Искусственный интеллект и дилемма DeepMind

Искусственный интеллект и дилемма DeepMind

26.10.2021

Время прочтения - 5 мин.

В многолетней гонке за созданием искусственного интеллекта ученые успели разработать сложнейшие технологии и механизмы для воспроизведения языка, зрения, моторики, мышления и других способностей человека. Но что-то тормозит появление комплексных ИИ-систем, способных полностью и во всем заменить интеллект, которым обладают люди и животные

Возникает вопрос — а достижима ли эта цель в принципе? Или некоторые начинающие разработчики технологий просто используют модное словосочетание «искусственный интеллект» ради привлечения внимания к себе и своим продуктам, ради доступа к щедрому финансированию? Давайте разбираться вместе.

Обучение с подкреплением от DeepMind

Сейчас ученые-компьютерщики всего мира задаются вопросом: удастся ли британской фирме DeepMind — одной из ведущих лабораторий искусственного интеллекта на планете — когда-либо создать машины с интеллектом, присущим людям и животным?

В своих поисках искусственного общего интеллекта (AGI) — его иногда называют ИИ человеческого уровня — компания часть усилий концентрирует на совершенствовании подхода, получившего название «обучение с подкреплением».

Чудо-метод предусматривает программирование машин на выполнение конкретных действий ради того, чтобы максимально повысить шансы на получение заранее «спрятанной» награды.

Исследователи из DeepMind утверждают: если вознаграждать алгоритм каждый раз, когда он выполняет то, что вы от него хотите, он в итоге начнет проявлять признаки ИИ человеческого уровня.

«Вознаграждения достаточно, чтобы управлять поведением, которое демонстрирует способности, характерные для естественного и искусственного разума — познание, обучение, восприятие, социальный интеллект, язык, обобщение и имитацию», пишут в статье для научного журнала эксперты DeepMind.

Звучит реально вдохновляюще! Но, судя по финансовым отчетам, британская фирма по-прежнему ежегодно приносит материнской компании — Alphabet — сотни миллионов долларов убытков. Да и самая знаменитая программа — AI AlphaGo от DeepMind — пока не способна нарисовать, к примеру, человечка или отличить кошку от кролика. В отличие от семилетнего малыша.

И это при том, что в 2014 году покупка компании из Великобритании обошлась Alphabet в $600 млн.

Прибыли и убытки

Согласно отчету, поданному в начале 2020 года в Британский реестр компаний, DeepMind удвоила выручку, заработав в 2019 году £266 млн. Для сравнения — в 2018 году этот показатель составлял £103 млн. Но расходы компании тоже продолжают расти: они увеличились с £568 млн в 2018 году до £717 млн в 2019 г. Общие убытки выросли за тот же период с £470 млн до £477 млн.

На первый взгляд, это неплохая новость — выручка больше, убытков меньше. Однако надо понимать, что основным клиентом DeepMind был и остается исключительно… ее владелец.

Alphabet платит британской лаборатории за практическое применение исследований в области ИИ в сервисах и инфраструктуре Google. В прошлом компания использовала технологии DeepMind для таких задач, как управление энергосистемой фирменных центров обработки данных и улучшение ИИ голосового помощника своей разработки.

Другой важный момент — вся техническая инфраструктура DeepMind функционирует в основном на бескрайних просторах облачных сервисов Google и его специальных процессорах AI-Tensor Processing Unit (TPU). Основной областью исследований британцев остается подкрепляющее обучение, а оно также требует доступа к крайне дорогостоящим вычислительным ресурсам.

К сожалению, нет публичных подробных данных и о том, сколько Google взимает с DeepMind за доступ к фирменным облачным сервисам искусственного интеллекта. Но, скорее всего, британцы арендуют TPU со скидкой. Это означает, что без поддержки Google затраты были бы намного выше.

Еще один ключевой пункт — расходы на персонал. За 7 лет штат фирмы разросся до 1 000 человек. Казалось бы, не так уж и много, но эксперты в сфере ИИ получают очень высокие, а нередко даже семизначные зарплаты. А из каких фондов они выплачиваются? Все правильно, из денег владельца — Alphabet.

Без поддержки ведущего технологического гиганта DeepMind вряд ли смогла бы позволить себе нанимать новых исследователей для своих проектов.

Google по-прежнему довольна

DeepMind все еще получает письменные заверения от Google в том, что корпорация «продолжит оказывать адекватную финансовую поддержку» британской лаборатории.

В прошлогоднем интервью генеральный директор Alphabet Сундар Пичай сказал: «Я очень доволен темпами продвижения наших исследований в области ИИ. Для меня очень важно, чтобы мы оставались самой современной компанией и лидировали в этой сфере. Я впечатлен темпом, в котором работают наши инженерные и научно-исследовательские команды — как в Google, так и в DeepMind».

