Демистификация искусственного интеллекта

Искусственный интеллект или AI (artificial intelligence) у одних вызывает бурю эмоций, у других - панику. Есть те, кто верят, что будущее за искусственным интеллектом, но есть немало и тех, кто считает, что с искусственным интеллектом будущего вообще не будет. И те, и другие перегибают палку.

Результаты исследования The Boston Consulting Group говорят о том, что отношение к AI зависит от многих факторов. Вероятно, мало кого удивит то, что к искусственному интеллекту молодёжь относится с энтузиазмом, тогда как взрослое поколение более настороженно, если не с опаской. В том же исследовании говорится, что более половины респондентов не имеют ничего против, если умные технологии будут применяться в транспортном секторе, но вот вершить правосудие мало кто хочет отдавать в руки пусть и умных, но машин.

В то же время страны, которые погрязли в коррупции и нищете, более благосклонно относятся к использованию искусственного интеллекта в государственной системе страны, чем куда более развитые страны. Директор The Boston Consulting Group Мигель Каррас­ко предположил, что там, где народ разочарован правовой системой страны и людьми, которые стоят у власти, больше доверия вызывают умные машины, чем человек, пусть в костюме или мантии.

Премьер-министр Эстонии Юри Ратас в своей приветственной речи на саммите произнёс фразу, которая красной нитью проходила через всю встречу: «Нам необходимо демистифицировать искусственный интеллект».

Бизнес, жизнеспособность которого зависит от умения распознать будущее и сделать на это ставку, уже давно инвестирует миллиарды в технологии искусственного интеллекта. Госсектор сильно отстал в этом направлении. Одна из причин отставания кроется в том, что политики и публичный сектор представляют интересы всего общества, а не группы бизнесменов или инвесторов, и поэтому вынуждены действовать осторожно. В чём сегодня политики видят одну из своих основных задач – это демистификация искусственного интеллекта. По их словам, необходимо точно и понятно объяснять обществу, что из себя представляет AI и какие последствия влечёт за собой использование «умных машин». Лишь через знания и понимание AL можно добиться доверия общества, без которого умным машинам будет ограничен доступ в жизнь людей.

Евгений Кабанов - предприниматель и руководитель отдела развития продукта Taxify, где активно ведутся разработки и внедрения искусственного интеллекта, - в интервью ДВ сказал, что важную роль в восприятии «умных машин» обществом играет формулировка. «Если бы искусственный интеллект называли бы статистическими моделями на основе неструктурированных данных, то никто бы не волновался, что эти данные начнут захватывать мир».

По большей части искусственный интеллект уже давно среди нас. Достаточно засунуть руку в карман и достать свой смартфон. Более того, уже с конца 90-х банкоматы, которые умели считывать информацию с написанных от руки чеков и выдавать точное количество денег, использовали процессы машинного обучения. Но тогда никто не называл это искусственным интеллектом. Сегодня присутствие умных машин в жизни человека становится все более очевидным и ощутимым.

До недавнего времени робототехника не взаимодействовала с искусственным интеллектом за пределами научной фантастики. А сегодня уже есть ряд многообещающих начинаний на стыке двух академических дисциплин. Например, беспилотные автомобили. И таких примеров будет становиться всё больше, уверен руководитель исследований в облас­ти искусственного интеллекта Google и соучредитель Google Brain Грег Коррадо.

Но почему, несмотря на существование идей с 70-х и примеров применения машинного обучения ещё в 90-х, лишь только сейчас мы наблюдаем активное развитие и внедрение искусственного интеллекта? По словам Коррадо, это как и с появлением самолётов. «В 1890 годах по всему миру создавались правдоподобные модели летательных аппаратов, но ни одна из них не могла оторваться от земли. Тогда никто не мог найти объяснения этому. И как бы нам сейчас не показалось это странным, но отсутствующим звеном в решении проблемы тогда являлось соотношение массы и силы двигателя внутреннего сгорания – двигатели были слишком тяжёлыми, чтобы поднять машину в воздух. И первыми, кому удалось оторваться от земли, это энтузиасты, которые строили собственные двигатели с меньшей массой. Пусть и пролететь на таком моторе можно было совсем немного», - провёл параллели он.

Но как только проблема была решена, подобные двигатели стали появляться повсюду, и сегодня уже любой может построить свой собственный летательный аппарат. То же самое произошло и в сфере искусственного интеллекта. Но только не в 1890-х, а 1980-х. «Мы сидели с идея­ми и ждали, когда же появятся нужные двигатели», - заключил Коррадо.

