Однако глубокое обучение подвергается критике. Ряд ученых считают его «одним из инструментов в наборе», утверждая, что для дальнейшего прогресса нужны идеи из других областей. Барбара Грош (Barbara Grosz) и Дэвид Ферруччи (David Ferrucci) занимаются проблемами понимания естественного языка. Гари Маркус (Gary Marcus) и Джош Тененбаум (Josh Tenenbaum) изучают человеческое познание. Орен Этциони (Oren Etzioni), Стюарт Рассел (Stuart Russell) и Дафна Коллер (Daphne Koller) специализируются на вероятностных методах. Джуда Перл (Judea Pearl) за работу по вероятностным (или байесовским) подходам к ИИ и машинному обучению получил премию Тьюринга.

Сфера робототехники также развивается благодаря таким ученым, как Родни Брукс (Rodney Brooks), Даниэла Рус (Daniela Rus) и Синтия Бризил (Cynthia Breazeal). Бризил вместе с Раной эль Калиуби (Rana El-Kaliouby) – первопроходцы в построении систем, умеющих распознавать эмоции, реагировать на них и вступать в социальные взаимодействия с людьми. Брайан Джонсон (Bryan Johnson) основал компанию Kernel, направляющую технологии ИИ в развитие человека.

По моему мнению, особый интерес представляют три основные темы, поэтому они будут рассматриваться в каждом интервью. Первая касается автоматизации человеческого труда, ведущей к росту безработицы. Глубже всего эту тему раскрыл Джеймс Маника (James Manyika) – глава Глобального института McKinsey (MGI), где активно исследуется влияние технологий на рынок труда.

Второй вопрос, который я задавал всем, касается ИИ, сравнимого с человеческим. Это так называемый сильный ИИ (artificial general intelligence, AGI), который был недостижимой мечтой. Демис Хассабис рассказал, что предпринимается в компании DeepMind, которая является крупнейшей и наиболее финансируемой инициативой по исследованиям сильного ИИ. Дэвид Ферруччи, руководивший разработкой суперкомпьютера IBM Watson, – генеральный директор стартапа Elemental Cognition, – описал создание сильного ИИ путем эффективного применения понимания языка. Важные идеи высказал и Рэймонд Курцвейл (Raymond Kurzweil) – автор книги Singularity is Near («Сингулярность уже близка»), в настоящее время руководящий проектом Google, связанным с обработкой естественного языка.

Всем я задал вопрос: «К какому году с вероятностью 50 % будет создан ИИ уровня человеческого?» Большинство предпочло поделиться своими предположениями анонимно. Двое из опрошенных выразили желание официально поделиться своей точкой зрения. Результаты этого опроса приведены в конце книги. Вы увидите, как мнения по важным темам зачастую кардинально расходятся, что представляет собой один из наиболее интересных аспектов данной книги.

Третья обсуждаемая тема связана с последствиями прогресса в области ИИ, ожидаемыми как в ближайшем, так и в отдаленном будущем. Становится очевидной проблема уязвимости взаимосвязанных автономных систем к атакам через интернет. Также выявлена предрасположенность алгоритмов машинного обучения к предвзятости по расовому и половому признакам. Многие из моих собеседников подчеркнули важность решения этой проблемы и рассказали об исследованиях в этой области. Некоторые дали оптимистический прогноз, предположив, что ИИ поможет нам избавиться от предвзятости и дискриминации.

Многих волнует опасность появления полностью автономного оружия. В сообществе исследователей ИИ существует мнение, что роботы или дроны, способные убивать без контроля человека, в конечном итоге могут стать не менее опасными, чем биологическое или химическое оружие. В июле 2018 г. более 160 компаний и 2400 исследователей (среди которых есть мои собеседники) подписали соглашение о запрете производства смертоносных алгоритмов[3].

