Квантовые вычисления, суперкомпьютеры в облаке и этика ИИ: что будет с технологиями в 2020 году

Директор по перспективным технологиям Microsoft в России Владислав Шершульский о технологических трендах, которые повлияют на индустрию в новом году.

ИИ-агенты будут обучаться на собственном опыте, приобретая его не в реальных условиях, а в системах промышленного моделирования и многопользовательских компьютерных играх.

Обучение с подкреплением (reinforcement learning) — разновидность машинного обучения, в котором в роли «учителя» выступает внешняя среда. Но позволить еще не слишком совершенному искусственному интеллекту учиться на собственных ошибках в реальном мире было бы дорого и небезопасно, особенно в таких областях, как, к примеру, беспилотный транспорт или системы жизнеобеспечения.

Поэтому для тренировки производственных ИИ-агентов используются комбинации библиотек глубокого машинного обучения с системами автоматического проектирования и имитационного моделирования с соблюдением основных законов природы. А для обучения социальному поведению пока лучше всего подходят компьютерные игры, особенно такие, где важно командное взаимодействие и есть место общению, эмоциям и альтруизму.

И пока ученые обсуждают последствия допуска интеллектуальных ботов в такие онлайн-игры, как Fortnite, игроки предвкушают появление новых профессий, например инструктор ботов. А у создателей и потребителей компьютерных игр возникает новая ответственность — что ИИ узнает от них о нашем мире?

Исследователи из Сбербанка и Microsoft Research обучают роботов манипулировать объектами физического мира. Службы спасения используют обучение с подкреплением, чтобы лучше находить потерпевших во время стихийных и техногенных катастроф. А один из ключевых стартапов в этой сфере Osaro, занимающийся обучением роботов для работы на складах и производствах, недавно привлек очередной раунд инвестиций в размере $16 млн.

В 2020 году прогресс в разработке искусственного интеллекта будет достигнут не столько программированием каждого нового сервиса «с нуля», сколько комбинированием и взаимообогащением общедоступных коммерческих ИИ-сервисов в облаке.

Многие эксперты вслед за Кимом Эриком Дрекслером (это он когда-то первым заговорил про нанотехнологии) полагают даже, что подобный человеческому Универсальный искусственный интеллект (AGI, Artificial General Intelligence) тоже со временем возникнет не в отдельной лаборатории, а разовьется постепенно из существующих общедоступных приложений.

Если вдуматься, это не удивительно: ежедневно пользуясь простыми сервисами вроде поиска, автоматического перевода и обработки изображений мы постепенно повышаем их качество. Так что один из читателей этой колонки в ближайшем будущем вполне может оказаться первым, кто сможет пообщаться с таким Универсальным ИИ, просто включив свой смартфон.

OpenAI Илона Маска и Microsoft кооперируются, чтобы совместить разработки и коммерческое использование «пре-AGI» сервисов из облака, с целью в конечном итоге создать дружелюбный и полезный Универсальный ИИ.

2020 год станет идеальным временем, чтобы освоить квантовые вычисления. Универсальных квантовых компьютеров еще нет, но специалисты по квантовым вычислениям уже востребованы и работают над первыми практическими задачами.

Квантовые компьютеры обещают фантастическое расширение возможностей в самых разных областях: глобальная оптимизация, создание новых материалов, поиск перспективных лекарств, усовершенствованное машинное обучение и, да, взлом компьютерных шифров.

Но эти новые компьютеры окажутся бесполезны, если их некому будет программировать. Освоить сегодня эту область — примерно то же самое, что начать серьезно изучать глубокое обучение в 2010 году. Есть шанс добиться выдающихся результатов.

Квантовые вычисления стали горячей темой для обсуждения уже в 2019 году. Сразу многие компании, например Microsoft, Honeywell, Rigetti, 1QBit и QCL, а также Amazon, IBM и D-Wave и др. открывают доступ к квантовым демонстраторам через публичные облака. Google заявляет о достижении преимущества своего квантового демонстратора перед классическими суперкомпьютерами на специально подобранной тестовой задаче.

Тренд 2020 года – защита частной жизни потребителя. Следуя ожиданиям общества, ответственные компании переходят к тщательному контролю и самоограничению использования данных клиентов для защиты их частной жизни и свободы выбора

Наличие большого объема данных, наряду с возможностями персонализации услуг, оптимизации продуктов и управления логистикой, повышает риски утечек, манипулирования спросом и дискриминации. Некоторые эксперты даже полагают, что скоро онлайн-ритейлеров обяжут предупреждать клиентов об использовании таргетинга, как сомнительной деловой практики.

В действительности проблема возникла, во многом, из-за неаккуратного обращения с данными. Подойдя к этому вопросу ответственно, многие организации обнаружили, что защиту данных можно улучшить, объемы и сроки хранения — существенно сократить, а сами данные — частично или полностью обезличить.

