17.01.2018
искусственный интеллект (AI)

Крупнейшие технологические компании сражаются за искусственный интеллект (AI)

Рейтинг:  4 / 5

Звезда активнаЗвезда активнаЗвезда активнаЗвезда активнаЗвезда не активна
 

Соревнования между искусственным интеллектом (AI, ИИ) и человечеством идет в сюжетах голливудских фильмов, на обложках журналов и на страницах газет, одно слово, привлекает большое внимание, пишет издание The Economist.

Пессимисты предупреждают, что ИИ может уничтожать рабочие места, нарушать законы и развязывать войны. Но такие предсказания касаются далекого будущего. Сегодня конкурируют не человек и машина, а мировые технологические гиганты, которые лихорадочно вливают инвестиции в ИИ, чтобы перегнать друг друга в этой области.

Экспоненциальный рост объема цифровых данных, масштабы вычислительных мощностей и гениальность алгоритмов разжигают интерес к этому некогда малоизвестному уголку компьютерной науки. Крупнейшие технологические фирмы Запада, в частности Alphabet (предок Google, Amazon, Apple, Facebook, IBM и Microsoft инвестируют огромные суммы в развитие своих мощностей ИИ. То же самое делают их коллеги из Китая. Отделить инвестиции технологических предприятий в ИИ от других трудно. Но сейчас, по данным PitchBook, за 2017 год компании во всем мире провели слияний и поглощений, связанных с ИИ, примерно на $21,3 млрд. Это почти в 26 раз больше, чем в 2015-ом.

Самое важное для этих компаний машинное обучение, подотрасль искусственного интеллекта. В ней компьютеры просеивают данные, чтобы распознавать модели и делать прогнозы, не будучи специально на это запрограммированными. Такой прием сейчас используется в самых разнообразных приложениях, в частности когда надо определить целевую аудиторию для интернет-рекламы, рекомендовать продукты, в дополненной реальности и в автомобилях с автопилотом. Профессор Зубин Гарамани, что руководит исследованиями ИИ в Uber, считает, что это направление вызовет такую же революцию, как и появление компьютеров.

Понять потенциальное воздействие искусственного интеллекта можно на примере баз данных. Начиная с 1980-х годов они служили дешевым способом хранения информации, ее анализа, понимания и выполнения когнитивных задач (например, управление инвентаризацией). Базы данных дали толчок для развития первого поколения компьютерных программ; а ИИ сделает следующее значительно приспособленней для прогнозирования и реагирования на изменения, говорит Фрэнк Чен, партнер в венчурном фонде Andreessen Horowitz. Приложения вроде Gmail от Google, которое сканирует содержание электронных сообщений и предлагает быстрые ответы, которые можно ввести единственным касанием экрана мобильных устройств, — одна из первых иллюстраций продуктов, которые можно ожидать в этом направлении.

Как и в случае с предыдущими волнами новых технологий, — появлением персональных компьютеров и мобильных телефонов, — искусственный интеллект имеет потенциал революционно изменить всю работу технологических гигантов: помочь им полностью пересмотреть нынешние приемы работы и создавать новые предприятия. Но вместе с ним появляется ощущение опасности.

«Если вы технологическая компания и искусственный интеллект не относится к вашей основной компетенции, то вы ставите себя в зависимость от разработок других», — считает второй человек в Amazon и помощник Джеффа Безоса Джефф Вилке.

Подогретый духом соперничества, дерзкими надеждами и моде, бум на искусственный интеллект немного подобен первой золотой лихорадки в Калифорнии. Китайские компании вроде Baidu и Alibaba инвестируют в ИИ и применяют его на своем отечественном рынке. Но заметнее всего ведут разведку в этом направлении технологические компании Запада. В целом лидером здесь считается Alphabet. Она получает от ИИ значительные прибыли уже несколько лет подряд, и на ней работают немало известных ученых. Но это только начало, до финиша гонки еще очень далеко. За несколько следующих лет крупные технологические фирмы будут дышать в спину друг другу, соревнуясь в трех направлениях: будут воевать за таланты, которые будут учить «корпоративные мозги»; попытаются применять машинное обучение в своих бизнесах эффективнее, чем соперники; будут пытаться создавать новые центры генерирования прибыли с помощью ИИ.

