Что новый Google Translate говорит о будущем искусственного интеллекта

Адаптированный перевод фрагмента статьи «The Great A.I. Awakening» от Gideon Lewis-Kraus, опубликованной в NYT Magazine 14 декабря 2016 года. Оригинал: https://www.nytimes.com/2016/12/14/magazine/the-great-ai-awakening.html. Над адаптацией помогали работать специалисты профильного бюро переводов английского языка.

Новый Google Translate и будущее ИИ

В сентябре 2016 года команда Google Brain тихо завершила полтора года инженерной работы и заменила старую phrase-based-систему перевода на нейронную. Когда дело дошло до публичного анонса в Лондоне в ноябре, Сундар Пичай вышел на сцену не просто рассказать о новом релизе — для него это была иллюстрация большого тезиса: будущее Google — это компания с ИИ в основе всех продуктов.

С прошлого уикенда Translate был переведён на ИИ-основу для значительной части своего трафика — не только в США, но и в Европе и Азии: запуск охватил переводы между английским и испанским, французским, португальским, немецким, китайским, японским, корейским и турецким. Остальные из более чем ста языков Translate должны были быть переведены на новую систему к концу следующего года — по восемь в месяц. К приятному удивлению инженеров Google, новая версия была завершена всего за девять месяцев. ИИ-система продемонстрировала скачок качества, сравнимый с суммарным прогрессом старой системы за всё время её существования.

Пичай любит малоизвестные литературные отсылки; месяц назад он сказал мне в своём офисе в Маунтин-Вью, что сервис Translate существует отчасти потому, что не все могут быть как физик Роберт Оппенгеймер, который выучил санскрит, чтобы читать Бхагавад-гиту в оригинале. В Лондоне на слайде за его спиной появилась цитата Борхеса:

«Uno no es lo que es por lo que escribe, sino por lo que ha leído.»

Улыбаясь, Пичай вслух прочитал корявый перевод, сделанный старой версией Translate:

«One is not what is for what he writes, but for what he has read.»(«Человек не тот, кто есть за то, что он пишет, а за то, что он прочитал».)

Рядом был перевод, выполненный новой ИИ-системой:

«You are not what you write, but what you have read.» («Ты — не то, что ты пишешь, а то, что ты прочитал.»)

Это было весьма уместное замечание: новый Google Translate работал на первых в своём роде машинах, которые, в каком-то смысле, действительно научились читать.

Гонка за ИИ-таланты

Решение Google перестроить свою структуру вокруг ИИ стало первым крупным проявлением начавшейся в индустрии повальной увлечённости машинным обучением. За последние четыре года шесть компаний — Google, Facebook, Apple, Amazon, Microsoft и китайская Baidu — начали настоящую гонку за ИИ-талантами, особенно среди университетов. Обещания щедрого финансирования и свободы исследований ослабили ведущие академические кафедры.

В Силиконовой долине стало широко известно, что Марк Цукерберг, генеральный директор Facebook, лично занимается переманиванием самых перспективных аспирантов, общаясь с ними по телефону и видеосвязи. Стартовые зарплаты с семизначными цифрами больше не редкость. Посещаемость главной академической конференции по теме почти увеличилась вчетверо. Речь идёт не просто о ещё одной частной инновации, а о борьбе за контроль над тем, что вполне может стать новой вычислительной платформой: всепроникающим, повсеместным искусственным интеллектом.

Что мы вообще считаем «интеллектом»

Фраза «искусственный интеллект» используется так, как будто ее значение очевидно, но она всегда была источником путаницы и споров. Представьте, если бы вы вернулись в 1970-е годы, остановили случайного прохожего на улице, достали смартфон и показали ему Google Maps. Как только вам удалось бы убедить его, что вы не какой-то странно одетый волшебник, а то, что вы достали из кармана, — не амулет черной магии, а всего лишь крошечный компьютер, мощнее того, что управлял миссиями «Аполлон», Google Maps почти наверняка показался бы ему убедительным примером «искусственного интеллекта».