Ежегодно подпитываемая сотнями миллионов долларов от Alphabet, DeepMind в стремлении развивать AGI конкурирует с соперниками уровня Facebook и OpenAI и ведет борьбу за найм самых ярких специалистов в этой области.

«Это изобретение может помочь обществу найти ответы на несколько самых насущных и фундаментальных научных вопросов в мире», пишет DeepMind на своем веб-сайте.

Исполнительный директор DeepMind Лила Ибрагим утверждает, что попытки «выяснить, как именно реализовать это видение» остаются самой главной задачей еще с тех пор, как она присоединилась к компании. А было это в апреле 2018 года.

Получится или нет?

В стремлении привлечь как можно больше денег для финансирования, компании, специализирующиеся на ИИ, забывают, что корпоративный мир и наука развиваются разными темпами.

Научные исследования обычно затягиваются на десятилетия. Процесс создания большей части технологий искусственного интеллекта, используемых сегодня в коммерческих приложениях, стартовал еще в 1970-е и 1980-е гг. Точно так же многие передовые исследования и методы, только-только анонсированные на конференциях по искусственному интеллекту, вероятно, так и не выйдут в ближайшие годы на массовый рынок.

На достижение конечной цели DeepMind — разработку AGI — по самым оптимистичным оценкам, может уйти не одно десятилетие.

Ученые обладают завидным терпением и идут к успеху не один год, но инвесторы и акционеры вряд ли захотят ждать так долго. Их энтузиазма хватит на несколько месяцев, в лучшем случае, на пару лет. Не больше.

Компании, годами не способные генерировать прибыль, лишаются инвесторов. Сейчас у DeepMind нет ни одного. Как нет и точного мерила роста, поскольку единственным клиентом британской фирмы остается Google. А потому никому не ясно, когда именно технология AGI будет готова к коммерциализации.

В чем же заключается дилемма DeepMind? По своей сути, это исследовательская лаборатория, стремящаяся раздвинуть границы науки и сделать так, чтобы достижения в области искусственного интеллекта были полезны всему человечеству.

Однако владельцу проекта необходимы реальные продукты, которые решают его конкретные проблемы и приносят прибыль. Эти две цели диаметрально противоположны, и они тянут DeepMind в двух разных направлениях.

В аналогичной ситуации оказался и конкурент британской компании — OpenAI: из исследовательской лаборатории искусственного интеллекта проект превратился в… коммерческое предприятие при Microsoft.

 

Источники: CNBC, TechTalks, VentureBeat

Подпишись на наш телеграм канал

только самое важное и интересное

Подписаться
Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Читать также

IT-гиганты внедрят в свои платформы беспарольный вход

IT-гиганты внедрят в свои платформы беспарольный вход

IT-гиганты Apple, Google и Microsoft планируют расширить поддержку стандарта беспарольного входа. Он был создан Альянсом Fast Identity Online (FIDO) и Консорциумом всемирной паутины. Об этом говорится в сообщении FIDO. Это отраслевая ассоциация, создающая стандарты аутентификации, направленные на снижение чрезмерного использования паролей в мире. За счет поддержки беспарольного входа технологические корпорации собираются усилить роль биометрических методов аутентификации пользователей. Новый ст...

6 мая 2022 г.

Нанотехнологическая революция: когда будущее уже рядом

Нанотехнологическая революция: когда будущее уже рядом

Нанотехнологическая революция свершилась, и произошло это событие тихо и не слишком заметно. Стремление технологических компаний выпускать все более быстрые и энергоэффективные устройства стимулировало разработку фантастически сложного и дорогого оборудования, о котором мы расскажем в статье.

14 апреля 2022 г.

Автореклама становится «электрической»

Автореклама становится «электрической»

Многие из крупных автопроизводителей в прошлом году впервые в истории общенациональной рекламы начали чаще продвигать модели на электроприводе. General Motors, Ford и Volkswagen суммарно потратили около $248 млн на 33 000 показов роликов по американскому ТВ.

23 марта 2022 г.

Этот дивный подводный мир. Как японцы создают индустрию XXII века 

Этот дивный подводный мир. Как японцы создают индустрию XXII века 

Японские ученые выстраивают вокруг микроводорослей целую индустрию, пытаясь создать из природной биомассы авиационное топливо, сырье для автомобильных деталей, косметику и продукты питания.

10 марта 2022 г.

Технологические тренды-2022: как они выглядят в глазах венчурных капиталистов

Технологические тренды-2022: как они выглядят в глазах венчурных капиталистов

Многие технологические направления и сферы деятельности в последнее время утратили актуальность. На смену классике и традициям приходят совершенно неожиданные решения и тренды.

8 марта 2022 г.

{"type":"article","id":2150,"isAuthenticated":false,"user":null}