Гении узкого профиля

Самая горячая борьба идет за таланты, которых гораздо меньше, чем данных или вычислительной мощности. Резко возрос спрос на «строителей» ИИ, которые могут креативно применять приемы машинного обучения до огромных массивов данных. Он уже намного превышает количество топовых исследователей, которые изучали эти приемы. Нынешние системы ИИ подобные «гениев узкого профиля», считает вице-президент Microsoft Гурдип Синг Паллеты. «Они прекрасно разбираются в своей специализации, но, если не использовать их правильно, будет катастрофа», — говорит он. Компания может не выжить, если не укомплектует штат нужными людьми (некоторые стартапы разваливаются из-за нехватки необходимых знаний в области ИИ). Поэтому уже сформировалась целая тенденция, когда компании «прочесывают» высшие учебные заведения и предлагают работу профессорам и выпускникам еще до получения магистерских и докторских степеней. Ярмарки профессий теперь похожи на лихорадочные «черные пятницы», говорит Эндрю Мур, декан факультета компьютерных наук Университета Карнеги — Меллона (CMU), первопроходца в области ИИ среди учебных заведений (его кафедру робототехники да «обчистил» Uber в 2015-м). Научные конференции, как «Нейроинформационные системы обработки» (Neural Information Processing Systems), которая проходила на прошлой неделе в калифорнийском Лонг-Бич, становятся суперпопулярными местами для охоты на таланты. Лучшие рекрутеры — знаменитые ученые в области ИИ, люди вроде Янна Лекуна из Facebook и Джеффри Хинтона из Google (бывшие профессора, которые сохранили связи с университетом). Они могут переманивать других, кому хочется работать вместе с ними. Еще один магнит, если огромных зарплат не достаточно — закрытые данные компании.

Когда же ничего из этого не удается, корпорации покупают целые стартапы. Такой тренд впервые стал заметным в технологической отрасли 2014 года, когда Google потратил, по разным оценкам, $500 млн на DeepMind — стартап без доходов или пригодных для выхода на рынок продуктов, но с командой ученых в области «глубокого машинного обучения». После заключения этого соглашения они написали программу, которая обыграла чемпиона мира по Го — древней игры вроде шахмат. Другие компании также не жалеют денег на убыточные стартапы, которые обычно оцениваются не за будущими прибылями или даже продажами, а наоборот, в их цену входит стоимость каждого работника, которая может достигать $5-10 млн.

За закрытыми дверями

Каждая компания к проблемам со штатом подходит по-своему. Некоторые, как Microsoft и IBM, активно инвестируют в исследования ИИ и публикуют много научных трудов, но не требуют от ученых, чтобы результаты их исследований обязательно применялись для деятельности, обеспечивать доходы. На противоположном конце спектра Apple и Amazon, у которых нет огромных научно-исследовательских инициатив; они все усилия направляют в продукт и не слишком рассказывают кому-то о своей работе. Примерно посередине в вопросе о том, имеют ли ученые работать исключительно над прибыльными проектами, находятся Google и Facebook.

Яростная борьба за таланты может заставить компании, которые работают конфиденциально, становиться более открытыми. «Если сказать «ходите к нам, но никому не рассказывайте, над чем именно вы работаете», то никто к вам не придет, потому что это разрушит любую карьеру», — объясняет Лекун, который возглавляет исследовательскую лабораторию ИИ в Facebook. Компромисс между закрытостью и необходимостью привлекать людей актуален и для китайских гигантов, которые пытаются установить свои форпосты на Западе и набирают на работу американских ученых. Компания Baidu открыла две научно-исследовательские лаборатории с уклоном на ИИ в Кремниевой долине: одну в 2013-м, другую в этом году. Западные исследователи ИИ оценивают их высоко, но отдают предпочтение работе на американских гигантов, отчасти из-за относительной прозрачности последних.

Если компаниям удается заманить нужных людей для работы над ИИ, эффект от этого эквивалентный экспоненциальных росту штатов. ИИ — это как «иметь миллион интернов» в своем распоряжении, говорит Бенедикт Эванс, партнер в Andreessen Horowitz. Тогда эта вычислительная мощность включается в уже имеющийся бизнес компаний.

