Восстание машин и «светлое будущее»

Первая половина 2020 года позади. Время было тяжелое, но интересное. Весь мир дружно обсуждал внезапный всплеск агрессии тайного мирового правительства с его коронавирусом, вышками 5G и чипизацией.

Но любая глупость быстро надоедает (особенно, когда всё, что можно было сказать — уже сказано) и сегодня интерес к этим темам стремительно идет на спад:

Имел ли COVID-19 животное происхождение или же он был синтезирован в лабораториях (а это общемировая практика) — мы, вероятно, узнаем еще не скоро. Но есть вещи пострашнее вышек 5G или очередной эпидемии простудного заболевания.

Не буду держать интригу, ведь вы прекрасно видели название статьи. Да, речь пойдет о нашем с вами будущем. Не каком-то отдаленном, о котором любят говорить футурологи и фантасты, а о ближайших 10-15 годах.

«Восстание машин» (искусственного интеллекта) уже началось, но происходит это за пределами TikTok и YouTube, а потому незаметно для подавляющего большинства людей.

«Терминатор» по имени Берти. Или искусственный интеллект среди нас

Если вы представляли себе Терминатора в виде человекоподобного робота с накаченным торсом, спешу вас разочаровать. Наш современный терминатор — это простой «парень», работающий в издательстве Forbes в качестве мальчика на побегушках.

Ежедневно к началу рабочего дня Берти готовит для людей список самых волнующих тем, предлагает цепляющие заголовки, готовит картинки для сюжетов и даже самостоятельно пишет новости на спортивные и финансовые тематики.

Bertie — это искусственный интеллект (нейросеть), названный в честь основателя Forbes — Берти Форбса. И такие «роботы» сегодня присутствуют в каждом крупном издательстве, так как без них уже не возможно быть конкурентоспособным.

Например, Cyborg работает на компанию Bloomberg. В Associated Press и Yahoo используют NLG-нейросети (генераторы естественного языка) для ведения спортивных колонок и других задач. А на Patch за неделю выходит порядка 3000 текстов, полностью сгенерированных искусственным интеллектом. И ни один читатель об этом даже не догадывается!

Какое количество систем искусственного интеллекта сегодня работает на фондовых рынках и представить тяжело. Вот лишь малая часть из них: Sigmoidal, Neurensic, GreenKey, Kavout, Auquan, EquBot и пр. Все эти «роботы» ежедневно анализируют тренды, новости, твиты, финансовые показатели и даже телепередачи, помогая принимать инвестиционные решения.

Искусственный интеллект SAM разработал в 2019 первую вакцину без вмешательства человека. Нейросеть прошла обучение, после чего отобрала среди триллионов всевозможных вариантов наиболее удачные химические соединения для новой вакцины. Человеку оставалось лишь протестировать парочку из них на животных, а затем и на людях. Что, собственно, и было сделано.

Нейросети превосходно распознают голос человека, неплохо понимают смысл сказанного и отвечают нам человеческим голосом. Вот довольно наглядный пример того, как нейросеть умеет имитировать голоса популярных людей (Путин, Познер, Собчак):

Во многих странах сотрудников колл-центров постепенно вытесняет искусственный интеллект. В той же Москве более половины всех звонков на городской колл-центр принимает робот.

А Goole Duplex, представленный в 2018 году? Вы видели, на что способен новый умный помощник? Попросите своего виртуального ассистента на смартфоне забронировать столик в ресторане или записаться на прием к стоматологу и он без проблем сделает это самостоятельно. При этом общаться будет в точности, как человек — с придыханием, паузами, всевозможными «угу», «хм…», «эээ…» и так далее.

Выглядит фантастически! Обязательно послушайте, даже если не знаете английский (на записи будет смех, так как это видео во время презентации в зале):

Искусственный интеллект сегодня внедряется во все сферы жизни. Мы буквально окружены им. И это неминуемо ведет нас к четвертой и, вероятно, последней в истории человечества индустриальной революции.

Последняя индустриальная революция

С изобретением парового двигателя и переходом от ручного труда к машинному, первая промышленная революция довольно сильно изменила образ жизни людей, оставив многих без работы и средств к существованию. Каждая последующая революция продолжала эти изменения, сопровождаясь определенными кризисами. Из полей люди перешли на заводы, а оттуда направились в офисы.

