The Economist: Битвa рoзумів

Змaгaння між штучним інтeлeктoм (ШІ) і людствoм тoчиться в сюжeтax гoллівудськиx фільмів, нa oбклaдинкax журнaлів і нa шпaльтax гaзeт, oднe слoвo, привeртaє нeaбияку увaгу. Пeсимісти зaстeрігaють, щo ШІ мoжe знищувaти рoбoчі місця, пoрушувaти зaкoни й рoзв’язувaти війни. Aлe такі передбачення стосуються далекого майбутнього. Сьогодні конкурують не людина та машина, а світові технологічні гіганти, які гарячково вливають інвестиції в ШІ, аби перегнати одне одного в цій галузі.

Експонентне зростання обсягу цифрових даних, масштаби обчислювальних потужностей і геніальність алгоритмів розпалюють цікавість до цього колись маловідомого закутка комп’ютерної науки. Найбільші технологічні фірми Заходу, зокрема Alphabet (предок Google), Amazon, Apple, Facebook, IBM і Microsoft, інвестують величезні суми в розвиток своїх потужностей ШІ. Те саме роблять їхні колеги з Китаю. Відділити інвестиції технологічних підприємств у ШІ від інших важко. Але наразі, за даними PitchBook, за 2017 рік (див. «Корпорації наступають») компанії в усьому світі провели злиттів і поглинань, пов’язаних із ШІ, приблизно на $21,3 млрд. Це майже у 26 разів більше, ніж у 2015-му.

Найважливіше для цих компаній машинне навчання, підгалузь ШІ. У ній комп’ютери просіюють дані, щоб розпізнавати моделі й робити прогнози, не будучи спеціально на це запрограмованими. Такий прийом зараз використовується в найрізноманітніших додатках, зокрема коли треба визначити цільову аудиторію для інтернет-реклами, рекомендувати продукти, у доповненій реальності та в автомобілях з автопілотом. Професор Зубін Ґарамані, що керує дослідженнями ШІ в Uber, вважає, що цей напрям спричинить таку саму революцію, як і поява комп’ютерів.

Зрозуміти потенційний вплив ШІ можна на прикладі баз даних. Починаючи з 1980-х років вони слугували дешевим способом зберігання інформації, її аналізу, розуміння та виконання когнітивних завдань (наприклад, управління інвентаризацією). Бази даних дали поштовх для розвитку першого покоління комп’ютерних програм; а ШІ зробить наступне значно пристосованішим для прогнозування й реагування на зміни, каже Френк Чен, партнер у венчурному фонді Andreessen Horowitz. Додатки на зразок Gmail від Google, що сканує зміст електронних повідомлень і пропонує швидкі відповіді, які можна ввести єдиним доторком до екрана мобільних пристроїв, — одна з перших ілюстрацій продуктів, які можна очікувати в цьому напрямі.

Читайте також: Панки в лабораторіях

Як і у випадку з попередніми хвилями нових технологій, — появою персональних комп’ютерів і мобільних телефонів, — ШІ має потенціал революційно змінити всю роботу технологічних гігантів: допомогти їм цілковито переглянути нинішні прийоми роботи й створювати нові підприємства. Але разом із ним з’являється відчуття небезпеки. «Якщо ви технологічна компанія та ШІ не належить до ваших основних компетенцій, то ви ставите себе в залежність від розробок інших», — вважає друга людина в Amazon і помічник Джеффа Безоса Джефф Вільке.

Підігрітий духом суперництва, зу­хвалими надіями та модою, бум на ШІ трохи подібний до першої золотої лихоманки в Каліфорнії. Китайські компанії на кшталт Baidu й Alibaba також інвестують у ШІ і застосовують його на своєму вітчизняному ринку. Але найпомітніше ведуть розвідку в цьому напрямі технологічні компанії Заходу. Загалом лідером тут вважається Alphabet. Вона отримує від ШІ значні прибутки вже кілька років поспіль, і на неї працюють чимало найвідоміших учених. Але це лише початок, до фінішу перегонів ще дуже далеко. За кілька наступних років великі технологічні фірми дихатимуть у спину одна одній, змагаючись у трьох напрямах: воюватимуть за талантів, які навчатимуть «корпоративні мізки»; спробують застосовувати машинне навчання у своїх бізнесах ефективніше, ніж суперники; намагатимуться створювати нові центри генерування прибутків за допомогою ШІ.

