Время прочтения - 7 мин.
Tesla, Facebook и другие технологические гиганты все чаще сталкиваются с неожиданным сочетанием упрямых фактов — надежды на применение AI в тех или иных областях оказываются преувеличенными, но приток инвестиций в эти сферы не ослабевает.
Всего пару лет назад технологические компании питали гипертрофированные ожидания относительно методов глубокого обучения искусственного интеллекта (ИИ) и их способностей: обнаруживать раковые клетки, управлять автомобилем, заполнять сайты контентом различного содержания и т. д.
Сейчас эйфория проходит. Появляются признаки отрезвления. Прежде всего они связаны с тем, что в реальном мире практическая реализация способностей, продемонстрировавших прекрасные результаты в лабораторных условиях, зачастую терпит неудачу или же ИИ не показывает высоких результатов.
Человеческий мозг против цифровых барьеров
Так, еще в 2018 году Марк Цукерберг утверждал в Конгрессе США — инструменты ИИ могут стать «масштабируемым подходом» для определения материалов с опасным контентом, в том числе порнографии и призывов к насилию. Сейчас понятно, что эти механизмы работают, но удаляют из Facebook даже относительно невинные материалы. В других случаях размещение тех или иных высказываний может быть связано с предпочтениями сетевых кураторов человеческого рода, но никак не с алгоритмами ИИ.
Люди тоже довольно быстро приспосабливаются к цензуре подобного типа. Противники массовой вакцинации и заложники теории сокращения населения под видом борьбы с болезнью давно не используют в текстах маркеры типа «Covid» или «вакцина». Вместо этого они прибегают к сокращениям и иносказаниям типа «va((ine». Торговцы оружием публикуют на Facebook Marketplace изображения пустых ящиков с припиской «PM me», что обозначает «пришлите мне личное сообщение». В этих случаях ИИ бессилен.
Неудивительно, что Facebook, столкнувшись с подобными проблемами, за год вынужден был удвоить штат модераторов, работающих с контентом. Сейчас этим занято 30 000 сотрудников компании, а не 15 000, как раньше. Марку Цукербергу пришлось признать, что из-за нюансов речи ИИ сложно занять высокое место в иерархии распознавателей контента.
Илон Маск тоже недавно смирился с тем, что его обещание — к 2020 году вывести на улицы 1 млн беспилотных такси Tesla Model 3 — оказалось невыполнимым. Вместо этого владельцы популярных электрокаров платят по $10 000 за ПО, которое когда-нибудь превратится в универсальную и полностью автономную систему вождения. Но пока авто Маска иногда совершают серьезные ошибки при определении полосы движения, выезжают за проезжую часть или неаккуратно паркуются.
Неестественная нормальность
Некоторые сферы применения ИИ и вовсе оставляют далеко позади рамки человеческой нормы. Так, недавно принадлежащая Маску компания OpenAI, занимающаяся разработками в области ИИ, вынуждена была отключить чат-бот «Саманта», поскольку этот искусственный разум дал возможность одному из клиентов общаться с цифровой копией своей умершей подруги.
33-летний канадец Джошуа Барбо, тяжело переживавший гибель знакомой, купил подписку на бот, «накормил» его фразами покойной и… вел с ней переписку.
«Умом я конечно понимаю, что это совсем не Джессика, но эмоции — вещь не интеллектуальная», — пояснил свой поступок Джошуа.
Винить бота в этой ситуации глупо, но журналисты, изучавшие Саманту, с удивлением обнаружили, что бот может предложить им заняться сексом. И это при том, что программный интерфейс нейронной сети GPT-3, которая тренировала чат-бота, запрещает разговоры на любые темы, связанные с флиртом, романтикой и сексуальными отношениями. Как выяснилось, разработчик это требование проигнорировал.
В медицину пока рановато?
Едва ли не самые большие надежды связывались с использованием ИИ в здравоохранении и диагностике заболеваний. Однако, как указывает Nature, годичное исследование о возможности определения индикаторов Covid-19 по рентгеновским снимкам и данным компьютерной томографии с помощью искусственного интеллекта выявило множественные недостатки этого метода.
Авторы еще одного исследования, опубликованного в Британском медицинском журнале, обнаружили, что в 94% случаев результаты ИИ-сканирования признаков рака груди оказались менее точными, чем оценка одного грамотного радиолога.
«Всего несколько лет назад было много обещаний и разного рода шумихи — все говорили о том, что ИИ станет главным шагом вперед в радиологии. Но мы начали замечать, что ИИ не обнаруживает эти аномалии с той скоростью, которую можно считать полезной», — констатировала Кэтлин Уолч, управляющий партнер компании Cognalytica, занимающейся изучением рынка искусственного интеллекта.
И уж совсем излишне напоминать, что неправильный диагноз, поставленный ИИ, оказывает серьезное влияние на поведение и психологическое состояние больного.
Логично предположить, что указанные факты должны были сказаться на объемах финансирования разработок в области искусственного интеллекта. Однако, по данным PitchBook Data, отслеживающей негосударственные рынки капитала, после некоторого застоя, спровоцированного пандемией, глобальное корпоративное финансирование стартапов, связанных с ИИ, в текущем году возросло более чем в два раза — до $2,4 млрд.
После пандемии глобальные инвестиции в стартапы, связанные с ИИ, более чем удвоились. Источник — Pitchbook/Bloomberg
А согласно оценке Bloomberg, упоминания «синтетического интеллекта» в отчетах о прибылях и убытках компаний в 2011–2019 гг. росли лавинообразно, а затем — после годичного спада — вновь пошли по нарастающей.
В текущем году исследователи насчитали порядка 2 700 упоминаний об использовании ИИ в отчетах публичных компаний. Источник — Pitchbook/Bloomberg
Недокачанный мозг манекена
Отчасти такую ситуацию можно пояснить влиянием маркетинга и рекламы, раздувавших популярность ИИ в решении всяческих бизнес-проблем. Но отчасти виновны и ученые, занимавшиеся искусственным интеллектом и всячески усложнявшие архитектуру «манекенов» — в ущерб сбору, анализу и выделению информации, необходимой для машинного обучения.
В результате, как считают ученые Массачусетского технологического института, исследовавшие эту актуальную проблему, наиболее популярные наборы данных, используемые для построения методов искусственного интеллекта, просто изобилуют ошибками. И это не способствует их эффективному применению.
Но есть и положительные новости. Компании, рассчитывавшие добиться результатов с помощью ИИ, теперь не надеются получить все на блюдечке с голубой каемочкой, а тратят больше ресурсов на программное обеспечение для подготовки данных.
Как утверждает старший аналитик PitchBook Брендан Берк, компании, занимающиеся чистым искусственным интеллектом — например, Palantir Technologies и C3.ai — «достигли далеко не выдающихся результатов», в то время как научно-исследовательские фирмы, подобные Databricks, «получают более высокие оценки и более впечатляющие результаты».
Теперь такие исследовательские компании отказываются от попыток заставить ИИ работать здесь и сейчас. Сегодня они хотят заложить для машинного обучения более прочный фундамент, чтобы получить результат в не слишком отдаленном будущем.
Источники: PitchBook, Bloomberg
Подпишись на наш телеграм канал
только самое важное и интересное
