Мартин Форд - Архитекторы интеллекта. Вся правда об искусственном интеллекте от его создателей

Дж. Д.: Я не знаю. Трудно предсказать, как будут развиваться события, потому что сколько бы связанных с развитием технологий изменений мы ни переживали в прошлом, каждый раз это происходило по-новому. И промышленная революция, и сельскохозяйственная революция вызывали дисбаланс в обществе.

Людям уже сейчас важно проявлять гибкость и изучать новые вещи. Полвека назад выпускник вуза мог начать карьеру и долгое время ее строить, сегодня же обычна ситуация, когда человек, поработав несколько лет, приобретает новые навыки и уходит в другую сферу.

Что касается других рисков, меня, в отличие от Ника Бострома, не очень беспокоит возможность появления суперинтеллекта. Я уверен, что, как ученые и исследователи, мы сможем создать системы машинного обучения таким образом, чтобы они интегрировались в общество и начали приносить пользу всем. К сожалению, прекрасные вещи сопровождаются многочисленными нюансами, о которых не стоит забывать.

М. Ф.: Но ведь разработкой сильного ИИ занимается небольшая группа людей, которая не обязана быть в курсе всех сопутствующих проблем. Должны ли регулироваться такие исследования и применение ИИ?

Дж. Д.: Возможно. Но хотелось бы, чтобы этим занимались люди, обладающие нужным опытом. Мне кажется, что регулирование порой происходит с задержкой, так как государственные структуры пытаются угнаться за стремительно меняющейся ситуацией. В таких вопросах нужна не реакция под влиянием момента, а информированный диалог с людьми на местах.

Разрабатывая сильный ИИ, важно помнить об этических аспектах. Именно поэтому Google выпустила документ, в котором четко и недвусмысленно перечислены принципы, которыми руководствуется в исследованиях [22] https://www.blog.google/technology/ai/ai-principles/. . Мы думаем не только о техническом развитии, но и о том, какие проблемы мы хотим решать и какими способами.

“Если мы откажемся от технологического прогресса, его осуществит кто-то другой, возможно, имеющий не такие мирные намерения".

Генеральный директор и основатель компании INSITRO, внештатный преподаватель computer science в Стэнфорде

Дафна Коллер – бывший профессор computer science в Стэнфорде. Вместе с Эндрю Ыном основала образовательную онлайн-компанию Coursera и стала ее президентом. Была директором по информационным технологиям компании Calico. Внесла значительный вклад в область байесовского машинного обучения и представления знаний. Степени бакалавра и магистра получила в Еврейском университете в Израиле, а степень доктора наук в области computer science – в Стэнфорде. Имеет множество наград, в том числе стипендию Макартура. Член AAAI и Национальной инженерной академии. В 2013 г. попала в список 100 самых влиятельных людей мира по версии журнала Time.

Мартин Форд: Расскажите о вашем стартапе insitro.

Дафна Коллер: Мы в insitro надеемся, что большие данные и машинное обучение вкупе с новейшими медико-биологическими разработками помогут ускорить, удешевить и сделать более эффективным процесс разработки лекарственных средств.

Я начала заниматься машинным обучением в сфере здравоохранения 17 лет назад, когда большим считался набор данных из нескольких десятков выборок. Сейчас британский UK Biobank хранит миллионы биообразцов. При этом технологии позволяют создавать модели биологических систем и экспериментировать с ними с беспрецедентной точностью и пропускной способностью.

Без наших разработок показатели успешности клинических испытаний крайне низки: стоимость создания каждого нового лекарства (с учетом неудачных попыток) оценивается более чем в 2,5 млрд долларов, а доходность от инвестиций в эту сферу постоянно снижается и согласно некоторым расчетам станет нулевой к 2020 г. Происходящее объясняют, в частности, тем, что уже найдены лекарства, которые эффективно работают для большинства, и впереди более сложная работа.

М. Ф.: То есть компания insitro планирует совмещать экспериментальные работы с машинным обучением. Как это реализовать в рамках одной компании?

Д. К.: Труднее всего заставить ученых и специалистов по данным работать как равные партнеры. Во многих компаниях направление задает одна группа, а все остальные отходят на второй план. В insitro мы пытаемся сформировать культуру, в которой ученые, инженеры и специалисты по данным работают в тесном и равноправном сотрудничестве.