, если вообще возможно. Уже сейчас можно привести пример, безусловно, пагубного воздействия непредвиденных последствий на общественный организм. Алгоритмы машинного обучения, используемые такими компаниями, как YouTube и Facebook, обычно нацелены на максимизацию вовлечения пользователя во взаимодействие с платформой, что увеличивает прибыль от онлайновой рекламы. Однако алгоритмы, преследующие эту цель, быстро обнаружили: самый простой способ обеспечить вовлеченность людей — подсовывать им все более поляризованный в политическом отношении контент или напрямую воздействовать на эмоции, вызывая, скажем, возмущение или страх. Это, в частности, привело к возникновению пресловутой «кроличьей норы» на YouTube: после видео, излагающего умеренную позицию, следуют рекомендации все более радикального контента, что ведет к стабильной эмоционально обусловленной привязанности к этой платформе[326]. Это, наверное, хорошо для прибылей, но, безусловно, плохо для нашей социальной или политической обстановки.

Поиск решения проблемы контроля стал темой научных исследований в университетах и особенно в специализированных организациях с частным финансированием, таких как OpenAI, Институт будущего человечества при Оксфордском университете во главе с Ником Бостромом и Институт исследования машинного интеллекта в Беркли, Калифорния. В своей книге «Совместимость: Как контролировать искусственный интеллект»[327], впервые изданной в 2019 году, Стюарт Рассел утверждает, что лучшее решение проблемы — вообще не встраивать в продвинутые системы ИИ целевую функцию в явном виде. Задачей системы, заложенной в ее конструкцию, должно быть «максимальное удовлетворение предпочтений человека»[328]. Поскольку машинный интеллект никогда не будет со всей определенностью знать эти предпочтения или намерения, он будет вынужден формулировать задачи для себя, изучая поведение человека, с готовностью вступать в диалог с человеком и подчиняться ему. В отличие от безостановочного максимизатора скрепок, такая система разрешит выключить себя, если будет считать, что это отвечает предпочтениям человека, для оптимального удовлетворения которых она создана.

Это совершенно непохоже на сегодняшний подход к разработке систем ИИ. Рассел объясняет.

Чтобы воплотить в жизнь подобную модель, нужно очень много исследований. Нам требуются «минимально инвазивные» алгоритмы принятия решений, не позволяющие машинам касаться элементов мира, в отношении ценностей которых у них нет полной уверенности. Нужны машины, которые все больше узнают о наших истинных, принципиальных предпочтениях в отношении будущего. Затем подобные машины столкнутся со старой как мир проблемой этики: как распределять выгоды и затраты между людьми с конфликтующими интересами.

На решение этих задач может уйти десятилетие, и даже после этого потребуются законы, гарантирующие одобрение лишь доказанно безопасных систем и отклонение разработок, не отвечающих всем требованиям. Это будет непросто. Очевидно, однако, что эта модель должна появиться до того, как способности ИИ-систем превзойдут человеческие в важных областях[329].

Примечательно, что за исключением Стюарта Рассела, соавтора основного университетского учебника по искусственному интеллекту, почти все видные фигуры, предупреждающие об экзистенциальной угрозе разумных машин, не являются исследователями ИИ и специалистами по компьютерным наукам. Эту тревогу выражают главным образом известные интеллектуалы, например Сэм Харрис, титаны Кремниевой долины вроде Маска и ученые из других областей, скажем Хокинг или физик из МТИ Макс Тегмарк. Большинство экспертов по ИИ хранят спокойствие. Переговорив с 23 ведущими исследователями из этой сферы во время работы над книгой «Архитекторы интеллекта», я убедился, что лишь немногие из них принимают угрозу существованию человечества всерьез. Абсолютное большинство относятся к этой мысли пренебрежительно. Они сходятся на том, что суперинтеллект появится еще не скоро, а конкретные пути решения проблемы настолько неясны, что заниматься этим вопросом просто бессмысленно. По словам Эндрю Ына, возглавлявшего группы по исследованию ИИ в Google и Baidu, волноваться из-за экзистенциальной угрозы со стороны ИИ — все равно что бояться перенаселения Марса задолго до отправки на Красную планету первых астронавтов. Робототехник Родни Брукс вторит ему, когда утверждает, что суперинтеллект дело настолько далекого будущего, что «мир тогда не будет похож на нынешний, это будет нечто с искусственным сверхразумом в центре… Мы не имеем ни малейшего представления о том, как он будет выглядеть. Предсказание будущего ИИ всего лишь состязание ученых-одиночек, живущих в изоляции от реального мира. Не хочу сказать, что эти технологии не появятся, просто мы не сможем узнать, какими они будут, до самого их появления»[330].

Сторонники серьезного отношения к экзистенциальной угрозе, связанной с ИИ, не согласны считать этот вопрос несущественным или нерешаемым лишь на том основании, что он едва ли встанет ранее, чем через несколько десятилетий. По их мнению, проблему контроля необходимо решить до того, как появится первый сверхразум, иначе будет слишком поздно. Стюарту Расселу нравится аналогия с инопланетянами. Представьте, что мы получили из космоса сигнал, сообщающий о прибытии к нам пришельцев через 50 лет. Скорее всего, сразу же начнется всемирная подготовка к этому событию. Рассел убежден, что мы точно так же должны готовиться к появлению суперинтеллекта.

На мой взгляд, экзистенциальную угрозу со стороны ИИ нужно принимать всерьез. Я очень рад, что исследователи из таких организаций, как Институт будущего человечества, реально работают над этой проблемой. Я считаю, именно так и должны распределяться ресурсы: этой проблеме в настоящий момент самое место в академических кругах. Пока очень трудно обосновать государственное финансирование программы масштабов Манхэттенского проекта. Вряд ли разумна и любая попытка встраивания этого вопроса в и без того неэффективный политический процесс. Мы действительно хотим, чтобы политики, почти или совершенно ничего не знающие об ИИ, писали твиты об опасности сверхразумных машин? С учетом очень ограниченной способности правительства США решать что-либо, хайп вокруг футуристической экзистенциальной угрозы или ее политизация лишь отвлекут от реальных, уже существующих рисков, таких как превращение ИИ в оружие и проблемы безопасности и предвзятости. Вот задачи, в решение которых мы должны немедленно начать вкладывать существенные ресурсы.

Острая необходимость регулирования

Из знакомства с рисками, представленными в этой главе, следует лишь одно — важность государственного регулирования в сфере ИИ продолжает возрастать и становится всеобъемлющей. Я, однако, считаю большой ошибкой чрезмерное регулирование или ограничение исследований искусственного интеллекта. Скорее всего, это будет неэффективно в глобальном масштабе, поскольку исследования ведутся повсюду. В частности, Китай активно конкурирует с Соединенными Штатами и другими западными странами, расширяя границы возможного для ИИ. Ограничения на фундаментальные исследования, очевидно, поставят нас в невыгодное положение, а мы не можем себе позволить отстать от Китая в борьбе за место на переднем крае развития этой технологии, оказывающей огромное влияние на нашу жизнь.

Правильнее было бы регулирование конкретных сфер применения искусственного интеллекта. В отношении беспилотных автомобилей и средств медицинской диагностики на основе ИИ правила уже выработаны, поскольку эти сферы и без того регулируются. А вот в областях распознавания лиц и использования алгоритмов в системе уголовного судопроизводства нет практически никаких гарантий эффективного и справедливого применения технологии.

С учетом темпов развития искусственного интеллекта и сложности затронутых вопросов я считаю нереалистичным ожидать, что Конгресс США, да и любой другой парламентский орган, своевременно разработает необходимые нормы и воплотит их в жизнь. Похоже, что лучше всего было бы создать независимое государственное ведомство с полномочиями регулятора специально для сферы искусственного интеллекта — что-то вроде Администрации по контролю за продуктами питания и лекарствами, Федерального управления гражданской авиации или Комиссии по ценным бумагам и биржам. Любое из этих управлений — как и их аналоги во всем мире, например Европейское агентство по лекарственным средствам, — имеет собственный штат экспертов, позволяющий решать вопросы в пределах их компетенции. То же самое следует сделать и в сфере искусственного интеллекта. Орган, регулирующий создание и использование ИИ, должен получить от конгресса широкие полномочия и финансирование и иметь право разрабатывать конкретные нормы, причем намного быстрее и эффективнее, чем законодательный орган.

Скорее всего, сторонники либертарианских взглядов станут возражать и обоснованно указывать, что подобный государственный орган будет таким же неэффективным, как и весь существующий регуляторный аппарат. Агентство по контролю ИИ, безусловно, будет поддерживать тесные связи с крупными технологическими компаниями, и мы почти наверняка столкнемся с пресловутой практикой «вращающихся дверей», когда чиновники, уходящие с госслужбы, находят теплые места в подконтрольном частном секторе. Велик и риск «приватизации регулирующего органа» и злоупотребления влиянием со стороны технологической отрасли. Это небеспочвенные опасения, тем не менее для меня совершенно очевидно, что подобное ведомство — оптимальное решение. Альтернативой будет бездействие, что, безусловно, худший выбор. Тесные отношения между регулирующим органом и компаниями, разрабатывающими и использующими технологии ИИ, это, как всегда, палка о двух концах. Поскольку правительство не может конкурировать за ведущих специалистов в области ИИ, предлагая им зарплаты и условия, характерные для хай-тека, сотрудничество ведомства с частным сектором, пожалуй, единственная возможность идти в ногу с достижениями в этой сфере. Идеального решения не существует, но возможен плодотворный союз частного сектора, научных кругов и властей, в центре которого стоит регулирующий орган, достаточно компетентный, чтобы направлять развитие в нужную сторону. Это значительно приблизило бы нас к гарантиям безопасного, инклюзивного и справедливого применения ИИ.

Заключение

ИИ: два варианта будущего

По мере развития ИИ и расширения его присутствия в нашей жизни связанные с ним риски все больше требуют внимания. Наложение коронакризиса на масштабные социальные волнения в 2020 году привело к событиям, свидетельствующим о том, что как минимум некоторые из этих рисков начинают выходить на передний план в общественной жизни. После общенациональных протестов, спровоцированных убийством Джорджа Флойда полицейским в мае того года, расовая необъективность технологии распознавания лиц заставила Amazon объявить годичный мораторий на продажу своей системы Rekognition правоохранительным органам, чтобы дать конгрессу время ввести эту технологию в правовое поле. Microsoft тоже взяла паузу вплоть до принятия соответствующего законодательства, а IBM полностью ушла с рынка систем распознавания лиц[331].

Пандемия коронавируса открыла новые возможности для принятия нестандартных мер. Когда из-за экономического шатдауна исчезло ошеломляюще большое количество рабочих мест, конгресс смог быстро принять решительные меры, хотя всего несколькими месяцами ранее подобные программы умерли бы, не родившись. В их числе стимулирующие выплаты в размере $1200 напрямую налогоплательщикам, резкое, хотя и временное, повышение пособий по безработице и включение в эту программу участников гиг-экономики. В ближайшие годы, когда влияние искусственного интеллекта и роботизации на рынок труда усилится, все эти меры будут, несомненно, актуальными. Уже звучат предложения ввести ежемесячные выплаты — фактически безусловный базовый доход — на все время кризиса[332].

В то же время жизненно необходим значительно более комплексный и последовательный ответ на опасности, неизбежно связанные с развитием ИИ. Это потребует эффективной координации между властями и частным сектором и создания регулирующей структуры, имеющей достаточные знания и опыт, чтобы адекватно реагировать на быстрые изменения. Всем этим нужно заниматься уже сегодня, поскольку не исключено, что мы уже отстаем от реальности.