Но все эти революции (изобретение двигателя, затем электричества, а после — электроники) лишь меняли роль человека в обществе. Одни профессии уходили в прошлое, а на их место приходили новые.

Четвертая же революция попросту делает человека бесполезным. Мы постоянно успокаивали себя тем, что машины заберут весь механический и рутинный труд, оставив нам лишь творческую работу.

Но постепенно понятие «творческого труда» стало размываться. Работать репортером — это творчество? А рисовать — творчество? Вы видели последние работы «художников» с генеративно-состязательными нейросетями вместо мозга и души? Вот самая нашумевшая работа «Портрет Эдмонда де Белами», впервые проданная с молотка за $432 тыс.:

Есть у этого «робота» и другие портреты вымышленного семейства Белами:

Как искусственный интеллект смог все это нарисовать? Точно так же, как и любой живой художник — посмотрев тысячи картин других людей (более 15 тыс. картин художников XIV-XX вв).

Не сомневайтесь, скоро машины будут делать фотореалистичные снимки, создавать музыку и выполнять другую работу, которая раньше считалась творческой. Конечно, останутся эстеты, предпочитающие «ламповый звук» вместо «бездушного цифрового», но их будет не так много. Мы наблюдали подобное в истории не раз. Ручная работа сегодня — это штучная работа для «ценителей», масс-маркет — это «штамповка».

Вот далеко не полный список профессий, о которых мы скоро забудем, как о человеке-будильнике или зажигателе фонарей:

• Бухгалтер
• Аудитор
• Водитель
• Пилот
• Репортер
• Телеведущий
• Диктор
• Переводчик
• Терапевт
• и мн. др.

Посудите сами. По какой причине чаще всего случаются аварии на дорогах? Поломка автомобиля? Да нет, это человеческий фактор: усталость, невнимательность, недостаток опыта и переизбыток алкоголя в крови. Главной причиной авиакатастроф (более 50%) также является ошибка пилота. Искусственный интеллект лишен всех человеческих недостатков.

Давайте взглянем на медицину. Вы знали, что врачебные ошибки (от постановки диагноза до лечения) занимают третье место после сердечно-сосудистых заболеваний и рака в списке основных причин смертности в США?

Современная медицина настолько сложна, что одному человеку, каким бы гениальным он ни был, невозможно знать все. В результате чего, врач часто лечит не больной орган, а тот, который он изучал в институте.

Зачем нужны все эти врачи, если IBM Watson знает буквально всё и сразу? Некоторые клиники в США уже используют этот мощный искусственный интеллект для постановки диагноза.

Но есть и вовсе парадоксальные профессии, вроде спортивных судей. Я люблю большой теннис и не перестаю удивляться тому, как почти десяток бесполезных людей (судья на вышке плюс линейные судьи) портят игру, нервируя игроков и болельщиков.

Технологии уже давно отслеживают каждый удар. Системы вроде Хок-ай (ястребиный глаз) могут в замедленном повторе показать траекторию полета мяча с любого ракурса. Но ради традиции (для «эстетов») приходится содержать людей-судей.

Очень скоро мы увидим все больше радиопередач, реклам и аудиокниг, озвученных роботами. А никому неизвестных моделей из реклам в журналах и на билбордах заменят фотореалистичные портреты нейросетей.

Как вам, например, портреты этих людей, никогда не существовавших в реальной жизни? Все они созданы генеративно-состязательной нейросетью NVIDIA GAN 2.0:

В общем, мысль ясна — роботы могут делать работу людей гораздо лучше. И понятие творчества сейчас сильно размывается.

Простые потребители не задумываются об этом, иначе бы их охватил ужас от того, что сегодня происходит. Но уже предпринимаются попытки регулировать искусственный интеллект на законодательном уровне. В частности, об этом пишет глава компании Google в журнале The Financial Times.

Взрывная популярность глубокого обучения

Искусственному интеллекту и нейросетям сто лет в обед. Но посмотрите на взрывной рост интереса к глубокому обучению, начавшийся примерно с конца 2015 года (именно на Deep Learning основано современное компьютерное зрение, генеративно-состязательные сети и т.п.):

Все это случилось благодаря экспоненциальному росту вычислительной мощности. Нейросети переживали времена всеобщего воодушевления и времена упадка, когда пришло осознание, что на земле нет и в ближайшее время не появится машины, способной все это просчитать.

