Время прочтения - 7 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