Несмотря на совершенно обоснованные опасения, я твердо верю, что польза от искусственного интеллекта намного превзойдет риски. С учетом трудностей, с которыми мы столкнемся в грядущие десятилетия, ИИ кажется мне незаменимым. Он нам понадобится, чтобы оторваться от технологического плато и перейти в новую эпоху широкомасштабного обновления.

Самой очевидной непосредственной угрозой представляется изменение климата. В 2018 году Межправительственная комиссия по изменению климата опубликовала следующий анализ: чтобы не допустить увеличения глобальной температуры более чем на 1,5 ℃ — это порог, до которого можно надеяться на предотвращение катастрофического ущерба, — мы должны будем к 2050 году сократить выбросы углекислого газа до нуля. Чтобы иметь более-менее реальные шансы на это, к 2030 году выбросы должны снизиться на 45 %[333].

Масштаб этой задачи ясно демонстрирует беспрецедентный эксперимент, поставленный нами с началом пандемии коронавируса. Как отметил Билл Гейтс в своем блоге в августе 2020 года, глобальный шатдаун — когда авиаперелеты практически прекратились, а улицы, шоссе и офисные здания по всему миру опустели — привел к сокращению выбросов углекислого газа всего на 8 %. Это временное снижение было достигнуто ценой потери триллионов долларов и дикого роста безработицы почти во всех странах. Иными словами, надежды каким-то чудом снизить выбросы почти наполовину за следующее десятилетие главным образом за счет природоохранной деятельности или изменения поведения, скажем пересаживания на общественный транспорт, нереалистичны — и это слабо сказано. По словам Гейтса, «невозможно добиться нулевых выбросов исключительно — или даже преимущественно — за счет того, что мы станем меньше летать и ездить на машинах»[334].

Успех будет в первую очередь зависеть от инноваций. Одного лишь перехода на чистую, возобновляемую энергию и электромобили недостаточно. На электростанции и транспорт приходится лишь около 40 % глобальных выбросов. Остальное — это сельское хозяйство, производство, здания и прочие источники[335]. Чтобы резко сократить выбросы, понадобятся технологические прорывы во всех областях. Добавьте к этому другие трудности, например назревающий мировой кризис с доступом к пресной воде или неизбежную следующую пандемию, и становится ясно, что нам отчаянно нужен всплеск инноваций по всем направлениям. Однако, как мы говорили в главе 3, темп генерирования новых идей в последние десятилетия упал. Как отметили экономисты из Стэнфорда и МТИ, изучавшие инновационную деятельность в Соединенных Штатах, «куда ни посмотри, мы видим, что идеи и сопутствующий им экспоненциальный рост даются все труднее»[336].

Ситуацию необходимо менять, и искусственный интеллект является тем катализатором, который может нам помочь. В этом плане нет ничего важнее, чем общедоступный ресурс, радикально усиливающий интеллектуальные возможности человека и креативность. Наша ключевая задача — сделать все возможное для ускорения создания этого нового ресурса, попутно совершенствуя систему социальной защиты и нормативную базу с тем, чтобы снизить сопутствующие риски и обеспечить широкое и инклюзивное распределение выгод от ИИ.

Сейчас, когда мы только нащупываем этот путь, будущее видится мне как нечто среднее между двумя крайностями, описанными в фантастике. Самый оптимистичный сценарий представлен в телесериале «Звездный путь», где в мире всеобщего благополучия продвинутые технологии позволили создать материальное изобилие, покончить с бедностью, решить экологические проблемы и излечить почти все болезни. Там никому не приходится надрываться на неблагодарной работе, только чтобы выжить. Люди во всем мире высокообразованны и берутся за сложные дела, в которых надеются принести больше всего пользы. Отсутствие работы в традиционном понимании не делает их бездельниками, а их жизнь бессмысленной и недостойной. Во вселенной «Звездного пути» люди ценятся за их внутреннюю доброту, а не за экономический вклад. Хотя многие технологии, показанные в «Звездном пути», скорее всего, неосуществимы или по крайней мере очень отдалены от нас во времени, этот сериал, на мой взгляд, рисует обоснованную картину будущего, в котором передовые технологии обеспечивают массовое благоденствие, решают земные задачи человечества и приводят нас к звездам.

Альтернативное и очень мрачное представление о будущем — это, пожалуй, «Матрица». Я боюсь не того, что искусственный интеллект когда-нибудь нас поработит, а того, что реальный мир станет настолько неадекватным и лишающим большинство обычных людей перспектив, что значительная часть населения предпочтет убежать в альтернативную реальность. Ускорение развития в следующие десятилетия ИИ и виртуальной реальности в совокупности приведет к созданию невероятно реалистичных имитаций, которые многим могут показаться несопоставимо привлекательнее реального мира. Как показывает анализ, проведенный в 2017 году группой экономистов, все больше молодых людей, вытесненных с рынка труда, проводят несоразмерно много времени за видеоиграми[337]. Скоро появится технология, благодаря которой эти новые миры будут вызывать зависимость, сравнимую с наркотической.

Если искусственный интеллект и роботы совершат переворот на рынке труда и возможности трудоустройства исчезнут или качественно ухудшатся, властям в конечном итоге придется предложить гражданам помощь в той или иной форме (например, безусловный базовый доход), чтобы сохранить общественный порядок. Однако, если при этом люди перестанут высоко ценить образование и потеряют чувство осмысленности жизни, результатом будет всеобщая апатия и отстраненность. Мы рискуем превратиться в общество, расколотое на немногочисленную элиту, живущую в реальном мире, и массы, находящие убежище в технологической фантазии или иных формах зависимости. В конце концов мы получим необразованное население, намного менее инклюзивную и эффективную демократию и замедленный темп инноваций, поскольку многие талантливые люди, погрузившиеся в более притягательный виртуальный мир, уже не будут видеть причины для борьбы за успех в реальном мире. При таком сценарии преодолеть стоящие перед нами глобальные проблемы станет намного труднее.

Думаю, почти все согласятся, что нам нужно стремиться к будущему, больше похожему на «Звездный путь». Однако оно не придет само собой. Нам необходимо выработать ясную политику движения в этом направлении. По всей вероятности, увидеть желаемые результаты удастся очень нескоро, но если мы хотя бы начнем решать проблему распределения дохода, не лишая людей стимула повышать образование и добиваться значимых целей, то сделаем шаг в верном направлении.

Благодарности

В последние годы очень многие помогали мне разобраться в вопросах искусственного интеллекта. Я особенно благодарен 23 исследователям и предпринимателям, участникам интервью, которые приводятся в «Архитекторах интеллекта». Безусловно, они относятся к числу самых светлых умов в области ИИ, и материал этой книги в значительной степени опирается на их представления и прогнозы.

Редакторы Ти Джей Келлехер в Соединенных Штатах и Сара Каро в Великобритании помогли мне отточить аргументацию и наилучшим образом выстроить повествование. Мой агент Дон Фер снова нашел для проекта самое лучшее издательство — Basic Books.

Я работал над этой книгой около восьми месяцев, совпавших с началом пандемии коронавируса и последующим шатдауном. Мне очень повезло — у меня была возможность оставаться в безопасности у себя дома, сосредоточившись на писательском труде, и я выражаю огромную признательность всем медицинским работникам и сотрудникам социальных служб, которые не могли позволить себе подобной роскоши.

Наконец, я благодарен моей жене Сяосяо и дочери Элейн за ободрение и поддержку во время работы над этим проектом.

~ ~ ~

Вы автор?

● Готовы поделиться своим опытом и экспертизой

● Мы поможем вам написать книгу с нуля или отредактировать рукопись

● Профессионально издадим и будем сопровождать на всех этапах работы

Альпина PRO — входит в издательскую группу «Альпина». Наше издательство стремится распространять знания, помогающие человеку развиваться и менять мир к лучшему.

Взяв лучшее из традиционного издательского процесса и привнеся в него современные технологии, издательство Альпина PRO более 10 лет специализируется на издании бизнес-литературы. Помогает авторам и компаниям делиться опытом, обучать сотрудников и развивать индустрию.

Используя бутиковый подход к созданию авторского контента в формате 360 градусов, издательство издает и продвигает книги, написанные профессионалами для профессионалов.

Контакты: +7 (931) 009-41-95

Почта: marketingpro@alpina.ru

Об авторе

Мартин Форд — футурист, автор бестселлера «Роботы наступают», признанного Financial Times книгой года в разделе деловой литературы, а также книг «Архитекторы интеллекта» и «Свет в конце туннеля». Он является основателем софтверной фирмы в Кремниевой долине. Его выступление в TED о влиянии искусственного интеллекта на общество собрало свыше 3 млн просмотров. Статьи Форда печатаются в The New York Times, Fortune, Forbes, The Atlantic, The Washington Post, Harvard Business Review, The Guardian и Financial Times. Форд — популярный лектор и ведущий эксперт по искусственному интеллекту. Живет в Саннивейле, штат Калифорния.

Twitter: @MFordFuture

Рекомендуем книги по теме

Форма жизни № 4: Как остаться человеком в эпоху расцвета искусственного интеллекта

Евгений Черешнев

Как учится машина: Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения

Ян Лекун

Искусственный интеллект, аналитика и новые технологии

Коллектив авторов HBR

Будущее разума

Митио Каку

Сноски

1

Ewen Callaway, «‘It will change everything’: DeepMind’s AI makes gigantic leap in solving protein structures,» Nature, November 30, 2020, www.nature.com/articles/d41586-020-03348-4.

2

Andrew Senior, Demis Hassabis, John Jumper and Pushmeet Kohli, «AlphaFold: Using AI for scientific discovery,» DeepMind Research Blog, January 15, 2020, deepmind.com/blog/article/AlphaFold-Using-AI-for-scientific-discovery.

3

Ian Sample, «Google’s DeepMind predicts 3D shapes of proteins,» The Guardian, December 2, 2018, www.theguardian.com/science/2018/dec/02/google-deepminds-ai-program-alphafold-predicts-3d-shapes-of-proteins.

4

Форд М. Роботы наступают: Развитие технологий и будущее без работы. — М.: Альпина нон-фикшн, 2019.

5

Lyxor Robotics и AI UCITS ETF, тикер ROAI.

6

Форд М. Архитекторы интеллекта: Вся правда об искусственном интеллекте от его создателей. — СПб.: Питер, 2020.

7

См., например: Carl Benedikt Frey and Michael Osborne, «The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation?» Oxford Martin School, University of Oxford, Working Paper, September 17, 2013, www.oxfordmartin.ox.ac.uk/downloads/academic/future-of-employment.pdf, p. 38.

8

Matt McFarland, «Elon Musk: ‘With artificial intelligence we are summoning the demon,’» Washington Post, October 24, 2014, www.washingtonpost.com/news/innovations/wp/2014/10/24/elon-musk-with-artificial-intelligence-we-are-summoning-the-demon/.

9

Anand S. Rao and Gerard Verweij, «Sizing the prize: What’s the real value of AI for your business and how can you capitalise?» PwC, October 2018, www.pwc.com/gx/en/issues/analytics/assets/pwc-ai-analysis-sizing-the-prize-report.pdf.

10

«Neuromorphic computing,» Intel Corporation, accessed May 3, 2020, www.intel.com/content/www/us/en/research/neuromorphic-computing.html.

