[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 персональн