ИИ в ЦА: Так кто же он такой, этот многоликий искусственный интеллект?
Мы живём в удивительное время, в котором человечество оказалось благодаря современным технологиям. Они были созданы замечательной плеядой выдающих специалистов новой формации – инженерами-технологами, или IT-специалистами. Их немало по всему миру — и наш регион, включая Туркменистан, не исключение. Благодаря умению и талантам таких людей наш мир меняется прямо на глазах.
В публицистике, деловых дискуссиях и разговорах о будущем наши дни всё чаще называют «эпохой искусственного интеллекта». Однако многие — особенно жители провинции — с трудом представляют себе, что именно кроется за этими двумя буквами: ИИ.
Проведём умозрительный эксперимент и спросим первых встречных: какие ассоциации или образы вызывает у них словосочетание «искусственный интеллект»?
В ответ мы вряд ли услышим термины вроде «нейросеть», «база данных» или «регрессионный анализ». Обыденное сознание мыслит иными категориями. Оно опирается не на математические модели, а на тревожные мифы, порождённые кухонными спорами и массовой культурой.
В представлении людей, далёких от программирования, ИИ — это некое полуодушевлённое существо, обладающее рукотворным разумом. И этот собирательный персонаж распадается на несколько психологических типов, каждый из которых вызывает свои эмоции.
Так, для людей среднего возраста — работников сферы услуг, торговли или делопроизводства — искусственный интеллект представляется «бессовестным аппаратом, который со временем отнимет работу».
Их воображение рисует удручающие картины: мрачные роботизированные заводы, безлюдные кассы супермаркетов, беспилотные такси и бездушные цифровые системы, заменившие автоинспекторов и бесконечно выписывающие штрафы.
Этот гипертрофированный образ «ИИ-конкурента» — одновременно угроза рабочим местам и тотальный надсмотрщик, лишённый человеческого сострадания. Главной эмоцией здесь становится страх оказаться лишним и остаться за бортом прогресса.
Я отчетливо представляю, как мой знакомый — ворчливый пенсионер, бывший чиновник — на вопрос об искусственном интеллекте резко отрежет:
— Не знаю! И знать не хочу никакого нечеловеческого разума! Мне своего ума хватает!
Другая группа участников этого гипотетического опроса – представители старшего поколения. Люди, далекие от гаджетов, чья молодость совпала с эпохой повсеместного распространения всеядных видеомагнитофонов. Их ассоциации с ИИ базируются на голливудских блокбастерах о восстании машин — некоем гибриде «Терминатора», «Матрицы» и «Железного человека».
В их представлении искусственный интеллект — это шагающий и мигающий лампочками сверхкомпьютер, который обретет собственное разумное начало, выйдет из-под контроля и решит, что человечество занимает на планете слишком много места.
Ситуация покажется им совсем безвыходной, когда этот киборг-истребитель сочтет людей тупиковой ветвью эволюции, от которой необходимо очистить Землю. Это классический сюжет о Франкенштейне, восставшем против своего Творца. Впрочем, подобные страхи улягутся, ведь в свое время электричество и тракторы тоже пугали людей.
А вот у молодой и технологически слегка подкованной аудитории ИИ ассоциируется исключительно со смартфонами. Для них это не угроза, а всего лишь удобный инструмент: голосовой ассистент или справочник, который знает обо всем на свете.
Юноши и девушки видят в ИИ усердного слугу, готового быстро написать школьный реферат или курсовую, сгенерировать картинку, перевести иностранный текст и подсказать, где провести вечер.
Это восприятие ИИ в формате «Цифрового джинна», который упрощает быт и беспрекословно исполняет желания хозяина волшебной лампы. Подобное отношение перекликается с цитатой из известной комедии Леонида Гайдая, разве что с небольшим уточнением:
— Жить хорошо! А хорошо жить — еще лучше (особенно когда за тебя все делает безотказный робот)!
Такой «взгляд с улицы» отлично иллюстрирует разрыв в восприятии технологий. Пока обыватели видят в искусственном интеллекте либо чудодейственную игрушку, либо угрозу своему доходу, экономически мощные державы просчитывают с его помощью геополитические и финансовые расклады на десятилетия вперёд.
Однако было бы ошибкой считать ИИ инструментом исключительно для решения глобальных задач. На самом деле он давно и прочно вошёл в наш повседневный обиход, став незаменимым помощником даже для скромных фермеров и индивидуальных предпринимателей.