11

Sara Castellanos, «Intel to release neuromorphic-computing system,» Wall Street Journal, March 18, 2020, www.wsj.com/articles/intel-to-release-neuromorphic-computing-system-11584540000.

12

Linda Hardesty, «WikiLeaks publishes the location of Amazon’s data centers,» SDXCentral, October 12, 2018, www.sdxcentral.com/articles/news/wikileaks-publishes-the-location-of-amazons-data-centers/2018/10/.

13

«RightScale 2019 State of the Cloud Report from Flexera,» Flexera, 2019, resources.flexera.com/web/media/documents/rightscale-2019-state-of-the-cloud-report-from-flexera.pdf, p. 2.

14

Pierr Johnson, «With the public clouds of Amazon, Microsoft and Google, big data is the proverbial big deal,» Forbes, June 15, 2017, www.forbes.com/sites/johnsonpierr/2017/06/15/with-the-public-clouds-of-amazon-microsoft-and-google-big-data-is-the-proverbial-big-deal/.

15

Richard Evans and Jim Gao, «DeepMind AI reduces Google data centre cooling bill by 40 %,» DeepMind Research Blog, July 20, 2016, deepmind.com/blog/article/deepmind-ai-reduces-google-data-centre-cooling-bill-40.

16

Urs Hölzle, «Data centers are more energy efficient than ever,» Google Blog, February 27, 2020, www.blog.google/outreach-initiatives/sustainability/data-centers-energy-efficient/.

17

Ron Miller, «AWS revenue growth slips a bit, but remains Amazon’s golden goose,» TechCrunch, July 25, 2019, techcrunch.com/2019/07/25/aws-revenue-growth-slips-a-bit-but-remains-amazons-golden-goose/.

18

John Bonazzo, «Google exits Pentagon ‘JEDI’ project after employee protests,» Observer, October 10, 2018, observer.com/2018/10/google-pentagon-jedi.

19

Annie Palmer, «Judge temporarily blocks Microsoft Pentagon cloud contract after Amazon suit,» CNBC, February 13, 2020, www.cnbc.com/2020/02/13/amazon-gets-restraining-order-to-block-microsoft-work-on-pentagon-jedi.html.

20

Lauren Feiner, «DoD asks judge to let it reconsider decision to give Microsoft $10 billion contract over Amazon,» CNBC, March 13, 2020, www.cnbc.com/2020/03/13/pentagon-asks-judge-to-let-it-reconsider-its-jedi-cloud-contract-award.html.

21

«TensorFlow on AWS,» Amazon Web Services, accessed May 4, 2020, aws.amazon.com/tensorflow/.

22

Kyle Wiggers, «Intel debuts Pohoiki Springs, a powerful neuromorphic research system for AI workloads,» VentureBeat, March 18, 2020, venture beat.com/2020/03/18/intel-debuts-pohoiki-springs-a-powerful-neuromorphic-research-system-for-ai-workloads/.

23

Jeremy Kahn, «Inside big tech’s quest for human-level A. I.,» Fortune, January 20, 2020, fortune.com/longform/ai-artificial-intelligence-big-tech-microsoft-alphabet-openai/.

24

Martin Ford, Interview with Fei-Fei Li, in Architects of Intelligence: The Truth about AI from the People Building It, Packt Publishing, 2018, p. 150.

25

«Deep Learning on AWS,» Amazon Web Services, accessed May 4, 2020, aws.amazon.com/deep-learning/.

26

Kyle Wiggers, «MIT researchers: Amazon’s Rekognition shows gender and ethnic bias,» VentureBeat, January 24, 2019, venturebeat.com/2019/01/24/amazon-rekognition-bias-mit/.

27

«New schemes teach the masses to build AI,» The Economist, October 27, 2018, www.economist.com/business/2018/10/27/new-schemes-teach-the-masses-to-build-ai.

28

Chris Hoffman, «What is 5G, and how fast will it be?» How-to Geek, January 3, 2020, www.howtogeek.com/340002/what-is-5g-and-how-fast-will-it-be/.

29

Tesla, «Tesla Autonomy Day (video),» YouTube, April 22, 2019, www.youtube.com/watch?reload=9&v=Ucp0TTmvqOE.

30

В октябре 2020 года Tesla действительно выпустила начальную версию пакета полного автопилота под названием Full Self-Driving Package. Возможность загрузить его была предоставлена ограниченному числу владельцев автомобилей Tesla, и в последующие месяцы его доступность предполагалось увеличить. Программа поддерживает такие возможности, как автоматическая парковка и ограниченная навигация по городским улицам, но пока очень далека от того, что можно было бы обоснованно назвать полным автопилотом. Tesla обещала апгрейдить пакет и намекнула на его подорожание в дальнейшем, чтобы подтолкнуть владельцев машин купить начальную версию. Национальное управление безопасности дорожного движения обратило внимание на новинку и заявило, что будет «внимательно следить за новой технологией» и постарается «сделать все, чтобы защитить публику от необоснованных угроз безопасности». (См. концевую сноску 2 в главе 3.)

31

Sean Szymkowski, «Tesla’s full self-driving mode under the watchful eye of NHTSA,» Road Show, October 22, 2020, www.cnet.com/roadshow/news/teslas-full-self-driving-mode-nhtsa/.

32

Rob Csongor, «Tesla raises the bar for self-driving carmakers,» NVIDIA Blog, April 23, 2019, blogs.nvidia.com/blog/2019/04/23/tesla-self-driving/.

33

«Джетсоны» (The Jetsons) — мультипликационный научно-фантастический ситком студии Hanna-Barbera, оригинальные серии которого выходили в эфир в 1962–1963 годах, а действие происходит столетием позже в утопичном мире, воплотившем футуристические концепции, популярные в США в тот период. — Прим. пер.

34

Jeffrey Van Camp, «My Jibo is dying and it’s breaking my heart,» Wired, March 9, 2019, www.wired.com/story/jibo-is-dying-eulogy/.

35

Mark Gurman and Brad Stone, «Amazon is said to be working on another big bet: Home robots,» Bloomberg, April 23, 2018, www.bloomberg.com/news/articles/2018-04-23/amazon-is-said-to-be-working-on-another-big-bet-home-robots.

36

Martin Ford, Interview with Rodney Brooks, in Architects of Intelligence: The Truth about AI from the People Building It, Packt Publishing, 2018, p. 432.

37

«Solving Rubik’s Cube with a robot hand,» OpenAI, October 15, 2019, openai.com/blog/solving-rubiks-cube/. (Includes videos).

38

Will Knight, «Why solving a Rubik’s Cube does not signal robot supremacy,» Wired, October 16, 2019, www.wired.com/story/why-solving-rubiks-cube-not-signal-robot-supremacy/.

39

Noam Scheiber, «Inside an Amazon warehouse, robots’ ways rub off on humans,» New York Times, July 3, 2019, www.nytimes.com/2019/07/03/business/economy/amazon-warehouse-labor-robots.html.

40

Eugene Kim, «Amazon’s $775 million deal for robotics company Kiva is starting to look really smart,» Business Insider, June 15, 2016, www.businessinsider.com/kiva-robots-save-money-for-amazon-2016-6.

41

Will Evans, «Ruthless quotas at Amazon are maiming employees,» The Atlantic, November 25, 2019, www.theatlantic.com/technology/archive/2019/11/amazon-warehouse-reports-show-worker-injuries/602530/.

42

Jason Del Ray, «How robots are transforming Amazon warehouse jobs — for better and worse,» Recode, December 11, 2019, www.vox.com/recode/2019/12/11/20982652/robots-amazon-warehouse-jobs-automation.

43

Michael Sainato, «‘I’m not a robot’: Amazon workers condemn unsafe, grueling conditions at warehouse,» The Guardian, February 5, 2020, www.theguardian.com/technology/2020/feb/05/amazon-workers-protest-unsafe-grueling-conditions-warehouse.

44

Jeffrey Dastin, «Exclusive: Amazon rolls out machines that pack orders and replace jobs,» Reuters, May 13, 2019, www.reuters.com/article/us-amazon-com-automation-exclusive/exclusive-amazon-rolls-out-machines-that-pack-orders-and-replace-jobs-idUSKCN1SJ0X1.

45

Matt Simon, «Inside the Amazon warehouse where humans and machines become one,» Wired, June 5, 2019, www.wired.com/story/amazon-warehouse-robots/.

46

James Vincent, «Amazon’s latest robot champion uses deep learning to stock shelves,» The Verge, July 5, 2016, www.theverge.com/2016/7/5/12095788/amazon-picking-robot-challenge-2016.

47

Jeffrey Dastin, «Amazon’s Bezos says robotic hands will be ready for commercial use in next 10 years,» Reuters, June 6, 2019, www.reuters.com/article/us-amazon-com-conference/amazons-bezos-says-robotic-hands-will-be-ready-for-commercial-use-in-next-10-years-idUSKCN1T72JB.

48

Tech Insider, «Inside a warehouse where thousands of robots pack groceries (video),» YouTube, May 9, 2018, www.youtube.com/watch?reload=9&v=4DKrcpa8Z_E.

49

James Vincent, «Welcome to the automated warehouse of the future,» The Verge, May 8, 2018, www.theverge.com/2018/5/8/17331250/automated-warehouses-jobs-ocado-andover-amazon.

50

Там же.

51

«ABB and Covariant partner to deploy integrated AI robotic solutions,» ABB Press Release, February 25, 2020, new.abb.com/news/detail/57457/abb-and-covariant-partner-to-deploy-integrated-ai-robotic-solutions.

52

Evan Ackerman, «Covariant uses simple robot and gigantic neural net to automate warehouse picking,» IEEE Spectrum, January 29, 2020, spectrum.ieee.org/automaton/robotics/industrial-robots/covariant-ai-gigantic-neural-network-to-automate-warehouse-picking.

53

Jonathan Vanian, «Industrial robotics giant teams up with a rising A. I. startup,» Fortune, February 25, 2020, fortune.com/2020/02/25/industrial-robotics-ai-covariant/.

54

Alexander Lavin, J. Swaroop Guntupalli, Miguel Lázaro-Gredilla, et al., «Explaining visual cortex phenomena using recursive cortical network,» Vicarious Research Paper, July 30, 2018, www.biorxiv.org/content/biorxiv/early/2018/07/30/380048.full.pdf.

55

Tom Simonite, «These industrial robots get more adept with every task,» Wired, March 10, 2020, www.wired.com/story/these-industrial-robots-adept-every-task.

56

Adam Satariano and Cade Metz, «A warehouse robot learns to sort out the tricky stuff,» New York Times, January 29, 2020, www.nytimes.com/2020/01/29/technology/warehouse-robot.html.

57

Matthew Boyle, «Robots in aisle two: Supermarket survival means matching Amazon,» Bloomberg, December 3, 2019, www.bloomberg.com/features/2019-automated-grocery-stores/.

58

Там же.

59

Nathaniel Meyersohn, «Grocery stores turn to robots during the coronavirus,» CNN Business, April 7, 2020, www.cnn.com/2020/04/07/business/grocery-stores-robots-automation/index.html.

60

Shoshy Ciment, «Walmart is bringing robots to 650 more stores as the retailer ramps up automation in stores nationwide,» Business Insider, January 13, 2020, www.businessinsider.com/walmart-adding-robots-help-stock-shelves-to-650-more-stores-2020-1.

