китай

Кілька фактів про те, чому Китай і США стали наддержавами штучного інтелекту

30.05.2020

Бачите помилку в тексті — виділяйте фрагмент та тисніть Ctrl + Enter

Кай-Фу Лі. Наддержави штучного інтелекту: Китай, Кремнієва долина і новий світовий лад. — Форс Україна, 2020.  

 

Кай-Фу Лі — експерт у сфері штучного інтелекту. Він був топ-менеджером Google, Apple, Microsoft, Silicon Graphics. Сьогодні він інвестує у технологічні стартапи і є одним із найвпливовіших гравців на китайському інтернет-ринку. У своїй книжці «АІ Наддержави штучного інтелекту» він розповідає, як Китаю та США вдалося стати наддержавами штучного інтелекту та як вижити у світі суперкомп’ютерів, якщо ви лише людина. Читомо пропонує ознайомитися з найважливішими моментами першого розділу.

Міжнародні дослідження штучного інтелекту

Історично глибинне навчання було майже повністю розроблено в Сполучених Штатах, Канаді та Великій Британії. Після цього, деякі китайські підприємці та венчурні фонди, такі як мій, почали інвестувати кошти в цю сферу. Однак переважна частина технічного співтовариства Китаю не звертала потрібної уваги на глибинне навчання аж до подій 2016 року, тобто після появи революційних теоретичних робіт в цій області минуло ціле десятиліття, а після того, як глибинне навчання здобуло визначну перемогу на конкурсі комп’ютерного бачення, пройшло чотири роки.

 

Американські університети та технологічні компанії упродовж десятиліть пожинали плоди робіт талановитих фахівців, що їх країна приймала до себе. США сподівалися на безумовне лідерство і в галузі штучного інтелекту, яке повинно було лише зміцнюватися. Найкращі дослідники країни працювали в Кремнієвій долині в умовах щедрого фінансування, унікальної культури і підтримки з боку впливових компаній. В очах більшості аналітиків, в тому, що стосувалося штучного інтелекту Китаю судилося грати ту саму роль, яку він грав у попередні десятиліття, —  роль імітатора(сорусаt), що завжди відстає від свого конкурента у розвитку передових технологій.

 

У наступних розділах ви побачите, що цей прогноз виявився помилковим. Він був заснований на застарілих оцінках китайського технологічного середовища, а також на цілковитому нерозумінні того, що рухає сучасну революцію у галузі штучного інтелекту.

Хоча ця революція була започаткована на Заході, пожинатиме її плоди Китай. Причина цього глобального зсуву залежить від двох чинників: від епохи відкриттів до епохи впровадження, і від епохи експертних знань до епохи даних.

В основі помилкової віри в те, що Сполучені Штати є передовою країною в розвитку штучного інтелекту, лежить опінія, начебто ми живемо в епоху відкриттів і спостерігаємо за тим, як найкращі дослідники штучного інтелекту постійно ламають традиційні парадигми і розв’язують давні загадки. Це враження підтримується постійним потоком вражаючих повідомлень ЗМІ: штучний інтелект діагностує деякі види раку краще, ніж це роблять лікарі; він здобув перемогу над майстрами гри в техаський холдем; він може самонавчатися, тобто без будь-якого людського втручання. З урахуванням такої підвищеної уваги до кожного нового досягнення, випадковому спостерігачеві або навіть експерту в питанні штучного інтелекту можна пробачити думку про те, що ми постійно відкриваємо нові горизонти досліджень у сфері штучного інтелекту.

 

Читайте також: Фантастика українською: напівпорожньоповна склянка

 

Проте я вважаю, що це омана. Багато з цих визначних відкриттів є просто новими способами використовувати досягнення минулого десятиліття —  в першу чергу глибинне навчання, і доповнюючи його технологіями, такими як навчання з підкріпленням сигналами від середовища взаємодії та перенесення навчання для вирішення нових завдань. Те, що роблять ці дослідники, вимагає майстерності й глибоких знань, уміння вирішувати складні математичні алгоритми, маніпулювати великими обсягами даних, адаптувати нейронні мережі до різних завдань. Така робота часто потребує як мінімум ступеня кандидата наук. Та водночас все це лише невеликі кроки вперед — поступове поліпшення результатів останнього грандіозного прориву в глибинному навчанні.

Ера впровадження

Поступово ми починаємо застосовувати унікальні можливості глибинного навчання для розпізнавання шаблонів і схем, для прогнозування таких різноманітних сферах діяльності, як діагностика захворювань, умови страхування, керування автомобілями чи переклад з китайської на англійську.  Втім усе це не означає, що ми невпинно наближаємося до «штучного інтелекту загального призначення» або здійснили якийсь прорив. Настала епоха впровадження. Компаніям, які захочуть на цьому заробити, знадобляться талановиті підприємці, інженери і продукт-менеджери.

