Возродить авторитет «страны-созидательницы» с помощью искусственного интеллекта

Третий бум исследований искусственного интеллекта

Искусственный интеллект готовится пережить новый бум. Нынешний бум в этой сфере, отсчёт истории которой принято считать от 1956 года, когда и появился термин «искусственный интеллект» (AI, Artificial Intelligence), происходит примерно 60 лет спустя после возникновения (первый бум пришёлся на середину 1960-х годов, второй на 1980-87 годы, период появления экспертных систем, – прим. перев.).

Наиболее понятными для неспециалиста примерами искусственного интеллекта служат такие образцы, как программа, одерживающая победы над профессионалами игры в го; программа фирмы IBM под названием «Ватсон», победившая в популярной викторине; система реакции на голосовые команды «Сири», которой оснащаются смартфоны iPhone. Однако с технической точки зрения особое внимание привлекает технология так называемого глубинного обучения, где исследования продвигаются захватывающими темпами.

Возьмем, к примеру, технологию распознавания образов. Определение того, что изображено на картинке – цветок, яхта или кофейная чашка – это область, которая традиционно считается особенно слабой стороной компьютеров. Утверждали, что ещё несколько ближайших десятилетий машины, вероятно, не смогут превзойти человека.

Как отмечал крупный специалист в области искусственного интеллекта Марвин Ли Минский, «компьютеры особенно слабы в том, что легче всего даётся детям», приводя в качестве примера сложности, с которыми машины сталкивались при выполнении задач наподобие игры в кубики. Распознавание образов также является классическим примером задачи, которая «проста для человека и сложна для компьютера».

Программа распознавания образов превосходит человеческие способности

И вот, не прошло и трёх лет после стремительного рывка глубинного обучения 2012 года, как человеческая способность к распознаванию образов была превзойдена. В феврале нынешнего года компания Microsoft, а в марте – Google объявили о создании собственных программ, чьи способности распознавания образов превосходят по точности человеческие. Это даёт основания считать, что теперь компьютеры способны определять точнее человека, что или кто изображен на фотографии. Этот прогресс просто поразителен.

Глубинное обучение, будучи «обучением представлениям», подразумевает непосредственное обучение тому, на что можно обращать внимание в реальном мире, после чего система самостоятельно определяет важные закономерности.

Существовавшие ранее модели искусственного интеллекта (пожалуй, можно сказать, все инженерно-технические методы и модели) вычленяли из реального мира только то, что являлось важным, отбрасывая всё то, что важным не является, и обеспечивали возможность эффективных расчётов благодаря построению соответствующих математических моделей. При этом главную задачу – что должно быть вычленено из окружающей реальности – решал человек, и это представляло собой большую проблему. Ведь даже средства, «способные рассчитывать автоматически», требовали, чтобы человек приложил руку на самом начальном этапе. Теперь же в дело вступает глубинное обучение. Это отличие огромной значимости.

Рывок зарубежных предприятий и вузов

Главную роль в этой технологической инновации играют исследователи, главным образом американские и канадские, а также ряд предприятий, в основном из Кремниевой долины. Их быстро догоняют французы, традиционно сильные в теоретической математике. Китайский частный капитал также вынашивает планы заполучить свою долю в этой области.

Необычайные усилия в исследованиях, связанных с искусственным интеллектом, продемонстрировала компания Google. После большого прорыва в глубинном обучении, достигнутого в 2012 году, уже в 2013-м она заполучила одного из ведущих специалистов – профессора Джеффри Хинтона, а в начале 2014-го компания приобрела за 40 млрд йен британское малое венчурное предприятие Deep Mind Technology. В то время эта новость многих удивила, но сейчас очевидно, что средства были вложены верно.

Компания Facebook создала в Нью-Йорке и Париже собственные центры исследований искусственного интеллекта, бюджеты которых, как сообщают, тоже исчисляются колоссальными цифрами. Руководить исследованиями пригласили профессора Нью-Йоркского университета Яна Лекуна, который родился во Франции. Франция издавна занимала сильные позиции в теоретической математике, а поскольку эта дисциплина занимает важное место в глубинном обучении, это способствовало усилению её присутствия в данной сфере. Не входит ли теперь в стратегические планы Facebook распространение своих интересов с Восточного побережья США на Европу?

Япония: сильно отстающая вторая группа

Между тем, китайская компания «Байду», которой принадлежит крупнейшая поисковая система в Китае, создала собственный исследовательский центр глубинного обучения, который возглавил доцент Эндрю Ын – звезда исследований Стэнфордского университета. Ын – американец китайского происхождения, получивший образование в Гонконге, Сингапуре и США. Китай ведёт конкурентную борьбу, опираясь на сочетание исследователей китайского происхождения по всей Америке с китайским капиталом.