61

Jennifer Smith, «Grocery delivery goes small with micro-fulfillment centers,» Wall Street Journal, January 27, 2020, www.wsj.com/articles/grocery-delivery-goes-small-with-micro-fulfillment-centers-11580121002.

62

Nick Wingfield, «Inside Amazon Go, a store of the future,» New York Times, January 21, 2018, www.nytimes.com/2018/01/21/technology/inside-amazon-go-a-store-of-the-future.html.

63

Spencer Soper, «Amazon will consider opening up to 3,000 cashierless stores by 2021,» Bloomberg, September 29, 2018, www.bloomberg.com/news/articles/2018-09-19/amazon-is-said-to-plan-up-to-3-000-cashierless-stores-by-2021.

64

«Взял и пошел». — Прим. пер.

65

Paul Sawyers, «SoftBank leads $30 million investment in Accel Robotics for AI-enabled cashierless stores,» VentureBeat, December 3, 2019, venturebeat.com/2019/12/03/softbank-leads-30-million-investment-in-accel-robotics-for-ai-enabled-cashierless-stores/.

66

Jurica Dujmovic, «As coronavirus hits hard, Amazon starts licensing cashier-free technology to retailers,» MarketWatch, March 31, 2020, www.marketwatch.com/story/as-coronavirus-hits-hard-amazon-starts-licensing-cashier-free-technology-to-retailers-2020-03-31.

67

Eric Rosenbaum, «Panera is losing nearly 100 % of its workers every year as fast-food turnover crisis worsens,» CNBC, August 29, 2019, www.cnbc.com/2019/08/29/fast-food-restaurants-in-america-are-losing-100percent-of-workers-every-year.html.

68

Там же.

69

Kate Krader, «The world’s first robot-made burger is about to hit the Bay Area,» Bloomberg, June 21, 2018, www.bloomberg.com/news/features/2018-06-21/the-world-s-first-robotic-burger-is-ready-to-hit-the-bay-area.

70

John Elflein, «U. S. health care expenditure as a percentage of GDP 1960–2020,» Statista, June 8, 2020, www.statista.com/statistics/184968/us-health-expenditure-as-percent-of-gdp-since-1960/.

71

«Healthcare expenditure and financing,» OCED.stat, accessed May 15, 2020, stats.oecd.org/Index.aspx?DataSetCode=SHA.

72

William J. Baumol and William G. Bowen, Performing Arts, The Economic Dilemma: A Study of Problems Common to Theater, Opera, Music and Dance, MIT Press, 1966.

73

Michael Maiello, «Diagnosing William Baumol’s cost disease,» Chicago Booth Review, May 18, 2017, review.chicagobooth.edu/economics/2017/article/diagnosing-william-baumol-s-cost-disease.

74

«7 healthcare robots for the smart hospital of the future,» Nanalyze, April 6, 2020, www.nanalyze.com/2020/04/healthcare-robots-smart-hospital/.

75

Daphne Sashin, «Robots join workforce at the new Stanford Hospital,» Stanford Medicine News, November 4, 2019, med.stanford.edu/news/all-news/2019/11/robots-join-the-workforce-at-the-new-stanford-hospital-.html.

76

Diego Ardila, Atilla P. Kiraly, Sujeeth Bharadwaj et al., «End-to-end lung cancer screening with three-dimensional deep learning on low-dose chest computed tomography,» Nature Medicine, volume 25, pp. 954–961 (2019), May 20, 2019, www.nature.com/articles/s41591-019-0447-x.

77

Karen Hao, «Doctors are using AI to triage COVID-19 patients. The tools may be here to stay,» MIT Technology Review, April 23, 2020, www.technologyreview.com/2020/04/23/1000410/ai-triage-covid-19-patients-health-care.

78

Creative Distribution Lab, «Geoffrey Hinton: On radiology (video),» YouTube, November 24, 2016, http://www.youtube.com/watch?reload=9&v=2HMPRXstSvQ. (Фрагмент конференции 2016 года «Машинное обучение и рынок интеллекта».)

79

Alex Bratt, «Why radiologists have nothing to fear from deep learning,» Journal of the American College of Radiology, volume 16, issue 9, Part A, pp. 1190–1192 (September 2019), April 18, 2019, www.jacr.org/article/S1546-1440(19)30198-X/fulltext.

80

Ray Sipherd, «The third-leading cause of death in US most doctors don’t want you to know about,» CNBC, February 22, 2018, www.cnbc.com/2018/02/22/medical-errors-third-leading-cause-of-death-in-america.html.

81

Elise Reuter, «Study shows reduction in medication errors using health IT startup’s software,» MedCity News, December 24, 2019, medcitynews.com/2019/12/study-shows-reduction-in-medication-errors-using-health-it-startups-software/.

82

Adam Vaughan, «Google is taking over DeepMind’s NHS contracts — should we be worried?» New Scientist, September 27, 2019, www.newscientist.com/article/2217939-google-is-taking-over-deepminds-nhs-contracts-should-we-be-worried/.

83

Clive Thompson, «May A. I. help you?» New York Times, November 14, 2018, www.nytimes.com/interactive/2018/11/14/magazine/tech-design-ai-chatbot.html.

84

Blair Hanley Frank, «Woebot raises $8 million for its AI therapist,» VentureBeat, March 1, 2018, venturebeat.com/2018/03/01/woebot-raises-8-million-for-its-ai-therapist/.

85

Суперкомпьютер IBM с системой на основе искусственного интеллекта, ориентированной на понимание вопросов на естественном языке. Назван в честь первого президента IBM Томаса Уотсона. — Прим. пер.

86

В России эта телеигра получила название «Своя игра». — Прим. ред.

87

Ariana Eunjung Cha, «Watson’s next feat? Taking on cancer,» Washington Post, June 27, 2015, www.washingtonpost.com/sf/national/2015/06/27/watsons-next-feat-taking-on-cancer/.

88

Mary Chris Jaklevic, «MD Anderson Cancer Center’s IBM Watson project fails, and so did the journalism related to it,» Health News Review, February 23, 2017, www.healthnewsreview.org/2017/02/md-anderson-cancer-centers-ibm-watson-project-fails-journalism-related/.

89

Соревнования роботизированных автомобилей, проводящиеся с целью создания беспилотных транспортных средств. — Прим. пер.

90

Mark Anderson, «Surprise! 2020 is not the year for self-driving cars,» IEEE Spectrum, April 22, 2020, spectrum.ieee.org/transportation/self-driving/surprise-2020-is-not-the-year-for-selfdriving-cars.

91

Alex Knapp, «Aurora CEO Chris Urmson says there’ll be hundreds of self-driving cars on the road in five years,» Forbes, October 29, 2019, www.forbes.com/sites/alexknapp/2019/10/29/aurora-ceo-chris-urmson-says-therell-be-hundreds-of-self-driving-cars-on-the-road-in-five-years/.

92

Lex Fridman, «Chris Urmson: Self-driving cars at Aurora, Google, CMU, and DARPA,» Artificial Intelligence Podcast, episode 28, July 22, 2019, lexfridman.com/chris-urmson/. (Есть видео и аудиоподкаст.)

93

Stefan Seltz-Axmacher, «The end of Starsky Robotics,» Starsky Robotics 10-4 Labs Blog, March 19, 2020, medium.com/starsky-robotics-blog/the-end-of-starsky-robotics-acb8a6a8a5f5.

94

Sam Dean, «Uber fares are cheap, thanks to venture capital. But is that free ride ending?» Los Angeles Times, May 11, 2019, www.latimes.com/business/technology/la-fi-tn-uber-ipo-lyft-fare-increase-20190511-story.html.

95

Darrell Etherington, «Waymo has now driven 10 billion autonomous miles in simulation,» TechCrunch, July 10, 2019, techcrunch.com/2019/07/10/waymo-has-now-driven-10-billion-autonomous-miles-in-simulation/.

96

Waymo website, accessed May 20, 2020, waymo.com/.

97

Ray Kurzweil, «The Law of Accelerating Returns,» Kurzweil Library Blog, March 7, 2001, www.kurzweilai.net/the-law-of-accelerating-returns.

98

Имеется в виду максимальный размер твитов, в который мы должны уместить свою мысль. — Прим. пер.

99

Tyler Cowen, The Great Stagnation: How America Ate All the Low-Hanging Fruit of Modern History, Got Sick, and Will (Eventually) Feel Better, Dutton, 2011.

100

Robert J. Gordon, The Rise and Fall of American Growth: The U. S. Standard of Living Since the Civil War, Princeton University Press, 2016.

101

Nicholas Bloom, Charles I. Jones, John Van Reenen and Michael Webb, «Are ideas getting harder to find?» American Economic Review, volume 110, issue 4, pp. 1104–1144 (April 2020), www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/aer.20180338, p. 1138.

102

Там же, с. 1104.

103

Там же, с. 1104.

104

Sam Lemonick, «Exploring chemical space: Can AI take us where no human has gone before?» Chemical and Engineering News, April 6, 2020, cen.acs.org/physical-chemistry/computational-chemistry/Exploring-chemical-space-AI-take/98/i13.

105

Там же.

106

Delft University of Technology, «Researchers design new material using artificial intelligence,» Phys.org, October 14, 2019, phys.org/news/2019-10-material-artificial-intelligence.html.

107

Beatrice Jin, «How AI helps to advance new materials discovery,» Cornell Research, accessed May 22, 2020, research.cornell.edu/research/how-ai-helps-advance-new-materials-discovery.

108

Savanna Hoover, «Artificial intelligence meets materials science,» Texas A&M University Engineering News, December 17, 2018, engineering.tamu.edu/news/2018/12/artificial-intelligence-meets-materials-science.html.

109

Kyle Wiggers, «Kebotix raises $11.5 million to automate lab experiments with AI and robotics,» VentureBeat, April 16, 2020, venturebeat.com/2020/04/16/kebotix-raises-11-5-million-to-automate-lab-experiments-with-ai-and-robotics/.

110

Simon Smith, «230 startups using artificial intelligence in drug discovery,» BenchSci Blog, updated April 8, 2020, blog.benchsci.com/startups-using-artificial-intelligence-in-drug-discovery.

111

Ford, Interview with Daphne Koller, in Architects of Intelligence, p. 388.

112

Ned Pagliarulo, «AI’s impact in drug discovery is coming fast, predicts GSK’s Hal Barron,» BioPharma Dive, November 21, 2019, www.biopharmadive.com/news/gsk-hal-barron-ai-drug-discovery-prediction-daphne-koller/567855/.

113

Anne Trafton, «Artificial intelligence yields new antibiotic,» MIT News, February 20, 2020, news.mit.edu/2020/artificial-intelligence-identifies-new-antibiotic-0220.

114

Richard Staines, «Exscientia claims world first as AI-created drug enters clinic,» Pharmaphorum, January 30, 2020, pharmaphorum.com/news/exscientia-claims-world-first-as-ai-created-drug-enters-clinic/.

115

Matt Reynolds, «DeepMind’s AI is getting closer to its first big realworld application,» Wired, January 15, 2020, www.wired.co.uk/article/deepmind-protein-folding-alphafold.

116

Semantic Scholar website, accessed May 25, 2020, pages.semanticscholar.org/about-us.

117

Там же.

118

Khari Johnson, «Microsoft, White House, and Allen Institute release coronavirus data set for medical and NLP researchers,» VentureBeat, March 16, 2020, venturebeat.com/2020/03/16/microsoft-white-house-and-allen-institute-release-coronavirus-data-set-for-medical-and-nlp-researchers/.