Преимущества ИИ легче всего увидеть в прогнозах пожеланий пользователей, которые составляют компании. Например, три четверти всего контента Netflix смотрят через автоматизированные рекомендации и предложения. По такому же алгоритму происходит более трети покупок на Amazon. Facebook, которому принадлежит популярное приложение Instagram, которое с помощью машинного обучения распознает содержание текстовых постов, фотографий и видеофильмов, демонстрирует все релевантное с этого пользователям, отфильтровывает спам. В прошлом он ранжировал посты по хронологии, но подача их и рекламы по принципу релевантности для пользователей лучше удерживает последних.

Без машинного обучения Facebook никогда не достиг бы своего нынешнего размаха, утверждает Хоакин Кандела — руководитель группы прикладного применения ИИ в Facebook. У компаний, которые не пользовались ИИ во время поиска или которые начали это делать слишком поздно, возникли трудности: это видно на примере Yahoo и его поисковика, а также Bing от Microsoft.

Дальше всех в применении ИИ к целому ряду операций зашли Amazon и Google. Машинное обучение повышает эффективность онлайновых и физических операций в Amazon. У этой компании более 80 тыс. роботов в складских и упаковочных центрах, а искусственный интеллект применяется для распределения инвентарных запасов по категориям и посылок по грузовиках. Для поставки продуктов питания у Amazon работает компьютерное зрение. Оно распознает, какие именно клубника и другие фрукты достаточно спелые и свежие, чтобы их можно было отправлять потребителям. А еще компания разрабатывает беспилотные дроны, которые в будущем будут доставлять заказ.

В Google искусственный интеллект применяют для распределения контента на категории на YouTube и удаление (части) материала, к которому могут возникать предостережения. А еще для идентификации людей и группирование их в приложении Google Photos. Искусственный интеллект встроен и в гугловскую операционную систему Android, что помогает ей работать более слаженно и предвидеть, какие приложения хотели бы использовать клиенты. Google Brain считается в области ИИ одной из лучших исследовательских групп, работающих над прибыльным применением передовых разработок машинного обучения (например, усовершенствованием поисковых алгоритмов). Что касается DeepMind, то эта британская компания, может, и не принесла Alphabet особых реальных доходов, но помогла своей материнской компании сэкономить средства благодаря повышению энергоэффективности глобальных дата-центров (тем временем эксперимент с игрой Го стал революцией для ее пиара).

Искусственный интеллект применяется и в корпоративном мире. Дэвид Кенни, руководитель платформы по исследованиям искусственного интеллекта Watson в IBM прогнозирует появление «двух искусственных интеллектов»: для тех компаний, которые будут зарабатывать на услугах с применением ИИ для потребителей, и для тех, которые будут предлагать такие услуги бизнесу. На практике эти два мира переплетаются, потому что технологические гиганты имеют подразделения облачных вычислений. Провайдеры друг перед другом применяют ИИ, чтобы разнообразить предложения и закреплять за собой потребителей. Три крупнейших — Amazon Web Services, Azure от Microsoft и Google Cloud — предлагают интерфейсы для программирования приложений (англ. application programming interface, API), которые обеспечивают мощностями машинного обучения другие компании. Например, облачная платформа Microsoft Azure помогла Uber создать инструмент для верификации, который просит водителей такси сделать селфи для подтверждения личности во время работы на маршруте. Google Cloud предлагает «интерфейс программирования приложений для вакансий», что помогает компаниям найти наиболее подходящие должности для кандидатов на работу.

Искусственный интеллект не выходит из головы

От «демократизации» ИИ, как ее рекламируют в облачном бизнесе, могут извлечь пользу много компаний в других отраслях. Обеспечение искусственным интеллектом тех, которые не имеют средств или масштабов для создания сложных мощностей самостоятельно, может стать источником огромных прибылей на облачном рынке стоимостью $250 млрд. Но провайдерам часто приходится подстраивать интерфейсы для программирования приложений под комплексные потребности клиентов, что отнимает много времени. Microsoft, которая давно продает программное обеспечение и оказывает поддержку клиентам, имеет в этой сфере хорошие перспективы. Переход услуг в области ИИ к разряду «сделай сам» — вопрос времени, замечает Диана Грин, которая управляет работой Google Cloud.

