Машина, платформа, толпа. Наше цифровое будущее - Эндрю Макафи

Наиболее эффективные системы машинного обучения, используемые сегодня для самых разных приложений – от управления энергией в дата-центрах до распознавания речи, классификации образов и автоматического перевода – удивительно похожи. Это просто варианты глубокого обучения, а сама сфера применения существенно не изменяет технологию. Это означает, что такой подход к искусственному интеллекту способен с большой скоростью проникать в различные области промышленности и экономики. Новые нейронные сети можно почти мгновенно дублировать и масштабировать, обучать с помощью данных, а потом применять в деле.

Технологические гиганты, включая Microsoft, Amazon, Google и IBM, разработали собственные технологии машинного обучения и сделали их доступными для других компаний[204] посредством сочетания облака и программных интерфейсов приложений (API), которые, по сути, являются ясными, согласованными и открытыми правилами, определяющими то, как части программного обеспечения взаимодействуют друг с другом. API значительно облегчают комбинирование кода из различных источников в единое приложение, а облако обеспечивает его доступность по запросу в любой точке мира.

С такой инфраструктурой появляется возможность быстрого распространения машинного обучения по всему миру. Однако по причинам, описанным в главе 1, мы предполагаем, что это будет происходить неравномерно, поскольку в ведущих компаниях перестраиваются процессы и возникают новые модели ведения бизнеса. Это уже произошло кое-где, в том числе в некоторых неожиданных местах.

Когда японец Макото Коикэ в 2015 году приехал к родителям на огуречную ферму, он увидел возможность применить машинное обучение. Ранее он работал инженером по аппаратному и программному обеспечению в автомобильной промышленности, поэтому был сведущ в создании оборудования, сочетающего коды и механизмы. Он нашел приложение своим талантам, взявшись за сортировку огурцов, которой ранее занималась его мать. Используя свой многолетний опыт, она вручную сортировала всю продукцию фермы на девять категорий[205]. Работа не казалась сложной, поскольку ферма была небольшая (средний размер японской фермы, за исключением тех, где выращивают рис, составляет всего 1,5 гектара[206], то есть примерно полтора бейсбольных или два футбольных поля[207]), но мать сильно уставала. Во время пика созревания она работала до восьми часов в день.

Макото Коикэ был впечатлен[208] способностями AlphaGo к сравнению изображений и заинтересовался технологией машинного обучения TensorFlow, которую Google открыла для широкой общественности в ноябре 2016 года. Инженер решил использовать TensorFlow, чтобы узнать, можно ли автоматизировать работу по сортировке огурцов на семейной ферме. Хотя у него не было опыта в области машинного обучения, он освоил TensorFlow, а затем обучил систему, взяв 7 тысяч изображений огурцов различных категорий. Используя недорогие камеры, компьютеры и контроллеры, Макото построил полностью автоматический сортировщик, который в первый год работы добился 70-процентной точности. Улучшить результат почти наверняка можно будет с помощью изображений более высокого разрешения и нового поколения программного обеспечения для машинного обучения, использующего облако. Макото говорит об этих технологиях так: «Мне не терпится их опробовать»[209]. Работы, подобные описанной, заставляют нас согласиться с мнением Каза Сато из Google, заметившего: «Я не преувеличу, если скажу, что варианты применения машинного обучения и глубокого обучения ограничены только нашим воображением»[210].

Когда мы писали книгу, почти все коммерчески успешные системы в этой сфере использовали методы контролируемого обучения и лишь немногие применяли неконтролируемое обучение (как в случае с оптимизацией дата-центра компанией DataMind). Однако люди в основном учатся с помощью неконтролируемого обучения. Ребенок каждый день изучает физику, играя с кубиками, выливая воду из стакана, бросая мячик и опрокидывая стулья, а не изучая законы Ньютона и не запоминая уравнения типа F = ma. Ян Лекун метко обрисовал широту и почти полную невостребованность неконтролируемого обучения с помощью такой метафоры: «Если сравнивать машинное обучение с кексом, то неконтролируемое обучение будет собственно кексом, контролируемое – сахарной глазурью, а обучение с подкреплением – вишенкой наверху. Мы знаем, как делать сахарную глазурь и где взять вишенку, но мы пока не в силах испечь кекс»[211]. Он считает, что разработка улучшенных алгоритмов неконтролируемого обучения станет важна, если мы когда-нибудь создадим общий искусственный интеллект.

РАЗУМ И МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

Мы не раз слышали, как создатели нынешнего поколения нейронных сетей пренебрежительно именуют предыдущий, основанный на правилах подход «конструированием признаков». Сейчас многие специалисты считают неверным подход, при котором сначала все соответствующие ситуации правила собираются, а затем вводятся в компьютер. Они полагают, что гораздо продуктивнее создавать системы, способные изучать правила самостоятельно. Статистический лагерь исследователей искусственного интеллекта сейчас занимает лидирующие позиции и уже выполнил по меньшей мере некоторые обещания из тех, что были даны более полувека назад.