Генії вузького профілю

Найгарячковіша боротьба точиться за таланти, яких набагато менше, ніж даних або обчислювальної потужності. Різко зріс попит на «будівничих» ШІ, які можуть креативно застосовувати прийоми машинного навчання до величезних масивів даних. Він уже набагато перевищує кількість топових дослідників, які вивчали ці прийоми. Нинішні системи ШІ по­діб­ні до «геніїв вузького профілю», вважає віце-президент Microsoft Ґурдіп Сінґ Палл. «Вони прекрасно розбираються у своїй спеціалізації, але, якщо не використовувати їх правильно, буде катастрофа», — каже він. Компанія може не вижити, якщо не укомплектує штат потрібними людьми (деякі стартапи розвалюються через брак необхідних знань у галузі ШІ). Тому вже сформувалася ціла тенденція, коли компанії «прочісують» вищі навчальні заклади та пропонують роботу професорам і випускникам ще до здобуття магістерських і докторських ступенів. Ярмарки професій тепер скидаються на гарячкові «чорні п’ятниці», каже Ендрю Мур, декан факультету комп’ютерних наук Університету Карнеґі — Меллона (CMU), першопрохідця в галузі ШІ серед навчальних закладів (його кафедру робототехніки так «обчистив» Uber у 2015-му). Наукові конференції, як-от «Нейроінформаційні системи обробки» (Neural Information Processing Systems), яка проходила минулого тижня в каліфорнійському Лонг-Біч, стають суперпопулярними місцями для полювання на таланти. Найкращі рекрутери — знамениті вчені в галузі ШІ, люди на зразок Янна Лекуна з Facebook і Джеффрі Гінтона з Google (колишні професори, які зберегли зв’язки з університетом). Вони можуть переманювати інших, кому хочеться працювати разом із ними. Ще один магніт, якщо велетенських зарплат не достатньо — закриті дані компанії. 

Коли ж нічого з цього не вдається, корпорації купують цілі стартапи. Такий тренд уперше став помітним у технологічній галузі 2014 року, коли Google витратив, за різними оцінками, $500 млн на DeepMind — стартап без доходів або придатних для виходу на ринок продуктів, але з командою вчених у галузі «глибинного машинного навчання». Після укладення цієї угоди вони написали програму, яка обіграла чемпіона світу з ґо — стародавньої гри на кшталт шахів. Інші компанії також не шкодують грошей на збиткові стартапи, які зазвичай оцінюються не за майбутніми прибутками чи навіть продажами, а навпаки, у їхню ціну входить вартість кожного працівника, яка може сягати $5–10 млн.

За зачиненими дверима

Кожна компанія до проблем зі штатом підходить по-своєму. Деякі, як-от Microsoft та IBM, активно інвестують у дослідження ШІ і публікують багато наукових праць (див. «У відкрито­­му доступі»), але не вимагають від науковців, аби резуль­тати їхніх досліджень обов’язково застосовувалися для діяльності, що забезпечуватиме прибутки. На протилежному кінці спектра Apple й Amazon, у яких немає величезних науково-дослідницьких ініціатив; вони всі зусилля спрямовують у продукт і не надто розповідають комусь про свою роботу. Приблизно посередині в питанні про те, чи мають науковці працювати виключно над прибутковими проектами, перебувають Google і Facebook.

Затята боротьба за таланти може змусити компанії, які працюють конфіденційно, ставати відкритішими. «Якщо сказати «ходіть до нас, але нікому не розповідайте, над чим саме ви працюєте», то ніхто до вас не прийде, бо це зруйнує будь-яку кар’єру», — пояснює Лекун, який очолює дослідницьку лабораторію ШІ у Facebook. Компроміс між закритістю та необхідністю приваблювати людей актуальний і для китайських гігантів, які намагаються встановити свої форпости на Заході й набирають на роботу американських учених. Компанія Baidu відкрила дві науково-дослідницькі лабораторії з ухилом на ШІ у Кремнієвій долині: одну 2013-го, іншу цього року. Західні дослідники ШІ оцінюють їх високо, але віддають перевагу роботі на американських гігантів, почасти через відносну прозорість останніх.

Якщо компаніям вдається заманити потрібних людей для роботи над ШІ, ефект від цього еквівалентний експоненційному зростанню штатів. ШІ — це як «мати мільйон інтернів» у своєму розпорядженні, каже Бенедикт Еванс, партнер в Andreessen Horowitz. Тоді ця обчислювальна потужність включається в уже наявний бізнес компаній.

