ГЛАВНОЕ МЕНЮ

Источник: http://russiancouncil.ru

Сегодня дискуссии об искусственном интеллекте (ИИ) можно встретить повсюду — и на телевидении, и на страницах глянцевых журналов. Но такое уже не раз случалось в прошлом, и всякий раз периоды энтузиазма и увлечения ИИ-технологиями сменялись последующими разочарованиями. Где гарантия, что и в этот раз возлагаемые на технологии надежды не окажутся несбыточными? Тем более, что тема ИИ сегодня находится на пике ажиотажа (см. Рис. 1). Чем же тогда сегодняшняя ситуация отличается от того, что уже бывало раньше?

Рис. 1: Глубокие нейронные сети, «рабочая лошадка» современного ИИ, находятся сегодня на пике ажиотажа и завышенных ожиданий. За этим неизбежно следуют разочарования, и лишь постепенно, но мере взросления технологий — выход па плато продуктивности. Однако, но мнению Gartner, плато продуктивности для глубокого обучения ожидается довольно скоро — в пределах ближайших 5 лет.

В этой статье отстаивается тезис, что время ИИ наступает только сейчас, и что именно ИИ замыкает технологический пакет нового экономического уклада. Т.е. сегодня ИИ представляет собой стратегически самую важную технологию, является пропуском в новое цифровое будущее. Соответственно, Россия должна предпринять экстраординарные усилия по развитию у себя соответствующих компетенций, чтобы не упустить свой шанс занять место в ряду технологически развитых стран.

Преодоление барьера сложности

Развитие человеческой цивилизации можно рассматривать как процесс постоянного обучения, т.е. накопления знаний. Действительно, что отличает современного человека от его далеких предков — ранних homo sapiens? Физиологически — ничего, единственное различие — в объеме накопленных человечеством знаний. Под знаниями здесь понимаются не столько тексты, сколько операционные знания «на кончиках пальцев» представителей всех человеческих профессий. Они передаются, как формально, в виде научных статей, технических регламентов, должностных инструкций и т.д., так и неформально, от наставника к ученику.

Эти знания направляют поведение людей и приводят в действие всю мировую экономику. Их суммарный объем определяет сложность «экономического организма» и объем производимых экономикой благ. Блага цивилизации можно измерять не деньгами, а количеством доступных товаров и услуг. Чем разнообразнее товарная номенклатура, тем больше возможностей имеет человек для удовлетворения своих потребностей, тем выше степень развития экономики, Т.е. экономическое благополучие прямо пропорционально количеству накопленных человечеством знаний.

Рост благосостояния означает, что объем этих знаний растет быстрее, чем численность населения. Действительно, расселение homo sapiens по Земле началось около 100 тысяч лет назад с африканской популяции численностью порядка 105 человек. Сегодня нас уже 1010, т.е. численность населения увеличилась на пять порядков. Однако номенклатура изделий за то же время увеличилась на десять порядков — с нескольких вариантов каменных орудий до 1010<.sup> (разнообразие маркировки современных штрихкодов UPC).

Количество накопленных знаний растет примерно пропорционально квадрату числа людей, в головах которых эти знания «установлены», Очевидно, что накапливаться с такой скоростью бесконечно знания не могут. Рано или поздно начнут сказываться естественные ограничения человеческого мозга, из-за которых суммарный объем памяти человечества растет с ростом населения линейно, т.е. гораздо медленнее.

Гипотеза автора состоит в том, что это «рано или поздно» уже наступило. Человечество уже столкнулось с проблемой преодоления барьера сложности экономики с ее растущей номенклатурой изделий и глобальной системой разделения труда.

Предельно упрощая ситуацию, предположим, что все люди специализируются каждый на каком-то одном «изделии». В первобытном обществе при минимальном разделении труда все были заняты производством одних и тех же изделий, т.е. человеческие знания многократно дублировались. Рост экономики обеспечивался все более рациональным использованием совокупной памяти человечества — углублением разделения труда и появлением всё большего числа профессий. Современный мир, по-видимому, приближается к предельной степени разделения труда, когда набор знаний каждого специалиста становится уникальным. В этом пределе разнообразие изделий приближается к своему теоретическому максимуму — количеству людей (см. Рис. 2).

Хорошим индикатором приближения человечества к этому пределу служит изменение закона роста численности населения. На протяжении всей известной истории вплоть до последней трети XX века население Земли росло приблизительно по гиперболе: ∞ (t0 – t) –1 с точкой сингулярности t0 ≈ 2026 г.. Затем гиперболический рост начал замедляться, и примерно с 2000 г., относительный темп роста населения постоянно снижается. Можно трактовать этот факт как свидетельство того, что текущий технологический уклад исчерпал свой потенциал и больше не в состоянии поддерживать прежние темпы роста. Преодоление барьера сложности возможно только в рамках нового цифрового технологического уклада.

Новый технологический уклад

По существующим представлениям экономика развивается циклично, через технологические революции, в процессе которых происходит смена технологических укладов. Каждый такой уклад характеризуется:

• Обильными запасами относительно дешевого базового ресурса.
• Пакетом технологий, эффективно эксплуатирующим этот ресурс.
• Организацией рынка, соответствующей этому технологическому пакету.

