Почему мы отправляем именно 1 миллион муравьев для исследований, а не 100 тысяч или не 10 миллионов? Это зависит от вычислительной мощности компьютера и приблизительной оценки конкурентов. Если в данной ситуации, чтобы получить более высокий коэффициент выигрыша нам требуется только 100 тысяч муравьев, мы отправим 100 тысяч. Но чем больше муравьев отправляются на дерево в одно и то же время, тем выше требования к вычислительной мощности компьютера.

Чип процессора и графический процессор (GPU), нейронные сети и метод Монте-Карло создают возможности, которые не могут сравниться с человеческими. В результате глубокого обучения искусственный интеллект моделирует способности человека, которые аналогичны сумме способностей 10 миллионов шахматистов.

Умные читатели, даже не понимая математическую теорию, способны уловить механизм работы AlphaGo. Хотя алгоритмы и стратегии гораздо сложнее, чем описано выше. AlphaGo на своем примере демонстрирует уровень развития глубокого обучения и искусственного интеллекта. Но на самом деле, на сегодняшний день существует множество научно-исследовательских институтов и талантливых ученых, которые делают сверхъестественные вещи в данном направлении.

После того, как поведение человека начало фиксироваться в виде данных посредством интернета, у искусственного интеллекта появилось полноценная пища, чтобы идти в ногу с человечеством и помогать ему во всех сферах жизни. Машинный перевод, распознавание речи, изображений опираются на клики пользователей Интернета. Почему точность поисковой системы Baidu трудно сравнить с другими поисковыми системами? Потому что Baidu обладает самым большим объемом данных, самым продвинутым алгоритмом принятия решений и самой сильной командой. Каждый клик пользователя тренирует мозг Baidu и рассказывает о том, что человек хочет больше всего.

Когда искусственный интеллект переживал этап застоя, люди думали, что машина никогда не сможет думать так же, как человек. Но после 1990-х мы поняли, что машина и не должна думать так же, пока мы в состоянии сами решить свои проблемы. У лингвиста Хомского спросили: «Может ли машина думать?» Это был позаимствованный датским компьютерным ученым Дикстра риторический вопрос: «Будет ли подводная лодка плавать?» Ответ был такой: «Подводная лодка не плавает, как рыба или человек, но ее способности очень высоки».

Если мы оглянемся назад (не только на историю развития интернета), то поймем, что вся история развития промышленности – это шаги по направлению к развитию искусственного интеллекта. Кевин Келли отмечал, что самоприводящийся поршень парового двигателя уже представляет собой конструкцию, которая содержит элементы «эволюции». Стремление к автоматизации – эволюционная сила ИИ.

Когда началась промышленная революция, паровой двигатель появился в угольных шахтах и ямах. Эффективность двигателя пара была низкая, энергия, особенно при добыче угля, требовалась значительная, и спрос на дешевую рабочую силу сохранялся существенный. Дело в том, что при добыче угля использовалось много воды. А вода, в свою очередь, была топливом для парового двигателя. После того, как в шахтах впервые была применена новая технология, она постоянно продолжала совершенствоваться для содействия промышленной революции. С искусственным интеллектом то же самое: данные – это топливо для двигателя искусственного интеллекта, а когда ИИ получает достаточное количество данных, он может работать дальше.

Без накопления данных о деятельности человека компьютер не может стать объектом обучения. Это стало возможным благодаря развитию интернета и развитию методов сбора информации. А также благодаря исследователям ИИ, не все из которых являются учеными в сфере компьютерных технологий. Некоторые из них проводят биологические исследования, некоторые – инженерные. Некоторые изучают математику, архитектуру компьютерных чипов или автоматизированную итеративную оптимизацию компьютерных программ. Но однажды результаты изысканий сходятся в одной точке. И на этом месте рождается искусственный интеллект.

В 2016 году AlphaGo вызвала настоящую сенсацию в средствах массовой информации. Но, это была несколько запоздалая реакция. Гигант искусственного интеллекта Джефри Хинтон еще в 2007 году отмечал, что «вот-вот разразится буря».

В тот год один из студентов Хинтона с помощью Google Big Data применил исследования своего учителя к технологии распознавания речи и добился значительного успеха. Корифей ИИ только воскликнул: «Оказывается, моя неудача была вызвана исключительно отсутствием объема данных и необходимой вычислительной мощности!»

Искусственный интеллект уже готов войти во второе десятилетие XXI века. С 2015 года началась эра бизнес-конкуренции в сфере ИИ. По данным анализа сферы искусственного интеллекта, опубликованного инвестиционным агентством США CB Insights, объем инвестиций в ИИ превысил $1 млрд уже в первом квартале 2016 года, а за два квартала осуществлено 121 финансирование. За аналогичный период в 2011 произошло всего 21 вливание. Со второго квартала 2011 по второй квартал 2016 объем инвестиций превысил $7,5 млрд, 6 из которых поступили после 2014 года.

«Wuzhen Index: глобальный отчет о развитии искусственного интеллекта» демонстрирует, что в течение первых двух кварталов 2016 года в Китае число интеллектуальных предпринимательских компаний увеличилось более чем на 60. А объем инвестиций достиг $600 млн. В прошлом году Китай вложил 202 инвестиции в искусственный интеллект, что в общей сложности составляет $1 млрд (или около 6,8 млрд юаней). Рынок огромен.

Рис. 1-2. Количество и частота инвестиций в ИИ

Источник: www.cbinsights.com

В 2016 году вице-президент Китайской академии наук и вице-президент китайского общества искусственного интеллекта, академик Тан Тин Бин, отметил, что в 2015 году стоимость мирового рынка искусственного интеллекта составляла $127 млрд. В 2016, по прогнозам специалистов, она достигнет $165 млрд. А к 2018 перешагнет за отметку в $200 млрд.

Китай, Соединенные Штаты и Великобритания – три передовые страны в развитии ИИ. США – источник интернета и искусственного интеллекта. Они обладают уникальными талантами, сильной технической базой и огромным финансированием научных исследований, что делает их лидером в данной области. Помимо Google, Facebook, Microsoft, Amazon, IBM, Apple и других гигантов информационных технологий, в Америке сотни крупных и малых компаний, которые также специализируются на бизнесе ИИ. Например, компания X.AI провела три этапа финансирования, которые в совокупности достигают $3,400 млн. Великобритания продолжает традиции старой школы даже в условиях сокращения производства. Сейчас все таланты собрались в области искусственного интеллекта. Одним из примеров является компания Deep Mind, которая продолжает работу над AlphaGo.

Amazon запустила голосовой помощник Alexa и умную колонку Echo, конкурируя с Apple, Google и Microsoft в сфере голосового поиска. В июне 2016 президент Amazon в своем интервью с американским IT-блогером Уолтом Мосбергом подчеркнул, что инвестиции компании в течение 4 лет вливались только в ключевые проекты в сфере ИИ. «В команду Amazon, занятую в работе над ИИ проектами, входило свыше 1000 человек. И это всего лишь верхушка айсберга».

В сентябре 2016 года Microsoft объявила о создании новой бизнес-группы по разработке искусственного интеллекта под руководством вице-президента Гарри Шума. Он возглавляет тысячи компьютерных ученых и инженеров, которые интегрируют искусственный интеллект в продукты компании. Среди продуктов: Bing Search Engine (Bing), Xiao Na Digital Assistant и Robotics Project. В конце года Microsoft выпустила сервис, который способен развивать чат-ботов и объявила, что она будет предоставлять услуги процессора для открытой лаборатории искусственного интеллекта AI, соучредителя Сэма Альтмана, президента Elon Musk и инкубатора стартапа YCombinator.