Переваги ШІ найлегше побачити в прогнозах побажань користувачів, які складають компанії. Наприклад, три чверті всього контенту Netflix дивляться через автоматизовані рекомендації та пропозиції. За таким самим алгоритмом відбувається понад третина покупок на Amazon. Facebook, якому належить популярний додаток Instagram, за допомогою машинного навчання розпізнає зміст текстових постів, фотографій і відеофільмів, демонструє все релевантне з цього користувачам, відфільтровує спам. У минулому він ранжував пости за хронологією, але подача їх і реклами за принципом релевантності для користувачів краще утримує останніх. 

Без машинного навчання Facebook ніколи не досягнув би свого нинішнього розмаху, стверджує Хоакін Кандела — керівник групи з прикладного застосування ШІ у Facebook. У компаній, які не користувалися ШІ під час пошуку або почали це робити надто пізно, виникли труднощі: це видно на прикладі Yahoo і його пошуковика, а також Bing від Microsoft.

Найдалі в застосуванні ШІ до цілої низки операцій зайшли Amazon і Google. Машинне навчання підвищує ефективність онлайнових і фізичних операцій в Amazon. У цієї компанії понад 80 тис. роботів у складських і пакувальних центрах, а ШІ застосовується для розподілу інвентарних запасів за категоріями та посилок по вантажівках. Для постачання продуктів харчування в Amazon є комп’ютерний зір. Він розпізнає, які саме полуниці й інші фрукти достатньо стиглі та свіжі, щоб їх можна було відправляти споживачам. А ще компанія розробляє безпілотні дрони, які в майбутньому доправлятимуть замовлення.

Читайте також: Як просувати гуманітарні знання

У Google ШІ застосовують для розподілу контенту на категорії на YouTube і вилучення (частини) матеріалу, до якого можуть виникати застереження. А ще для ідентифікації людей і групування їх у додатку Google Photos. ШІ вбудовано й у ґуґлівську операційну систему Android, що допомагає їй працювати злагодженіше й передбачати, які додатки хотіли б використовувати клієнти. Google Brain вважається в галузі ШІ однією з найкращих дослідницьких груп, що працюють над прибутковим застосуванням передових розробок машинного навчання (наприклад, удосконаленням пошукових алгоритмів). Що стосується DeepMind, то ця британська компанія, може, і не принесла Alphabet особливих реальних доходів, але допомогла своїй материнській компанії заощадити кошти завдяки підвищенню енергоефективності глобальних дата-центрів (тим часом експеримент із грою ґо став революцією для її піару).

Штучний інтелект застосовується й у корпоративному світі. Девід Кенні, керівник платформи з досліджень ШІ Watson у IBM, прогнозує появу «двох штучних інтелектів»: для тих компаній, які зароблятимуть на послугах із застосуванням ШІ для споживачів, і для тих, які пропонуватимуть такі послуги бізнесу. На практиці ці два світи переплітаються, тому що технологічні гіганти мають підрозділи хмарних обчислень. Провайдери один поперед одним застосовують ШІ, щоб урізноманітнювати пропозиції та закріплювати за собою споживачів. Три найбільших — Amazon Web Services, Azure від Microsoft і Google Cloud — пропонують інтерфейси для програмування додатків (англ. application programming interface, API), які забезпечують потужностями машинного навчання інші компанії. Наприклад, хмарна платформа Microsoft Azure допомогла Uber створити інструмент для верифікації, який просить водіїв таксі зробити селфі для підтвердження особи під час роботи на маршруті. Google Cloud пропонує «інтерфейс програмування додатків для вакансій», що допомагає компаніям знайти найбільш підхожі посади для кандидатів на роботу.

ШІ не виходить із голови

Від «демократизації» ШІ, як її рекламують у хмарному бізнесі, можуть дістати користь багато компаній в інших галузях. Забезпечення штучним інтелектом тих, які не мають засобів або масштабів для створення складних потужностей самостійно, може стати джерелом величезних прибутків на хмарному ринку вартістю $250 млрд. Але провайдерам часто доводиться підлаштовувати інтерфейси для програмування додатків під комплексні потреби клієнтів, що забирає багато часу. Microsoft, який давно продає програмне забезпечення та надає підтримку клієнтам, має в цій сфері гарні перспективи. Перехід послуг у галузі ШІ до розряду «зроби сам» — питання часу, зауважує Діана Ґрін, яка керує роботою Google Cloud.