Піонер глибинного навчання Ендрю Ін порівняв дослідження штучного інтелекту з роботою Томаса Едісона над впровадженням електрики: найбільш передова технологія, яка може здійснити революцію в десятках різних галузей промисловості. Підприємці ХІХ століття за короткі терміни пристосували електрику до людських потреб, тобто для приготування їжі, освітлення приміщень і запуску промислового обладнання. Так само сучасні підприємці, спираючись на дослідження штучного інтелекту, починають застосовувати для потреб людини глибинне навчання. До сьогодні було здійснено багато складних теоретичних досліджень, а тепер для підприємців настав час засукати рукави і розпочати непросту роботу з перетворення алгоритмів на стійкий бізнес.

 

Це не знизить темпів ентузіазму в області досліджень штучного інтелекту; імплементація робить академічні успіхи, і це дійсно змінює наше повсякденне життя. Ера імплементації означає, що після десятиліть самовідданих досліджень ми, нарешті пожинатимемо їхні плоди — і саме на це я так чекав більшу частину свого дорослого життя.

 

Зрозумівши різницю між відкриттям і впровадженням, ми краще зрозуміємо, як штучний інтелект впливатиме на наше життя і яка країна стане лідером, коли справа дійде до реалізації на практиці нових технологій.

Ера даних

Отже, людство наближається до другого важливого переходу —  від епохи експертиз до епохи даних. У наш час для створення ефективних алгоритмів штучного інтелекту потрібні три складові: значні дані, обчислювальні потужності й праця компетентних, але не конче видатних розробників алгоритмів штучного інтелекту. Щоб за допомогою глибинного навчання вирішувати нові завдання, необхідно мати в розпорядження всі три елементи, але в епоху впровадження основну роль грають лише дані. Це відбувається саме так, тому що, як тільки обчислювальна потужність і талант розробника досягають певного порогу, обсяг даних стає вирішальним і визначає загальну потужність і точність алгоритму.

 

За глибинного навчання надлишку даних не буває. Що більше прикладів одного явища отримує мережа, то легше вона знаходитиме закономірності й ідентифікуватиме речі в реальному світі. За надлишкових даних алгоритм, розроблений групою середніх інженерів у галузі штучного інтелекту зазвичай сильніший за алгоритм, створений дослідником глибинного навчання світового класу.

Монополія на найкращих  найяскравіших — уже не те явище, яким воно було колись.

Перевага Китаю

Століття тому поширенню електрифікації сприяла наявність чотирьох чинників: викопного палива для виробництва електроенергії; підприємців, які будували нові підприємства; інженерів-електриків, які нею керували; і підтримки держави, необхідної для розвитку інфраструктури. Щоб у наш час приборкати штучний інтелект —  «електроенергію» ХХІ століття, потрібні чотири аналогічні чинники: наявність даних, підприємці, які хочуть заробляти, фахівці в галузі штучного інтелекту і державна підтримка цієї галузі. Оцінивши співвідношення сил Китаю та США у цих чотирьох чинниках, ми можемо спрогнозувати, яким буде баланс сил у сфері штучного інтелекту.

 

Обидва переходи, описані на попередніх сторінках, —  від відкриття до впровадження, і від експертиз до даних зрушують баланс сил на ігровому полі у бік Китаю. Перехід від відкриття до впровадження нейтралізує одну зі слабкостей Китаю, посилюючи його сильні сторони. Перехід від відкриття до впровадження зменшує один з найбільших слабких моментів Китаю (нестандартні підходи до дослідницьких питань), а також визначає найсильнішу потугу країни: спритних підприємців із гострими інстинктами до створення стійкого бізнесу.

 

Перехід від знань до даних, у свою чергу, знижує потребу в найкращих дослідниках, яких не вистачає Китаю, і збільшує цінність іншого важливого ресурсу —  даних, який Китай має вдосталь.

 

Підприємці Кремнієвої долини створили собі репутацію найбільш працьовитих в Америці. Вони є закоханими в свою справу молодими новаторами, які цілодобово працюють, щоб розробити свій продукт, а потім фанатично його вдосконалюють, досягаючи нових вершин. Підприємці там дійсно багато працюють. Однак я провів десятиліття, будучи глибоко зануреним в технологічне середовище як у Кремнієвій долині, так і в Китаї. Я працював в Аррle, Microsoft і Google, перш ніж запустити десятки китайських стартапів і стати їхнім інвестором. Тому можу сміливо вам сказати, що порівняно зі своїм конкурентом, який розташований по той берег Тихого океану, Кремнієва долина здається вельми млявим місцем.