Но такие компьютеры появились. Сегодня любой современный смартфон намного мощнее популярного супер-компьютера конца 90-х IBM Deep Blue (да, того самого, что обыграл Гарри Каспарова в шахматы).

То, что раньше было непосильной задачей для дата-центров, сейчас по зубам даже смартфонам. Нейронные сети медленно, но уверенно перебираются из облака на мобильные устройства.

Как-то один человек сказал мне, мол, всё это ерунда, алгоритм — он и в Африке алгоритм, машина делает лишь то, на что была запрограммирована человеком. И многие люди действительно так считают, не понимая, что такое нейронная сеть и как работает глубокое машинное обучение. А это именно то, что нужно в ситуациях, когда задача не решается простым алгоритмом и от машины требуется «сообразительность».

Если вы спросите разработчиков нейросети, которая рисует фотографии, как именно она это делает — никто вам это не объяснит. Так как человек не контролирует «мыслительный процесс» машины (если говорить более научным языком — процесс настройки весов и сдвигов между нейронами внутри нейросети).

Искусственный интеллект — это принципиально новый этап развития вычислительной техники, это имитация работы нашего мозга.

А восстание машин начнется до того, как в моей деревне проведут электричество?

Действительно, на земле есть масса мест, куда не добралась даже вторая промышленная революция, о каком вытеснении человека искусственным интеллектом может идти речь?

В этом и заключается еще одна опасность, ожидающая весь мир в ближайшие десятилетия. Социальное неравенство и напряженность будут только возрастать. Сегодня многие люди из развивающихся стран пытаются эмигрировать в более развитые, соглашаясь при этом выполнять самую низкоквалифицированную работу за копейки. В будущем такой возможности не будет, так как всю эту работу возложат на плечи интеллектуальных машин. Да и держать заводы в странах с дешевой рабочей силой не будет смысла, если можно открывать заводы в своей стране с «искусственными сотрудниками».

А потерять близкого человека, умершего в какой-то глухомани от воспаления легких, и в то же время знать, что рядом есть страна, где рак лечится, как обычная простуда — вообще страшная картина. И она станет реальностью, вызывая огромное напряжение в обществе.

Удивительно, как точно многие фантасты предвидели эту ситуацию. Ведь, это же классический сценарий, где весь мир разделен на два класса и все, находящиеся внизу «пищевой цепочки», не имеют ни малейшего шанса попасть наверх к «небожителям».

Примерно то же будет происходить и с нашим миром. Вернее уже происходит. Пока в одних странах не могут провести канализацию в дом и построить дороги, в других начинают строительство экспериментальных городов, полностью управляемых искусственным интеллектом.

«Сотканный город» (Woven City) — один из самых ярких подобных проектов, объявленных компанией Toyota в начале этого года:

Полностью автопилотируемый транспорт с нулевым уровнем выбросов, каждый дом, каждое дерево и листочек на нем подключены к общей нейросети. Все дома сделаны из дерева, а вместо крыш — панели для выработки энергии из солнца. Роботы в каждом доме и на каждом углу. Медицина, полиция, коммунальные службы — все управляется искусственным интеллектом. Строительство Сотканного города начнется в 2021 году.

И это не просто какая-то причуда японской компании. Это необходимый этап тестирования реальной жизни под управлением искусственного интеллекта.

Мир стремительно изменяется на наших глазах и это должно пугать значительную часть населения земли. Социальное неравенство будет только возрастать, разрыв между городами «будущего» и «прошлого» будет увеличиваться до бесконечности. Очень многие окажутся бесполезными в новом мире, который мы сейчас строим своими руками в надежде на светлое будущее. Сегодня происходит революция, которую не замечают многие. Но этого уже не остановить.

Конечно, прогноз в 10-15 лет, возможно, выглядит слишком оптимистичным, но никто не может сегодня точно предугадать, что изобретут завтра, какие новые материалы придумает та же нейросеть, значительно ускорив весь процесс.

Алексей, глав. редактор Deep-Review (alexeysalo@gmail.com)