Так, в Индии (и не только там) аграрии всё чаще доверяют цифровым ассистентам, которые подсказывают, когда лучше начинать сев, какие вносить удобрения и как защитить всходы от вредителей. Эти сервисы анализируют метеопрогнозы, спутниковые снимки и состояние почвы, отправляя готовые рекомендации не в абстрактный Аналитический центр, а прямо на простой смартфон в кармане крестьянина.
Для небольших хозяйств такие уведомления ценны не технологичностью, а практической пользой, ибо они помогают провести сезон без потерь. Меньше издержек — выше доход. В итоге даже в регионах с дефицитом ресурсов аграрии могут планировать расходы рациональнее, а прибыль делать предсказуемой.
Так кто же он такой, этот многоликий искусственный интеллект?
Вы удивитесь, но само понятие родилось не в засекреченных лабораториях под строгой охраной, а в ходе научной дискуссии на семинаре в Дартмутском колледже ровно 70 лет назад. Именно тогда математик Джон Маккарти предложил этот звучный термин, соединивший два, казалось бы, противоположных понятия — «искусственный» и «интеллект».
Как такое возможно? Разве разум бывает нечеловеческим?
Но амбициозный Джон Маккарти сумел сплотить вокруг этой смелой идеи группу таких же увлечённых учёных. Они поверили в прорывную гипотезу, согласно которой любой аспект человеческого обучения можно описать математически настолько точно, что вычислительная машина сможет его воспроизвести.
Стоит отметить, что этой исторической дискуссии предшествовали фундаментальные труды Алана Тьюринга — человека, которого по праву называют отцом компьютерных наук. Гениальный английский математик, логик и криптограф ещё в начале 1950-х задался вопросом, способна ли машина мыслить, и предложил свой знаменитый тест, заложив основы новой научной дисциплины.
Тьюрингу принадлежит математическая модель идеального компьютера. Он доказал, что подобное устройство способно выполнить абсолютно любой алгоритм. И сегодня по принципу Машины Тьюринга работают буквально все компьютеры, смартфоны и серверы центров обработки данных, на которых обучаются нейросети.
В своей знаменитой статье «Вычислительные машины и разум» учёный предложил эксперимент для ответа на вопрос: «Может ли машина мыслить?». Суть теста заключается в том, что человек ведёт текстовый диалог одновременно с реальным собеседником и компьютерной программой. Если в процессе общения арбитр не способен определить, кто из них человек, а кто — алгоритм, система признаётся разумной.
К слову, тот факт, что современные языковые модели легко справляются с этой задачей, заставил государства всерьёз задуматься о смысловом суверенитете. Чтобы уберечь граждан от навязывания чужеродных установок, страны сегодня внимательно отслеживают, какие идеи и ценности транслируют «умные машины».
Впрочем, к этому аспектному вопросу мы ещё вернёмся в следующих публикациях цикла «ИИ в ЦА». А пока вновь перенесёмся к Джону Маккарти и его коллегам.
За стремительным стартом энтузиастов, пытавшихся одушевить «мёртвое железо», последовал долгий и тернистый путь. Развитие новой науки меньше всего напоминало триумфальный марш. Оно было похоже на полную драмы смену времён года, где за периодами бурной «весны открытий» неизбежно наступали «промозглые зимы» неудач и разочарований.
Завышенные ожидания не оправдались, и на фоне скромных практических результатов инвесторы вместе с государственными фондами в определённый момент почти полностью урезали финансирование проектов.
В первые десятилетия исследователи пытались обучать машины жёстким логическим правилам. И хотя созданные системы щелкали сложные математические задачи и даже обыгрывали в шахматы гроссмейстеров, они пасовали перед элементарными бытовыми вещами. Изощрённый «машинный разум», в отличие от трёхлетнего ребёнка, оказался не способен отличить на картинке кошку от собаки.
Но прогресс не стоял на месте. В 1980-х годах на смену жестким алгоритмам пришли экспертные базы знаний для узких специальностей. Настоящая же ИИ-революция грянула позже — уже в XXI веке, с наступлением эпохи больших данных и появлением мощных графических процессоров.
Специалисты совершили тектонический сдвиг: вместо прописывания жестких правил машину начали обучать на гигантских массивах данных с помощью глубоких нейросетей. Этот подход позволил компьютерам научиться видеть, слышать и улавливать тончайшие контексты человеческого языка.
