В мире технологий ИИ доминирует большая семерка игроков: Google, Facebook, Amazon, Microsoft, Baidu, Alibaba, Tencent. Что у них общего? Все эти компании были созданы либо в Китае, либо в США. Оба государства вкладывают невероятные суммы в развитие технологий ИИ и в увеличение компьютерных мощностей для сбора и хранения данных. Однако, несмотря на давнее экономическое и внешнеполитическое соперничество Китая и США, гонка технологий ИИ между двумя странами началась всего несколько лет назад.
В 2017 году принадлежащая Google программа ИИ AlphaGo обыграла чемпиона мира по игре в го. Внешне игра напоминает шашки, однако в го больше фишек (камней) и клеток для хода, поэтому количество альтернативных позиций (положений камней на доске), которые может принять игра, превышает число атомов во Вселенной.
При создании AlphaGo разработчики использовали технологию глубокого обучения (также называемую нейросеть). Они «скормили» машине систематизированные данные по миллионам разных партий го, а она самостоятельно нашла между ними нужные связи, чтобы выработать победную стратегию. Это как если бы перед безграмотным человеком поставили гору книг, а он бы самостоятельно научился их читать.
Единственной целью AlphaGo была победа в игре. В то же время для мира, особенно для Китая и США, триумф машины над человеком стал поворотным моментом. Уже к середине 2017 года Китай и США выпустили свои национальные стратегии развития ИИ: две страны открыли новый фронт борьбы
Многогранность искусственного интеллекта
ИИ постепенно становится неотъемлемой частью нашей жизни, по крайне мере онлайн, но нынешние достижения науки еще не позволяют создать разумные машины. Если попросить алгоритм ИИ сделать что-то, выходящее за рамки его компетенций, он становится абсолютно бесполезным.
Голосовой помощник Google может найти в интернете все что угодно, но не стоит ожидать, что он пропылесосит комнату.
Дело в том, что ИИ общего назначения, обладающий широким функционалом, пока находится на стадии ранней разработки. Для ее завершения мир должен прежде пройти четыре стадии развития искусственного интеллекта.
ИИ в интернете. Собирая данные пользователей, крупные интернет-корпорации стремятся монетизировать три важных ресурса человека:
• время (когда вы досмотрите одно видео, YouTube обязательно «порекомендует» вам похожее);
Cambridge Anlitica – британская политическая консалтинговая фирма, которая согласно нескольким источникам инициировала утечку данных с миллионов аккаунтов Facebook и использовала полученную информацию для таргетинга избирателей по всему миру. Таргетинг – интернет-реклама, направленная на определенную группу пользователей (целевую аудиторию)
• предпочтения (Amazon помнит, какие покупки вы делали, и готов предложить вам купить что-нибудь еще, основываясь на ваших вкусах);
• личные данные (в начале 2018 года Cambridge Analitica использовала данные с миллионов Facebook-аккаунтов для таргетинга онлайн-пользователей).
В интернете развитие ИИ уже идет полным ходом. Например, для написания новостей в Китае уже необязательно быть человеком.
Популярный в Китае агрегатор новостей Toutiao отличается от иностранных аналогов одной важной деталью: ему не нужно платить авторам за создание контента – новости пишут алгоритмы. Это мобильное приложение собирает все возможные данные пользователей (клики, просмотры, комментарии и т. д.) для создания цепляющих заголовков и качественного материала.
Во время летних Олимпийских игр в Рио в 2016 году Toutiao вел активную разработку программы, способной писать обзоры матчей в реальном времени. Успех был достаточно впечатляющим: за секунды до финального свистка на платформе агрегатора публиковался пересказ еще не окончившегося матча. Тем не менее обзорам явно не доставало художественной выразительности – над этим еще надо работать.
Ли Кай-Фу полагает, что на момент написания книги в 2018 году Китай и США делят пальму первенства в сфере ИИ в интернете, однако через пять лет Пекин немного вырвется вперед благодаря огромной домашней аудитории интернет-пользователей – богатым источником данных для анализа.
ИИ в человеческой деятельности. На этой стадии решающую роль играют не только категории накопленных данных, но еще и их структурированность. Например, в банках или школах складируются огромные архивы упорядоченной информации. Для алгоритмов это ценный материал. При принятии решений эти данные позволят ИИ учесть тысячи разнообразных факторов, многие из которых могли бы показаться незначительными.
Китайское приложение Smart Finance предоставит вам кредит на самых выгодных условиях, а взамен потребует доступ к небольшой части ваших данных. Алгоритм ИИ обрабатывает такие кажущиеся незначительными параметры, как, например, заряд батареи вашего смартфона или время активного использования Wi-Fi, чтобы определить, являетесь ли вы достаточно благонадежным для получения кредита.