Помимо этих гигантов интернет-индустрии, словно грибы после дождя, во множестве появляются самые разнообразные венчурные предприятия, ставящие целью воспользоваться технологиями искусственного интеллекта или глубинного обучения. Америка, которой принадлежит подавляющее превосходство в области Интернета, стремится быть впереди и в области искусственного интеллекта – технологии следующего поколения – придерживаясь стратегии, направленной на сохранение своего подавляющего превосходства. За ней изо всех сил стремятся поспеть азиатские участники гонки – «Байду», Университет Цинхуа и другие представители Китая, Гонконгский университет, Национальный университет Сингапура. Япония в этой гонке находится в очевидно отстающей второй группе.

Япония как место истоков глубинного обучения

Между тем, Япония обладает в сфере искусственного интеллекта глубинной силой. Фактически, японцы первыми в мире выдвинули идею, которую можно считать основой глубинного обучения. В 1980 году Фукусима Кунихико, в то время сотрудник Центра научно-технических исследований NHK, объявил о создании системы под названием «неокогнитрон». Хотя её способность распознавать письменные знаки заслужила хорошую оценку, в целом признание оказалось не слишком широким, и лишь со сменой эпохи, при современных вычислительных возможностях, стала ясна истинная значимость этой разработки. Следует также упомянуть почётного профессора Токийского университета Амари Сюнъити, передового исследователя нейросетей. Именно эти исследования легли в основу технологии глубинного обучения. В будущем году ему исполняется 80 лет, профессор полон жизни, а его имя часто упоминают во время докладов на конференциях исследователей глубинного обучения.

Означает ли это, что японцы, как часто утверждают, успешно выступают на лучшем мировом уровне лишь в индивидуальном зачёте? Вовсе нет. Какие мысли вызывают у читателя следующие строки?

«Повысить производительность труда "белых воротничков". Использовать для этого в полной мере изображение и звук, не ограничиваясь текстом».

На первый взгляд, это может быть выдержкой из определения миссии какого-нибудь представителя современного венчурного бизнеса. Может быть, это одно из новомодных венчурных предприятий, рассчитывающих использовать в прикладных целях метод глубинного обучения? Возможно, кому-то эти строки напомнили миссию, которую провозгласила компания Google. Она состоит в «организации мировой информации, обеспечении её доступности и пользы для всех».

Заинтересовавший весь мир японский «проект компьютеров пятого поколения»

На самом деле, приведённые слова являются цитатой из предложения о проекте компьютеров пятого поколения – крупномасштабной государственной программы, реализация которой началась в 1982 году. В эпоху, когда ещё не получили широкого распространения персональные компьютеры, Министерство внешней торговли и промышленности продвигало исследование искусственного интеллекта, выделив на эти цели из бюджета 57 млрд йен. В Японии побывали многие ведущие зарубежные исследователи. Рассказывали, что в США и странах Европы обсуждали стратегии, призванные послужить ответом на эти шаги Японии.

Может быть, в 1982-м году проект компьютеров пятого поколения слишком предвосхищал эпоху. Находит ли эта идея достаточное понимание сейчас? Или скорее так: понимают ли её должным образом даже в нынешних условиях? Утверждают, что поскольку проект компьютера пятого поколения слишком предвосхищал время, технологическая разработка велась в ошибочном направлении, что и послужило причиной неудачи. Тогда попросту не хватало данных. Интернет к тому времени ещё не получил распространения, информационная сеть отсутствовала. Повысить производительность «белых воротничков» не представлялось возможным. Но не следует ли признать, оглядываясь на эти события по прошествии тридцати лет, что направленность проекта была исключительно верной?

Возможно, если бы «всемирная паутина» была создана на десяток лет раньше, нынешняя Кремниевая долина появилась бы в Японии. Не следует ли признать, что во времена, когда Япония переживала кипучий период сверхвысоких темпов экономического роста, именно этот проект стал моментом, когда Япония была ближе всего к мировому первенству? Когда я узнал о проекте компьютеров пятого поколения и стал знакомиться с ним подробнее, самое большое впечатление на меня произвела не технологическая значимость этой программы, а стратегический подход, отражавший сильную волю и стремление к абсолютному первенству.

Скрытый потенциал искусственного интеллекта в Японии

Следует ожидать, что в будущем развитие искусственного интеллекта окажет сильное воздействие в области производства автомобилей и промышленных станков, транспорта, логистики и прочей социальной инфраструктуры, предупреждения преступлений и безопасности, робототехники, медицины и ухода за немощными, а также в других самых разнообразных сферах. По всей вероятности, это породит исключительно высокую добавленную стоимость.

Фактически, искусственный интеллект прекрасно подходит для Японии. Приведу лишь несколько обоснований.

1. Низкая рождаемость и старение населения обуславливают сильную потребность.

В условиях сокращения численности населения необходимо повышать производительность труда, в связи с чем общество испытывает сильную необходимость в искусственном интеллекте (иначе говоря, в технологиях роботов, оснащённых искусственным интеллектом).

