Сверхдержавы искусственного интеллекта - стр. 6

[6]

Но во время того же матча я увидел и повод для надежды. Через 2 часа 51 минуту после начала игры Кэ Цзе оказался в тупике. Он сделал все возможное, но понимал, что этого недостаточно. Чемпион низко склонился над доской, поджал губы, и у него задергалась бровь. Не в силах сдерживать эмоции, он снял очки и тыльной стороной руки вытер слезы. Это длилось лишь мгновение, но произошло на глазах у всех. Слезы чемпиона вызвали мощную волну сочувствия и поддержки: в течение трех партий матча Kэ пережил невероятные эмоциональные взлеты и падения, испытав поочередно уверенность, тревогу, страх, надежду и отчаяние. Он показал сильнейшую волю к победе, но помимо всего я смог увидеть и проявление подлинной увлеченности: готовность сразиться с непобедимым соперником ради чистой любви к игре, ее истории, и ради людей, которые в нее играют. И все, кто наблюдал за матчем и крушением надежд Кэ, ответили ему искренним сочувствием. AlphaGo выиграл, но Кэ стал народным героем. Это заставило меня задуматься о том, что раз человеческие существа способны делиться друг с другом любовью, то они смогут найти работу и смысл жизни в век искусственного интеллекта. По-моему, умелое применение ИИ даст Китаю отличный шанс догнать – и даже превзойти США. Но что еще более важно, переворот поможет нам заново осознать, что же делает нас людьми. И чтобы понять почему, мы должны сначала познакомиться с основами этой технологии и разобраться, как именно она может изменить наш мир.

Машинное обучение – это обобщающий термин для области, к которой относится и глубокое обучение – технология, способная повлиять на ход истории, и благополучно выдержавшая полвека энергичных исследований. С момента своего зарождения искусственный интеллект претерпел не один цикл взлетов и падений. За периодами больших надежд следовали периоды разочарования (их еще называют «зимами искусственного интеллекта»), когда отсутствие практических результатов приводило к потере интереса и сокращению финансирования. Чтобы понять, как мы пришли к глубокому обучению, необходим краткий экскурс в историю. Еще в середине 1950-х годов пионеры искусственного интеллекта поставили себе невероятно смелую, но четкую цель – воссоздать человеческий интеллект в машине. Это поразительное сочетание ясности цели и сложности задачи станет притягательным для величайших умов в области компьютерных наук, таких как Марвин Минский, Джон Маккарти и Герберт Саймон. В начале 1980-х годов, когда я изучал информатику в Колумбийском университете, оно поразило и мое воображение. Я родился на Тайване в начале 1960-х годов, но, когда мне было 11 лет, мы переехали в Теннесси, и там я окончил среднюю школу. Через четыре года я принял решение углубленно изучать ИИ в Колумбийском университете в Нью-Йорке. В 1983 году в разделе анкеты, где нужно было указать цель поступления в аспирантуру по информатике, я смело написал: «Исследование искусственного интеллекта – это анализ того, как человек усваивает знания, количественная оценка его мышления, объяснение человеческого поведения и разгадка того, что делает существование интеллекта возможным; это решающий шаг человечества к пониманию самого себя, и я надеюсь сделать что-то для этой новой, но перспективной области науки». Эти слова помогли мне попасть на ведущий факультет компьютерных наук Университета Карнеги – Меллона, очага передовых исследований ИИ. Но они же продемонстрировали мою наивность: я переоценивал нашу способность понимать себя и недооценивал возможности ИИ показывать сверхчеловеческие результаты в узких областях.