119

«CORD-19: COVID-19 Open Research Dataset,» Semantic Scholar, accessed May 6, 2020, www.semanticscholar.org/cord19.

120

Samuel Butler, «Darwin among the machines, a letter to the editors,» The Press, Christchurch, New Zealand, June 13, 1863.

121

Alan Turing, «Computing machinery and intelligence,» Mind, volume LIX, issue 236, pp. 433–460 (October 1950).

122

J. McCarthy, M. L. Minsky, N. Rochester and C. E. Shannon, «A proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence,» August 31, 1955, raysolomonoff.com/dartmouth/boxa/dart564props.pdf.

123

Brad Darrach, «Meet Shaky, the first electronic person: The fascinating and fearsome reality of a machine with a mind of its own,» LIFE, November 20, 1970, p. 58D.

124

Там же.

125

Warren McCulloch and Walter Pitts, «A logical calculus of ideas immanent in nervous activity,» Bulletin of Mathematical Biophysics, volume 5, issue 4, pp. 115–133 (December 1943).

126

Martin Ford, Interview with Ray Kurzweil, in Architects of Intelligence: The Truth about AI from the People Building It, Packt Publishing, 2018, p. 228.

127

Marvin Minsky and Seymour Papert, Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry, MIT Press, 1969.

128

Ford, Interview with Yann LeCun, in Architects of Intelligence, p. 122.

129

David E. Rumelhart, Geoffrey E. Hinton and Ronald J. Williams, «Learning representations by back-propagating errors,» Nature, volume 323, issue 6088, pp. 533–536 (1986), October 9, 1986, www.nature.com/articles/323533a0.

130

Ford, Interview with Geoffrey Hinton, in Architects of Intelligence, p. 73.

131

Dave Gershgorn, «The data that transformed AI research — and possibly the world,» Quartz, July 26, 2017, qz.com/1034972/the-data-that-changed-the-direction-of-ai-research-and-possibly-the-world/.

132

Ford, Interview with Geoffrey Hinton, in Architects of Intelligence, p. 77.

133

Электронное письмо Юргена Шмидхубера Мартину Форду, 28 января 2019 года.

134

А. Г. Ивахненко (1913–2007) — советский ученый в области систем управления, заслуженный деятель науки УССР. — Прим. пер.

135

Jürgen Schmidhuber, «Critique of paper by ‘Deep Learning Conspiracy’ (Nature 521 p 436),» June 2015, people.idsia.ch/~juergen/deep-learning-conspiracy.html.

136

John Markoff, «When A. I. matures, it may call Jürgen Schmidhuber ‘Dad,’» New York Times, November 27, 2016, www.nytimes.com/2016/11/27/technology/artificial-intelligence-pioneer-jurgen-schmidhuber-overlooked.html.

137

Robert Triggs, «What being an ‘AI first’ company means for Google,» Android Authority, November 8, 2017, www.androidauthority.com/google-ai-first-812335/.

138

Cade Metz, «Why A. I. researchers at Google got desks next to the boss,» New York Times, February 19, 2018, www.nytimes.com/2018/02/19/technology/ai-researchers-desks-boss.html.

139

Ежедневный американский комикс-долгожитель (выходил с 1950 по 2000 год) и одноименный мультсериал (с 1965 года), где персонажи прорисовывались очень примитивно. — Прим. пер.

140

Martin Ford, Interview with Geoffrey Hinton, in Architects of Intelligence: The Truth about AI from the People Building It, Packt Publishing, 2018, pp. 72–73.

141

Matt Reynolds, «New computer vision challenge wants to teach robots to see in 3D,» New Scientist, April 7, 2017, www.newscientist.com/article/2127131-new-computer-vision-challenge-wants-to-teach-robots-to-see-in-3d/.

142

Ashlee Vance, «Silicon Valley’s latest unicorn is run by a 22-year-old,» Bloomberg Businessweek, August 5, 2019, www.bloomberg.com/news/articles/2019-08-05/scale-ai-is-silicon-valley-s-latest-unicorn.

143

Volodymyr Mnih, Koray Kavukcuoglu, David Silver et al. «Playing Atari with deep reinforcement learning,» DeepMind Research, January 1, 2013, deepmind.com/research/publications/playing-atari-deep-reinforcement-learning.

144

Volodymyr Mnih, Koray Kavukcuoglu, David Silver et al., «Human-level control through deep reinforcement learning,» Nature, volume 518, pp. 529–533 (2015), February 25, 2015, www.nature.com/articles/nature14236.

145

Tu Yuanyuan, «The game of Go: Ancient wisdom,» Confucius Institute Magazine, volume 17, pp. 46–51 (November 2011), confuciusmag.com/go-game.

146

David Silver and Demis Hassabis, «AlphaGo: Mastering the ancient game of Go with machine learning,» Google AI Blog, January 27, 2016, ai.googleblog.com/2016/01/alphago-mastering-ancient-game-of-go.html.

147

Matt Schiavenza, «China’s ‘Sputnik Moment’ and the Sino-American battle for AI supremacy,» Asia Society Blog, September 25, 2018, asiasociety.org/blog/asia/chinas-sputnik-moment-and-sino-american-battle-ai-supremacy.

148

John Markoff, «Scientists see promise in deep-learning programs,» New York Times, November 23, 2012, www.nytimes.com/2012/11/24/science/scientists-see-advances-in-deep-learning-a-part-of-artificial-intelligence.html.

149

Dario Amodei and Danny Hernandez, «AI and Compute,» OpenAI Blog, May 16, 2018, openai.com/blog/ai-and-compute/.

150

Will Knight, «Facebook’s head of AI says the field will soon ‘hit the wall,’» Wired, December 4, 2019, www.wired.com/story/facebooks-ai-says-field-hit-wall/.

151

Kim Martineau, «Shrinking deep learning’s carbon footprint,» MIT News, August 7, 2020, ews.mit.edu/2020/shrinking-deep-learning-carbon-footprint-0807.

152

«General game playing with schema networks,» Vicarious Research, August 7, 2017, www.vicarious.com/2017/08/07/general-game-playing-with-schema-networks/.

153

Sam Shead, «Researchers: Are we on the cusp of an ‘AI winter’?» BBC News, January 12, 2020, www.bbc.com/news/technology-51064369.

154

Filip Piekniewski, «AI winter is well on its way,» Piekniewski’s Blog, May 28, 2018, blog.piekniewski.info/2018/05/28/ai-winter-is-well-on-its-way/.

155

Ford, Interview with Jeffery Dean, in Architects of Intelligence, p. 377.

156

Ford, Interview with Demis Hassabis, in Architects of Intelligence, p. 171.

157

Andrea Banino, Caswell Barry, Dharshan Kumaran and Benigno Uria, «Navigating with grid-like representations in artificial agents,» DeepMind Research Blog, May 9, 2018, deepmind.com/blog/article/grid-cells.

158

Ford, Interview with Demis Hassabis, in Architects of Intelligence, p. 173.

159

Andrea Banino, Caswell Barry, Benigno Uria et al., «Vector-based navigation using grid-like representations in artificial agents,» Nature, volume 557, pp. 429–433 (2018), May 9, 2018, www.nature.com/articles/s41586-018-0102-6.

160

Will Dabney and Zeb Kurth-Nelson, «Dopamine and temporal difference learning: A fruitful relationship between neuroscience and AI,» DeepMind Research Blog, January 15, 2020, deepmind.com/blog/article/Dopamine-and-temporal-difference-learning-A-fruitful-relationship-between-neuroscience-and-AI.

161

Tony Peng, «Yann LeCun Cake Analogy 2.0,» Synced Review, February 22, 2019, medium.com/syncedreview/yann-lecun-cake-analogy-2-0-a361da560dae.

162

Ford, Interview with Demis Hassabis, in Architects of Intelligence, pp. 172–173.

163

Jeremy Kahn, «A. I. breakthroughs in natural-language processing are big for business,» Fortune, January 20, 2020, fortune.com/2020/01/20/natural-language-processing-business/.

164

Ford, Interview with David Ferrucci, in Architects of Intelligence, p. 409.

165

Там же, с. 414.

166

Do You Trust This Computer? released April 5, 2018, Papercut Films, doyoutrustthiscomputer.org/.

167

Ford, Interview with David Ferrucci, in Architects of Intelligence, p. 414.

168

Ray Kurzweil, The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology, Penguin Books, 2005.

169

Ray Kurzweil, How to Create a Mind: The Secret of Human Thought Revealed, Penguin Books, 2012.

170

Ford, Interview with Ray Kurzweil, in Architects of Intelligence, pp. 230–231.

171

Mitch Kapor and Ray Kurzweil, «A wager on the Turing test: The rules,» Kurzweil AI Blog, April 9, 2002, www.kurzweilai.net/a-wager-on-the-turing-test-the-rules.

172

Sean Levinson, «A Google executive is taking 100 pills a day so he can live forever,» Elite Daily, April 15, 2015, www.elitedaily.com/news/world/google-executive-taking-pills-live-forever/1001270.

173

Ford, Interview with Ray Kurzweil, in Architects of Intelligence, pp. 240–241.

174

Там же, с. 230.

175

Там же, с. 233.

176

Alec Radford, Jeffrey Wu, Dario Amodei et al., «Better language models and their implications,» OpenAI Blog, February 14, 2019, openai.com/blog/better-language-models/.

177

James Vincent, «OpenAI’s latest breakthrough is astonishingly powerful, but still fighting its flaws,» The Verge, July 30, 2020, www.theverge.com/21346343/gpt-3-explainer-openai-examples-errors-agi-potential.

178

Gary Marcus and Ernest Davis, «GPT-3, Bloviator: OpenAI’s language generator has no idea what it’s talking about,» MIT Technology Review, August 22, 2020, www.technologyreview.com/2020/08/22/1007539/gpt3-openai-language-generator-artificial-intelligence-ai-opinion/.

179

Ford, Interview with Stuart Russell, in Architects of Intelligence, p. 53.

180

«OpenAI Founder: Short-Term AGI Is a Serious Possibility,» Synced, November 13, 2018, syncedreview.com/2018/11/13/openai-founder-short-term-agi-is-a-serious-possibility/.

181

Connie Loizos, «Sam Altman in conversation with StrictlyVC (video),» YouTube, May 18, 2019, youtu.be/TzcJlKg2Rc0, location 39:00.

182

Luke Dormehl, «Neuro-symbolic A. I. is the future of artificial intelligence. Here’s how it works,» Digital Trends, January 5, 2020, www.digitaltrends.com/cool-tech/neuro-symbolic-ai-the-future/.

183

Ford, Interview with Yoshua Bengio, in Architects of Intelligence, p. 22.

184

Машина, придуманная американским карикатуристом Рубом Голдбергом, — устройство, выполняющее очень простое действие очень сложным образом. — Прим. пер.

185

Ford, Interview with Geoffrey Hinton, in Architects of Intelligence, pp. 84–85.

186

Ford, Interview with Yann LeCun, in Architects of Intelligence, p. 123.

187

Anthony M. Zador, «A critique of pure learning and what artificial neural networks can learn from animal brains,» Nature Communications, volume 10, article number 3770 (2019), August 21, 2019, www.nature.com/articles/s41467-019-11786-6.

188

Zoey Chong, «AI beats humans in Stanford reading comprehension test,» CNET, January 16, 2018, www.cnet.com/news/new-results-show-ai-is-as-good-as-reading-comprehension-as-we-are/.

