— Я не люблю слова «искусственный интеллект», потому что они подразумевают, что употребляющие это выражение хорошо понимают, что такое интеллект естественный –– как правило, это не так. Лучше говорить про машинный. Черт его знает, что это такое, но в каком-то смысле интеллектом машины обладают. Давайте посмотрим, что произошло в области машинного интеллекта за год.
 Фото: Анна Шевченко для 66.RU |
|---|
В течение этого года резко начала смещаться та граница, которая у каждого из нас по-разному описывается в головах: граница между тем, что характеризует нас как людей (понимание, что такое уникальная, сугубо человеческая, свойственная только нашему интеллекту способность), и тем, что можно отдать машинам. Граница между тем, что является основанием для нашей незаменимости на работе, в жизни и т.д., а что глубоко заменимо. Она дышит, она за последний год интенсивно смещается. Рассмотрим ситуацию с самого начала.
1. Начнем с физических возможностей человека.
Когда-то возможность пробежать 42 с лишним километра и донести весть была очень важна, потому что другого способа передать информацию не было. Понятно, что сейчас бег не является решением технической задачи сообщения, что не мешает огромному количеству людей бегать марафоны. Мотивация стала другая. Люди не перестали бегать, хотя это стало технологически не нужно. Это переносится и в другие области.
2. Первой пострадала тоже область спорта –– шахматы.
Именно потому что шахматы считались игрой интеллектуальной, с того момента, как в середине прошлого века возникла идея, что машина может неплохо имитировать человеческий интеллект, начали создавать программы, играющие в шахматы. И оказалось, что машины играют в шахматы на том уровне, который человеку даже не снится и никогда сниться не будет. Однако это не убило чемпионаты мира по шахматам.
Тогда стало понятно, что мы не соревнуемся с рациями в способе доставки сообщения на 42 км –– для этого существует радио, но люди на Олимпиадах всё равно бегают марафонскую дистанцию, потому что им интересно сравниться друг с другом. Поэтому теперь появилось две лиги: машины всё меньше играют сами с собой, там всё интересное достигнуто и почти нет прогресса, а люди спокойно играют друг с другом, забыв о том, что ни один из них никогда не обыграет машину.
 Фото: Анна Шевченко для 66.RU |
|---|
3. Когда машины начали хорошо играть в шахматы, для людей, занимающихся машинным интеллектом, возник следующий, казалось бы, очень далекий предел: игра в го.
Известно, что там количество возможных ходов превышает на много порядков число атомов во Вселенной. Игра, в которой не существует учебников: она считается одной из самых интеллектуальных. Она как музыка: в неё надо вживаться, чтобы чувствовать гармонию позиций, правильность следующего хода, удивительность хода противника. Для победы нужна интуиция и чувство гармонии –– это единогласное мнение специалистов по го.
В 2014 г. в прогрессивном технологическом журнале эксперт пишет, что даже через десять лет невозможно будет победить человека в этой игре. А в этот момент ребята из британской компании DeepMind (купленной компанией Google) начали работать над своим проектом AlphaGO. Они строили это будущее. В 2015 г. AlphaGO играла с европейскими чемпионами примерно на равных. В начале 2016 г. случился знаменитый матч между корейцем Ли Седолем и AlphaGO. Матч из пяти партий, в котором Седоль выиграл только одну –– в четырех победила AlphaGO. Это было потрясением. Девятый дан официально присвоили компании.
Надо понимать, что все эти алгоритмы учатся, играя сами с собой, поэтому и самосовершенствуются непрерывно. Они не знают никаких стратегий, в них ничего не заложено, кроме формальных правил игры! Они очень быстро набирают неимоверный опыт: как и люди, они умеют обучаться.
 Фото: Анна Шевченко для 66.RU |
|---|
4. После этого в феврале 2017 г. машинам стала доступна еще одна игра, в которой надо хитрить и жульничать, — покер.
Машине даже не показывали лучшие партии покера: просто дали правила и сказали: поиграй с собой, а потом сыграй с чемпионами мира в покер.
5. И уже в августе этого года бот, то есть очередная программка с машинным интеллектом, обыграла живого игрока в Dota-2.
Играли один на один, хотя можно и командами, и это следующий шаг: боты будут играть друг с другом. Умение договариваться, интуиция и другие «человеческие» качества очень быстро вырабатываются внутри машины. Их никто не программирует, и в этом месте людей начинает клинить.
Мы же пошли другим путем. Мы решили не экспериментировать с игровыми историями, а посмотреть, как творческие задачи, которые тоже считаются сугубо человеческой прерогативой, могут решать современные способы машинного обучения. Оказалось, что могут. Это действительно очень чистая и хорошая иллюстрация на конкретном примере: как люди и машины работают вместе, решая творческую задачу и создавая произведение, в котором есть творческий вклад и тех, и других, потому что без живых музыкантов это звучало бы странно. Проектом вы можете насладиться в следующем видео.
Почему эта история про самообучение так задевает людей? Надо как-то научиться жить с мыслью, что компьютер –– это не просто железка, которой ты должен дать пошаговую инструкцию «что делать». Человек должен понимать, что нужно делать на каждом шаге для достижения задачи, а машинка это всё реализует. С машинкой, то есть с программистом, можно разговаривать по-другому: «Смотри, у меня есть вот такая задача, пусть она научится сама ее решать, хотя я понятия не имею, как это делать». Тут нужны только данные для обучения.
 Фото: Анна Шевченко для 66.RU |
|---|
Классический пример про котов и собак. Когда вы смотрите на эту картинку, вы не вспоминаете учебники по биологии, не сравниваете форму носа и ушей –– вы это узнали, когда были детьми, родители вам просто показали: вот это собачка, а вот это кошечка. И как-то в итоге это у вас получилось. Это ключевой момент. Почему мы считаем, что это единственный способ понять –– описать алгоритмически? Программе просто показывают миллион этих котов и собачек в самых разных ракурсах, разных пород.