Еще один конкурент здесь — IBM, который провел гигантскую маркетинговую кампанию своей платформы Watson. Исследователи ИИ не очень высокого мнения об этой компании, которая имеет большой консалтинговый бизнес и репутацию такой, какая отработанные часы ценит выше терабайтов информации. Ее критики подчеркивают еще одно: хотя IBM и инвестировала более $15 млрд в Watson и потратила $5 млрд с 2010-го по 2015‑й на приобретение других компаний (часто для того, чтобы получить конфиденциальные данные), своих уникальных данных она преимущественно не имеет. Но слабые места IBM могут и не помешать ей делать свое. Руководители большинства компаний чувствуют, что им нужна стратегия работы с ИИ, и не колебаться, если нужно будет заплатить немалую цену, чтобы получить ее поскорее.

Пока технологические гиганты в основном пытались применять эти технологии для получения доходов от уже имеющейся деятельности. Они надеются, что за следующие несколько лет ИИ даст им возможность создать новые бизнесы. Одна из отраслей интенсивной конкуренции — виртуальные ассистенты.

Смартфоны знают почти все о своих хозяевах, но виртуальные ассистенты на базе искусственного интеллекта имеют целью сделать эти связи еще ближе через телефоны или умные акустические системы. В Apple первыми начали осваивать такие перспективные направления, приобретя голосовой ассистент Siri в 2010 году. С тех пор активно инвестируют в эти технологии Amazon, Google и Microsoft; поэтому их ассистенты лучше распознают речь. Samsung, Facebook и Baidu также конкурируют за предоставление таких услуг.

Управлять всем с помощью одного алгоритма

Пока неясно, станут ли автономные акустические системы огромным рынком. Но сомнений в том, что люди будут взаимодействовать с интернетом не только через текст, нет. «Все эти компании понимают, что будет господствовать на рынке тот, в чьих руках эта стратегическая высота», — считает Педро Домингос, автор книги про искусственный интеллект «The Master Algorithm» («Главный алгоритм»).

В будущем еще одним направлением применения ИИ станут девайсы дополненной реальности (англ. augmented reality, AR). Первые образцы таких — мобильные приложения наподобие сервиса сообщений Snap и игры Pokémon Go. Но AR может изменить отношения человека с интернетом более радикально: так, что пользователь будет потреблять цифровую информацию не с маленького экранчика, а со своей среды. Устройства дополненной реальности будут предлагать портативные возможности ИИ, как синхронный перевод и распознавание лица.

В гонке за AR крупные технологические фирмы пока только разминаются. Google и Apple запустили наборы инструментов для разработки приложений дополненной реальности; обе компании хотят, чтобы разработчики создавали приложения на базе дополненной реальности, которую предлагают их платформы. Заметна также тенденция к созданию аппаратуры для нее. Google первым запустил прототип очков дополненной реальности, но они не имели успеха. Microsoft разработал шлем под названием HoloLens, но учитывая цену от $3 тыс. до $5 тыс. это будет нишевый продукт. Бытует мнение, что другие компании, в частности Facebook и Apple, уже работают над собственными предложениями в этом сегменте. Передовые позиции в области ИИ могут означать первенство в этих новых направлениях.

Ярче всего это проявляется в беспилотном транспорте. Авто технологических компаний проезжают миллионы миль, собирая большие закрытые массивы данных, а с помощью компьютерного зрения учат свои системы распознавать объекты реального мира. Потенциальная выгода здесь огромная. Персональный транспорт — это огромный рынок с глобальной стоимостью примерно $10 трлн. Тот, кому удастся создать машины с автономным управлением, сможет применить свое знание для других проектов на базе ИИ, например разработки дронов и роботов. В отличие от поисковиков, где люди могут сами выбирать услуги, которые их удовлетворяют, выбирая автомобиль с автопилотом, пользователи, вероятнее всего, будут отдавать предпочтение самым безопасным моделям. То есть компании, которые наиболее эффективно будут использовать ИИ для картографии физического мира и иметь наименьшее количество зарегистрированных аварий, получат огромные преимущества.

Каждая фирма подходит к этой проблеме по-своему. Китайский гигант Baidu пытается создать операционную систему для беспилотного авто, очень похожую на Android для мобильных устройств (хотя неизвестно, как Baidu собирается на этом зарабатывать). Собственную разработку автомобилей с автопилотом должны Alphabet, Uber, Tesla, много малоизвестных стартапов и (все чаще) уже известные автопроизводители (ходят слухи, что в Apple планы по созданию беспилотного автомобиля несколько свернули).