То, что в 2019 потребители стали гораздо менее охотно делиться данными с компаниями, подтверждают исследования. Например, ритейлеру совсем не обязательно знать ФИО, телефон и номер паспорта, чтобы выдать скидочную карту и потом анализировать паттерн ее использования. Вполне можно также отказаться от анализа информации о потребителе для таргетирования рекламы: правильно разработанный портфель предложений стратегически важнее, чем попытки угадать, которое из них показать первым.

Следующим шагом можно предпринять технические меры, исключающие саму возможность того, что доступ к данным клиента получит посторонний человек или даже сотрудник. Применительно к облаку, например Azure, это называется конфиденциальные вычисления. Можно пойти дальше и на основе гомоморфного шифрования разработать технологию совместного конфиденциального анализа данных несколькими компаниями без необходимости раскрытия данных друг другу.

В 2020 году компании будут как никогда раньше сфокусированы на исключении побочных эффектов использования новых технологий. Они будут создавать свои комитеты по этике, философы будут консультировать бизнесменов по вопросам добра и зла, а программисты — учиться кодировать мораль.

Новые технологии наряду с новыми возможностями несут и новые риски. Всем известны проблемы, которые могут быть связаны с ИИ: потеря приватности, предвзятость, deepfake, непонятные решения, неадекватное поведение в сложных ситуациях. Проблема осложняется тем, что многие задачи морального выбора не имеют простого решения, и у каждой системы с элементами ИИ, будь то беспилотный автомобиль, медицинская система жизнеобеспечения, умный дом, трейдинговый агент и т.п. есть своя специфика.

Серьезная ошибка может спровоцировать негативные экономические и социальные явления, надолго скомпрометировать технологию в глазах общества. Можно ожидать, что в 2020 году этика будет включена в набор стандартных требований ко многим информационным системам.

Крупные корпорации создают комитеты по этике новых технологий, стремясь задействовать ведущих ученых и инженеров, футурологов и даже философов.

Google привлек в свой комитет по этике ATEAC многих известных экспертов, но они с самого начала не смогли договориться о принципах, и комитет пришлось распустить всего через неделю после учреждения. Microsoft признает, что ее комитет по этике AETHER уже остановил множество проектов, чем заметно снизил доходы компании.

Но мало сформулировать принципы, их нужно реализовать на практике. Поэтому множество программистов по всему миру осваивают новую для них дисциплину — вычислительную этику — удивительный сплав римского права, средневековой схоластики, новейших философских теорий, деонтической логики, формальных грамматик и вариационных принципов.

В 2020 году облака откроют широкий доступ к инновационным инструментам высокопроизводительных вычислений и машинного обучения.

Сегодня большинство новых товаров и услуг являются по своей природе цифровыми — потребитель взаимодействует с ними через цифровой интерфейс, они разрабатываются в системах автоматизированного проектирования и оптимизируются путем анализа данных об использовании.

Конкуренция во всех секторах экономики, от развлечений до сельского хозяйства, все больше становится соревнованием за то, кто быстрее и качественнее использует технологии для создания и продвижения новых продуктов.

Проблема в том, что самые производительные ИТ-инструменты — суперкомпьютеры, ускорители машинного обучения, настраиваемые под конкретную задачу спецпроцессоры, — редки и дороги. Встраивание их в публичные облака открывает к ним доступ небольшим компаниям и стартапам, тем, кому они могут быстро принести очевидную пользу.

Новейшие аппаратные решения позволяют повысить эффективность решения многих задач на два и более порядков в сравнении с традиционными архитектурами.

В 2020 году Microsoft совместно с Intel, AMD, Mellanox, NVIDIA, Graphcore и Xilinx открывает в облаке Azure виртуальные машины на основе самых производительных процессов и графических ускорителей, связанных суперкомпьютерным интерконнектом InfiniBand, виртуальные машины на специально разработанных процессорах искусственного интеллекта, и машины с перепрограммируемыми пользователем процессорами.

Свои виртуальные машины для задач ИИ в облаках также предлагают Amazon и Google. В этом же направлении работает Сбербанк.

В 2020 году компании смогут управлять самыми разными вычислительными ресурсами из единого интерфейса.

Вычислительные облака сделали нашу жизнь проще. Но не все компании готовы полностью перейти в облака — кто-то не хочет расставаться со своим датацентром, кто-то опасается выпускать из рук данные, кого-то ограничивает нормативное регулирование. Другие же много экспериментируют, используя облака от нескольких вендоров — растет неудобство в управлении разными платформами.

В 2020 году наконец можно будет единообразным способом управлять практически любыми вычислительными ресурсами, где бы они ни находились — в офисах за файрволлами, в корпоративных центрах обработки данных, в конкурирующих публичных облаках и т.д.

Провайдеры публичных облаков в 2020 году предоставят клиентам средства создания собственных гетерогенных мультиоблачных сред с единым администрированием.

Microsoft недавно представила Azure Arc, систему управления, которая может охватывать физические и виртуальные серверы, кластеры Kubernetes, ресурсы в облаках Microsoft, Amazon и Google. О запуске близкого по функционалу сервиса AWS Outposts объявила Amazon. Есть подобная платформа и у Google — Anthos.