ОгонёкHi-Tech

Россия и мир | Перспектива

«Беспокоиться о чужом народе и государстве никто не будет»

Разговор со знающим человеком о том, насколько велики успехи в создании искусственного интеллекта. И насколько опасны

В последние недели все, что связано с перспективами разработок в сфере искусственного интеллекта (ИИ), вызывает самый живой интерес в мире. Интерес понятен: после заявления российского президента («тот, кто станет лидером в этой сфере, будет властелином мира») и реакции на него главы космической компании SpaceX и основателя Tesla Илона Маска («если государства начнут гонку за то, чтобы стать лидером на этом поприще, это приведет к большой войне»), проблема развития ИИ из просто научной стала еще и политической.

Есть ли для этого основания, «Огонек» выяснял у главы жюри хакатона VisionHack 2017 по компьютерному зрению для беспилотников, прошедшего на прошлой неделе в Москве, доктора технических наук и ветерана Силиконовой долины с 20-летним стажем Тимура Палташева.

— Что нового в мире искусственного интеллекта (ИИ)?

— Это с какой точки зрения смотреть: если по части внедрения новых технологий, то вся технологическая база ИИ была создана в 1970–1980-е годы — алгоритмы, математика. Тогда это было сложно претворить в жизнь из-за малой мощности компьютеров. Впрочем, в истории человечества такое случалось уже не раз. Вспомните хотя бы Леонардо да Винчи, рисовавшего прообраз танка или вертолетного винта: реализовать эти расчеты в то время с теми материалами и типом энергии не представлялось возможным. С созданием нейронных сетей пришлось повременить куда как меньше — порядка 40 лет. Помню, во времена моей учебы в аспирантуре одной из групп, работавшей над проблемой «компьютерного зрения» и создававшей конвольверы (приборы для цифровой обработки сигналов.— «О») для распознавания изображения, приходилось возводить целые аппаратные блоки из микропроцессоров — компьютеры поодиночке работали крайне медленно. Сейчас же на вооружении исследователей машины мощностью в десятки терафлопс (показатель способности производить операции над числами с плавающей запятой, 1 терафлопс = 1 трлн операций в секунду.— «О»). Последнее изделие компании, где я работаю, имеет показатель 26 терафлопс. То есть построенная с его помощью нейронная сеть способна распознавать 20–30 кадров в секунду, а в 80-е годы на это уходили сутки. Сравните — скорость выросла в 86 400 раз.

— А вы говорите ничего нового...

— Я говорю об отсутствии качественного скачка в технологиях. Все, что сегодня делают разработчики ИИ,— это тренируют нейронные сети распознавать объекты: например, на автотранспорте — пешеходов, собак, кошек... Можно задать любой параметр. Мы только засекаем, сколько времени на это потребуется. Проблема в том, что каждый вид местности — город, трасса, бездорожье и т.д. — заставляет проводить новое обучение сети. В итоге все это напоминает «слоеный пирог», где на каждый слой в зависимости от обучения подаются нужные коэффициенты, чтобы машина распознала, что или кто перед ней. Таким образом, если мы хотим, чтобы машина ездила свободно по всем типам местностей, нам придется оснастить ее большим блоком памяти, а это накладно.

— Почему нельзя сделать легче и дешевле?

— Кремниевые машины — современные компьютеры — вплотную подошли к своему физическому пределу. Пару лет назад IBM была первой, кто презентовал чип, изготовленный по 7-нанометровой технологии. На днях было анонсировано, что Samsung намерен выпустить 7-нанометровый чип. Следующей ступенькой может быть чип в 5 нанометров. Если верить закону Мура (эмпирическое наблюдение одного из основателей Intel Гордона Мура, утверждавшего, что число транзисторов на кристалле интегральной схемы будет удваиваться каждые 24 месяца.— «О»), ждать 5-нанометрового чипа осталось недолго. Но ниже этой отметки — уже атомный уровень, и кремниевому процессору его не преодолеть, хотя и уровень в 5 нанометров потребует колоссальных энергетических затрат, которые сделают производство такой машины экономически невыгодным. Что уж говорить об атомном уровне! Созданные в качестве экспериментальных образцов модели квантовых компьютеров, во-первых, так и не были запущены в промышленное производство, а во-вторых, не являются универсальными и способны выполнять только определенные типы задач.