7.3.2 Сегодня в мире: прогресс и перспективы

«Через 30 лет роботы смогут делать практически всё, что умеют делать люди, — такой прогноз дал Моше Варди, профессор вычислительной инженерии и директор Института информационных технологий Кена Кеннеди (Ken Kennedy Institute for Information Technology) при Университете Райса (William Marsh Rice University). — Это приведёт к тому, что более 50% жителей Земли станут безработными. Мы приближаемся к тому времени, когда машины превзойдут людей почти в любом деле, — говорит Варди. — Я считаю, что обществу нужно посмотреть в лицо этой проблеме до того, как она встанет во весь рост. Если машины будут способны делать почти всё, что умеют люди, что тем останется делать? Вопрос, который я хочу поставить, звучит так: „Действительно ли технология, которую мы разрабатываем, приносит пользу человечеству?“»

Варди выступил с этим заявлением в 2016 г. на ежегодной встрече Американской ассоциации содействия развитию науки (American Association for the Advancement of Science), на которой он представил доклад под названием «Умные роботы и их влияние на общество» (Smart Robots and Their Impact on Employment).

Прав ли Варди? Реальна ли обрисованная им перспектива? Можно ли делать подобные предсказания, основываясь на нынешних достижениях?

Некоторые публичные ораторы заявляют, что все достижения последних десятилетий в области искусственного интеллекта есть не что иное, как мистификация, созданная для относительно честного отъёма денег у легковерных инвесторов.

Например, в 2018 г. английский изобретатель Эндрю Фентем опубликовал в издании The Register статью под названием «Мифологизация вопроса: ренессанс искусственного интеллекта — это просто дорогое компьютерное оборудование и пиар, брошенные на старую идею» (Mything the point: The AI renaissance is simply expensive hardware and PR thrown at an old idea), в которой пишет: «В области искусственного интеллекта не было значительного концептуального прогресса более 30 лет. Большая часть того, что мы сейчас наблюдаем в исследованиях искусственного интеллекта и в средствах массовой информации, — это то, что происходит, когда огромное количество очень дорогого компьютерного оборудования и изощрённая PR-кампания бросаются на довольно старую идею».

Доктор биологических наук, профессор Савельев и вовсе заявляет: «Я пережил уже три больших цикла, когда удалось расхитить колоссальные средства из бюджета на создание искусственного интеллекта. Я думаю, что ещё будет не один цикл. Я просто завидую ребятам, которые умудряются в третий раз обманывать население этой планеты на одну и ту же тему. Здорово, я бы тоже так хотел, но мне не дают». Вот в чём, по мнению Савельева, заключается основной недостаток систем искусственного интеллекта, на преодоление которого уйдут столетия:

Человеческий мозг обладает творчеством по одной простой причине. Я сейчас объясню почему. У нас между вот этими одиннадцатью миллиардами нейронов каждый день образуются две связи, и две связи рвутся. И так всю жизнь. Мозг думает не потому, что там сигналы бегают, как в больном воображении инженера недоученного. Не поэтому. Это у инженера в голове мозг работает, как электрический проводник. Там, простите меня, приходит один синапс, один-единственный контакт между нейронами, которых от ста тысяч до миллиона у каждой нервной клетки из одиннадцати миллиардов. А из этого, посчитайте, один такой синапс, в него приходит, медиаторов двадцать пять штук, в разных комбинациях, которые кодируют сигнал. И сигнал идёт электрохимический, а не чистая проводимость. Это по проводам электричество бегает. А здесь информационные сигналы все электрохимические. Близко нет. И самое главное, что эти контакты образуются и разрушаются всю жизнь. То есть, это что значит? Я привожу постоянно пример. У нас сто пятьдесят миллиардов вообще целиком во всей нервной системе нейронов, в коре одиннадцать миллиардов. То есть, это что означает? Что нам надо подождать ещё двести лет, и тогда мы сможем создать суперкомпьютер, посадив в обмотку каждого нейрона по китайцу с паяльником, который будет через два дня перепаивать контакты. Они не программируются, вот в чём фокус. А именно в них творчество. То есть, не комбинаторика: как поменять доллары на евро и обратно. Не как в шахматы выиграть. Не эта вся глупость, которая имитирует псевдонаучную деятельность, а совсем другое — морфогенез. У нас мозг думает, принимает решения, выбирает за счёт морфогенеза.

