Нейросетям далеко до мозга, но они изменят мир

Разработчики системы искусственного интеллекта AlphaGo объявили, что недавняя серия игр в го против сильнейшего в мире игрока Кэ Цзе была последней. AlphaGo теперь займется наукой и медициной.

Нужно ли говорить, что программа выиграла у человека со счетом 3-0. В го играют уже около 3 000 лет и вплоть до недавнего времени ученые считали, что искусственный интеллект сможет превзойти в ней человека только через десятки лет. Дело в том, что количество возможных вариантов развития событий в ней слишком велико, чтобы рассчитать лучший ход методом перебора. Однако разработанная командой гугловского подразделения Deep Mind AlphaGo в 2015 году обыграла чемпиона Европы. В прошлом году со счетом 4-1 она победила лучшего игрока Кореи Ли Седоля. Последний поверженный машиной — Кэ Цзе — лидер мирового независимого рейтинга Go Ratings, что делает его сильнейшим в мире.

Один из основателей DeepMind, Демис Хассабис, объяснил решение о прекращении игр в го тем, что это наивысший возможный результат для AlphaGo как соревновательной программы. Впереди у AlphaGo работа с алгоритмами по поиску лекарств для болезней, серьезного уменьшения энергопотребления или изобретения революционных материалов”.

Впрочем, тема игр для подразделения Deep Mind на этом не заканчивается. 

Грег Коррадо, старший научный сотрудник Google Brain Team:

Команда Depp Mind сидит в Лондоне и делает очень много совершенно независимых исследований. На следующем этапе, после го, они хотели попробовать освоить игры, так скажем, реального времени, а не пошаговые – здесь мы как раз говорим о StarCraft, но я по чести говоря не знаю, в каком состоянии сейчас этот проект. Вы знаете, вся моя работа строится вокруг нейросетей, из которых мы сейчас и создаем всякие продукты. Но я ни в коем случае не считаю, что эти нейросети в их сегодняшнем виде – это вершина, единственно верный способ построить искуственный разум. Все просто: технология эта показывает себя неплохо, мы будем над ней работать, но я вот уверяю вас, что вскоре кто-то совершит прорыв с совершенно другим матаппаратом, и начнется новая фаза, а потом еще одна, и так далее. И потому работать нужно во всех направлениях: и вероятностные графические модели, и безнадзорное обучение. Все техники, которые мы сейчас не используем, любое направление может оказаться успешным. То, что мы используем сегодня, очень удобно, но ни в коем случае не венец эволюции.

Если венцом эволюции искусственного интеллекта считать построение системы, которая работает как человеческий мозг, то до этого момента, судя по всему, еще очень далеко. И дело не только в доступных вычислительных мощностях или алгоритмах. Дело еще и в том, что не очень понятно, к чему стремиться.

Грег Коррадо, старший научный сотрудник Google Brain Team:

Моя докторская диссертация была посвящена нейрологии – это изучение биологического мозга. И я вам вот что скажу: те нейросети, которые мы сейчас строим и используем, имеют мало общего с реальным мозгом. Ну, разве что, только в том смысле, что структура похожа: набор простых вычислительных модулей, нейронов, которые должны взаимодействовать для решения стоящих перед ними задач. Это правда и для человеческого мозга и для нейросети. В остальном же они думают не так, как люди, они учатся не так. Машины очень от нас отличаются: у них нет гибкости и такого большого вычислительного репертуара, как у нас. И различия эти – вопрос не только масштаба, не то что "вот у нейросети 5 слоев, а у человека тысячу, давайте построим большую и она будет как мы". Нет, я не согласен с такой гипотезой. Мы просто не знаем, как биологический мозг работает. То есть почти совсем: как обучается, как в нем представлены воспоминания, что лежит в основании механизмом сознания – все это нам неизвестно. Те нейросети, что строим мы, чтобы они приносили нам какую-то пользу – там вообще ничего подобного нет. И ты можешь делать их больше или мощнее, но на человека они больше похожими не станут.

В Россию Грег Коррадо приезжал, в том числе, читать лекции, делиться опытом. Работы в области искусственного интеллекта сегодня в очень интересной стадии. С одной стороны, это уже бизнес, где конкуренция, контракты и доходы. Причем немалые: подразделение Google Brain, стартовавшее как часть лаборатории перспективных разработок Google X, говорят, своими доходами вполне перекрывало расходы на прочие не взлетевшие проекты, вроде очков Google Glass. А, с другой стороны, это пока еще научная история. И как все ученые, создатели нейросетей публикуют исследования, вполне свободно обмениваются результатами экспериментов. И делятся прогнозами.

Грег Коррадо, старший научный сотрудник Google Brain Team:

Нейросети определенно требуют гораздо больше вычислительных мощностей, чем многие методы применявшиеся раньше, может быть, на порядки, если мы говорим о построении системы, которая уже приносит какую-то пользу. Но возможности, которые эта сеть дает, впечатляют. Это все равно как менять стройматериалы. Вот вы строили мосты из дерева – это одно. А потом появляется сталь. И, конечно же, энергозатраты на получение стали несоизмеримо больше, но какие инженерные горизонты открывает это для мостостроения! Вот и у нас удешевление вычислительных мощностей дало возможность строить большие системы машинного обучения, которых раньше просто не существовало.

AI в нынешнем понимании – точно такая же технологическая волна, с которой человечество уже встречалось несколько раз за XX век. Бульдозеры на стройплощадках и компьютеры в офисах изменили и работы, и задачи, и саму суть некоторых профессий, и сотворили новые. Всем пришлось привыкать. Моя бабушка была бухгалтером – она работала со счетами, а потом ей пришлось привыкать к калькулятору. Маме пришлось привыкать уже к Excel. Так что привыкать придется и сейчас, но профессии никуда не денутся. Изменится специфика, появятся новые. В Сан-Франциско и окрестностях самая популярная профессия – вебмастер, вебдизайнер. Этого 20 лет назад и предположить было невозможно. Наверное, что-то подобное произойдет и сейчас, обществу нужно быть готовым к этому.