Гонка ИИ‐вооружений: что происходит с самой хайповой технологией

Центр национальной технологической инициативы на базе МФТИ по направлению «Искусственный интеллект» подготовил первый выпуск Альманаха по искусственному интеллекту.

Первый выпуск содержит обзор текущего состояния отрасли ИИ в России и мире, включая основные технологии и применения, ключевые компании, университеты и людей.

Команда Sever.AI, разрабатывающая ИИ для HR-процессов, подготовила краткую выжимку 150-страничного материала. Полный текст Альманаха доступен по ссылке.

Условия для возникновения искусственного интеллекта как направления научных исследований сложились к середине 20 века.

Первые попытки построить обучающиеся машины были предприняты в рамках кибернетики, основная идея которой — формализовать модель процессов управления в живых организмах и обществе.

Поэтому зарождение искусственного интеллекта началось с построения робототехнических машин, которые могли решать простые задачи — ехать на свет или, наоборот, прятаться от света, объезжать препятствия.

Когда стали доступны первые компьютеры, появилась возможность для возникновения искусственного интеллекта именно в том виде, в котором мы его наблюдаем сегодня, — некоторой программы, способной давать осмысленные ответы.

Первые успехи привели к завышенным ожиданиям. Военные и гражданские инвестиции в исследование и создание интеллектуальных систем были очень высокими, начались «золотые годы искусственного интеллекта».

Неоправданные ожидания привели к резкому падению финансирования во второй половине 1970-х годов, наступила первая «зима» в области искусственного интеллекта.

Интерес к искусственному интеллекту на некоторое время вернулся в 1980-х, но при этом сами экспертные системы так и не получили широкого распространения за пределами нескольких ограниченных применений.

Начиная с середины 2000-х годов нейросети снова стали набирать эффективность и показывать в лабораториях хорошие результаты.

Это было вызвано появлением аппаратного обеспечения — графических процессоров, позволяющих в десятки раз ускорять нейросетевые вычисления, а также повышением доступности больших данных.

С 2015 года начинается новый «золотой век» искусственного интеллекта, связанный с качественно новыми результатами, полученными за счёт применения нейросетей, состоящих из множества слоёв.

Сегодня основной прогресс в применении нейросетей происходит в областях компьютерного зрения, обработки текстов на естественном языке и обучении с подкреплением.

На самом деле время искусственного интеллекта ещё только наступает. Он замыкает собой технологический пакет нового экономического уклада и стратегически служит самой важной технологией для становления новой цифровой экономики.

Понимание исключительной роли лидерства в новой экономике породило очередную технологическую гонку — за искусственным интеллектом.

Едва начавшись, новая гонка уже не уступает ядерной и ракетной гонкам 20 века по масштабу инвестиций, которые при этом продолжают расти двузначными темпами. Лидируют с большим отрывом её инициаторы, США и Китай, однако цифровую экономику активно осваивают и игроки меньшего масштаба, например Израиль.

Оставшиеся в стороне страны будут всё больше отставать от лидеров по уровню, качеству и продолжительности жизни с риском отстать окончательно и превратиться в failed states.

С этих позиций, главная угроза современной России — оказаться одной из таких стран, дополнить экспорт сырой нефти экспортом сырых данных, оставив все их высокие переделы и всю прибавочную стоимость более развитым экономикам.

В России есть исторически сильные физико-математические и программистские школы. Сегодня это реальное преимущество, так как центры создания стоимости перемещаются от производства в разработку и дизайн и основной производительной силой становится интеллект разработчиков.

Россия является поставщиком этих элитных кадров, не получая взамен практически ничего. Россия могла бы позиционировать себя как «мировое конструкторское бюро» в области машинного интеллекта, сосредоточившись на решении фундаментальных проблем и взятии технологических барьеров.

Следовательно, российская стратегия должна предусматривать создание в ближайшие 10–15 лет, пока окно возможностей не закрылось, нескольких десятков высокотехнологичных компаний с оборотом не менее $1 млрд.