Переход к новому укладу возможен только после формирования полного пакета новых технологий, который постепенно складывается в недрах старого уклада, где каждая из них по отдельности еще не может реализовать заложенный в ней потенциал. Таким образом, всегда существует какая-то одна замыкающая технология, без которой установление нового уклада невозможно, и появление которой инициирует новую технологическую революцию. Несложно догадаться, что, по мнению автора, именно такой замыкающей технологией является сегодня искусственный интеллект.

Ресурсной основой уходящего индустриального технологического уклада является дешевое и обильное углеводородное топливо, энергетическая основа современной экономики. Технологический пакет составляют технологии массового машинного производства и глобальные транспортные сети. Наконец, организацию сложных цепочек создания стоимости обеспечивают транснациональные компании.

Что будет определять облик нового цифрового технологического уклада?

Новый обильный и дешевый ресурс

Основным ограничивающим фактором индустриального уклада, как было предположено выше, является не истощение энергетических ресурсов, а ограниченные возможности человеческого мозга по управлению все более сложной глобальной экономикой. «В каждом продукте, которым мы пользуемся в начале XXI века, доля прямых и косвенных управленческих затрат составляет от 50 до 80%».

Ответом на этот вызов стало появление и быстрое развитие компьютерных технологий. Компьютеры позволили вынести часть алгоритмов из головы человека в среду, где они могут исполняться в миллиарды раз быстрее. Соответственно, все, что удается формализовать, переносится из головы человека в эту новую искусственную цифровую среду. Зародыш новой фазы в недрах старого уклада растет согласно закону Мура — удвоение компьютерных мощностей и снижение удельной стоимости вычислений каждые полтора–два года. Собственно, этот закон и описывает появление у человечества нового обильного и дешевого ресурса. Рано или поздно экспоненциально растущие вычислительные мощности компьютеров должны превзойти практически постоянные «вычислительные мощности» людей.

В каком-то смысле, этот момент уже наступил, и сегодня мы живем в эпоху все нарастающего «навеса» компьютерных мощностей, все более превосходящих совокупную «вычислительную мощность» людей (количество людей, умноженное на максимальный объем их индивидуальных знаний и на скорость доступа к этим знаниям) — см. Рис.3.

Рис. 3: Рост совокупных компьютерных мощностей, согласно. Они сосредоточены не в процессорах общего назначения (CPU, нижняя ветка), а в графических ускорителях (GPU, верхняя ветка), которые, в основном, и используются для обучения искусственных нейросетей.

Таким образом, компьютерные мощности представляют собой новый дешевый и обильный ресурс для становления нового цифрового технологического уклада. Более того, в отличие от остальных ресурсов, он постоянно и очень быстро растет и дешевеет, т.е. является сегодня основным потенциальным источником экономического роста.

Однако, пока что этот заложенный в компьютерах потенциал еще практически не задействован, Большую часть времени они попросту простаивают. Согласно недавнему докладу McKinsey, развитие цифровых технологий в США последние 30 лет сопровождалось снижением темпов роста производительности труда.

По мнению автора, только машинный интеллект способен раскрыть истинный экономический потенциал компьютеров.

Новый технологический пакет

Почему именно машинный интеллект? Что принципиально нового добавит он к имеющимся компьютерным технологиям? И почему этих технологий недостаточно для эффективной эксплуатации растущих и дешевеющих компьютерных мощностей?

Ответ лежит на поверхности. Просто совокупный объем всех когда-либо созданных компьютерных алгоритмов ничтожно мал по сравнению с объемом всех человеческих знаний. Компьютеры, выражаясь бытовым языком, «быстрые, но глупые». Соответственно, принятие основной массы решений по-прежнему остается за людьми, а компьютеры играют вспомогательную роль, осуществляя лишь те операции, которые удалось формализовать и автоматизировать. В результате, несмотря на все инвестиции в информационные технологии, их влияние на экономику весьма ограничено.

Процесс формализации человеческих знаний идет крайне медленно, т.к. алгоритмы создаются небольшой прослойкой людей, программистами (их сегодня порядка 107). Объём знаний в компьютерных программах ограничен совокупными знаниями программистов, которые на три порядка меньше общего объема человеческих знаний.

Если алгоритмы и дальше будут создаваться людьми, этот процесс может затянуться навеки, с учетом скорости обновления знаний. Единственный выход — избавиться от узкого горла «ручного» программирования и перепоручить создание программ компьютерам. Этот процесс автоматического порождения алгоритмов обеспечивается машинным обучением.

Таким образом, только машинное обучение, подкрепленное достигнутым уровнем компьютерных мощностей, способно в сжатые сроки резко повысить машинный интеллект до человеческого уровня и загрузить эти мощности теми задачами, которые сегодня доступны только людям.

Именно это мы и наблюдаем в последние несколько лет, после того, как основной парадигмой ИИ стало т.н. глубокое обучение. Именно с этим подходом связаны недавние успехи в задачах компьютерного зрения, распознавания речи, машинного перевода и т.д., где узко специализированный машинный интеллект достигает уровня человека, т.е. может его частично заменять.

Иными словами, именно искусственный интеллект является замыкающей технологией нового технологического пакета, необходимой и достаточной для начала новой промышленной революции,

Новая организация рынка