189

Все примеры схемы Винограда взяты из: Ernest Davis, «A collection of Winograd schemas,» New York University Department of Computer Science, September 8, 2011, cs.nyu.edu/davise/papers/WSOld.html.

190

Ford, Interview with Oren Etzioni, in Architects of Intelligence, pp. 495–496.

191

Там же.

192

Ford, Interview with Yoshua Bengio, in Architects of Intelligence, p. 21.

193

Ford, Interview with Yann LeCun, in Architects of Intelligence, pp. 126–127.

194

Там же, с. 130.

195

Ford, Interview with Judea Pearl, in Architects of Intelligence, p. 364.

196

Ford, Interview with Joshua Tenenbaum, in Architects of Intelligence, pp. 471–472.

197

Ford, Interview with Judea Pearl, in Architects of Intelligence, p. 366.

198

Will Knight, «An AI pioneer wants his algorithms to understand the ‘why,’» Wired, October 8, 2019, www.wired.com/story/ai-pioneer-algorithms-understand-why.

199

Аллисон Г. Обречены воевать. — М.: АСТ, 2019.

200

Graham Allison, Destined for War: Can America and China Escape Thucydides’s Trap? Houghton Mifflin Harcourt, 2017.

201

The AlphaStar team, «AlphaStar: Mastering the real-time strategy game StarCraft II,» DeepMind Research Blog, January 24, 2019, deepmind.com/blog/article/alphastar-mastering-real-time-strategy-game-starcraft-ii.

202

Ford, Interview with Oren Etzioni, in Architects of Intelligence, p. 494.

203

Ford, Architects of Intelligence, p. 528.

204

Эта оценка пессимистична по сравнению с результатами других опросов. Поскольку многие из них проводились на конференциях по ИИ, охват исследователей с разным профессиональным уровнем был намного более широким. Большинство прогнозов появления универсального ИИ с вероятностью 50 % приходится на 2040–2050 годы. Список опросов см. в сноске 63 в главе 5.

205

«AI timeline surveys,» AI Impacts, accessed June 27, 2020, aiimpacts.org/ai-timeline-surveys/.

206

Наш путешественник во времени вторит бывшему министру финансов и директору Национального экономического совета Лоуренсу Саммерсу, который в ноябре 2016 года предсказал, что к 2050 году от четверти до трети мужчин трудоспособного возраста будут вытеснены из трудовых ресурсов. (См. сноску 1 в главе 6.)

207

David Axelrod, «Larry Summers,» The Axe Files (podcast), episode 98, November 21, 2016, omny.fm/shows/the-axe-files-with-david-axelrod/ep-98-larry-summers.

208

Sam Fleming and Brooke Fox, «US states that voted for Trump most vulnerable to job automation,» Financial Times, January 23, 2019, www.ft.com/content/cbf2a01e-1f41-11e9-b126-46fc3ad87c65.

209

Carol Graham, «Understanding the role of despair in America’s opioid crisis,» Brookings Institution, October 15, 2019, www.brookings.edu/policy2020/votervital/how-can-policy-address-the-opioid-crisis-and-despair-in-america/.

210

См., например: Carl Benedikt Frey and Michael A. Osborne, «The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation?», Oxford Martin School Programme on Technology and Employment, Working Paper, September 17, 2013, www.oxfordmartin.ox.ac.uk/downloads/academic/future-of-employment.pdf, p. 38.

211

U. S. Bureau of Labor Statistics, «Unemployment rate (UNRATE),» retrieved from Federal Reserve Bank of St. Louis, July 18, 2020, fred.stlouisfed.org/series/UNRATE; Greg Rosalsky, «Are we even close to full employment?» NPR Planet Money, July 2, 2019, www.npr.org/sections/money/2019/07/02/737790095/are-we-even-close-to-full-employment.

212

Organization for Economic Co-operation and Development, «Activity rate: Aged 25–54: Males for the United States (LRAC25MAUSM156S),» retrieved from Federal Reserve Bank of St. Louis, July 17, 2020, fred.stlouisfed.org/series/LRAC25MAUSM156S.

213

«Trends in Social Security Disability Insurance,» Social Security Office of Retirement and Disability Policy, Briefing Paper No. 2019-01, August 2019, www.ssa.gov/policy/docs/briefing-papers/bp2019-01.html.

214

U. S. Bureau of Labor Statistics, «Labor force participation rate (CIVPART),» retrieved from Federal Reserve Bank of St. Louis, July 17, 2020, fred.stlouisfed.org/series/CIVPART.

215

U. S. Bureau of Labor Statistics, «Business sector: Real output per hour of all persons (OPHPBS),» retrieved from Federal Reserve Bank of St. Louis, July 22, 2020, fred.stlouisfed.org/series/OPHPBS; U. S. Bureau of Labor Statistics, «Business sector: Real compensation per hour (PRS84006151),» retrieved from Federal Reserve Bank of St. Louis, July 22, 2020, fred.stlouisfed.org/series/PRS84006151.

216

World Bank, «GINI index for the United States (SIPOVGINIUSA),» retrieved from Federal Reserve Bank of St. Louis, July 20, 2020, fred.stlouisfed.org/series/SIPOVGINIUSA.

217

Martha Ross and Nicole Bateman, «Low-wage work is more pervasive than you think, and there aren’t enough ‘good jobs’ to go around,» Brookings Institution, November 21, 2019, www.brookings.edu/blog/the-avenue/2019/11/21/low-wage-work-is-more-pervasive-than-you-think-and-there-arent-enough-good-jobs-to-go-around/.

218

«The U. S. Private Sector Job Quality Index (JQI),» accessed July 15, 2020, www.jobqualityindex.com/.

219

Gwynn Guilford, «The great American labor paradox: Plentiful jobs, most of them bad,» Quartz, November 21, 2019, qz.com/1752676/the-job-quality-index-is-the-economic-indicator-weve-been-missing/.

220

Elizabeth Redden, «41 % of recent grads work in jobs not requiring a degree,» Inside Higher Ed, February 18, 2020, www.insidehighered.com/quicktakes/2020/02/18/41-recent-grads-work-jobs-not-requiring-degree.

221

«The Phillips curve may be broken for good,» The Economist, November 1, 2017, www.economist.com/graphic-detail/2017/11/01/the-phillips-curve-may-be-broken-for-good.

222

Jeff Jeffrey, «U. S. companies are rolling in cash, and they’re growing increasingly fearful to spend it,» The Business Journals, December 12, 2018, www.bizjournals.com/bizjournals/news/2018/12/12/u-s-companies-are-hoarding-cash-and-theyre-growing.html.

223

Martin Ford, Rise of the Robots: Technology and the Threat of a Jobless Future, Basic Books, 2015, pp. 206–21.

224

Martin Ford, Interview with James Manyika, in Architects of Intelligence: The Truth about AI from the People Building It, Packt Publishing, 2018, pp. 285–286.

225

Nir Jaimovich and Henry E. Siu, «Job polarization and jobless recoveries,» National Bureau of Economic Research, Working Paper 18334, issued in August 2012, revised in November 2018, www.nber.org/papers/w18334.

226

Jacob Bunge and Jesse Newman, «Tyson turns to robot butchers, spurred by coronavirus outbreaks,» Wall Street Journal, July 9, 2020, www.wsj.com/articles/meatpackers-covid-safety-automation-robots-coronavirus-11594303535.

227

Miso Robotics, «White Castle selects Miso Robotics for a new era of artificial intelligence in the fast-food industry,» Press Release Newswire, July 14, 2020, www.prnewswire.com/news-releases/white-castle-selects-miso-robotics-for-a-new-era-of-artificial-intelligence-in-the-fast-food-industry-301092746.html.

228

James Manyika, Susan Lund, Michael Chui, et al., «Jobs lost, jobs gained: What the future of work will mean for jobs, skills, and wages,» McKinsey Global Institute, November 28, 2017, www.mckinsey.com/featured-insights/future-of-work/jobs-lost-jobs-gained-what-the-future-of-work-will-mean-for-jobs-skills-and-wages.

229

Ferris Jabr, «Cache cab: Taxi drivers’ brains grow to navigate London’s streets,» Scientific American, December 8, 2011, www.scientificamerican.com/article/london-taxi-memory/.

230

Kate Conger, «Facebook starts planning for permanent remote workers,» New York Times, May 21, 2020, www.nytimes.com/2020/05/21/technology/facebook-remote-work-coronavirus.html.

231

Alexandre Tanzi, «Gloom grips U. S. small businesses, with 52 % predicting failure,» Bloomberg, May 6, 2020, www.bloomberg.com/news/articles/2020-05-06/majority-of-u-s-small-businesses-expect-to-close-survey-says.

232

Alfred Liu, «Robots to cut 200,000 U. S. bank jobs in next decade, study says,» Bloomberg, October 1, 2019, www.bloomberg.com/news/articles/2019-10-02/robots-to-cut-200-000-u-s-bank-jobs-in-next-decade-study-says.

233

Jack Kelly, «Artificial intelligence is superseding well-paying Wall Street jobs,» Forbes, December 10, 2019, www.forbes.com/sites/jackkelly/2019/12/10/artificial-intelligence-is-superseding-well-paying-wall-street-jobs/.

234

«Top healthcare chatbots startups,» Tracxn, October 20, 2020, tracxn.com/d/trending-themes/Startups-in-Healthcare-Chatbots.

235

Celeste Barnaby, Satish Chandra and Frank Luan, «Aroma: Using machine learning for code recommendation,» Facebook AI Blog, April 4, 2019, ai.facebook.com/blog/aroma-ml-for-code-recommendation/.

236

Will Douglas Heaven, «OpenAI’s new language generator GPT-3 is shockingly good — and completely mindless,» MIT Technology Review, July 20, 2020, www.technologyreview.com/2020/07/20/1005454/openai-machine-learning-language-generator-gpt-3-nlp/.

237

Jacques Bughin, Jeongmin Seong, James Manyika, et al., «Notes from the AI frontier: Modeling the impact of AI on the world economy,» McKinsey Global Institute, Discussion Paper, September 2018, www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Featured%20Insights/Artificial%20Intelligence/Notes%20from%20the%20frontier%20Modeling%20the%20impact%20of%20AI%20on%20the%20world%20economy/MGI-Notes-from-the-AI-frontier-Modeling-the-impact-of-AI-on-the-world-economy-September-2018.ashx.

238

Anand S. Rao and Gerard Verweij, «Sizing the prize: What’s the real value of AI for your business and how can you capitalise?» PwC, October 2018, www.pwc.com/gx/en/issues/analytics/assets/pwc-ai-analysis-sizing-the-prize-report.pdf.

239

Bughin et al., «Notes from the AI frontier: Modeling the impact of AI on the world economy,» p. 3.

240

Хештег и кампания против сексуального насилия и домогательств, тесно связанная с кампаниями «расширения возможностей через сочувствие» среди темнокожих женщин. — Прим. пер.

241

Форд М. Технологии, которые изменят мир. — М.: Манн, Иванов и Фербер, 2014.

242

Chris Buckley, Paul Mozur and Austin Ramzy, «How China turned a city into a prison,» New York Times, April 4, 2019, www.nytimes.com/interactive/2019/04/04/world/asia/xinjiang-china-surveillance-prison.html.

243

James Vincent, «Chinese netizens spot AI books on president Xi Jinping’s bookshelf,» The Verge, January 3, 2018, www.theverge.com/2018/1/3/16844364/china-ai-xi-jinping-new-years-speech-books.

