Власть роботов. Как подготовиться к неизбежному - стр. 2
За последнее десятилетие разработчики искусственного интеллекта добились революционного прорыва и стали предлагать все больше практических решений, преобразующих мир вокруг нас. Главным ускорителем прогресса является «глубокое обучение» – метод машинного обучения на основе использования многослойных нейронных сетей наподобие той, что применила DeepMind. Базовые принципы работы глубоких нейронных сетей известны уже не одно десятилетие, но последние поразительные достижения обусловлены сочетанием двух тенденций в развитии информационных технологий. Во-первых, это появление несоизмеримо более мощных компьютеров, которые впервые позволили превратить нейронные сети в действительно эффективные инструменты. Во-вторых, это накопление колоссальных массивов данных в сегодняшней информационной экономике, которые критически важны для обучения нейронных сетей выполнению полезных задач. Действительно, доступность данных в масштабе прежде немыслимом – это, пожалуй, определяющий фактор нынешнего колоссального прогресса. Глубокие нейронные сети вбирают в себя и используют данные во многом так же, как синий кит, который питается крилем: он заглатывает огромное количество организмов в отдельности незначительных, но в сумме дающих энергию для поддержания жизни огромного организма.
По мере того как искусственный интеллект успешно проникает во все новые сферы, становится очевидным его превращение в технологию уникальной значимости. Например, в некоторых областях медицины приложения для диагностики на основе ИИ уже не уступают в точности лучшим докторам или даже превосходят их. Подлинный потенциал подобной инновации не сводится к ее способности переиграть какое-нибудь мировое светило, он, скорее, связан с легкостью масштабирования интеллекта, заключенного в этой технологии. В скором времени знания высококлассных врачей-диагностов будут за скромную плату распространяться через интернет по всему миру и станут доступными даже в регионах, где люди практически лишены возможности обратиться к обычному врачу, не говоря уже о лучших в мире специалистах.
Представьте теперь, что мы возьмем какую-нибудь чрезвычайно специфическую инновацию – скажем, диагностическую систему на основе ИИ или подрывную технологию DeepMind по моделированию белковой структуры – и умножим ее на практически неограниченное число приложений в других областях, от медицины до естествознания, промышленности, транспорта, энергетики, управления и любой другой сферы человеческой деятельности. В результате мы получим новый, уникальный по своим возможностям общедоступный ресурс – по сути, «интеллектуальное электричество». Гибкий ресурс, способный одним щелчком переключателя направить интеллектуальный потенциал практически на любую стоящую перед нами проблему! В конечном счете он научится не только анализировать данные и принимать решения, но и решать сложные задачи и даже проявлять креативность.