Состояние отрасли можно охарактеризовать по нескольким показателям:

• количество публикаций в научных журналах;
• количество патентов на технологии;
• количество денег, вкладываемых в исследования и разработки.

Подобно основным функциям человеческого мозга, выделены три основные области применения ИИ:

1. Распознавание — процесс считывания графической, звуковой и прочей информации с сенсоров.
2. Осмысление — обработка и построение выводов на основе данных, полученных из внешних источников.
   
3. Действие — самостоятельная реализация различных сценариев.
   

Современные технологии ИИ базируются на трёх ключевых элементах:

1. Алгоритмы машинного обучения.
2. Вычислительные мощности.
   
3. Размеченные структурированные данные.
   

Данные — ключ к успешному развитию технологий ИИ. На самом деле данные рождаются каждую минуту в огромном количестве:

Создание «сильного» ИИ открывает дорогу широкому распространению автономных роботов, способных к обучению, в отличие от сегодняшних роботов с программируемым поведением.

Ключ к созданию «сильного» ИИ является — разработка архитектуры систем, обладающих искусственной психикой. Единственной известной нам системой, обладающей психикой, является мозг. Таким образом, понимание принципов работы мозга может служить ключом к созданию технологий сильного ИИ.

Существующие нейронные сети способны обучаться разным, даже очень сложным задачам, например, игре в го или в шахматы лучше чемпиона мира. Однако каждая такая нейросеть будет иметь лишь тот конкретный навык, которому она обучилась. Если сеть, умеющую играть в го, обучить игре в шахматы, она забудет, что умела играть в го.

Современные искусственные нейросети могут содержать миллиарды параметров, которые автоматически подбираются под любую задачу в процессе обучения. И обученная нейросеть может в итоге решать эту задачу даже лучше человека. Но вот понять, как именно она это делает, практически невозможно — разобраться в структуре связей достаточно сложной нейросети человек не в состоянии.

В этом новый нейросетевой ИИ проигрывает прошлому поколению — экспертным системам. Поскольку последние были основаны на системе правил, они всегда могли объяснить своё решение, показать, какая именно цепочка правил применима в данном конкретном случае. Решение этой проблемы пока что не найдено.

ИИ является ключевой технологией новой цифровой экономики. Ведь ИИ — это наделение машин человеческими способностями.

Следовательно, это ключ к массовой замене человека разумными машинами и роботами. Не удивительно, что быстрое развитие ИИ и скорость внедрения решений на его основе порождают опасения: а что станет с людьми, которых он будет вытеснять с их привычных рабочих мест.

Не рискуем ли мы потерять контроль над собственной судьбой? Пока что у нас нет обоснованных ответов на все эти вопросы.

Безусловно, самая мощная компания мира в ИИ — Google, которая одновременно самая значимая для индустрии и одновременно некоторые её подразделения — лидеры роста.

Очень интересной выглядит компания Nvidia, она и значима, и одновременно очень динамично растёт. Другие лидеры роста — Samsung, IBM, Microsoft, Huawei. Интересно попадание в лидеры роста компании Daimler, которая активно внедряет технологии ИИ в свои автомобили.

Российские компании почти не выступают на научных конференциях и только в последние годы стали выступать на бизнесориентированных собраниях.

Наконец, даже статей в СМИ о деятельности российских компаний в области ИИ очень мало. Причём наличие статей в СМИ с упоминанием компании зачастую ещё не говорит о компетенции компании в ИИ, а может лишь означать направление текущей работы и анонсирование предварительных результатов, нежели готового продукта.

Две основные компании, формирующие ландшафт ИИ в России, — «Яндекс» и «Сбербанк». С небольшим отрывом за ними идёт холдинг Mail.ru Group, который позже начал формирование компетенции в ИИ. Все три компании являются универсальными с точки зрения ИИ, работая сразу во всех областях.

