Архитекторы интеллекта. Вся правда об искусственном интеллекте от его создателей - Мартин Форд

М. Ф.: Вы работали в Google до 2012 г. А потом?

Э. Ы.: В какой-то момент я почувствовал, что для глубокого обучения лучше использовать графические процессоры. И перешел в Стэнфорд. Я хорошо помню разговор на эту тему с Джеффри Хинтоном на ежегодной Конференции по машинному обучению и нейровычислениям. Думаю, наша беседа могла повлиять на работу Джеффри с Алексом Крижевским.

Мне повезло, что я преподавал в Стэнфорде именно в то время. Там как нигде чувствовалось начало эры неспециализированных вычислений на графических процессорах. Мы раньше других увидели, что на таких процессорах лучше масштабировать алгоритмы глубокого обучения. Мой бывший студент Адам Коутс доказал, что чем больше данных дается алгоритмам глубокого обучения, тем лучше они работают. И я попросил Ларри Пейджа дать добро на использование компьютеров для создания очень большой нейронной сети.

М. Ф.: После этого с Дафной Коллер вы начали работу над проектом Coursera, а потом перешли в корпорацию Baidu?

Э. Ы.: Я помогал Дафне начать проект Coursera, так как хотел, чтобы онлайн-обучение было доступно как можно большему числу людей. На тот момент команда Google Brain уже настолько хорошо функционировала, что я был рад передать бразды правления Джеффу Дину. И пару лет работал над проектом Coursera, который мы создавали с нуля. Это продолжалось до 2014 г., после чего я перешел работать в отдел AI Group компании Baidu. Подобно тому как проект Google Brain преобразовал Google в компанию, работающую на базе ИИ, наша группа помогла осуществить аналогичную трансформацию с Baidu. Через три года я решил пойти дальше и стал генеральным директором стартапа Landing AI и партнером стартапа AI Fund.

М. Ф.: Теперь вы хотите масштабировать и трансформировать все вокруг?

Э. Ы.: Да, крупные поисковые системы я уже преобразовал, пришло время других отраслей. Проект Landing AI призван помочь компаниям применить возможности, которые открывает ИИ. Следующий шаг в этом направлении делает проект AI Fund, который ищет способы создания новых предприятий с использованием ИИ-технологий. Перед нами постоянно открываются новые перспективы. Пару десятков лет назад Google, Amazon, Facebook и Baidu по большому счету были стартапами, но все эти компании шли в ногу со временем. Проект AI Fund призван поддержать новые стартапы, которые собираются работать на базе ИИ.

М. Ф.: Многие считают, что имеющие доступ к огромному количеству данных гиганты, вроде компаний Google и Baidu, не оставляют шанса новым компаниям. Вы считаете, что у стартапов есть перспективы?

Э. Ы.: Разумеется, активы в виде накопленных данных, которыми обладают крупные поисковые системы, вряд ли оставляют шансы для новичков. Но при этом непонятно, насколько данные о потоках кликов могут пригодиться для медицинской диагностики, производства или индивидуального образования. Я думаю, что существует большая потребность в специализированных данных, и вокруг этого можно строить бизнес.

М. Ф.: Чем ваш проект AI Fund отличается от множества других венчурных компаний?

Э. Ы.: Венчурные фонды пытаются определить, насколько успешным может стать предлагаемый вариант бизнеса, и на этой основе принимают решения. Мы же создаем успешные бизнесы. Наша специализация – построение с нуля. Мы работаем с совершенно новыми командами, наставляем и поддерживаем их. От тех, кто заинтересован в работе с нами, не требуется исчерпывающей информации, достаточно резюме. Идея стартапа реализуется после начала совместной работы.

М. Ф.: К вам приходят люди с готовыми идеями или вы всегда помогаете с разработкой концепции?

Э. Ы.: Если человек принесет свою идею, мы с удовольствием ее обсудим, но у нас есть длинный список многообещающих идей, для которых нужны исполнители. И мы всегда рады ими поделиться.

М. Ф.: То есть вы привлекаете талантливых людей, предлагая возможность и инфраструктуру для стартапа?

Э. Ы.: Именно так. Хотя, конечно, для создания успешной компании требуется не только талант в сфере ИИ. Технологии уделяется так много внимания, потому что она очень быстро развивается. Но для формирования сильной команды нужен целый набор навыков: знание технологии, умение строить бизнес-стратегии, разрабатывать и продвигать продукт и развиваться. Мы создаем вертикально интегрированные компании.

М. Ф.: Кажется, любой стартап в сфере ИИ, демонстрирующий реальный потенциал, приобретается одним из технологических гигантов. Есть ли у современных стартапов шансы дойти хотя бы до первичного публичного предложения?

Э. Ы.: Я очень надеюсь, что какие-то ИИ-стартапы смогут продолжить самостоятельное существование. На самом деле мы не ставим перед собой финансовых целей, хотелось бы просто сделать что-то полезное. И грустно думать, что руководители всех успешных стартапов рано или поздно продадут свое детище.

М. Ф.: В последнее время все чаще идут разговоры о том, что успехи глубокого обучения преувеличены. Говорят даже о новой «зиме ИИ». Насколько это соответствует реальности и есть ли риск уменьшения инвестиций в эту сферу?

Э. Ы.: Я сильно сомневаюсь в наступлении очередной «зимы ИИ», но снизить ожидания относительно сильного ИИ однозначно стоит. Предыдущие «зимы» сопровождались ажиотажем по поводу новых технологий, которые не были такими уж полезными и принесли меньшую выгоду, чем ожидалось. Рост количества проектов, специалистов и компаний, работающих с глубоким обучением, означает, что сегодня эта сфера приносит доход. Инвестиции в глубокое обучение идут непрерывно. Поддержка со стороны крупных компаний базируется не на надеждах и мечтах, а на достигнутых результатах.

М. Ф.: То есть если не брать в расчет ожидания относительно сильного ИИ, вы думаете, что нас ждет прогресс в сфере глубокого обучения и новые специализированные приложения на базе этой технологии?

Э. Ы.: Современный ИИ сильно ограничен. Кроме того, сам термин описывает очень широкий набор понятий, и я думаю, что при обсуждениях ИИ в большинстве случаев подразумеваются такие инструменты, как метод обратного распространения, обучение с учителем и нейронные сети.

Он ограничен так же, как интернет или электричество. От того, что доступ к электричеству превратился в коммунальную услугу, проблемы человечества не исчезли. Не стоит ждать этого и от метода обратного распространения, несмотря на всю его эффективность. Но ясно, что от нейронных сетей, обученных с помощью этого метода, мы получили далеко не всё.

Иногда мои выступления на тему ИИ начинаются с фразы: «ИИ не волшебная палочка, он не может делать все». Странно, что в современном мире до сих пор кто-то верит во всемогущество технологий. Мы достигли огромных успехов в узком ИИ, и сильно продвинулись в общем ИИ, но обе эти вещи обозначаются одним термином. В итоге экономические блага, которые удалось получить благодаря узкому ИИ, формируют ошибочное мнение о прогрессе в общем или даже сильном ИИ. А здесь пока хвастаться нечем.