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

Чистая вода под солнцем

Чистая вода под солнцем

Рост населения и сокращение водных ресурсов не оставляют человечеству большого выбора, и уже через несколько десятилетий вторичное использование воды, в том числе опресненной, станет безальтернативным. Вопрос лишь в выборе вариантов с меньшим побочным эффектом.  

11 ноября 2021 г.

Майнер хочет в Сибирь: добытчики крипты сидят на чемоданах

Майнер хочет в Сибирь: добытчики крипты сидят на чемоданах

Рынок майнинга растет не по дням, а по часам. В крупных городах практически нет мест и технических возможностей для создания новых дата-центров, к тому же размещать там оборудование невыгодно из-за постоянного роста тарифов на электроснабжение. Где же выход?

8 ноября 2021 г.

Сингапур: кремниевая долина еды

Сингапур: кремниевая долина еды

В период пандемии Сингапур завоевал славу мировой столицы пищевых технологий. По меньшей мере полтора десятка ведущих компаний, производящих альтернативный протеин, открыли здесь торговые точки.

5 ноября 2021 г.

Бескрайний мир GameFi: играя, зарабатывай

Бескрайний мир GameFi: играя, зарабатывай

По данным Statista, глобальный рынок видеоигр в 2021 году оценивается в $178 млрд, а к 2025 году рост этой индустрии ожидается до $269 млрд. Пальму первенства в сегменте удерживает Sony с $25 млрд, но в ближайшее время ситуация может в корне измениться благодаря симбиозу видеоигр и блокчейн-технологий.

4 ноября 2021 г.

Искусственный интеллект: первые разочарования

Искусственный интеллект: первые разочарования

Всего пару лет назад технологические компании питали гипертрофированные ожидания относительно методов глубокого обучения искусственного интеллекта (ИИ) и их способностей, однако сейчас эйфория сменяется признаками отрезвления.

2 ноября 2021 г.

Станет ли COVID-кризис трамплином для развития зеленой энергетики?

Станет ли COVID-кризис трамплином для развития зеленой энергетики?

По данным Enerdate, в 2019 году доля возобновляемой энергетики в мире составила 27%. А в Норвегии этот показатель почти достиг 98%. Велика вероятность того, что COVID-кризис станет тем переломным моментом, когда мировое сообщество задумается о переходе на альтернативные источники энергии ради формирования новой глобальной экономики.

27 октября 2021 г.

Виртуальные огороды и цифровые питомцы: пандемия задала тренд

Виртуальные огороды и цифровые питомцы: пандемия задала тренд

На 20% вырос глобальный доход от видеоигр в 2020 году. Более 18 млн подписчиков на Xbox Game Pass от Microsoft насчитывалось в конце 2020 года. Что же нового произошло в мировой индустрии видеоигр?

25 октября 2021 г.

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