К сожалению, высказывания что Фентема, что Савельева демонстрируют лишь их недостаточные знания в области методов ИИ, а также о прогрессе, происходящем в этой области. Например, Савельев не в курсе, что с морфогенезом у искусственных нейронных сетей всё в полном порядке: программные модели прекрасно обходятся без миллиардов людей с паяльниками, причём они обладали этой способностью ещё на самой заре электронной вычислительной техники. Моделировать образование или исчезновение связей между нейронами можно, меняя хранящиеся в памяти машины данные, без внесения изменений в её физическую конструкцию — именно эту простую мысль высказывает Тьюринг в уже упоминавшемся нами ранее письме Эшби. Фентем, по всей видимости, ничего не знает ни о современных свёрточных нейросетевых архитектурах, ни о LSTM, ни о словарных эмбеддингах, ни о механизме внимания и трансформерах, ни о генеративно-состязательных сетях — вообще ни о чём из огромного арсенала новых методов и архитектур, созданных за последние два-три десятилетия. Подобно маленькому ребёнку, который думает, что взрослые перестали его видеть, если он зажмурил глаза, подобные критики ИИ, по всей видимости, думают, что если они ничего не знают о прогрессе в какой-то области, то сам этот прогресс просто отсутствует.

Забавно разбирать эти тезисы в одной из заключительных глав работы, львиная доля которой посвящена как раз летописи достижений в области ИИ, в том числе относящихся к последнему десятилетию. Удивительно стремление человеческого разума к разнообразным теориям заговора. В погоне за увлекательным сюжетом в духе произведений Дэна Брауна некоторые люди готовы игнорировать даже очевидные факты. Фукидид в «Истории Пелопоннесской войны» писал: «…Потому что это привычка человечества — подвергаться бездумной надежде на то, чего они хотят, и использовать собственные суждения, чтобы отбросить то, что им не нравится». Факты, однако, упрямая вещь, они, подобно садовым граблям, выжидают удобный момент, чтобы проучить того, кто всерьёз собрался их игнорировать.

За последние полтора десятилетия науке удалось решить целый ряд сложных задач из области искусственного интеллекта. Ирония заключается в том, что многие замеченные публикой проекты, вроде Deep Blue или Alpha Go, в действительности лишь косвенно отражают прогресс, проделанный технологиями машинного обучения. Куда большее значение для производственного уклада имеют технологии, позволяющие машинам эффективно решать производственные задачи, с которыми раньше могли справиться только люди. Системы машинного зрения, способные со сверхчеловеческой точностью распознавать объекты, попавшие в объектив цифровых камер, системы распознавания и синтеза речи, модели для обработки естественного языка, геоинформационные и поисковые системы — всё это вещи, которые стремительно меняют облик производства и торговли, приводят к перестройке логистических цепочек и титаническим сдвигам на рынке труда, заметным даже невооружённым глазом. Пока внимание публики сосредоточено на медленном, но уверенном прогрессе в области беспилотного транспорта, совершенно незаметно в нашу жизнь пришли автоматизированные операторы колл-центров. На сентябрь 2023 г. одна лишь система, разработанная компанией «АБК» (дочерней компанией «Сбера», в которой ваш покорный слуга на протяжении почти семи лет занимал пост директора по информационным технологиям), совершает ежесуточно около 850 000 разговоров с клиентами суммарной продолжительностью более 800 000 минут. Сегодня «Сбер» продолжает активно развивать эту платформу под брендом VSRobotics. При этом за время с начала пандемии коронавируса число ежесуточно выполняемых с её помощью голосовых коммуникаций с клиентами выросло примерно десятикратно.

