25.11.2017
Глубинное обучение искусственного интеллекта

Глубинное обучение – мандат людям, не только роботам

Рейтинг:  5 / 5

Звезда активнаЗвезда активнаЗвезда активнаЗвезда активнаЗвезда активна
 

Если финансирование исследований и венчурный капитал считать показателем развития отрасли, то в будущем искусственный интеллект должен занять ведущее место в нашей жизни.

Эндрю Ин [Andrew Ng] – ведущий ученый китайского цифрового гиганта Baidu, преподаватель теории искусственного интеллекта в Стэнфордском университете, руководитель проекта Google Brain и основатель компании-пионера в области онлайн-образования Coursera – один из самых влиятельных инноваторов в технической сфере. С прошлого года он занимает высокие посты в китайском отделении корпорации Google и работает над тем, как научить компьютеры видеть и слышать, причем с пользой для страны с самой большой численностью населения в мире.

Нет ничего удивительного в том, что именно Китай является одним из самых перспективных плацдармов для внедрения искусственного интеллекта. Китайские платформы, в частности поисковик Baidu, приложение для шопинга Taobao, приложение для обмена сообщениями QQ, медиа-компания Sina и платформа для микроблоггинга Weibo, входят в перечень топ-15 самых посещаемых сайтов мира. Как утверждает Ин когда Baidu разрабатывает новое приложение, мобильность для него главное: сотовые телефоны – первый канал доступа до китайских потребителей.

Читайте также: Глубокое обучение искусственного интеллекта. Все, что необходимо знать

Ин говорит спокойно и взвешенно, хотя когда речь заходит о его исследованиях, чувствуется его внутренняя страстность. Сегодня он является топ-менеджером в американском отделении Baidu в г. Саннивейл (Калифорния), команда которого растет, как на дрожжах. Он не верит многим преувеличенным прогнозам об эволюции роботов, но считает, что известное нам о возможности искусственного интеллекта является лишь верхушкой айсберга. По его мнению, есть достаточно хороших идей и перспективных разработок, которые уже в недалеком будущем позволят нам говорить с нашими гаджетами, а не просто совать по ним пальцем.

В недавнем разговоре по Skype (для сокращенной лаконичности и ясности) Ин обозначил, чего можно достичь в сфере искусственного интеллекта и что еще находится за пределами возможного.

— Что больше всего восхищает вас в потенциале искусственного интеллекта и глубинного обучения?

— Много организаций (наша в том числе) имеют прекрасное видение развития компьютерных технологий и делают вещи, которые еще год назад казались невозможными. Думаю, что конкуренция проявит наиболее аттракционные продукты. Не уверен, что каждый из нас уже нашел любимое приложение.

Сегодня в Кремниевой долине есть много стартапов, которые тестируют применение технологии компьютерного зрения в различных сферах жизни – от сельского хозяйства до шопинга. Baidu, например, создал успешное приложение, которое распознает лицо кинозвезды и сразу выдает вам информацию про ее возраст и хобби. Другое приложение идентифицирует одежду звезды и сразу подсказывает, где вы можете приобрести себе такое же или похожее. Эти приложения стали весьма популярными среди китайских пользователей.

— Рекламодатели могут использовать эту технологию для размещения рекламы?

— Мы этого еще не делаем – мы только находим родственную одежду. Но технология компьютерного зрения имеет много подобных применений, например распознать интересных людей или места для отдыха и затем показать изображение этого места. Есть, видимо, определенный потенциал компьютерного зрения, но не уверен, что мы знаем какой именно.

— Есть ли валидные причины, чтобы беспокоиться о деструктивности искусственного интеллекта?

— Я думаю, что через сотни лет люди, возможно, и изобретут какую-то неслыханную технологию, которая позволит компьютерам творить зло. Но будущее очень неопределенно (Читайте также: Прогнозировать будущее сложно...). Я не знаю даже того, что произойдет через пять лет, не говоря уже о сотнях лет. Основания волноваться по поводу того, что искусственный интеллект может творить зло, примерно такие же, как и опасения по поводу перенаселения на Марсе. Я думаю, что через сотни лет люди колонизируют Марс, и там действительно гипотетически может возникнуть проблема перенаселения. Но до сих пор нога ни одного землянина там не ступала. Почему я должен заботиться этой проблемой уже сейчас?

— Как это – работать над искусственным интеллектом каждый день?

— Это немного напоминает строительство ракетного космического корабля. Вам нужен гигантский двигатель и очень много топлива. Если вы имеете большой двигатель и мало топлива, вы не выйдете на орбиту. Если же у вас много топлива, но маленький двигатель, то вы даже не оторветесь от Земли. Аналогия с «глубинным обучением» (одним из ключевых процессов в создании искусственного интеллекта) заключается в том, что двигатель ракеты – это его модели, а горючее – массивы информации, которыми можно «кормить» эти алгоритмы.

— Вы работаете в компании Google. Что вы думаете про их автомобили с автопилотом?

— Я тесно сотрудничаю с командой, которая разрабатывает эти автомобили, и имею дружеские отношения со многими ее членами, поэтому я имею представление, что они делают. Но моя работа не адресована непосредственно им.

Я думаю, что автомобили с автопилотом от нас немного дальше, чем нам кажется. Сейчас идут дебаты: в какой из двух «Вселенных» мы находимся. «Вселенная №1» – это постепенный путь к машинам с автопилотом, то есть у вас сначала есть круиз-контроль, впоследствии адаптивный круиз-контроль, позже – автопилотируемые машины только на автобанах. В течение примерно двадцати лет вы продолжаете добавлять различные технологические инновации, и со временем выходите на полноценную автопилотируемую машину. В «Вселенной No2» у вас есть одна организация, например Carnegie Mellon или Google, которая изобретает автомобили с автопилотом и – вуаля! – у вас есть эти машины. Во вторник их еще не было, но они уже продаются в среду.

Я есть во «Вселенной №1» и считаю, что люди часто недооценивают, насколько трудно создать автопилотируемую машину. Оказывается, что технология машинного обучения может увеличить эффективность программы-автопилота с 90 до 99%, однако ей очень трудно достичь четырех девяток (99,99%). Я уверяю вас: мы твердо идем к созданию программы, которая будет водить автомобиль немного лучше пьяного водителя.

— Вы основали Coursera и пропагандируете ценность образовательных онлайн программ. Что вы думаете о будущем образования?

— Наша образовательная система умеет очень успешно учить, как выполнять различные рутинные задачи. Поэтому, когда тракторы сменили фермерский труд, мы учили следующее поколение для работы на заводах. Но нам никогда не удавалось обучить большое количество людей выполнять нерутинные творческие задания.

— Соглашаетесь ли вы с утверждением, что нечего опасаться за будущее труда, ведь поскольку автоматизация удешевит производство товаров и людям не придется работать больше, чем 10-20 часов в неделю?

— Я мог бы сказать: «ноль часов». Я вижу прожиточный минимум как решение в долгосрочной перспективе, но не уверен, что хочу этого. Думаю, что общество будет в выигрыше, если человеческая раса хочет делать великие дела. Дать людям умение делать великие дела – и они их будут делать.

  1. Последние
  2. Популярные
Загрузка...

Новости технологий сегодня

Самые популярные метки