 

Читайте також: Український наукпоп: простіше перекласти, ніж написати своє

 

Успішні інтернет-підприємці Китаю досягли свого рівня за рахунок запеклої конкурентної боротьби. Вони живуть в світі, де швидкість має найважливіше значення, копіювання є загально-прийнятою практикою і конкуренти не зупиняться ні перед чим, щоб освоїти новий ринок. Кожного дня на полі битви між китайськими стартапами — це випробування вогнем; це гладіаторські бої в Колізеї. Це сутички не на життя, а на смерть, і конкуренти не мають докорів сумління.

 

Єдиний спосіб вижити в цій битві — постійно покращувати свій продукт і будувати бізнес на основі інноваційної моделі, оточуючи його водночас «ровом».

 

Якщо ваша перевага — це лише одна ідея, то її неодмінно скопіюють, ваших керівних співробітників переманять до себе, і ви опинитеся за бортом.

 

Це агресивне середовище різко контрастує з ситуацією в Кремнієвій долині, де копіювання вважається ганьбою, а багатьом компаніям вдається довго існувати за рахунок однієї оригінальної ідеї або завдяки щасливому випадку. Подібна відсутність конкуренції заспокоює і може позбавити пильності, призвести до того, що підприємці припинять працювати над усіма варіантами своїх перших інновацій. Брудні ринки і брудні трюки ери «наслідування» в Китаї були початком деяких не зовсім порядних компаній, проте завдяки їм виросло покоління найспритніших і найкмітливіших у світі підприємців —  справжніх трудоголіків. Ці підприємці є тією самою «секретною зброєю»: Китаю, яка зробить його першою країною, яка заробила на можливостях штучного інтелекту. 

 

Близько п’яти років тому ми ще могли безпосередньо порівнювати прогрес китайських і американських інтернет-компаній. Це була свого роду автомобільна гонка. Учасники йшли майже врівень, Сполучені Штати лише дещо випереджали Китай. Та приблизно 2013 року Китай зробив дуже важливий поворот. Замість того, щоб йти шляхом американців або копіювати їхні досягнення, китайські підприємці почали розробку унікальних продуктів. Коли йшлося про продукти китайських компаній, аналітики використовували аналогії з продуктами Кремнієвої долини: «китайський Facebook», «китайський Twitter», — але в останні кілька років ці ярлики, загалом, стали безглуздими. Китайський інтернет перетворився на альтернативний всесвіт.

 

Китайці почали платити за покупки штрих-кодами на своїх телефонах. Це результат революції мобільних платежів. Армії доставників їжі й масажистів на електричних скутерах наповнюють вулиці китайських міст. Вони є породженням так званих О2O-стартапів (онлайн для офлайну), що впровадили переваги електронної комерції

 

У сферу реальних послуг, таких як громадське харчування або манікюр. Незабаром після цього з’явилися мільйони яскраво забарвлених велосипедів, що здаються напрокат, які можна взяти або залишити де завгодно, скориставшись штрих-кодом на своєму телефоні.

 

Усі ці послуги, поряд із потужним китайським додатком WeChat, дали кожному китайцеві свого роду цифровий аналог швейцарського ножа.

 

За допомогою WeChat можна відправляти текстові й голосові повідомлення друзям, оплачувати рахунки за продукти, записуватися до лікарів, подавати податкові декларації, брати напрокат велосипеди і купувати квитки на літак. Додаток перетворився; на соціальну мережу. В різноманітних групових чатах користувачі ведуть ділові переговори, обговорюють підготовку до днів народження і дискутують про сучасне мистецтво. WeChat об’єднав у собі масу функцій, які в США і інших країнах виконують окремі додатки.

 

Нині альтернативний цифровий всесвіт Китаю створює і захоплює цілі океани нових даних про реальний світ. Ця величезна кількість відомостей про користувачів, а саме: де вони перебувають у будь-який час доби, як пов’язані між собою, яка їжа їм подобається, коли і де вони купують продукти і пиво, виявиться безцінною в еру впровадження штучного інтелекту. У цій скарбниці будуть зберігатися мільйони щоденних звичок користувачів, які можна поєднувати з алгоритмами глибинного навчання, щоб пропонувати індивідуальні послуги від бухгалтерського аудиту до плану містобудування. Це набагато перевершує те, що можуть запропонувати з ваших пошуків, «лайків» або випадкових покупок в інтернеті провідні компанії Кремнієвої долини. Небачені масштаби наявності реальних даних дадуть китайським компаніям величезну перевагу, коли йтиметься про появу сервісів на основі штучного інтелекту.

 

Купити книжку.

 

Підтримайте проект

Фондуючи незалежну редакцію Читомо, ви допомагаєте зростити нове покоління
професіоналів видавничої справи і збільшуєте кількість хороших книжок у світі.

Підтримайте проект