244

Tom Simonite, «China is catching up to the US in AI research — fast,» Wired, March 13, 2019, www.wired.com/story/china-catching-up-us-in-ai-research/.

245

Robust Vision Challenge website, accessed July 25, 2020, www.robustvision.net/rvc2018.php.

246

National University of Defense Technology website, accessed July 25, 2020, english.nudt.edu.cn/About/index.htm.

247

Nicolas Thompson and Ian Bremmer, «The AI Cold War that threatens us all,» Wired, October 23, 2018, www.wired.com/story/ai-cold-war-china-could-doom-us-all/.

248

Alex Hern, «China censored Google’s AlphaGo match against world’s best Go player,» The Guardian, May 24, 2017, www.theguardian.com/technology/2017/may/24/china-censored-googles-alphago-match-against-worlds-best-go-player.

249

Если вы сомневаетесь в возможностях глубоких нейронных сетей в переводе с одного языка на другой, сравните следующие два варианта преамбулы китайского «Плана создания искусственного интеллекта нового поколения». Один из них является машинным переводом Google с китайского языка. Другой — профессиональный перевод, выполненный группой из четырех лингвистов.

Ниже приводится первый абзац из каждого перевода. Догадаетесь ли вы, какой из них выполнен машиной, а какой — людьми?

А. Стремительное развитие искусственного интеллекта совершит колоссальные изменения в человеческом обществе и мире. Для того чтобы воспользоваться огромными стратегическими выигрышами создания искусственного интеллекта, обеспечить преимущество первопроходца в разработке искусственного интеллекта в Китае и ускорить создание инновационной страны и мировой силы в науке и технологиях, был составлен этот план в соответствии с требованиями Центрального комитета партии и Государственного совета.

Б. Стремительное развитие искусственного интеллекта (ИИ) глубоко изменит человеческое общество и жизнь, а вместе с ними и мир. Чтобы воспользоваться огромными стратегическими выигрышами создания ИИ, обеспечить Китаю преимущество первопроходца в разработке ИИ, ускорить создание инновационной страны и мировой силы в науке и технологиях, в соответствии с требованиями Центрального комитета партии и Государственного совета был составлен этот план.

Ответ: вариант Б — перевод, выполненный людьми. (См. сноску 8.)

250

China’s State Council, «New Generation Artificial Intelligence Development Plan,» issued by China’s State Council on July 20, 2017, translated by Graham Webster, Rogier Creemers, Paul Triolo and Elsa Kania, New America Foundation, August 1, 2017, www.newamerica.org/cybersecurity-initiative/digichina/blog/full-translation-chinas-new-generation-artificial-intelligence-development-plan-2017/. (Оригинал документа на китайском языке: www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm.)

251

Lai Lin Thomala, «Number of internet users in China 2008–2020,» Statista, April 30, 2020, www.statista.com/statistics/265140/number-of-internet-users-in-china/.

252

Lai Lin Thomala, «Penetration rate of internet users in China 2008–2020,» Statista, April 30, 2020, www.statista.com/statistics/236963/penetration-rate-of-internet-users-in-china/.

253

Rachel Metz, «Baidu could beat Google in self-driving cars with a totally Google move,» MIT Technology Review, January 8, 2018, www.technologyreview.com/2018/01/08/146351/baidu-could-beat-google-in-self-driving-cars-with-a-totally-google-move/.

254

Jon Russell, «Former Microsoft executive and noted AI expert Qi Lu joins Baidu as COO,» TechCrunch, January 17, 2017, techcrunch.com/2017/01/16/qi-lu-joins-baidu-as-coo/.

255

Martin Ford, Interview with Demis Hassabis, in Architects of Intelligence: The Truth about AI from the People Building It, Packt Publishing, 2018, p. 179.

256

Field Cady and Oren Etzioni, «China may overtake US in AI research,» Allen Institute for AI Blog, March 13, 2019, medium.com/ai2-blog/china-to-overtake-us-in-ai-research-8b6b1fe30595.

257

Jeffrey Ding, «Deciphering China’s AI dream: The context, components, capabilities, and consequences of China’s strategy to lead the world in AI,» Future of Humanity Institute, University of Oxford, March 2018, www.fhi.ox.ac.uk/wp-content/uploads/Deciphering_Chinas_AI-Dream.pdf.

258

Jeffrey Ding, «China’s current capabilities, policies, and industrial ecosystem in AI: Testimony before the U. S.-China Economic and Security Review Commission Hearing on Technology, Trade, and Military-Civil Fusion: China’s Pursuit of Artificial Intelligence, New Materials, and New Energy,» June 7, 2019, www.uscc.gov/sites/default/files/June%207%20Hearing_Panel%201_Jeffrey%20Ding_China%27s%2 °Current%2 °Capabilities%2C%20Policies%2C%20and%20Industrial%20Ecosystem%20in%20AI.pdf.

259

Kai-Fu Lee, «What China can teach the U. S. about artificial intelligence,» New York Times, September 22, 2018, www.nytimes.com/2018/09/22/opinion/sunday/ai-china-united-states.html.

260

Kathrin Hille and Richard Waters, «Washington unnerved by China’s ‘military-civil fusion,’» Financial Times, November 7, 2018, www.ft.com/content/8dcb534c-dbaf-11e8-9f04-38d397e6661c.

261

Scott Shane and Daisuke Wakabayashi, «‘The Business of War’: Google employees protest work for the Pentagon,» New York Times, April 4, 2018, www.nytimes.com/2018/04/04/technology/google-letter-ceo-pentagon-project.html.

262

Tom Simonite, «Behind the rise of China’s facial-recognition giants,» Wired, September 3, 2019, www.wired.com/story/behind-rise-chinas-facial-recognition-giants/.

263

Paul Mozur and Aaron Krolik, «A surveillance net blankets China’s cities, giving police vast powers,» New York Times, December 17, 2019, www.nytimes.com/2019/12/17/technology/china-surveillance.html.

264

Amy B. Wang, «A suspect tried to blend in with 60,000 concertgoers. China’s facial-recognition cameras caught him,» Washington Post, April 13, 2018, www.washingtonpost.com/news/worldviews/wp/2018/04/13/china-crime-facial-recognition-cameras-catch-suspect-at-concert-with-60000-people/.

265

Paul Mozur, «Inside China’s dystopian dreams: A. I., shame and lots of cameras,» New York Times, July 8, 2018, nytimes.com/2018/07/08/business/china-surveillance-technology.html.

266

Paul Moser, «One month, 500,000 face scans: How China is using A. I. to profile a minority,» New York Times, April 14, 2019, www.nytimes.com/2019/04/14/technology/china-surveillance-artificial-intelligence-racial-profiling.html.

267

Там же.

268

Буквально — «огненный глаз». — Прим. пер.

269

Simina Mistreanu, «Life inside China’s social credit laboratory,» Foreign Policy, April 3, 2018, foreignpolicy.com/2018/04/03/life-inside-chinas-social-credit-laboratory/.

270

Echo Huang, «Garbage-sorting violators in China now risk being punished with a junk credit rating,» Quartz, January 8, 2018, qz.com/1173975/garbage-sorting-violators-in-china-risk-getting-a-junk-credit-rating/.

271

Maya Wang, «China’s chilling ‘social credit’ blacklist,» Human Rights Watch, December 12, 2017, www.hrw.org/news/2017/12/13/chinas-chilling-social-credit-blacklist.

272

Nicole Kobie, «The complicated truth about China’s social credit system,» Wired, June 7, 2019, www.wired.co.uk/article/china-social-credit-system-explained.

273

Steven Feldstein, «The global expansion of AI surveillance,» Carnegie Endowment for International Peace, September 17, 2019, carnegieendowment.org/2019/09/17/global-expansion-of-ai-surveillance-pub-79847.

274

Yuan Yang and Madhumita Murgia, «Facial recognition: How China cornered the surveillance market,» Financial Times, December 6, 2019, www.ft.com/content/6f1a8f48-1813-11ea-9ee4-11f260415385.

275

Russell Brandon, «The case against Huawei, explained,» The Verge, May 22, 2019, www.theverge.com/2019/5/22/18634401/huawei-ban-trump-case-infrastructure-fears-google-microsoft-arm-security.

276

Will Knight, «Trump’s latest salvo against China targets AI firms,» Wired, October 9, 2019, www.wired.com/story/trumps-salvo-against-china-targets-ai-firms/.

277

Kashmir Hill, «The secretive company that might end privacy as we know it,» New York Times, January 18, 2020, www.nytimes.com/2020/01/18/technology/clearview-privacy-facial-recognition.html.

278

Там же.

279

Там же.

280

Ryan Mac, Caroline Haskins and Logan McDonald, «Clearview’s facial recognition app has been used by the Justice Department, ICE, Macy’s, Walmart, and the NBA,» BuzzFeed News, February 27, 2020, www.buzzfeednews.com/article/ryanmac/clearview-ai-fbi-ice-global-law-enforcement.

281

Alfred Ng and Steven Musil, «Clearview AI hit with cease-and-desist from Google, Facebook over facial recognition collection,» CNET, February 5, 2020, www.cnet.com/news/clearview-ai-hit-with-cease-and-desist-from-google-over-facial-recognition-collection/.

282

Zack Whittaker, «Apple has blocked Clearview AI’s iPhone app for violating its rules,» TechCrunch, February 28, 2020, techcrunch.com/2020/02/28/apple-ban-clearview-iphone/.

283

Nick Statt, «ACLU sues facial recognition firm Clearview AI, calling it a ‘nightmare scenario’ for privacy,» The Verge, May 28, 2020, www.theverge.com/2020/5/28/21273388/aclu-clearview-ai-lawsuit-facial-recognition-database-illinois-biometric-laws.

284

Paul Bischoff, «Surveillance camera statistics: Which cities have the most CCTV cameras?» Comparitech, August 1, 2019, www.comparitech.com/vpn-privacy/the-worlds-most-surveilled-cities/.

285

«Met Police to deploy facial recognition cameras,» BBC, January 30, 2020, www.bbc.com/news/uk-51237665.

286

Clare Garvie, Alvaro Bedoya and Jonathan Frankle, «The perpetual line-up: Unregulated police face recognition in America,» Georgetown Law Center on Privacy and Technology, October 18, 2016, www.perpetuallineup.org/.

287

«Met Police to deploy facial recognition cameras.»

288

London Real, «Jonathan Haidt — Free range kids: How to give your children more freedom (video),» October 27, 2018, www.youtube.com/watch?v=GPTei2sroIk.

289

Isabella Garcia, «Can facial recognition overcome its racial bias?» Yes! Magazine, April 16, 2020, www.yesmagazine.org/social-justice/2020/04/16privacy-facial-recognition/.

290

Sasha Ingber, «Facial recognition software wrongly identifies 28 lawmakers as crime suspects,» NPR, July 26, 2018, www.npr.org/2018/07/26/632724239/facial-recognition-software-wrongly-identifies-28-lawmakers-as-crime-suspects.

291

Patrick Grother, Mei Ngan and Kayee Hanaoka, «Face Recognition Vendor Test (FRVT) Part 3: Demographic effects,» National Institute of Standards and Technology, December 2019, nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ir/2019/NIST.IR.8280.pdf.

292

Garcia, «Can facial recognition overcome its racial bias?»

293

Amy Hawkins, «Beijing’s big brother tech needs African faces,» Foreign Policy, July 24, 2018, foreignpolicy.com/2018/07/24/beijings-big-brother-tech-needs-african-faces/.