Телемаркетинг, справочные системы, работа с просроченной задолженностью, поддержка операций — всё это области, в которых роботы сегодня взяли на себя огромный объём задач, ещё вчера решавшихся исключительно людьми. Торговые автоматы пришли в московских офисах на смену буфетам. Многочисленные цепочки торговых посредников уступили значительную долю рынка электронным торговым площадкам. Наблюдая за успехами Amazon и ростом капиталов Джеффа Безоса, мало кто задумывается о том, что на складах этой компании уже давно трудятся роботы.

В марте 2012 г. Amazon приобрела за 775 млн долларов компанию Kiva Systems, известную сегодня под названием Amazon Robotics. В конце 2014 г. на десяти складах Amazon уже трудилось в общей сложности около 15 000 роботов. На 2023 г. число складских роботов Amazon превысило 750 000. Складской робот Amazon — небольшая тележка высотой около 30 см, способная перевозить более 300 кг груза. Согласованным перемещением тележек управляет логистическая система ИИ, берущая на себя задачу оптимизации транспортных операций внутри склада.

В 2022 г. компания DHL подписала с Boston Dynamics договор на 15 млн долларов о поставке роботов-грузчиков Stretch, которые будут работать на складах DHL в Северной Америке.

И Amazon, и DHL, как и многие другие компании, не прочь продолжить автоматизированные логистические цепочки и за пределы складских помещений. На улицах многих городов уже сегодня появились роботы-курьеры. Соответствующие программы, кроме инновационных стартапов, развивают и FedEx, и Postmates, и даже «Яндекс»: в 2020 г. москвичи заметили на улицах города первого робота-курьера, разъезжающего по тротуарам^, . «Сбер» ещё с 2017 г. использует в некоторых регионах инкассаторские дроны. В Сан-Франциско увеличение количества роботов-курьеров привело к активной полемике о необходимости регулирования их применения. Хотя изначально высказывались весьма радикальные предложения, вплоть до полного запрета использования этой технологии, в конечном счёте всё завершилось принятием набора ограничений и выдачей разрешений ряду компаний^, . Хотя пока что количество роботов-курьеров существенно уступает числу складских или промышленных роботов, рост их числа лишь вопрос времени.

В промышленности полностью или частично автоматизированные системы уже давно не воспринимаются как нечто необычное. В конце концов, и жаккардовый ткацкий станок, и станки с ЧПУ, появившиеся в XX в., — всё это привычные нам средства автоматизации производства. Однако по мере того, как в распоряжении создателей таких станков появляются новые способы обработки данных, станки становятся способны выполнять более сложные операции, отвоёвывая у человека его ранее исключительные способности и рабочие места.

Пока в производственных процессах ещё участвуют люди, нужны и роботы, способные безопасно работать рядом с этими людьми, так называемые коллаборативные роботы (коботы). Последние годы рынок коллаборативной робототехники стремительно растёт.

Согласно прогнозу компании Juniper Research, к 2023 г. в мире будет использоваться 8 млрд виртуальных голосовых ассистентов (на конец 2018 г. их количество оценивалось в 2,5 млрд). По состоянию на январь 2020 г. около 500 млн пользователей во всём мире хотя бы раз в месяц обращались к одному только виртуальному ассистенту Google.

Рекламные боты, строительные и биржевые роботы, роботизированные медицинские системы, автоматизированные системы речевой аналитики, транспортные системы навигации, в конце концов, роботы-пылесосы — всё это стало привычной частью нашей жизни в последние десятилетия. И всё-таки находятся люди, утверждающие, что прогресс в области ИИ — это всего лишь медийная шумиха. Существование таких людей удивляет меня куда больше, чем многие достижения науки и технологии.

Loading comments...