2. В избытке имеются кадры подходящего профиля.

Благодаря программе компьютеров пятого поколения, страна располагает необходимым количеством кадров. Люди, которые были в те времена студентами, стали профессорами, и сейчас растят последователей. По численности рядов Японского общества искусственного интеллекта, которое объединяет 3 тысячи человек, мы не слишком уступаем американской Ассоциации по развитию искусственного интеллекта (AAAI), насчитывающей 5-6 тысяч человек, которая является мировым лидером в этой сфере (обычно количество японских специалистов в конкретных отраслях информационных технологий уступает на порядок). Кроме того, в целом в обществе высок уровень понимания темы, поскольку многие люди обладают непосредственным опытом, связанным с первым и вторым бумом искусственного интеллекта.

3. Характерный японский подход сам по себе является важной технологией.

В мире, охваченном Интернетом, успеха добиваются те, кто ищет ценности, возникающие благодаря связанности информации, кто улавливает потребности общества и незамедлительно обращает их в бизнес. Искусственный интеллект не требует изменения отношения к ценностям. Вместо этого он требует понимания математических основ и умения тонко настраивать параметры. Именно это является основой подготовки технических специалистов производственного сектора.

4. Область не связана с языковыми проблемами.

Что ни говори, а в сфере Интернета языковой барьер служит препятствием, которое оказалось слишком труднопреодолимым для многих японцев. А искусственный интеллект – это прежде всего алгоритмы, и слабости, связанные с языком, в этой области незначительны.

5. Искусственный интеллект сильно связан с «железом».

Весьма вероятно, что в области искусственного интеллекта пригодятся подходы к работе, которые легли в основу былых побед Японии, поскольку конечный продукт продаётся «заложенным» в промышленные изделия. Глубинное обучение связано с технологиями сенсоров и робототехники, поэтому имеются возможности задействовать те сферы, в которых традиционно сильна Япония.

Сенсоры изображений, безопасность и прочее: шанс вернуть позиции страны-созидательницы?

Исходя из всех этих соображений, нельзя отрицать наличие у Японии шанса вернуть себе былую славу страны-созидательницы. В особенности большие возможности появляются у предприятий, связанных с инфраструктурой, логистикой, безопасностью, сенсорами изображений. Будут ли они реализованы? Может быть, именно в них ключ к будущему Японии.

До сих пор события развивались неплохо. И государство, и частный сектор сравнительно быстро следовали за трендами, стремясь воспользоваться этим шансом. Среди частных предприятий быстрее всех создала лабораторию по исследованию искусственного интеллекта компания Dwango, за которой активно последовали другие крупные фирмы, в первую очередь компания Recruit.

Кроме того, одно за другим создаются новые венчурные предприятия. Наиболее сильная в технологическом отношении компания PFI (Preferred Infrastructure) созданием фирмы Preferred Networks обособила направления глубинного обучения и «интернета вещей» (Internet of Things, IoT). На неё возлагает особые ожидания японский производственный сектор.

Министерство экономики, торговли и промышленности создало Центр исследований искусственного интеллекта, поставив во главе бывшего профессора Токийского университета Цудзии Дзюнъити, который работал в исследовательском учреждении Microsoft в Китае, и сейчас активно идёт поиск кадров и формирование организационной структуры. Министерство образования, культуры, спорта, науки и техники рассматривает искусственный интеллект в качестве следующего крупного направления научно-технического развития. Министерство внутренних дел и коммуникаций, рассматривая новые перспективы в области коммуникаций и интеллекта, проводит дебаты вплоть до обсуждения наступления технологической сингулярности. Сам я, занимаясь скорейшим созданием в Токийском университете учебной программы по искусственному интеллекту (глубинному обучению), нахожу горячую поддержку и помощь со стороны частных предприятий.

Иметь смелость повести за собой весь мир в технологии искусственного интеллекта

Результаты этих шагов предсказать трудно, но шансы очень велики. К нынешнему моменту всё складывается весьма неплохо. Мы оказались в ситуации, когда нам, возможно, удастся оставить после себя потомкам не ворох долгов, а довольно солидное наследство.

Очень хочется, чтобы бум искусственного интеллекта задал развитие в верном направлении. Искусственный интеллект даёт Японии шанс возродить репутацию страны-созидательницы. Может быть, нам удастся поддерживать производительность труда и обеспечить тем самым комфортную жизнь даже при малочисленном населении. Возможно, Япония окажется в центре процессов строительства общества будущего, которое в целом будет комфортнее, стабильнее и безопаснее, а люди смогут жить и трудиться в более гуманной среде.

Фотография к заголовку: Искусственный интеллект «Ватсон», разработанный компанией IBM, одержал победу в популярной общенациональной телевикторине США Jeopardy!, раз за разом превосходя живых конкурентов. 2011 год, на фото один из моментов игры. (Фотография AP/Aflo)