ИИ приходит раньше срока: грозит ли нам в ближайшее время «восстание машин»?

Все чаще заголовки новостей пугают людей скорой заменой сотрудников на роботов, но так ли это на самом деле? На каком этапе сейчас находится разработка искусственного интеллекта и стоит ли бояться «восстания машин»? Как обстоят дела и на что необходимо обращать внимание, чтобы подготовить свой бизнес к появлению искусственного интеллекта (ИИ) рассказал представитель правления международной социально-финансовой платформы Sky World Community, эксперт по международному развитию бизнеса, стратег и визионер Алексей Суходоев.

Родни Брукс, робототехник из Массачусетского технологического института и соучредитель iRobot, предсказывает появление искусственного интеллекта не раньше 2300 года: «Сейчас трудное время для понимания истинных перспектив и опасностей ИИ. Большая часть того, что мы читаем в заголовках… я считаю, совершенно не соответствует действительности».

Тем не менее, многие ученые и исследователи утверждают, что есть по крайней мере шанс, что искусственный интеллект человеческого уровня может быть достигнут в следующем десятилетии. Еще в 2017 году профессор компьютерных наук Университета Альберты Ричард Саттон заявлял, что «развитие ИИ до человеческого уровня вполне возможно к 2030 году (25%) или к 2040 (50%)».

От чего зависит скорость появляния искусственного интеллекта?

Существую три вида искусственного интеллекта: слабый (на котором мы сейчас), сильный (или же общий искусственный интеллект – ОИИ) и супер-ИИ (это как раз стадия, когда машина умнее человека). Чтобы перейти со слабого ИИ на сильный, человеку необходимо полностью изучить свой мозг и его свойства, чтобы передать их компьютеру, и как минимум это займет еще достаточно много времени. Стадия супер-ИИ – то, что мы видим в фантастических фильмах: когда компьютер научится не только использовать все возможности человеческого разума, загруженные в него, но и самообучаться, находя баги и устраняя их.

Наиболее уважаемые исследователи и академики утверждают, что мы находимся в десятилетиях от реализации ОИИ, а некоторые даже предсказывают, что мы не увидим ОИИ в этом столетии.

Если все это еще так далеко, то зачем об этом переживать и как-то готовиться к появлению ИИ сейчас?

Даже небольшая вероятность достижения ОИИ в следующем десятилетии оправдывает внимание к событиям в этой области, учитывая потенциально драматический переломный момент, который ОИИ может вызвать в обществе. Лучше уже сейчас начать подготавливать свой бизнес и свою привычную жизнь к тому, что через пару десятков лет может стать обыденностью.

Что может ускорить процесс развития ИИ и какие достижения на это влияют?

Во-первых, основные алгоритмические достижения и новые подходы к робототехнике.

Одна из концепций, которая сейчас активно исследуется – концепция воплощенного познания. Гипотеза концепции состоит в том, что роботы должны будут учиться у своего окружения с помощью множества органов чувств, как это делают люди на ранних стадиях жизни, и что им придется познавать физический мир через тело, подобное человеческому, чтобы когнитивно развиваться так же, как и люди.

Как отмечают Гэри Маркус и Эрнест Дэвис в своей книге «Перезагрузка ИИ»: «Мы полагаем, что настоящий прогресс в области ИИ начнется с понимания того, какие виды знаний и представлений следует встраивать до обучения, чтобы задействовать все остальное». Недавний успех глубокого обучения, возможно, отвлек внимание исследователей от более фундаментальной когнитивной работы, необходимой для достижения прогресса в ОИИ.

Во-вторых, достижения вычислительной техники. Применение графических процессоров для обучения глубоких нейронных сетей стало важным шагом вперед, сделавшим возможными основные достижения последних нескольких лет. Графические процессоры уникальным образом позволили выполнять сложные вычисления, требуемые алгоритмом обратного распространения Хинтона, параллельно, что позволило обучать чрезвычайно сложные нейронные сети за короткое время. И прежде, чем можно будет ожидать какого-либо дальнейшего экспоненциального роста в направлении AGI, аналогичная точка перегиба в вычислительной инфраструктуре должна быть согласована с уникальными алгоритмическими достижениями.

Одной из наиболее вероятных точек перегиба могут быть квантовые вычисления: их применяют для решения очень сложных статистических задач, с которыми современные вычислительные мощности не могут справиться. Однако, так как только в конце 2019 года появилось первое реальное доказательство того, что квантовые компьютеры могут справляться с такими задачами, аппаратное и программное обеспечение для решения проблем, необходимых для развития ИИ, может появиться не раньше 2035 года.

В-третьих, существенный рост объема данных, причем из новых источников. Новые подходы к робототехнике могут дать новые источники обучающих данных. Размещая человекоподобных роботов даже с базовыми функциями среди людей — и делая это в масштабе — большие наборы данных, которые имитируют наши собственные чувства, могут помочь замкнуть цикл обратной связи обучения, который повышает уровень техники.

Что делать вам, как руководителям, со всей этой информацией? Как подготовить свой бизнес и команду?

Будьте в курсе. Следите за разработками в сфере ИИ, наблюдайте за стартапами, найдите аналитиков или разработайте свою систему аналитики, чтобы отслеживать прогресс в разработках.

Адаптируйте среду. Не ждите, пока создадут сильный ИИ, внедряйте узкие разработки в свою компанию уже сейчас. К ним относятся упрощение процессов, структурирование физических пространств и преобразование аналоговых систем и неструктурированных данных в цифровые системы и структурированные данные. Современные цифровые программы и программы автоматизации могут облегчить переход к AGI для ваших клиентов, сотрудников и заинтересованных сторон.

Инвестируйте. В комбинированные человеко-машинные интерфейсы или технологии «человек в цикле», которые улучшают человеческий интеллект, а не заменяют его. Эта категория включает в себя все: от аналитики для улучшения принятия решений людьми до когнитивных агентов, которые работают вместе с агентами колл-центра. Использование технологий для повышения производительности труда людей было двигателем экономического прогресса и, вероятно, останется таковым в обозримом будущем.

Организуйте своих сотрудников. Жесткие организационные структуры и операционные модели прошлого плохо подходят для мира, в котором ИИ быстро развивается. Примите способность людей работать в сложных условиях и самоорганизовываться.

Делайте небольшие ставки, чтобы сохранить стратегические возможности в тех областях вашего бизнеса, которые наиболее подвержены изменениям в области ОИИ. Например, рассмотрите возможность инвестиций в технологические фирмы, реализующие амбициозные проекты по исследованиям и разработкам в области ИИ в вашей отрасли. Невозможно знать, когда (или окупятся ли) ваши ставки, но целевые инвестиции сегодня могут помочь вам хеджировать экзистенциальные риски, с которыми ваш бизнес может столкнуться в будущем.