Эта синергия выходит далеко за рамки данного примера. Почти ни одно значимое начинание в области ИИ, от деятельности университетских исследовательских лабораторий до стартапов, занимающихся ИИ, и практических применений машинного обучения, разрабатываемых крупными компаниями, не обходится без использования этого универсального ресурса. Облачные вычисления, пожалуй, важнейший инструмент превращения ИИ в ресурс, который однажды станет столь же вездесущим, как и электричество. Фей-Фей Ли, архитектор базы данных ImageNet и конкуренции, ставшей катализатором революции в области глубокого обучения, временно покидала свою нынешнюю должность в Стэнфорде, чтобы возглавить научные разработки Google Cloud с 2016 по 2018 год. Вот как она это объяснила: «Что касается распространения такой технологии, как ИИ, то лучшая и самая большая платформа для этого облако, поскольку никакие другие вычислительные ресурсы ни на какой другой платформе, изобретенной человечеством, не имеют такого огромного охвата. Одна лишь Google Cloud в любой момент времени поддерживает или обслуживает миллиарды людей»[24].
Инструменты, обучение и демократизация ИИ
Превращение облачного искусственного интеллекта в универсальный ресурс ускоряется благодаря появлению новых инструментов, делающих эту технологию доступной для широкого круга людей, в том числе не имеющих специальной технической подготовки. Такие платформы, как TensorFlow и PyTorch, упрощают создание систем глубокого обучения, но до сих пор по большей части используются высококвалифицированными специалистами, многие из которых имеют докторскую степень в области компьютерных наук. Новые инструменты, например AutoML, созданная Google и выведенная на рынок в январе 2018 года, в значительной мере автоматизируют техническую сторону и существенно снижают барьеры для доступа, позволяя намного более широкому кругу людей применять глубокое обучение для решения практических проблем. В сущности, AutoML использует искусственный интеллект для создания искусственного интеллекта и участвует в тренде, который Фей-Фей Ли называет «демократизацией ИИ».
Здесь, как и в других сферах, конкуренция облачных провайдеров выступает мощным стимулом инноваций, и инструменты глубокого обучения Amazon для платформы AWS также становятся проще в использовании. Наряду со средствами разработки все облачные сервисы предлагают готовые компоненты систем глубокого обучения, которые можно сразу включать в приложения. Например, у Amazon есть пакеты для распознавания речи и обработки естественного языка, а также «механизм рекомендаций», аналогичный тому, который демонстрирует онлайновым покупателям или кинозрителям предложения, способные их заинтересовать[25]. Самым неоднозначным примером такого рода является созданная AWS служба Rekognition, позволяющая разработчикам с легкостью использовать технологию распознавания лиц. Amazon навлекла на себя резкую критику, сделав Rekognition доступной для правоохранительных органов, несмотря на то, что, судя по результатам некоторых тестов, этому пакету свойственна расовая или гендерная предвзятость этическая проблема, которую мы более пристально рассмотрим в главах 7 и 8[26].
Вторая принципиально важная тенденция появление онлайновых обучающих платформ, благодаря которым любой человек, достаточно инициативный и способный к математике, может приобрести базовые знания в области глубокого обучения. Это, например, deeplearning.ai, доступная через образовательный портал Coursera, и fast.ai, предлагающая бесплатные онлайновые курсы и программные средства, что делает глубокое обучение более доступным[27]. На рынке труда, где путь в высший слой среднего класса почти всегда требует официально подтвержденной профессиональной квалификации, приобретаемой ценой огромных затрат времени и денег, возможность стать практиком в области глубокого обучения по крайней мере в нынешней ситуации, когда спрос на специалистов намного превосходит предложение, это редкое исключение. Любой, кто способен успешно окончить онлайновый курс и продемонстрировать умение работать с глубокими нейронными сетями, имеет хорошие шансы получить хорошо оплачиваемую работу и начать плодотворную карьеру.
Поскольку и учебные программы, и инструменты будут и дальше совершенствоваться, в условиях все более массового использования ИИ-приложений разработчиками и предпринимателями нас ждет подобие кембрийского взрыва быстрое появление неисчислимого множества применений этой технологии. Нечто похожее происходило на других крупнейших компьютерных платформах. Я руководил маленькой компанией, разрабатывавшей программное обеспечение в Кремниевой долине в 1990-х годах, когда Microsoft Windows стала господствующей платформой для персональных компьютеров. Первоначально создание приложений для Windows было уделом квалифицированных специалистов, которые использовали язык программирования Си и руководства объемом 1000 страниц, понятные лишь посвященным. Появление более простых в применении средств, включая чрезвычайно доступные среды разработки, такие как Visual Basic от Microsoft, резко увеличило число людей, способных писать программы для Windows, и быстро привело к взрывному росту количества приложений. Аналогично развивались мобильные вычисления, и теперь как App Store компании Apple, так и Android Play Store предлагают, кажется, бесчисленное множество приложений, удовлетворяющих практически любую мыслимую потребность. Такой же взрыв, скорее всего, произойдет и в области искусственного интеллекта, а именно глубокого обучения. В обозримом будущем ИИ превратится в новое электричество благодаря постоянному расширению круга специальных приложений, а не появлению универсального машинного интеллекта.