Мы не знаем, прав ли он Владимир Путин утверждать, что «тот, кто разработает лучший искусственный интеллект, станет властелином мира». На самом деле мы надеемся, что нет, учитывая, что в свободном обществе, в котором мы хотели бы продолжать жить, должны быть в лучшем случае успешные предприятия и довольные граждане-потребители. Однако трудно найти ни одну отрасль, которую искусственный интеллект не преобразит радикально в ближайшие годы и десятилетия.
Подумайте о ценном вкладе, который ИИ может внести в медицина, помогая врачам улучшать диагностику, прогнозировать распространение заболеваний с гораздо большей точностью и своевременностью, а также персонализировать методы лечения. Такой же огромный потенциал в транспортный сектор, где ИИ делает возможным беспилотное вождение. или вобрабатывающая промышленность, где он радикально меняет работу на заводе с появлением роботов нового поколения, все более сложных и способных выполнять повторяющиеся задачи, проектировать производственные модели, обеспечивая более высокий уровень качества. В сфере услуг искусственный интеллект позволяет компаниям быстрее реагировать на потребности конечных потребителей, возможно, еще до того, как они пойдут в магазин или нажмут на приложение, чтобы разместить заказ.
По мнению многих экспертов, прерывность трансверсальной технологии, такой как ИИ, полностью сравнима с прерывностью, вызванной появлением паровой машины, позволившей совершить первую промышленную революцию в Англии в конце восемнадцатого века; электричества и двигателя внутреннего сгорания (не забывая о нефти и химии), которые определили вторую промышленную революцию между концом 5 века и началом XNUMX века; и о компьютерах, которые заложили основу для последнего цикла быстрого прогресса. Вместе и благодаря другим цифровым технологиям (IoT, XNUMXG, облако, блокчейн и т. д.), ИИ начинает четвертую революцию (промышленная, но не только, охватывающая все производственные отрасли).
В самом деле, согласно экономистам Эрику Бриньолфссону и Эндрю Макафи, мы можем даже говорить о втором веке машин (пропуская, таким образом, две промежуточные революции): если промышленная революция конца восемнадцатого века породила первый век машин, что сделало возможным Этот второй радикальный сдвиг технологической и экономической пройти Геркулесовы столбы, представленные возможностями человеческого мозга, доверенными нам Матерью-Природой.
Далеко не новая дисциплина, ИИ зародился в XNUMX-х годах, но был предвосхищен еще раньше в исследованиях многих ученых, среди которых наиболее известными в то время были в основном европейцы, такие как Джон фон Нейман e Алан Тьюринг. Первым, кто употребил это выражение, был Джон Маккарти, молодой американский математик, который в 1956 году решил организовать семинар по этому предмету в своем университете, Дартмутском колледже, в Нью-Гемпшире. В запросе о финансировании, адресованном Фонду Рокфеллера, рабочая группа, созданная Маккарти, пророчески подтвердила, что «будет предпринята попытка выяснить, как мы можем заставить машины использовать язык, формулировать абстракции и концепции, решать типы проблем, которые сейчас зарезервированы». для людей и улучшить себя.
Менее подходящее и, скорее, полезное средство максимизации шансов на успех заявки на финансирование, предсказание, согласно которому «мы думаем, что значительный прогресс мог бы быть достигнут в решении одной или нескольких из этих проблем, если бы группа ученых работала вместе в течение долгого времени». лето". С тех пор прошло более пятидесяти лет, прежде чем ИИ стал реальностью во все большем количестве приложений. И одной лишь группы ученых было явно недостаточно. Сегодня ежегодные инвестиции в ИИ в мире составляют несколько десятков миллиардов долларов и все указывает на то, что они снова вырастут, и значительно, в ближайшие несколько лет.
Но ускорение реализации летней мечты 1956 г. определяли прежде всего два фактора, подготовившие к переживаемому в последние годы инвестиционному буму. Прежде всего, производительность компьютеров увеличилась в геометрической прогрессии. Закон Мура, впервые сформулированный в 1965 г. Гордон Мур, соучредитель Intel, указывает на то, что вычислительная мощность удваивается каждые восемнадцать месяцев. Если сегодня существование этих отношений подвергается сомнению многими кругами, нельзя отрицать очевидные последствия, которые мы стали свидетелями за относительно короткий промежуток времени. Например, та же вычислительная мощность, которая до недавнего времени была возложена на огромные калькуляторы, теперь может быть заключена в объекте размером с простой мобильный телефон. Или приставка.
В 1996 году ASCI Red, результат значительных инвестиций правительства США, стоимость 55 миллионов долларов, был самым мощным суперкомпьютером в мире, первым превысившим порог в 1 терафлопс, достигнув рекорда в 1,8 терафлопс за следующий год, такую же вычислительную мощность только девять лет спустя сравняла с PlayStation 3 от Sony. Однако вместо того, чтобы занимать почти 200 квадратных метров, как ASCI Red, его можно было разместить на небольшой полке, и было продано много десятков миллионов экземпляров. Таким образом, экспоненциальный рост вычислительной мощности резко увеличил количество устройств, способных выполнять чрезвычайно сложные операции.
В параллели, процесс оцифровки позволил обнаруживать, передавать и обрабатывать огромное количество данных, в частности, благодаря увеличению возможностей подключения и снижению цен на датчики, с помощью которых может происходить сбор информации из внешнего мира. Запас данных, хранящихся во всем мире, подчиняется собственному закону Мура настолько, что единицы измерения, доступные для измерения общего количества, начинают иссякать.
Эти два фактора, очень высокая вычислительная мощность и огромное количество доступных данных, позволили так называемому обучение с помощью машины, один из фундаментальных компонентов ИИ, который позволяет машинам учиться на основе обработанных данных, чтобы иметь возможность стать разумными во всех отношениях. Наконец-то оправдались надежды молодых ученых, собравшихся в Нью-Гэмпшире более шестидесяти лет назад. И даже начиная напрягать так называемый «парадокс Моравец», канадский ученый в области искусственного интеллекта, который в своей книге 1988 года заявил, что «относительно легко заставить компьютеры работать на уровне взрослого человека в тесте интеллекта или игре в шахматы, но, говоря о восприятии или мобильности, это трудно или невозможно. дать им способности годовалого ребенка».
Таким образом, Предположение Моравека — и в этом парадоксальный аспект — состоит в том, что даже очень сложные рассуждения требуют гораздо меньших вычислительных мощностей, чем сенсомоторная деятельность.. Но перед лицом огромного увеличения вычислительных мощностей в сочетании с улучшением методов машинного обучения парадокс, отмеченный Моравеком, хотя частично продолжает существовать, все чаще подвергается сомнению. О чем свидетельствуют все более сложные роботы, которых компании используют на своих фабриках для перемещения объектов (это то, что Amazon делает с роботами KIVA, бостонским стартапом, приобретенным компанией электронной коммерции в 2012 году за 775 миллионов долларов) или беспилотные автомобили, которые на экспериментальном уровне уже много лет являются консолидированной реальностью.