Это компании, специализирующиеся на конкретном рынке или применении. Coginitive Technologies ведёт разработки оборудования и ПО для беспилотных автомобилей, «Лаборатория Касперского» специализируется на компьютерной безопасности, основной бизнес ABBYY — распознавание текстов и целых документов и работа с ними.

На российском рынке есть очень сильные стартапы, безусловно имеющие компетенции в ИИ, но пока не настолько мощные, как компании, которые попали в топ-8.

Например, компании Vision Labs и NTech Labs занимают лидерские позиции в России в сегменте компьютерного зрения, а компании Naumen, Just AI и «Лаборатория Наносемантики» — значимые игроки сегмента NLP. Всего на карте ИИ России около 330 компаний, у которых есть хороший потенциал, но в список попали только восемь.

Лидерами по количеству публикаций являются ИТМО, МГУ и РАН. Они обгоняют остальных с большим отрывом, имея более 700 публикаций за пять лет.

Лидерами по количеству цитирований являются также РАН и МГУ. Однако сразу за ними с небольшим отрывом идет «Сколтех», у которого в семь раз меньше публикаций, зато эти публикации сделаны в более значимых журналах, что повышает и внимание к ним, и количество цитирований.

Их называют лидерами мнений, однако не существует метрик, по которой можно было бы измерить «лидерство», поэтому авторы Альманаха предпочитают говорить о «ньюсмейкерах», которые оцениваются по публикациям в средствах массовой информации и социальных сетях по теме ИИ.

Главный ньюсмейкер в этой области — Владимир Путин. Яркая цитата, прозвучавшая 1 сентября 2017 года сразу стала крылатой и обозначила внимание к проблеме искусственного интеллекта на самом высшем уровне. Это высказывание регулярно цитируют в России и за рубежом.

Безусловным лидером мнений бизнеса является Председатель правления «Сбербанка» Герман Греф. Его личная позиция по ИИ сильно влияет не только на «Сбербанк», но и на всю индустрию в целом.

Другим ярким лидером мнений является Ольга Ускова, президент Cognitive Technologies. Её яркие и острые блоги в Facebook читают и цитируют тысячи людей, и многие искренне болеют за Cognitive Technologies и её успехи на международной арене.

Самыми значимыми лидерами мнений в образовании являются ректор университета ИТМО Владимир Васильев и вице-президент ВШЭ Игорь Агамирзян.

Условно к образованию можно отнести и бизнес-акселератор ФРИИ, который проводит образовательные программы для стартапов. А директор ФРИИ Кирилл Варламов заслуженно попал в топ-12 лидеров мнений в области ИИ.

Поменяются геополитические и военные доктрины большинства развитых стран. Не исключено, что глобализация, резко ускорившаяся вслед за взрывной динамикой развития технологий после Второй мировой войны, ИИ-технологиями будет вообще остановлена.

Во-вторых, не менее сильно скажется изменение модели сосуществования государства и бизнеса. Интеграция целей и ресурсов государства и частного бизнеса для достижения военного превосходства, скорее всего, приведёт ко всемирному торжеству авторитарно-демократической модели интеграции интересов частного бизнеса и государства, уже взятой Китаем на вооружение (в прямом и переносном смысле).

В результате главными факторами международных отношений станут:

• ИИ-неоколониализм во взаимоотношениях стран-лидеров и стран-аутсайдеров в ИИ-технологиях;
• гонка ИИ-вооружений между странами-лидерами, определяющая и направляющая дальнейшее развитие ИИ-технологий.

У такой гонки возможны два варианта окончания:

Вариант «Большая война», в результате которой следующая война будет вестись уже камнями и палками.

Вариант «ИИ-сингулярность» (или «приход лесника»), при котором всё ускоряемое гонкой вооружений развитие ИИ-технологий породит «сильный» ИИ, а тот поступит как лесник в анекдоте, устранивший обе соперничающие стороны за ненадобностью.

Первый вариант видится куда более вероятным. Однако и второй вариант не исключен.

#ии