Кай-фу Ли - Сверхдержавы искусственного интеллекта [Китай, Кремниевая долина и новый мировой порядок] [litres]

В конечном счете сегодняшнему возрождению метода способствовали технологические прорывы, касающиеся двух важных базовых элементов нейронных сетей. Я имею в виду большую вычислительную мощность и большие объемы данных. Данные «обучают» программу распознавать шаблоны, обеспечивая ее множеством образцов, а вычислительная мощность позволяет ей быстро анализировать эти образцы.

На заре ИИ, в 1950-х годах, не хватало как данных, так и вычислительной мощности. Но за прошедшие десятилетия все изменилось. Сегодня вычислительная мощность вашего смартфона в миллионы раз больше, чем мощность передовых компьютеров НАСА, отправивших Нила Армстронга на Луну в 1969 году. Появление интернета привело к накоплению самых разнообразных текстов, изображений, видео, кликов, покупок, твитов и так далее. В распоряжении исследователей оказались огромные объемы данных для обучения нейронных сетей, а также дешевые вычислительные мощности высокой производительности. Но сами сети все еще были сильно ограничены в возможностях. Для получения точных решений сложных задач требуется много слоев искусственных нейронов, но на тот момент исследователи еще не нашли способ эффективно обучать слои по мере их добавления. Прорыв в этом направлении, наконец, состоялся в середине 2000-х годов, когда ведущий исследователь Джеффри Хинтон обнаружил способ эффективного обучения добавленных слоев. Нейронные сети словно получили дозу стероидов и обрели невиданную мощь, достаточную, чтобы распознавать речь и объекты. Вскоре нейронные сети, названные новым модным термином «глубокое обучение», уже могли превзойти старые модели в решении различных задач. Однако укоренившиеся предрассудки о методе нейронных сетей заставили многих исследователей ИИ игнорировать технологию, которая тем не менее показывала выдающиеся результаты. Поворотный момент наступил в 2012 году, когда сеть, построенная командой Хинтона, одержала убедительную победу в международном конкурсе компьютерного зрения [9] Речь идет о соревновании Large Scale Visual Recognition Challenge. Алгоритмы, представленные соревнующимися командами, должны распознавать, что изображено на картинках. Прим. науч. ред. , [10] ImageNet – решение задач визуального распознавания 2012, полные результаты. URL: http://image-net.org/challenges/LSVRC/2012/results.html . .

После десятилетий самоотверженных исследований нейронные сети в одночасье вышли на передний план, теперь в виде глубокого обучения. Этот прорыв обещал растопить лед последней «зимы» ИИ и впервые позволить по-настоящему использовать его силу для решения ряда реальных проблем. Исследователи, футуристы и технические специалисты – все начали твердить о колоссальном потенциале нейросетей. Ожидалось, что скоро они научатся понимать человеческую речь, переводить документы, распознавать изображения, прогнозировать поведение покупателей, выявлять мошенничества и принимать решения о кредитовании, а еще подарят новые способности роботам – от зрения до умения водить машину.

Так как же работает глубокое обучение? По существу, чтобы получить решение, оптимизированное в соответствии с желаемым результатом, эти алгоритмы используют огромные объемы данных из определенного домена. Самообучающаяся программа решает задачу, обучаясь распознавать глубоко скрытые закономерности и корреляции, связывающие множество точек данных с желаемым результатом. Такой поиск зависимостей становится проще, когда данные имеют пометки, связанные с результатом: «кошка» против «нет кошки»; «нажал» против «не нажимал»; «выиграл игру» против «проиграл игру». Тогда машина может опираться на свои обширные знания об этих корреляциях, многие из которых невидимы или не имеют смысла для человека, и принимать лучшие решения, чем сам человек. Однако для этого требуется огромное количество данных, мощный алгоритм, узкая область и конкретная цель. Если вам не хватает чего-либо из перечисленного, метод не сработает. Слишком мало данных? Алгоритму не будет хватать образцов, чтобы выявить значимые корреляции. Неточно поставлена цель? Алгоритму не хватит четких ориентиров для оптимизации. Глубокое обучение – это то, что известно как «ограниченный ИИ» – интеллект, который берет данные из одного конкретного домена и использует их для оптимизации одного конкретного результата. Это впечатляет, но все еще далеко от «ИИ общего назначения» – универсальной технологии, способной делать все, что может человек. Глубокое обучение находит самое естественное применение в таких областях, как страхование и кредитование. Соответствующих данных о заемщиках предостаточно (кредитный рейтинг, уровень дохода, недавнее использование кредитных карт), и цель оптимизации ясна (минимизировать уровень неплатежей). Сделав следующий шаг в развитии, глубокое обучение приведет в действие самоуправляемые автомобили, помогая им «видеть» мир вокруг них: распознавать объекты в пиксельном изображении с камеры (например, красные восьмиугольники), выяснять, с чем они коррелируют (дорожные знаки «Стоп»), и использовать эту информацию для принятия решений (задействовать тормоз, чтобы медленно остановить автомобиль), оптимальных для достижения желаемого результата (доставить меня безопасно домой в минимальные сроки).