Ще один конкурент тут — IBM, який провів гігантську маркетингову кампанію своєї платформи Watson. Дослідники ШІ не дуже високої думки про цю компанію, котра має великий консалтинговий бізнес і репутацію такої, яка відпрацьовані години цінує вище за терабайти інформації. Її критики підкреслюють ще одне: хоча IBM й інвестувала понад $15 млрд у Watson і витратила $5 млрд із 2010-го по 2015‑й на придбання інших компаній (часто для того, аби отримати конфіденційні дані), своїх унікальних даних вона переважно не має. Але слабкі місця IBM можуть і не завадити їй робити своє. Керівники більшості компаній відчувають, що їм потрібна стратегія роботи із ШІ, і не вагатимуться, якщо треба буде заплатити чималу ціну, аби отримати її чимшвидше.

Поки що технологічні гіганти здебільшого намагалися застосовувати ці технології для отримання прибутків від уже наявної діяльності. Вони сподіваються, що за наступні кілька років ШІ дасть їм змогу створити нові бізнеси. Одна з галузей інтенсивної конкуренції — віртуальні асистенти. Смартфони знають майже все про своїх господарів, але віртуальні асистенти на базі ШІ мають на меті зробити ці зв’язки ще ближчими через телефони чи розумні акустичні системи. Apple першими почали освоювати такі перспективні напрями, придбавши голосовий асистент Siri у 2010 році. Відтоді активно інвестують у ці технології Amazon, Google і Microsoft; тож їхні асистенти краще розпізнають мовлення. Samsung, Facebook і Baidu також конкурують за надання таких послуг.

Управляти всім за допомогою одного алгоритму

Поки що неясно, чи автономні акустичні системи стануть величезним ринком. Але сумнівів у тому, що люди взаємодіятимуть з інтернетом не лише через текст, немає. «Усі ці компанії розуміють, що пануватиме на ринку той, у чиїх руках ця стратегічна висота», — вважає Педро Домінґос, автор книжки про ШІ «The Master Algorithm» («Головний алгоритм»).

У майбутньому ще одним напрямом застосування ШІ стануть девайси доповненої реальності (англ. augmented reality, AR). Перші зразки таких — мобільні додатки на кшталт сервісу повідомлень Snap і гри Pokémon Go. Але ДР може змінити відносини людини з інтернетом радикальніше: так, що користувач споживатиме цифрову інформацію не з маленького екранчика, а зі свого середовища. Пристрої доповненої реальності пропонуватимуть портативні можливості ШІ, як-от синхронний переклад і розпізнавання обличчя.

У перегонах за ДР великі технологічні фірми поки що тільки розминаються. Google та Apple запустили набори інструментів для розробки програм із доповненої реальності; обидві компанії хочуть, щоб розробники створювали додатки на базі доповненої реальності, яку пропонують їхні платформи. Помітна також тенденція до створення апаратури для неї. Google першим запустив прототип окулярів доповненої реальності, але вони не мали успіху. Microsoft розробив шолом під назвою HoloLens, але з огляду на ціну від $3 тис. до $5 тис. це нішевий продукт. Побутує думка, що інші компанії, зок­рема Facebook та Apple, уже працюють над власними пропозиціями в цьому сегменті. Передові позиції в галузі ШІ можуть означати першість у цих нових напрямах.

Найяскравіше це виявляється в безпілотному транспорті. Авто технологічних компаній проїжджають мільйони миль, збираючи великі закриті масиви даних, а за допомогою комп’ютерного зору вчать свої системи розпізнавати об’єкти реального світу. Потенційна вигода тут величезна. Персональний транспорт — це велетенський ринок із глобальною вартістю приблизно $10 трлн. Той, кому вдасться створити машини з автономним керуванням, зможе застосувати своє знання для інших проектів на базі ШІ, наприклад розробки дронів і роботів. На відміну від пошуковиків, де люди можуть самі вибирати послуги, які їх задовольняють, приглядаючи автомобіль з автопілотом, користувачі, найімовірніше, віддаватимуть перевагу найбезпечнішим моделям. Тобто компанії, які найефективніше використовуватимуть ШІ для картографії фізичного світу та матимуть найнижчу кількість зареєстрованих аварій, отримають величезні переваги.

Кожна фірма підходить до цієї проблеми по-своєму. Китайський гігант Baidu намагається створити операційну систему для безпілотного авто, дуже схожу на ґуґлівський Android для мобільних пристроїв (хоча невідомо, як Baidu збирається на цьому заробляти). Власну розробку автомобілів з автопілотом мають Alphabet, Uber, Tesla, багато маловідомих стартапів і (дедалі частіше) вже відомі автовиробники (ширяться чутки, що в Apple плани зі створення безпілотного автомобіля дещо згорнули).

