Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта
Шрифт:
В конечном счёте непосредственные эффекты зимы ИИ связаны в первую очередь с изменением в восприятии людей, принимающих решения о распределении средств на исследования и разработку, а именно правительственных чиновников и венчурных инвесторов [1319] . Несмотря на взлёт и падение репутации ИИ как области исследований, мы наблюдаем создание и развитие в её пределах новых и востребованных технологий. Родни Брукс в 2002 году заметил, что «существует этот глупый миф о том, что ИИ провалился, но ИИ каждую секунду находится вокруг вас». В том же духе высказался и Реймонд Курцвейл в 2005 году: «Многие наблюдатели всё ещё считают, что зима ИИ была концом истории и с тех пор область ИИ ничего не создала. Тем не менее сегодня в инфраструктуру каждой отрасли основательно встроены многие тысячи приложений ИИ, большинство из которых были исследовательскими проектами 10–15 лет назад» [1320] .
1319
Bloom J. (2016). Rise of Intelligent Machines as Artificial Intelligence Goes Mainstream / Experfy. Big Data and Technology, Jan 16, 2016 // https://www.experfy.com/blog/rise-of-intelligent-machines-as-artificial-intelligence-goes-mainstream
1320
Kurzweil R. (2005). The Singularity is near: when humans transcend biology. Viking Press // https://books.google.ru/books?id=9FtnppNpsT4C
Несмотря на то что термин «зима
Например, в 1973 г. по заказу британского Совета по научным и инженерным исследованиям математик Джеймс Лайтхилл подготовил отчёт «Искусственный интеллект: общий обзор» (Artificial Intelligence: A General Survey), известный также под названием «Отчёт Лайтхилла», в котором давались крайне пессимистичные прогнозы в отношении основных направлений исследований в области искусственного интеллекта [1321] . Отчёт широко обсуждался в средствах массовой информации, в частности на телеканале Би-би-си состоялись полуторачасовые дебаты с участием Лайтхилла, Мичи и Маккарти.
1321
Lighthill J. (1973): Artificial Intelligence: A General Survey / Artificial Intelligence: a paper symposium, Science Research Council // http://www.chilton-computing.org.uk/inf/literature/reports/lighthill_report/p001.htm
Основываясь на результатах отчёта, британское правительство прекратило финансирование большинства университетских исследовательских программ, сохранив их лишь в двух университетах [1322] . Безусловно, отчёт Лайтхилла и события вокруг него нанесли серьёзный удар по британским исследованиям в области ИИ, однако он лишь косвенно отразился на финансировании исследований в других странах. В тех же США, как было отмечено ранее, похолодание наступило за несколько лет до описываемых событий. Кроме того, каким бы пессимистичным по духу ни был отчёт Лайтхилла, он в первую очередь концентрировал свою критику на перспективах в области машинного перевода и робототехники, давая при этом скорее положительные оценки перспективам в области моделирования нейрофизиологических и психических процессов, то есть в большей мере работал против сторонников символьного подхода, обходя коннекционизм стороною.
1322
Russell S. J., Norvig P. (2016). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson // https://books.google.ru/books?id=XS9CjwEACAAJ
Исследователи сегодня более-менее сходятся в том, что полноценной зимой можно называть период, начавшийся с принятия поправки Мэнсфилда (1969) (по другой версии — с выхода отчёта Лайтхилла в 1973 г. [1323] ) и завершившийся в 1983 г., когда в ответ на старт японского проекта по созданию компьютеров пятого поколения [1324] правительство Великобритании «распечатало» военный бюджет и запустило программу Alvey. Названная в честь своего идейного вдохновителя Джона Элвея, старшего директора по технологиям компании British Telecom, программа сосредоточивала основной фокус на развитии следующих направлений: СБИС-технологии, архитектура систем (для параллельной обработки), разработка программного обеспечения, человеко-машинные интерфейсы (включая обработку естественного языка) и интеллектуальные системы, основанные на знаниях (Intelligent Knowledge-Based Systems, IKBS). Последнее и отчасти предпоследнее направления традиционно относятся к отрасли ИИ [1325] .
1323
Schuchmann S. (2019). History of the first AI Winter / Towrds Data Science, 5-May-2019 // https://towardsdatascience.com/history-of-the-first-ai-winter-6f8c2186f80b
1324
* После четвёртого поколения, построенного на сверхбольших интегральных схемах, предполагалось появление следующего поколения ЭВМ, ориентированного на распределённые вычисления; при этом считалось, что пятое поколение станет базой для создания устройств, способных к моделированию мышления.
1325
Aleksander I. (2013). Decision and Intelligence. Volume 6 of NSRDS Bibliographic Series. Springer Science & Business Media // https://books.google.ru/books?id=_h7lBwAAQBAJ
Разработки в рамках программы Alvey были тесно увязаны с усилиями DARPA, запустившего аналогичный проект под названием «Стратегическая компьютерная инициатива» (Strategic Computing Initiative, SCI) [1326] . Впрочем, праздник продлился недолго. В 1987 г. Бюро технологий обработки информации (Information Processing Technology Office, IPTO) DARPA возглавил Джейкоб Шварц, который резко сократил финансирование исследований в области искусственного интеллекта.