294

«Fake voices ‘help cyber-crooks steal cash,’» BBC News, July 8, 2019, www.bbc.com/news/technology-48908736.

295

Martin Giles, «The GANfather: The man who’s given machines the gift of imagination,» MIT Technology Review, February 21, 2018, www.technologyreview.com/2018/02/21/145289/the-ganfather-the-man-whos-given-machines-the-gift-of-imagination/.

296

James Vincent, «Watch Jordan Peele use AI to make Barack Obama deliver a PSA about fake news,» The Verge, April 17, 2018, www.theverge.com/tldr/2018/4/17/17247334/ai-fake-news-video-barack-obama-jordanpeele-buzzfeed.

297

Sensity, «The state of deepfakes 2019: Landscape, threats, and impact,» September 2019, sensity.ai/reports/.

298

Ian Sample, «What are deepfakes — and how can you spot them?» The Guardian, January 13, 2020, www.theguardian.com/technology/2020/jan/13/what-are-deepfakes-and-how-can-you-spot-them.

299

Lex Fridman, «Ian Goodfellow: Generative Adversarial Networks (GANs),» Artificial Intelligence Podcast, episode 19, April 18, 2019, lexfridman.com/ian-goodfellow/. (Есть видео и аудио-подкаст.)

300

J. J. McCorvey, «This image-authentication startup is combating faux social media accounts, doctored photos, deep fakes, and more,» Fast Company, February 19, 2019, www.fastcompany.com/90299000/truepic-most-innovative-companies-2019.

301

Ian Goodfellow, Nicolas Papernot, Sandy Huang, et al., «Attacking machine learning with adversarial examples,» OpenAI Blog, February 24, 2017, openai.com/blog/adversarial-example-research/.

302

Anant Jain, «Breaking neural networks with adversarial attacks,» Towards Data Science, February 9, 2019, towardsdatascience.com/breaking-neural-networks-with-adversarial-attacks-f4290a9a45aa.

303

Там же.

304

Slaughterbots, released November 12, 2017, Space Digital, www.youtube.com/watch?reload=9&v=9CO6M2HsoIA.

305

Stuart Russell, «Building a lethal autonomous weapon is easier than building a self-driving car. A new treaty is necessary,» The Security Times, February 2018, www.the-security-times.com/building-a-lethal-autonomous-weapon-is-easier-than-building-a-self-driving-car-a-new-treaty-is-necessary/.

306

Martin Ford, Interview with Stuart Russell, in Architects of Intelligence: The Truth about AI from the People Building It, Packt Publishing, 2018, p. 59.

307

«Country views on killer robots,» Campaign to Stop Killer Robots, August 21, 2019, www.stopkillerrobots.org/wp-content/uploads/2019/08/KRC_CountryViews21Aug2019.pdf.

308

«Russia, United States attempt to legitimize killer robots,» Campaign to Stop Killer Robots, August 22, 2019, www.stopkillerrobots.org/2019/08/russia-united-states-attempt-to-legitimize-killer-robots/.

309

Zachary Kallenborn, «Swarms of mass destruction: The case for declaring armed and fully autonomous drone swarms as WMD,» Modern War Institute, May 28, 2020, mwi.usma.edu/swarms-mass-destruction-case-declaring-armed-fully-autonomous-drone-swarms-wmd/.

310

Kris Osborn, «Here come the Army’s new class of 10-ton robots,» National Interest, May 21, 2020, nationalinterest.org/blog/buzz/here-come-armys-new-class-10-ton-robots-156351.

311

Rachel England, «The US Air Force is preparing a human versus AI dogfight,» Engadget, June 8, 2020, www.engadget.com/the-air-force-will-pit-an-autonomous-fighter-drone-against-a-pilot-121526011.html.

312

Kris Osborn, «Robot vs. robot war? Now China has semi-autonomous fighting ground robots,» National Interest, June 15, 2020, nationalinterest.org/blog/buzz/robot-vs-robot-war-now-china-has-semi-autonomous-fighting-ground-robots-162782.

313

Neil Johnson, Guannan Zhao, Eric Hunsader, et al., «Abrupt rise of new machine ecology beyond human response time,» Nature Scientific Reports, volume 3, article number 2627 (2013), September 11, 2013, www.nature.com/articles/srep02627.

314

Ford, Interview with Stuart Russell, in Architects of Intelligence, p. 59.

315

Jeffrey Dastin, «Amazon scraps secret AI recruiting tool that showed bias against women,» Reuters, October 10, 2018, http://www.reuters.com/article/us-amazon-com-jobs-automation-insight/amazon-scraps-secret-ai-recruiting-tool-that-showed-bias-against-women-idUSKCN1MK08G.

316

Julia Angwin, Jeff Larson, Surya Mattu and Lauren Kirchner, «Machine bias,» Propublica, May 23, 2016, www.propublica.org/article/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencing.

317

Там же.

318

Ford, Interview with James Manyika, in Architects of Intelligence, p. 279.

319

Ford, Interview with Fei-Fei Li, in Architects of Intelligence, p. 157.

320

Stephen Hawking, Stuart Russell, Max Tegmark and Frank Wilczek, «Stephen Hawking: ‘Transcendence looks at the implications of artificial intelligence — but are we taking AI seriously enough?’» The Independent, May 1, 2014, www.independent.co.uk/news/science/stephen-hawking-transcendence-looks-at-the-implications-of-artificial-intelligence-but-are-we-taking-ai-seriously-enough-9313474.html.

321

Бостром Н. Искусственный интеллект: Этапы. Угрозы. Стратегии. — М.: Манн, Иванов и Фербер, 2016.

322

Nick Bostrom, Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies, Oxford University Press, 2014, p. vii.

323

Matt McFarland, «Elon Musk: ‘With artificial intelligence we are summoning the demon,’» Washington Post, October 24, 2014, www.washingtonpost.com/news/innovations/wp/2014/10/24/elon-musk-with-artificial-intelligence-we-are-summoning-the-demon/.

324

Sam Harris, «Can we build AI without losing control over it? (video),» TED Talk, June 2016, www.ted.com/talks/sam_harris_can_we_build_ai_without_losing_control_over_it?language=en.

325

Irving John Good, «Speculations concerning the first ultraintelligent machine,» Advanced in Computers, volume 6, pp. 31–88 (1965), vtechworks.lib.vt.edu/bitstream/handle/10919/89424/TechReport05-3.pdf.

326

Jesselyn Cook, «Hundreds of people share stories about falling down YouTube’s recommendation rabbit hole,» Huffington Post, October 15, 2019, www.huffpost.com/entry/youtube-recommendation-rabbit-hole-mozilla_n_5da5c470e4b08f3654912991.

327

Рассел С. Совместимость: Как контролировать искусственный интеллект. — М.: Альпина нон-фикшн, 2020.

328

Stuart Russell, Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control, Viking, 2019, pp. 173–177.

329

Stuart Russell, «How to stop superhuman A. I. before it stops us,» New York Times, October 8, 2019, www.nytimes.com/2019/10/08/opinion/artificial-intelligence.html.

330

Ford, Interview with Rodney Brooks, in Architects of Intelligence, pp. 440–441.

331

Rebecca Heilweil, «Big tech companies back away from selling facial recognition to police,» Recode, June 11, 2020, www.vox.com/recode/2020/6/10/21287194/amazon-microsoft-ibm-facial-recognition-moratorium-police.

332

Joseph Zeballos-Roig, «Kamala Harris supports $2,000 monthly stimulus checks to help Americans claw out of pandemic ruin — and she’s long backed plans for Democrats to give people more money,» Business Insider, August 15, 2020, www.businessinsider.com/kamala-harris-biden-monthly-stimulus-checks-economic-policy-support-vice-2020-8.

333

Bob Berwyn, «What does ‘12 years to act on climate change’ (now 11 years) really mean?» Inside Climate News, August 27, 2019, insideclimatenews.org/news/27082019/12-years-climate-change-explained-ipcc-science-solutions.

334

Bill Gates, «COVID-19 is awful. Climate change could be worse,» Gates Notes, August 4, 2020, www.gatesnotes.com/Energy/Climate-and-COVID-19.

335

Bill Gates, «Climate change and the 75 % problem,» Gates Notes, October 17, 2018, www.gatesnotes.com/Energy/My-plan-for-fighting-climate-change.

336

Nicholas Bloom, Charles I. Jones, John Van Reenen and Michael Webb, «Are ideas getting harder to find?» American Economic Review, volume 110, issue 4, pp. 1104–1144 (April 2020), www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/aer.20180338, p. 1138.

337

Mark Aguiar, Mark Bils, Kerwin Kofi Charles and Erik Hurst, «Leisure luxuries and the labor supply of young men,» National Bureau of Economic Research, Working Paper 23552, June 2017, www.nber.org/papers/w23552.

Content

Мартин Форд
Власть роботов. Как подготовиться к неизбежному

Глава 1 Подрывное изменение близко

Глава 2 ИИ как новое электричество

Интеллект как электричество

Программно-аппаратная инфраструктура ИИ

Облачные вычисления как основная инфраструктура ИИ

Инструменты, обучение и демократизация ИИ

Взаимосвязанный мир и интернет вещей

Источник стоимости — данные

Глава 3 Отделяем хайп: реалистичный взгляд на искусственный интеллект как на общедоступный ресурс

Поставка вашего домашнего робота задерживается

Склады и фабрики: Эпицентр революции в области роботизации

Что происходит за пределами Amazon и как создать эффективного робота

Грядущая революция ии в традиционной розничной торговле и индустрии фастфуда

Искусственный интеллект в сфере здравоохранения

Беспилотные легковые и грузовые машины: Затянувшееся ожидание

Как оторваться от плато в области инноваций: Исследования в сферах естественных наук и медицины

Глава 4 В поисках путей создания интеллектуальных машин

Могут ли машины мыслить?

Коннекционистский и символический ии и развитие глубокого обучения

Глава 5 Глубокое обучение и будущее искусственного интеллекта

Как работает глубокая нейронная сеть

Тревожные сигналы

Погоня за универсальным машинным интеллектом

Возрождение символического ИИ и споры вокруг врожденной структуры

Ключевые препятствия на пути к универсальному машинному интеллекту

Рассуждение на основе здравого смысла

Путь к искусственному интеллекту человеческого уровня

Глава 6 Ликвидация рабочих мест и экономические последствия внедрения ИИ

Ии и автоматизация труда: Теперь все иначе?

Как обстояли дела вплоть до начала пандемии коронавируса

Ситуация после covid-19 и восстановление экономики

Грядущая автоматизация офисных рабочих мест… И почему поголовное обучение написанию кода не поможет

Какие рабочие места являются самыми защищенными?

Экономический аспект

Решение проблемы распределения доходов

Глава 7 Китай и появление государства тотального ИИ-надзора

Как китай вырвался на передний край исследований и разработок в сфере искусственного интеллекта

Превращение китая в полицейское государство

Запад начинает споры вокруг проблемы распознавания лиц

Глава 8 Риски, сопутствующие ИИ

Что реальность, а что иллюзия? Дипфейки и угрозы безопасности

Автономные системы летального вооружения

Предвзятость, справедливость и прозрачность применительно к алгоритмам машинного обучения

Суперинтеллект и «проблема контроля» как экзистенциальная угроза

Острая необходимость регулирования

Заключение ИИ: два варианта будущего

Благодарности

~ ~ ~

Об авторе

Рекомендуем книги по теме

Сноски