Более отдаленной и умозрительной является проблема несоответствия собственных целей сильного ИИ с желаниями человека. Этой темы касались почти все мои собеседники. Чтобы адекватно и рационально осветить эту проблему, я поговорил с Ником Бостромом (Niсk Bostrom) из оксфордского Института будущего человечества (Future of humanity institute, FHI) – автором бестселлера «Искусственный интеллект: этапы, угрозы, стратегии»[4], в котором тщательно рассматриваются потенциальные риски, связанные с машинами, интеллектуально превосходящими человека.

Интервью для этой книги проводились с февраля по август 2018 г. Практически все они длились не меньше часа, а некоторые существенно дольше. Записанные, транскрибированные, а затем отредактированные командой издательства Packt тексты я дал своим собеседникам на проверку. Уверен, что книга верно отражает мысли респондентов.

Эксперты, с которыми я общался, имеют разное происхождение и сотрудничают с разными компаниями. Но вы быстро обнаружите, насколько сильно влияние Google на сообщества, связанные с ИИ. Из двадцати трех специалистов у семи есть или были связи с Google или холдингом Alphabet. Много талантливых людей работает в Массачусетском технологическом институте (MIT) и Стэнфорде. Джеффри Хинтон и Иошуа Бенджио представляют университеты Торонто и Монреаля соответственно, а правительство Канады ведет четкую промышленную политику, ориентированную на робототехнику и ИИ. В Соединенных Штатах работали 19 из 23 опрошенных, но больше половины из них родились за пределами США: в Австралии, Китае, Египте, Франции, Израиле, Родезии (ныне Зимбабве), Румынии и Великобритании. Это ярко иллюстрирует роль иммиграции квалифицированных кадров в технологическом лидерстве США.

Проводя интервью, я все время помнил, что книгу будут читать самые разные люди, от специалистов по теории вычислительных машин и систем до менеджеров и инвесторов. Но самая важная часть аудитории – молодые люди, которые могут задуматься о карьере в области ИИ. Сейчас в ней наблюдается дефицит кадров, особенно специалистов с навыками глубокого обучения, что дает возможность для хорошего карьерного роста. В настоящее время прилагаются усилия по привлечению в отрасль талантливых специалистов, и уже широко признается необходимость профессиональной интеграции.

Около четверти опрошенных мной – женщины. Здесь их доля выше, чем в сфере ИИ и машинного обучения в целом. Согласно недавним исследованиям, женщины составляют примерно 12 % ведущих сотрудников в области машинного обучения[5]. В процессе интервью многие подчеркивали необходимость увеличения доли как женщин, так и представителей меньшинств.

Одна из моих собеседниц уделяет особое внимание многообразию в области ИИ. Фей-Фей Ли из Стэнфорда – соучредитель AI4ALL[6], устраивающей летние учебные лагеря для старшеклассников из мало представленных в этой сфере групп. AI4ALL получила поддержку отрасли, а также грант от Google, и теперь такие программы проводятся в шести американских университетах. В этом направлении еще многое предстоит сделать, но основания для оптимистических прогнозов уже есть.

Хотя книга рассчитана на широкий круг читателей, в тексте будут встречаться специальные понятия и термины. Если вы ранее ничего не знали об ИИ, то я рад, что вас познакомят с ним ведущие специалисты, и рекомендую вам начать с краткого словаря, приведенного ниже. В интервью Стюарта Рассела – соавтора ведущего учебника по ИИ – вы найдете объяснение ключевых концепций области.

Возможность взять эти интервью была для меня честью. Надеюсь, вы тоже увидите в моих собеседниках вдумчивость, умение рассказывать и глубокую приверженность идее работы на благо человечества. Чего в книге нет, так это единодушия. Она наполнена разнообразными, зачастую резко противоречивыми представлениями, мнениями и прогнозами. Понятно только одно: ИИ – широко открытое пространство. Можно строить предположения о природе будущих инноваций, скорости их появления и конкретных вариантах их применения. Именно из-за этой комбинации потенциальной разрушительности с фундаментальной неопределенностью необходим содержательный и всеобъемлющий разговор о будущем ИИ и его влиянии на наш образ жизни. Надеюсь, моя книга внесет в него свой вклад.