Шварц сравнивал стратегию DARPA с поведением пловца, упорно плывущего к поставленной цели, невзирая на волны и течения. Он считал, что вместо этого DARPA нужно двигаться с изяществом сёрфера — дождаться большой волны, чтобы, оседлав её, двигаться к той же цели, но не затрачивая чрезмерных усилий. По мнению Шварца, в долгосрочной перспективе искусственный интеллект являлся многообещающим направлением, но время подъёма его волны ещё не пришло. Поэтому Шварц отказался от поддержки SCI и резко сократил финансирование ряда исследовательских центров, занимавшихся ИИ и робототехникой. Именно с политикой Шварца нередко связывают наступление очередной «глубокой зимы ИИ», но реальность, вероятно, как всегда несколько сложнее. Шварц в действительности скептически относился к экспертным системам: по его мнению, они были просто «умным программированием». Но в то же время он проявлял большой интерес к нейронным сетям и оказал финансовую поддержку возрождающемуся коннекционизму [1327] .
1326
Roland A., Shiman P. (2002). Strategic Computing: DARPA and the Quest for Machine Intelligence, 1983-1993. Cambridge, Mass.: MIT Press // https://books.google.ru/books?id=eD4taFgeTUYC
1327
McCorduck P. (2004). Machines who think: a personal inquiry into the history and prospects of artificial intelligence. A. K. Peters // https://books.google.ru/books?id=aH9QAAAAMAAJ
Хотя ряд проектов в области ИИ, осуществлённых во время этой кратковременной оттепели, следует признать весьма успешными, — например, к их числу можно отнести создание «Системы динамического анализа и перепланирования» (Dynamic Analysis and Replanning Tool, DART), которая сэкономила американской армии миллиарды долларов во время осуществления операции «Буря в пустыне», — но конечные результаты трудно считать впечатляющими [1328] . Лежавшая в основе нового витка исследований концепция компьютеров пятого поколения с массовым параллелизмом и ставкой на логическое программирование потерпела неудачу — выяснилось, что ввиду действия законов Амдала и Густафсона — Барсиса (налагающих ограничения на рост производительности при распараллеливании вычислений) выгода от параллелизации оказалась весьма ограниченна. В это же время удалось преодолеть сложные барьеры на пути развития электроники, что привело в итоге в конце 1980-х гг. к довольно странной ситуации, когда развивавшиеся поступательно компьютеры четвёртого поколения заметно превзошли по производительности своих предполагаемых наследников [1329] . Также не последнюю роль в «похолодании» сыграло сокращение военных бюджетов из-за окончания холодной войны. Вторую половину 1980-х гг. многие исследователи или называют наступлением
1328
Russell S. J., Norvig P. (2016). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson // https://books.google.ru/books?id=XS9CjwEACAAJ
1329
Hewitt C., Woods J., Spurr J. (2015). Inconsistency Robustness. Studies in Logic. 52. College Publications // https://books.google.ru/books?id=dJkaswEACAAJ
По всей видимости, благодаря развитию интернета и социальных сетей многие общественные процессы сегодня рассматриваются и обсуждаются в первую очередь с медийной точки зрения: само общество представляется в роли своеобразной коллективной личности, страдающей от биполярного расстройства, — оно то энергично хватается за какую-то идею на волне безудержного хайпа, то отбрасывает её, утратив к ней всякий интерес. Затем очередной виток цикла из маниакальной и депрессивной стадии повторяется — и так далее снова и снова. Уважаемые консалтинговые компании рисуют глубокомысленные кривые, типа цикла хайпа от компании Gartner [1330] , и некоторые люди, похоже, всерьёз поверили в то, что развитие любой технологии (или даже целого направления в науке и технологиях), вне зависимости от содержательной стороны дела, неизбежно подчиняется нехитрым закономерностям.
1330
Panetta K. (2017). Enterprises should explain the business potential of blockchain, artificial intelligence and augmented reality // https://www.gartner.com/smarterwithgartner/top-trends-in-the-gartner-hype-cycle-for-emerging-technologies-2017/
Эти простые для понимания, но имеющие слабое отношение к действительности схемы придают силы мамкиным экспертам, готовым предсказать в скором времени очередную «зиму» или «весну» в какой-нибудь области, о которой они имеют лишь смутное представление. В декабре 2016 г. вице-президент инвестиционного фонда Icon Ventures Майкл Маллани решил составить ретроспективу кривой зрелости технологий (Gartner Hype Cycle) и проверить, как часто ошибались аналитики. После анализа циклов с 2000 по 2016 г. Майкл пришёл к выводу, что технологии не подчиняются кривой зрелости. Какие-то технологии просто умирают, другие — продолжают тихо развиваться, несмотря на громкие неудачи. Иногда верный подход становится жертвой плохой реализации, и, напротив, бесперспективное на первый взгляд направление становится главным в силу плохо предсказуемых обстоятельств [1331] . Это вовсе не значит, что прогнозы в отношении развития технологий или целых технологических направлений невозможны в принципе, это лишь означает, что такие прогнозы требуют содержательного анализа предметной области и даже в таких условиях не являются надёжными на все 100%.
