Душа машины. Радикальный поворот к человекоподобию систем искусственного интеллекта. Пол Доэрти

ускоряет внедрение? В производстве используются новые модели искусственного интеллекта. Специализированное аппаратное обеспечение расширяет их возможности и помогает быстрее получать результаты обработки больших массивов данных. Упрощенные и меньшие по размеру инструменты позволяют ИИ работать практически на любом устройстве. Облачные сервисы обеспечивают доступ к ИИ-ресурсам из любой точки планеты и дают возможность масштабировать модели в соответствии с нуждами бизнеса.

      Необходимость интегрировать данные из многих источников, решать сложные задачи бизнеса и компьютерной логики, а также конкуренция, заставляющая придавать данным более удобную для пользователей форму, ускоряют внедрение искусственного интеллекта. И конечно, оказалось очень велико влияние пандемии.

      Наше недавнее исследование показало: более чем три четверти крупных компаний реализуют инициативы по глубокому обучению[12]. Глубокое обучение – это мощная подгруппа методов машинного обучения. В его основе лежат нейросети, состоящие из простых нейроноподобных блоков обработки данных, вместе выполняющих сложные вычисления. Работающий по этому принципу искусственный интеллект должен обучаться методом «снизу вверх» на огромном массиве данных и нередко для более тонкой настройки использовать дополнительные данные. Но этот «жадный до данных» подход имеет существенные ограничения – по мощности, доступности и устойчивости, как мы увидим в следующей главе.

      Между тем на переднем крае исследований природа машинного интеллекта становится абсолютно человеческой – менее искусственной и более разумной, походящей не на беспилотный автомобиль, который нужно кропотливо тренировать, а на человеческого младенца, обладающего удивительно эффективной способностью к обучению.

      Все это должно заставить топ-менеджеров задуматься о расходах на технологии в ближайшие три-пять лет. С одной стороны, стоящие перед глубоким обучением проблемы огромны и для многих компаний непреодолимы. С другой – глубокое обучение дало так много открытий и ценных результатов, что в ближайшее время оно не уйдет из практики. Согласно планам участвовавших в нашем опросе компаний, эти технологии из разряда необязательных перешли в необходимые.

      Однако поиски искусственного интеллекта, наиболее близкого к человеческому, откладывались несколько десятилетий. Теперь же они обрели новую жизнь в попытках преодолеть ограничения нынешних подходов к интеллекту. Для высших руководителей это преодоление начинается с понимания имеющихся ограничений.

Проблема с интеллектом

      Авторы MIT Technology Review проанализировали исследования в области искусственного интеллекта за последние 25 лет (а это 6625 научных работ) и пришли к выводу: глубокое обучение, доминировавшее в этой области последние десять лет, может пойти на спад[13]. Однако оно не исчезнет – останется мощным

12

Bhaskar Ghosh, Adam Burden and James Wilson, “Full Value. Full Stop. How to Scale Innovation and Achieve Full Value with Future Systems”, Accenture, 2019, https://www.accenture.com/us-en/insights/future-systems/future-ready-enterprise-systems.