Сегодня и в Эстонии уже работают первые приложения с AI-технологиями. Например, Департамент сельскохозяйст­венных регистров и информации (PRIA) использует машинное обучение для определения необходимости покоса земельных участков по фотографиям со спутника, а Департамент государственных информационных систем (RIA) - для предотвращения различных инцидентов в связи с кибербезопасностью.

Сегодня, благодаря «нужным двигателям», искусственный интеллект, как и самолёты, занимают всё более важную роль в жизни человека. При этом увеличение роли умных машин в обществе зачастую приводит к вытеснению роли человека, например, на рынке труда.

Однако, по словам партнёра McKinsey и председателя правления McKinsey Global Institute Джеймса Маники, внедрение искусственного интеллекта и более активное и плотное взаимодействие с ним позитивно отразится на экономическом росте и результативности корпораций. Например, машины заменят работников в странах, где количество работающего населения снижается. Также новые технологии позволят решать комплексные задачи и проблемы общества – уже сейчас, например, МРТ и рентгеновские аппараты диагностируют заболевание лучше профессиональных докторов.

Искусственный интеллект несомненно уже вносит большие изменения в культуру и правила рынка труда. Однако, подобные фундаментальные потрясения на этом поприще происходят уже со времён индустриальной революции - то, что раньше делали исключительно вручную, сегодня уже делают в сотрудничестве с машинами или полностью отдали в руки роботов. Это, в свою очередь, уже повлияло на требования к работникам и их заработную плату. Например, в своей работе по экономике труда (Skills, Tasks and Technologies: Implications for Employment and Earnings) Дарон Асемоглу и Дэвид Аутор говорят о том, что с 1971 по 2015 годы количество домохозяйств со средним уровнем заработной платой сократилось с 61% до 50%: доходы одной трети домохозяйств стали ещё ниже, тогда как у двух трети семей доходы выросли выше среднего.

Причины этих изменений кроются в новых требованиях к работникам. Например, если раньше в угольной шахте необходимы были грубая сила и моторные навыки, то сегодня шахтёр взаимодейст­вует со сложными машина­ми, что, с одной стороны, значительно повышает производительность труда, а с другой – требует от работника более сложных навыков. Это, в свою очередь, напрямую влияет на зарплату шахтёра. Таким образом, усовершенствование технологий и от человека требует постоянного повышения собственной квалификации.

Однако, исследователи института McKinsey говорят о том, что тут может скрываться опасность увеличения разницы зарплат - те, кто способен выполнять сложные задачи, будет получать зарплату выше средней, а тот, чьи навыки останутся на нынешнем уровне, вынужден будет смириться с заработной платой ниже среднего. Это может привести к расслоению общества и сокращению среднего класса, что уже получило название «эффекта песочных часов», когда внизу и наверху социальных классов будет группироваться больше людей, чем посередине.

Однако, в институте McKinsey говорят, что, благодаря в том числе и AI-технологиям, человечество способно сейчас более точно предсказывать будущее, особенно, что касается тенденций на рынке труда. Это значит, что у нынешних и будущих работников есть запас времени, чтобы подготовиться к грядущим изменениям.

Сегодня машины уже не только программируют под выполнение специфических задач, но и строят их таким образом, чтобы они самостоятельно обучались через данные, опыт и имитацию. Данный подход получил название глубоко обучения (deep learning). Потому сегодня, когда машины умеют самостоятельно обучаться, можно более смело заявлять о наличии у них интеллекта.

В своё время одним из ярких прорывов AI-технологий была победа компьютера Deep Blue над гроссмейстером Гарри Каспаровым. Суть этой технологии заключалась в том, что компьютер искал различные позиции и выбирал те, которые имели больший потенциал. Но такой подход сильно отличается от того, что недавно удалось достигнуть компьютеру DeepMind, который одержал победу над чемпионом мира в шахматы ГО. Эта система научилась играть в игру.

«Когда системы программировали для игры в ГО, их показатели и близко не стоя­ли к результатам человека. Но когда выстроили системы, которые учились играть в ГО через свой опыт, то тогда они смогли противостоять в игре человеку», - сказал руководитель исследований в области искусственного интеллекта Google и соучредитель Google Brain Грег Коррадо.