Беспилотные автомобили только один пример того, как стратегии технологических фирм в области ИИ выходят за пределы виртуального софтового мира программ в мир «железа». Много компаний, среди которых Alphabet, Apple и Microsoft, также инвестируют в разработку специализированных мощных «чипов ИИ», которые могут поддерживать разнообразные функции. Они будут конкурировать с продуктом компании NVIDIA, которая построила целую империю на мощных чипах, применяемых в различных сферах ИИ, например в беспилотных автомобилях и виртуальной реальности.

Непонятно, Alphabet, Apple и им подобные будут продавать эти чипы фирмам-соперницам, или оставлять их себе. У них есть стимул применять собственные инновации для совершенствования своих услуг, а не отдавать их в аренду или продавать своим конкурентам. Это, в конце концов, может обернуться проблемой, если в результате горстка компаний получит значительные преимущества в вычислительной мощности.

Отсюда напрашивается вопрос: не будет ли способствовать искусственный интеллект концентрации силы у нынешних цифровых гигантов? Вполне вероятно, что они присвоят себе много достижений ИИ, ведь накопили огромные объемы данных, вычислительную мощность, умные алгоритмы и таланты, не говоря уже про выгодное положение в вопросе инвестиций. История знает примеры такой концентрации; и базы данных, и персональные компьютеры обеспечивали доминирование, пусть и недолгую, горстке технологических фирм (Oracle и IBM — в базах данных, Microsoft и Apple — в ПК).

За такими важными показателями, как таланты, вычислительная мощность и данные, в лидеры в области ИИ вышел, кажется, Google. Эта компания может оплачивать самые светлые головы и имеет столько разнообразных проектов — от дронов и автомобилей до разумных программ, что разработчики, заинтересованные в машинном обучении, редко уходят из нее. Другим фирмам пришлось привыкать к тому, чтобы воспринимать ИИ всерьез, но основатели Google относятся к ранним адептов машинного обучения и всегда считали его конкурентным преимуществом.

Некоторые в технологическом бизнесе (например, президент Tesla и аэрокосмической транспортной компании SpaceX Илон Маск) опасается, что Alphabet и другие фирмы монополизируют таланты и опыт в области искусственного интеллекта. Маск и несколько других известных владельцев компаний из Кремниевой долины основали некоммерческую исследовательскую организацию OpenAI, которая займется исследованиями в области искусственного интеллекта без привязки к корпоративным интересам. Они опасаются того, что может случиться, когда какая-то компания подберет ключ к созданию «общего интеллекта» — способности компьютера выполнять любое задание человека, не будучи специально на это запрограммированным. К такой перспективе, вероятнее всего, еще десятки лет, но это не мешает Google говорить о таком. «Мы, безусловно, хотим создать общий ИИ», — говорит руководитель группы разработчиков Google Brain Джефф Дин. Если какой-то компании удастся такое сделать, она полностью изменит конкурентный ландшафт.

Между тем многое будет зависеть от того, насколько технологические фирмы настроены на открытость и сотрудничество. В дополнение к публикации научных статей много компаний сегодня выставляют библиотеки своего ПО для машинного обучения в открытый доступ, предлагая собственные инструменты конкурентам и независимым разработчикам. Особенно популярная библиотека Google — TensorFlow. Facebook открыл доступ к двум своим библиотекам Caffe2 и PyTorch. Открытость имеет стратегические преимущества. Во время работы с библиотеками пользователи вычищают из них различные дефекты, а компании-владельцы получают плюсы к репутации. «Бойтесь гиков, дары приносящих», — шутит Орен Этциони, исполнительный директор Института искусственного интеллекта Пола Аллена.

Еще один гуру в этой области обеспокоен тем, что библиотеки вроде TensorFlow будут привлекать талантливых ученых, но их владельцы впоследствии смогут сделать пользование платным или как-то иначе использовать их для собственной выгоды. Так делается сейчас в Кремниевой долине. Большинство технарей слишком увлечены перспективами и потенциальной выгодой от искусственного интеллекта, чтобы тратить время на страхи за будущее.

  1. Последние
  2. Популярные
Загрузка...

Новости технологий сегодня

Самые популярные метки