Под искусственным интеллектом понимается способность машин рационально мыслить и принимать решения как человек (Wooldridge, 2018) с помощью так называемого «машинного обучения» и «глубокого обучения». Например, управляющие супермаркетом могут использовать ИИ для планирования закупок товаров (на основе регрессии), банк может использовать ИИ для оценки кредитоспособности заемщиков (на основе классификации), и если после очередного просмотра фильма Netflix рекомендует посмотреть другие, которые могут вам понравиться, это делается путем «кластеризации» – все это примеры машинного обучения.
Глубокое обучение сочетает в себе все методы машинного обучения с огромным набором данных, которые теперь описываются термином «большие данные»[1].
Первая, вторая и третья промышленные революции создали новые технологии общего назначения, кардинально изменившие подходы к решению определенных задач, таких как массовое производство, транспортировка и связь, что привело к общему росту производительности и инновациям. Первая промышленная революция создала паровой двигатель, что привело к развитию угольной, металлургической и сталелитейной промышленности, а также строительству железных дорог и каналов. Вторая промышленная революция ознаменовалась изобретением электричества, за которым последовало развитие телекоммуникаций и нефтегазовой промышленности. Это принесло в нашу жизнь телефон и телеграф, самолеты и автомобили. Наконец, информационные технологии третьей промышленной революции переформатировали наш образ жизни, внедрив компьютеры, Интернет и автоматизацию многих рабочих процессов.
Невозможно сегодня представить нашу жизнь без электричества, автомобилей или Интернета. Но что завтра? По прогнозам компании Gartner, в ближайшие пять лет мы увидим широкое внедрение сетей 5G и виртуальных помощников (Panetta, 2018). Тенденции на ближайшие десять лет включают в себя квантовые вычисления, «умных» роботов, биочипы и «умные» города. В последующий период появится искусственный общий интеллект, экзоскелеты, 4D-принтеры, летающие беспилотные автомобили и биохакинг.
В целом будущее с искусственным интеллектом сулит человечеству три основные тенденции.
Первая – это наступление новой эры сверхнаций во главе с США и Китаем. Некоторые эксперты говорят даже о новой «холодной войне» и сравнивают потенциал искусственного интеллекта (особенно в военной сфере) с атомной бомбой. Названные две страны уже втянуты в ожесточенную конкуренцию. Так, 16 мая 2019 года Министерство торговли США включило китайскую компанию Huawei в черный список, запретив ей покупать американское оборудование для любых будущих проектов («США внесли», 2019).
Этот простой пример стал четким сигналом для других стран: нужно торопиться, счет пошел не на годы, а на месяцы.
Вторая тенденция – это смещение влиятельности в корпоративном мире от ресурсных и финансовых компаний к технологическим гигантам – сверхкорпорациям. Выражаясь словами Ананда Гиридхарадаса, автора книги «Победители получают все», мы видим появление так называемой «новой феодальной элиты из Кремниевой долины» (Giridharadas, 2019).
К примеру, Huawei является лидером в технологии нового поколения связи 5G. Операционные и поисковые системы, а также большое количество аппаратного и программного обеспечения во многом принадлежат американским корпорациям Alphabet, Microsoft, IBM и Apple. В области беспилотных автомобилей и космической индустрии опять же лидирует Google от Alphabet, а также Tesla и SpaceX. Корпорации Facebook и Tencent определяют тенденции рынка в социальных сетях и приложениях для обмена сообщениями. Компании Amazon, Ebay и Alibaba Group доминируют в розничной и оптовой онлайн-торговле.
Быстрый рост сверхкорпораций демонстрирует еще один важный аспект новой конкуренции. Борьба за ресурсы уходит в прошлое. Основная борьба сегодня – за большие данные, генерируемые людьми.
Третья, более отдаленная, тенденция указывает на известный проект «Гильгамеш». Если он будет реализован, на Земле появится новая биологическая каста сверхлюдей. Очевидно, это станет возможным только при неустанном прогрессе искусственного интеллекта.
В этом контексте ключевым трендом, предсказанным футуристами и известными инвесторами, такими как Рэй Курцвейл и Масаёши Сон, является наступление новой эры «сингулярности», то есть наступление будущего, в котором технологии изменятся настолько, что станут непостижимыми для человека. Некоторые предполагают, что это может произойти к 2050 году.
Однако контуры такого будущего просматриваются уже сегодня. В этом основной посыл данной книги. Это отнюдь не научная работа, но и не беллетристика. Книга описывает, как искусственный интеллект начинает трансформировать наш мир, его социально-экономическую структуру, наши рынки, политическую систему и начинает влиять на наш личный выбор.
Сегодня практическое применение ИИ уже охватывает широкий спектр отраслей – от финансов до обработки медицинских изображений и обнаружения мошенничества. Искусственный интеллект начинает заменять существующие профессии, одновременно расширяя возможности в широких сферах деятельности, в частности в медицине, юриспруденции, финансах и бизнесе в целом.
К примеру, в сфере медицины искусственный интеллект уже может анализировать не только данные МРТ и КТ-снимков, но и сенсорные данные для диагностики, лечения и мониторинга растущего числа заболеваний.
В мире бизнеса возможности ИИ анализировать данные и прогнозировать результаты могут дать огромное преимущество для компаний, использующих ИИ. Любые задачи вычисления и классификации теперь могут быть автоматизированы с помощью искусственного интеллекта для получения результатов менее чем за секунду вместо дней или недель. Искусственный интеллект также имеет огромный потенциал для кардинальной модернизации добывающих отраслей, прежде всего в сфере энергетики.
Это технологическое, этическое и философское явление на наших глазах трансформирует весь финансовый сектор: основные финансовые услуги автоматизируются с помощью роботов-консультантов, методы ИИ успешно применяются при выявлении мошенничества, а также для оценки и управления рисками.
Транспортный сектор также трансформируется введением системных приложений ИИ. Например, ключом к успешному переходу на беспилотные транспортные средства является внедрение инфраструктур искусственного интеллекта, в частности «умных» городов, в которых машины могут начать передвигаться автономно намного раньше и гораздо надежнее, чем в наших нынешних городах.
Неудивительно, что рынок искусственного интеллекта растет стремительными темпами: последние оценки показывают, что к 2030 году приложения искусственного интеллекта смогут в глобальном масштабе генерировать до 15 триллионов долларов США.
Есть во всем этом, конечно, и другая сторона: искусственный интеллект также меняет политические процессы и прежде всего электоральные. Нам всем известны примеры голосования за Brexit и выборов 2016 года в США. Весь мир вовлечен в обсуждение этих двух событий, ведь они ставят во главу угла другой, более важный вопрос о том, как с помощью ИИ-технологий мир вокруг нас меняется настолько, что государственные политические институты уже не успевают к нему адаптироваться.
В целом достижения ИИ являются как положительными, так и достаточно сложными, что представлено в главе книги «Красный список».
Далее в главе «Сверхнации» анализируются некоторые современные стратегии развития искусственного интеллекта. Сегодня известно о принятии более 30 национальных стратегий. Прежде всего, все преследуют две цели: адаптироваться к вызовам, связанным с трансформацией ИИ, и получить обещанные экономические выгоды. Конечно, два главных примера в книге – это национальные стратегии США и Китая. Но для такой развивающейся страны, как Казахстан, важен также опыт других государств, например Объединенных Арабских Эмиратов и Сингапура. Эти государства стали своего рода пионерами строительства национальной платформы искусственного интеллекта.