Второй пример: как ребенок учит язык, когда его перевозят в другую страну? Его не заставляют заканчивать филфак или изучать структуру времен и падежей –– он просто начинает трепаться со сверстниками.
Так почему мы считаем, что машина должна жить в этой системе и ей надо задать все правила? Современную программу можно заставить жить по тем правилам, по которым живет ребенок, погруженный в новую языковую среду. На этом работают сейчас все современные системы машинного перевода. Они всё время учатся, их всё время щелкают за ошибки, как ребенка.
Человек –– самая высокая ступень эволюции или промежуточная стадия?
 Фото: Анна Шевченко для 66.RU |
|---|
Моя рабочая гипотеза, что одна из причин, по которым нам всё это очень трудно воспринять, состоит в том, что в нас встроен очень сильный антропоцентризм, что мы –– самая высокая ступенька развития эволюции, поэтому всё остальное, что мы создаем, все машины — ниже нас: они не могут превосходить нас в том, что касается мозгов, потому что именно мозги делают нас этими особыми.
Ну а кто сказал, что мы венец? Может быть, мы промежуточная стадия для создания какого-то машинного сверхинтеллекта. Чему это противоречит? Это лишь модель, которая веками держалась и считалась глубоко научной, потому что весь ежедневный опыт учит.
С 2015 г. я показываю вот это слайд.
 Фото: Анна Шевченко для 66.RU |
|---|
Тогда надо мной смеялись, сейчас смеются меньше. Сейчас мы исключаем возможность человеку подбирать алгоритм: за него это будет делать машинка. В современном мире человек, который только по алгоритму умеет что-то делать, обречен. Этому точно проще обучить любую машину, там нечего делать человеку. Эта история хорошо описывает довольно большое количество профессиональных обязанностей. Подумайте об этом.
 Фото: Анна Шевченко для 66.RU |
|---|
Многие рутинные задачи –– «вместо». Иногда «вместо» технолога, «вместо» ассистента врача, «вместо» маркетолога, но иногда и «вместе», как с группой музыкантов, которые играли у нас на открытии, а также «вместе» с врачом, чтобы диагноз его рекомендаций был точным.
 Фото: Анна Шевченко для 66.RU |
|---|
Поэтому эти правила касаются истории про всё большее появление машинного интеллекта в разных кусках нашей жизни, в разных кусках нашей профессиональной деятельности, и это довольно прагматические вещи. Да, трудно, но без умения делегировать машине станет невозможно жить. Но самое главное, что за счет ускорения не только машинного интеллекта, но и других областей наиболее интересных профессий не родилось еще на свет. «А чему учиться моему ребенку?» — спрашивают меня. Только этому. Потому что на самом деле самые интересные профессии еще не появились, им нельзя научиться сейчас, но через десять лет это будет офигенно клёво. Десять лет назад не было профессии оператора беспилотника — сейчас это безумно интересная и довольно массовая работа, причем везде: от кинематографа до боевых действий.
 Фото: Анна Шевченко для 66.RU |
|---|
Разве технология не должна быть связана с человеком, и не значит ли это, что возврат к гуманитарным профессиям всё же должен случиться? Гуманитарий гуманитарию рознь. Одно из самых интересных знакомств случилось со мной в апреле этого года на конференции в Штатах. За столом я оказался с девушкой-психологом, которая представилась руководителем Alexa Personality team. Алекса –– это такой персональный ассистент, разработанный «Амазоном». Их команда состоит из 20 человек, среди которых есть 2–3 сильных аналитика, но всё это гуманитарии: сценаристы из Голливуда, несколько психологов и филологов. Это ребята, которые разрабатывают личность персонального ассистента.
На сегодня Алекса решает тупые повседневные задачи: «Алекса, включи музыку», «Алекса, завтра надо заказать стиральный порошок», «Алекса, что сегодня в новостях?» Так и начинается стратегическая роль гуманитариев. Но технически через пару-тройку лет Алекса может стать бебиситтером. Слушать ребенка, наблюдать за его передвижением по дому, соску вставить, если нужно, попу подтереть и т.д.
 Фото: Анна Шевченко для 66.RU |
|---|
Но вопрос: если вы сейчас имеете домработницу, вы оставите с ней своего ребенка? По соцопросам ответ в основном отрицательный. И они поняли, что их задача сейчас — тихо, плавно, без резких движений создавать личность Алексы, чтобы в тот момент, когда функционал няньки станет доступным, человек мог без сомнений оставить с ней своего ребенка. И это задача для голливудских сценаристов и психологов, а не для инженеров. Но при этом под этих 20 человек, которые разрабатывают «персоналити», 20 тысяч человек будут писать код и разрабатывать железки. То есть, конечно, такого количества гуманитариев на топовых высокооплачиваемых профессиях, как сейчас программистов, не будет, и всё же они будут необходимы.
Так каково же место человека в стремительно меняющемся мире? Ответ, как ни странно, –– оставаться человеком. Потому что на самом деле в стремительно меняющемся мире оставаться человеком с какими-либо ценностями, идеями, моральными принципами и вообще уверенностью в себе становится всё чаще довольно сложно. Оставаться человеком в том числе означает воспринимать машину не как угрозу, поскольку я человек, это и дает мне уверенность, что мы договоримся с ней, как с сильным партнером. Ответ — в вопросе. Место человека, а не пешки, не придатка машины, не второсортного материала. Подумайте об этом.
Текст, фото: Анна Шевченко для 66.RU