Прорыв вывел технологию на принципиально иную высоту, на которую на наших глазах искусственный интеллект совершил качественный скачок от базового анализа к чистому творчеству.
Современные генеративные модели больше не напоминают примитивные калькуляторы. Они выступают полноценными ассистентами, способными за секунды написать программный код, управлять работой индустриального комплекса, создавать произведения живописи, музыки и литературы.
Известны громкие случаи, когда нейросети совершают тихие перевороты в фундаментальной науке. Яркий пример — система AlphaFold, которая за короткое время расшифровала трёхмерные структуры миллионов белков. У многих поколений учёных на эту работу ушли бы столетия.
В нашей повседневности высокая технология незаметно стала привычным фоном, управляя беспилотным транспортом, мгновенно распознавая скрытые патологии на медицинских снимках и выстраивая сложнейшие логистические цепочки для глобальных корпораций.
Вглядываясь за горизонт обозримого будущего, мы отчётливо осознаём, что стоим лишь у истоков ещё более глубокого проникновения цифрового разума в живую ткань цивилизации.
По мнению экспертов, в ближайшие годы нас ожидает расцвет мультимодальных систем, которые объединят в себе зрение, слух, текст и осязание. Это откроет возможность для создания нового поколения умных человекоподобных роботов.
Подобные перспективы, с одной стороны, вдохновляют, но с другой – заставляют насторожиться. Мировое научное сообщество уже вплотную приблизилось к созданию Общего искусственного интеллекта (AGI), способного решать любые задачи наравне с человеком и быстро адаптироваться к незнакомым условиям.
Ожидается, что в этой новой реальности цифровой разум станет незаменимым партнером для исследователей. Он поможет синтезировать невиданные ранее материалы, находить лекарства от неизлечимых болезней и открывать чистые источники энергии. Да и для освоения дальнего космоса отправлять «железного» астронавта можно без опасений за его жизнь.
И всё же главным вызовом грядущей эпохи станет не столько сам технологический прогресс, сколько наша собственная мудрость в вопросах этического контроля. Нам предстоит научиться направлять эту колоссальную силу исключительно во благо, бережно охраняя мир, безопасность и неприкосновенность частной жизни как непреходящую ценность человеческой личности.
Для Центральной Азии, где интеграция ИИ только набирает обороты, опыт мировых IT-флагманов особенно ценен. Главный урок заключается в том, что вовсе не обязательно начинать с грандиозных и неподъемных проектов. Можно точечно находить узкие места в привычных отраслях, где даже скромный цифровой инструмент способен дать быстрый и заметный эффект.
К примеру, такие же электронные советы, которые приходят фермеру в Индии, могли бы адресно получать и наши предприниматели-аграрии на обычной смартфон, без дорогих серверов и сложной инфраструктуры.
Такие онлайн-подсказки помогали бы им учитывать сроки и приёмы конкретных агротехнических мероприятий, специфику и периоды полива, колебания температуры, особенности на данный момент ухода за стратегическими для экономики и продовольственной безопасности сельхозкультурами (хлопка, пшеницы, бахчевых) и т.п.
Сельское хозяйство, энергетика, транспортная инфраструктура – везде есть рутинные задачи, которые автоматизация помогает решать оперативнее, дешевле и надёжнее. Если двигаться шаг за шагом, опираясь на реальные потребности и уже существующую базу, новые решения превращаются из пугающей «революции» в весьма полезного помощника.
…В следующей публикации нашего цикла «ИИ в ЦА» мы увидим, как эти перспективы уже прорастают в экономике и социальной жизни центральноазиатского региона.
Мы разберем, как Казахстан выстраивает полноценную цифровую экосистему, как Узбекистан делает ставку на массовое внедрение технологий в госуправление и финансы, как Кыргызстан и Таджикистан ищут гибкие, адаптивные модели, а Туркменистан закладывает институциональную основу для устойчивого развития.
Каждая страна региона идёт своим собственным маршрутом. Но все они стремятся решить одну общую задачу (и это стало сильной тенденцией последних лет) – сделать на отлично то, что уже умеют делать хорошо.
Так что –
(Продолжение следует)
Бекдурды АМАНСАРЫЕВ,
Центр стратегических исследований
ИМО МИД Туркменистана