1331
Делюкин Е. (2018). Стоит ли доверять аналитикам: разбор прогнозов исследовательской компании Gartner за 16 лет / vc.ru, 27 июля // https://vc.ru/flood/42736-stoit-li-doveryat-analitikam-razbor-prognozov-issledovatelskoy-kompanii-gartner-za-16-let
В противоположность зимам искусственного интеллекта периоды подъёма общественного интереса к этой сфере называют вёснами искусственного интеллекта. Принимая во внимание тот факт, что на смену зиме приходит весна, а на смену весне — снова зима, можно сделать вывод, что климат в области ИИ довольно прохладный. Ведь никто ещё никогда не употреблял термин «лето искусственного интеллекта». Возможно, виной тому пресловутый эффект ИИ, упомянутый в первой части этой книги: обыватели быстро насыщаются чудесами, дарованными наукой, и начинают требовать большего, обесценивая уже достигнутое. Возможно, всё дело в сенсационной шумихе, раздуваемой прессой и социальными медиа в погоне за вожделенными кликами и просмотрами, в безудержном хайпе и завышенных ожиданиях, продаваемых недобросовестными стартаперами технически неграмотным инвесторам. Здесь можно попенять и на закономерности массового сознания и социодинамики, проводя параллели с явлениями, описанными в своё время Бехтеревым в его работе «Внушение и его роль в общественной жизни» [1332] или Чарльзом Маккеем в его знаменитой книге «Наиболее распространённые заблуждения и безумства толпы» [1333] . Кто-то, рассуждая о зимах искусственного интеллекта, припоминает события из недавнего прошлого, такие как крах доткомов или даже взлёт и падение интереса публики к блокчейн-технологиям. Однако за внешним сходством этих событий важно видеть и их фундаментальные различия. Искусственный интеллект не является технологией, на самом деле это огромная отрасль информатики, в рамках которой разрабатываются и используются сотни и тысячи моделей и технологий. Поэтому выражения «зима ИИ» и «весна ИИ» примерно эквивалентны выражениям «зима ядерной физики» или «весна органической химии». Конечно, и в этих областях случаются периоды прорывов и относительного застоя, но исследования от этого не прекращаются и прогресс не замирает, хотя он и происходит в атмосфере пониженного внимания медиа. Неслучайно, что зиму 1970-х гг. нередко называют не «зимой ИИ», а «коннекционистской зимой» или даже «зимой нейронных сетей». Хотя мода на подходы и парадигмы меняется, сама отрасль продолжает развиваться. Именно в периоды, часто относимые к зимам ИИ, шахматные и шашечные программы научились обыгрывать чемпионов мира, именно в одну из зим ИИ возникла мобильная робототехника. Именно в подобные периоды, о чём мы подробнее поговорим позже, ведутся исследования, приводящие затем к революционным прорывам в области искусственного интеллекта.
1332
Бехтерев В.М. (1908). Внушение и его роль в общественной жизни. — СПб.: Издание К.Л.Риккера // http://psylib.org.ua/books/behtv01/index.htm
1333
Mackay C. (1852). Memoirs of Extraordinary Popular Delusions and the Madness of Crowds. Office of the National Illustrated Library // https://books.google.ru/books?id=NmEOAAAAQAAJ
Даже если говорить об отдельных технологиях, то интерес к ним вовсе не обязан осуществлять строго периодические взлёты и падения. Много ли зим и вёсен было в истории двигателя внутреннего сгорания или, скажем, обыкновенной булавки? Конечно, век одних технологий долог, других — короток, иногда устаревшая, казалось бы, технология эффектно возвращается на сцену. Порой это сопровождается медийным шумом, а порой — нет. Вообще медийные образы технологий и отраслей науки и техники часто слабо соотносятся с реалиями, а некоторые понятия и вовсе лишены конкретного содержания и судьбою уготованы на роль очередных баззвордов из наборов для игры в булшит-бинго. Иногда завышенные ожидания негативно отражаются на развитии какой-либо отрасли, а иногда даже в какой-то мере помогают её развитию. Бешеная мода на радиоактивность в начале XX в. привела к появлению радиоактивного мыла, шоколада, кремов, зубной пасты и порошка с радием, напитков с торием, специальных приборов для добавления радия в питьевую воду и так далее [1334] . Но вся эта волна не только бесполезной, но в ряде случаев смертельно вредной ерунды, распространение которой сопровождалось чудовищным потоком рекламы, не помешала появлению ядерного оружия, атомной энергетики и других технологий, до неузнаваемости изменивших облик современного мира.
1334
Скоренко Т. (2015). Радиоактивное мыло, таблетки, вода и другие странности радиационной медицины / Популярная механика, 6 дек. // https://www.popmech.ru/science/233421-radioaktivnoe-mylo-tabletki-voda-i-drugie-strannosti-radiatsionnoy-meditsiny/