В самом прямом смысле это так и есть. Он может делать то, что под силу любому человеку, умеющему читать карты, например, проложить маршрут от вашего отеля до аэропорта — хотя он делает это гораздо быстрее и надежнее. Он также может делать то, что люди просто не в состоянии сделать очевидным образом: он может оценить дорожную ситуацию, проложить лучший маршрут и сориентироваться заново, если вы свернете не на тот exit.

Однако сегодня практически никто не удостоит Google Maps почетного звания «ИИ» — до такой степени мы сентиментальны и скупы в использовании слова «интеллект». Мы верим, что искусственный интеллект должен быть тем, что отличает HAL от того, что может делать ткацкий станок или тачка. Как только мы можем автоматизировать задачу, мы immediately понижаем статус involved соответствующего навыка до уровня простого механизма. Сегодня Google Maps кажется, в уничижительном смысле этого слова, роботизированным: он просто принимает явное требование (необходимость добраться из одного места в другое) и пытается удовлетворить его максимально эффективно. Таким образом, «ворота» для понятия «искусственный интеллект» постоянно сдвигаются.

Узкий ИИ против общего

Когда у него есть возможность провести четкие разграничения, Пичаи (CEO Google) проводит различие между текущими применениями ИИ и конечной целью — «искусственным общим интеллектом». Искусственный общий интеллект будет заключаться не в добросовестном следовании явным инструкциям, а в демонстрации способности работать с неявным, интерпретационным. Это будет универсальный инструмент, созданный для общих целей в общем контексте. Пичаи считает, что будущее его компании зависит от чего-то подобного.

Представьте, если бы вы могли сказать Google Maps: «Я хочу в аэропорт, но мне нужно по дороге заехать купить подарок для племянника». Более общая, интеллектуальная версия этого сервиса — повсеместный помощник, вроде того, что Скарлетт Йоханссон незабываемо озвучила три года назад в фильме Спайка Джонза «Она», — знала бы массу вещей, которые, скажем, знают близкий друг или старательный стажер:

• возраст вашего племянника;
• сколько вы обычно тратите на подарки детям;
• где найти открытый магазин.

Но по-настоящему интеллектуальный Maps мог бы также знать, что вполне представимо, массу вещей, которых не знал бы даже близкий друг, например, что только недавно вошло в моду среди дошкольников в школе вашего племянника — или, что более важно, чего на самом деле хотят его пользователи. Если бы разумная машина смогла выявить какую-то сложную, хотя и неясную, закономерность в данных о том, что мы делали в прошлом, она могла бы экстраполировать наши последующие желания, даже если мы сами их не до конца осознаем.

Новая волна улучшенных ИИ-ассистентов — Siri от Apple, M от Facebook, Echo от Amazon — все они творения машинного обучения, созданные со схожими намерениями. Однако корпоративные мечты о машинном обучении не исчерпываются целью потребительского ясновидения:

• В этом году дочерняя компания Samsung, занимающаяся медицинской визуализацией, объявила, что ее новые ультразвуковые устройства могут обнаруживать рак молочной железы.
• Консультанты по управлению наперебой стараются подготовить руководителей к расширяющемуся промышленному применению компьютеров, которые программируют себя.
• DeepMind, приобретенная Google в 2014 году, победила действующего чемпиона-человека в древней настольной игре Го, несмотря на прогнозы, что такого достижения не случится еще лет десять.

В известном эссе 1950 года Алан Тьюринг предложил тест для искусственного общего интеллекта: компьютер, который мог бы в течение пятиминутного текстового обмена успешно обмануть реального человека-собеседника. Как только машина сможет бегло переводить между двумя естественными языками, будет заложен фундамент для машины, которая однажды сможет «понимать» человеческий язык достаточно хорошо, чтобы вести правдоподобный разговор. Члены подразделения Google Brain, которые продвигали и курировали проект Translate, полагают, что такая машина станет на путь к тому, чтобы стать универсальным цифровым помощником общего интеллекта.

Редактор: AndreyEx