Безпілотні автомобілі лише один приклад того, як стратегії технологічних фірм у галузі ШІ виходять за межі віртуального софтового світу програм у світ «заліза». Багато компаній, серед яких Alphabet, Apple і Microsoft, також інвестують у розробку спеціалізованих потужних «чипів ШІ», які можуть підтримувати різноманітні функції. Вони конкуруватимуть із продуктом компанії NVIDIA, яка збудувала цілу імперію на потужних чипах, що застосовуються в різних сферах ШІ, наприклад у безпілотних автомобілях і віртуальній реальності.

Незрозуміло, чи Alphabet, Apple і їм подібні продаватимуть ці чипи фірмам-суперницям, чи залишатимуть їх собі. У них є стимул застосовувати власні інновації для вдосконалення своїх послуг, а не віддавати їх в оренду чи продавати своїм конкурентам. Це, зрештою, може обернутися проблемою, якщо в результаті жменька компаній дістане значні переваги в обчислювальній потужності.

Звідси напрошується питання: чи не сприятиме ШІ концентрації сили в нинішніх цифрових гігантів? Цілком імовірно, що вони присвоять собі багато здобутків ШІ, адже накопичили величезні обсяги даних, обчислювальну потужність, розумні алгоритми й таланти, не кажучи вже про вигідне становище в питанні інвестицій. Історія знає приклади такої концентрації; і бази даних, і персональні комп’ютери забезпечували домінування, нехай і недовге, жменьці технологічних фірм (Oracle і IBM — у базах даних, Microsoft і Apple — у ПК).

Читайте також: Позбавлені грунту. Чому Україна відстає в інноваціях

За такими важливими показниками, як таланти, обчислювальна потужність і дані, у лідери в галузі ШІ вийшов, здається, Google. Ця компанія може оплачувати найсвітліші голови та має стільки різноманітних проектів, — від дронів та автомобілів до розумних програм, — що розробники, зацікавлені в машинному навчанні, рідко йдуть із неї. Іншим фірмам довелося звикати до того, щоб сприймати ШІ серйозно, але засновники Google належать до ранніх адептів машинного навчання та завжди вважали його конкурентною перевагою.

Духовна домівка ШІ

Дехто в технологічному бізнесі (наприклад, президент Tesla й аерокосмічної транспортної компанії SpaceX Ілон Маск) побоюється, що Alphabet та інші фірми монополізують таланти й досвід у галузі ШІ. Маск і кілька інших відомих власників компаній із Кремнієвої долини заснували некомерційну дослідницьку організацію OpenAI, яка займатиметься дослідженнями в галузі ШІ без прив’язки до корпоративних інтересів. Вони побоюються того, що може трапитися, коли якась компанія підбере ключ до створення «загального інтелекту» — здатності комп’ютера виконувати будь-яке завдання людини, не будучи спеціально на це запрограмованим. До такої перспективи, найімовірніше, ще десятки років, але це не заважає Google говорити про таке. «Ми, без­умовно, хочемо створити загальний ШІ», — каже керівник групи розробників Google Brain Джефф Дін. Якщо якійсь компанії вдасться таке зробити, вона повністю змінить конкурентний ландшафт.

Тим часом багато що залежатиме від того, наскільки технологічні фірми налаштовані на відкритість і співпрацю. На додачу до публікації наукових статей багато компаній сьогодні виставляють бібліотеки свого ПЗ для машинного навчання у відкритий доступ, пропонуючи власні інструменти конкурентам і незалежним розробникам. Особливо популярна бібліотека Google — TensorFlow. Facebook відкрив доступ до двох своїх бібліотек Caffe2 і PyTorch. Відкритість має стратегічні переваги. Під час роботи з бібліотеками користувачі вичищають із них різні дефекти, а компанії-власники отримують плюси до репутації. «Бійтеся гіків, що дари приносять», — жартує Орен Етціоні, виконавчий директор Інституту штучного інтелекту Пола Аллена.

Ще один гуру в цій галузі занепокоєний тим, що бібліотеки на кшталт TensorFlow залучатимуть талановитих учених, але їхні власники згодом зможуть зробити користування платним або якось інакше використовувати їх для власної вигоди. Так робиться зараз у Кремнієвій долині. Більшість технарів надто захоплені перспективами й потенційною вигодою від ШІ, щоб витрачати час на страхи через майбутнє. 

© 2011 The Economist Newspaper Limited. All rights reserved

Переклад з оригіналу здійснено «Українським тижнем», оригінал статті опубліковано на www.economist.com