Исследование McKinsey Global Institute показывает, что в США и Западной Европе в следующие двенадцать лет в рабочее время будут больше востребованы высокие когнитивные, социальные и эмоциональные, а также технические навыки, тогда как значение навыков физического труда и базовые когнитивные навыки (умение читать, писать и считать) будет снижаться. По данным исследования, особый спрос к 2030 году будет на творческие, базовые дигитальные и передовые ИТ-навыки, а также программирование.

Учитывая это, McKinsey Global Institute прогнозирует, что, например, к 2030 году количество рабочих часов в банковских и страховых офисах будет сокращено на 20%. Количество клерков и теллеров, роль которых в основном заключается в вводе и обработке данных, будет уменьшаться, тогда как роль технических экспертов и менеджеров, которые будут лично взаимодействовать с клиентами, возрастёт. То есть уже сегодня можно с уверенностью говорить, что и через каких-нибудь 10-15 лет работники, которые умеют общаться либо с людьми, либо с машинами, будут востребованы.

Присутствие искусст­венного интеллекта в жизни человека влечёт за собой ряд вопросов, которые на сегодня не находят ответа.

Например, насколько должны быть жёсткими регуляции в отношении искусственного интеллекта, чтобы, с одной стороны, контролировать происходящее, а с другой – не тормозить процесс развития. Как отметил премьер-министр Эстонии Юри Ратас: «Мы должны защищать данные, но исключить протекцио­низм данных».

Но есть и другой, куда более важный и сложный воп­рос – кто должен нести ответственность за действия искусственного интеллекта? Что, если из-за действий или решений «умной машины» пострадает человек? Ведь алгоритм, который является ответственным элементом за действия машины, в тюрьму не посадишь.

Вице-канцлер Министерства юстиции Эстонии Кай Хярманд сказала, что нет необходимости усложнять и без того запутанную законодательную систему. По её мнению, для правовой базы искусственного интеллекта нужно лишь подобрать уже имеющиеся законы. «Алгоритм – это продукт. Для этого у нас уже есть законы. Например, защита прав потребителей», - сказала вице-канц­лер. Но ей возразили, что даже если и расценивать алгоритм, как продукт, то это куда более комплексный и сложный продукт, чтобы его регулировать через защиту прав потребителей.

Адриан Браун из The Center for the Public Impact предложил систему независимого сертифицирования машин искусственного интеллекта. Однако тут же было сказано, что это потребует постоянного контроля за саморазвивающимися и обучающимися машинами, а, значит, и постоянно меняющимися. «Этот мониторинг в итоге будет стоить в три раза дороже, чем стоимость написания самого алгоритма», - сказал советник Эстонской госканцелярии по вопросам цифровых инноваций Мартен Каэватс.

По мнению Кармен Турк из адвокатского бюро TRINITI, искусственный интеллект следует регулировать до и после его рождения. «Ответст­венность должны нести как производители, так и потребители», - сказала она. Но тут возник вопрос прозрачности и понимания потребителем всех процессов умной машины. Партнёр и директор The Boston Consulting Group Мигель Карраско сказал: «Я не уверен, что мне важно понимать, каким образом машина решила, что этот маршрут из точки А в точку Б для меня будет самым удобным. Но если же речь идёт о решениях, от которых зависит, например, тюремный срок человека, то здесь уже возникают более сложные вопросы, типа того, каким образом алгоритм вообще пришёл к таким результатам. И это уже за пределами понимания обычного потребителя».

Ещё во время дискуссии, посвящённой правовым аспектам искусственного интеллекта, было очевидно, что к конкретному результату этот диалог не приведёт. Дискуссия просто была прервана, когда закончилось время. Но ни для кого это не стало сюрпризом.

Несмотря на приличный возраст AI-технологий и их давнее присутствие в жизни людей, масштабы и сферы их применения в будущем пока ещё имеют нечёткие границы. Но и энтузиасты, и политики в один голос признают, что искусственный интеллект будет всё больше и глубже проникать в нашу с вами жизнь.

Если это действительно звучит жутковато и устрашающе, то формулировка искусственного интеллекта, которую предложил Евгений Кабанов, значительно сглаживает восприятие такого прогноза. Судите сами – «и энтузиасты, и политики в один голос признают, что статистические модели на основе неструктурированных данных будут всё больше и глубже проникать в нашу с вами жизнь».