Исследователь Facebook AI Сумит Чинтала: «Пузырь вокруг искусственного интеллекта уже надулся»
Каждую минуту 1,2 млрд пользователей Facebook выкладывают в соцсеть 136 тысяч фотографий и обновляют 293 тысячи статусов. Без технологий искусственного интеллекта и машинного обучения невозможно вычленить из «больших данных» нужную информацию для ретейлеров и маркетологов. Средства от продажи этой информации реинвестируются в новый функционал — например, видео и инструменты для шопинга, — позволяющий еще больше узнать о пользователях. Сумит Чинтала, ведущий исследователь Facebook AI Research (FAIR) — подразделения Facebook по исследованиям искусственного интеллекта, — приехал в Москву на конференцию по компьютерному зрению и машинному обучению Machines Can See, организованную компанией VisionLabs, венчурным фондом Sistema_VC и Институтом «Стрелка». В эксклюзивном интервью Inc. он рассказал, как «умные» чатботы заботятся о клиентах, как надувается технологический пузырь вокруг искусственного интеллекта и почему мозг нельзя связать с компьютером прямо сейчас.
— Как технологии искусственного интеллекта помогают Facebook привлекать компании на свою платформу?
— Недавно мы разработали API для чат-ботов, которые могут общаться с клиентами в Facebook-мессенджере. Представьте, что у вас есть маленький бизнес в Москве и вы хотите продавать свой продукт по всему миру. Вашу бизнес-страницу в Facebook можно настроить так, чтобы с клиентом общался бот. Частично им можно управлять вручную — например, настроить уведомления, чтобы владелец мог продолжить разговор самостоятельно. Для клиента-иностранца бот сможет автоматически переводить разговор в режиме реального времени. Это устранит языковой барьер, и бизнес получит зарубежных клиентов.
— Машинный перевод в последние годы сильно улучшился, но все еще далек от совершенства. Как вы решаете эту проблему?
— Примерно месяц назад мы совершили большой прорыв в области машинного перевода. Мои коллеги из AI Research — Майкл Оли (Michaeil Auli) и его команда — изменили сам способ перевода. По новой технологии перевод более точный и в 5–10 раз быстрее. Как только мы разработали программу, сразу опубликовали ее исходный код в открытом доступе. Так что Google, «Яндекс» и кто угодно еще может взять наш код и строить продукты на его основе.
— Facebook часто делает open-source проекты, выкладывая исходники своих продуктов в общий доступ. Почему бы не продавать их?
— Это очень узкий взгляд на вещи. Если что-то помогает человечеству — это автоматически помогает Facebook.
— Каким образом?
— Больше людей становятся технологически грамотными, а это может косвенно увеличить популярность Facebook. У нас даже есть отдельный проект Internet.org, цель которого — привлечь как можно больше людей в онлайн. Мы хотим, чтобы все человечество начало пользоваться интернетом — даже не Facebook, хотя, разумеется, любой может сделать себе страничку в нашей соцсети.
Если что-то помогает человечеству — это автоматически помогает Facebook.
— Как Facebook использует технологии искусственного интеллекта в контекстной рекламе?
— Facebook, как и Google, «Яндекс» и другие крупные технологические компании, использует нейронные сети и другие алгоритмы, позволяющие предсказать, кликнет человек на рекламу или нет. Но повышение click through rate (CTR) — далеко не главное преимущество искусственного интеллекта. ИИ меняет сам подход к использованию технологий. Например, если у вас небольшая проблема со здоровьем, вы можете проконсультироваться со специальным медицинским ботом и только в случае серьезной проблемы — обратиться к живому медику. Через 5–10 лет вам не придется водить машину — кругом будут самоуправляемые робокары. Такие фундаментальные изменения в технологиях меняют образ жизни, как это произошло с появлением смартфонов или Google Maps. А реклама — довольно узкий и не такой уж важный сегмент.
— Как изменится эта сфера, когда Илон Маск разработает нейрокомпьютерный интерфейс (brain-machine interface, или BMI) и объединит человеческий мозг с компьютером?
— Как только за что-то берется Илон Маск — сразу возникает нездоровый ажиотаж. Стоит ему упомянуть о разработке новой технологии, как все сразу думают: «О Боже, это выйдет через год!» Но нейрокомпьютерный интерфейс — вряд ли эта технология появится скоро.
— Почему?
— Мы не знаем, как это сделать. Нейробиологи до сих пор точно не знают, как отследить реакции нейронов мозга на специфические сигналы. Чтобы прямо сейчас создать нейрокомпьютерный интерфейс, нужно научить компьютер распознавать сигналы, посылаемые в мозг. Это не обязательно делать через чип, встроенный в мозг, — предположим, можно давать команды через сенсоры на коже, когда определенное нажатие активирует специфический ответ нейронов мозга. Теперь вспомните автоответчики 10-летней давности. Вы звонили в колл-центр, и робот отвечал: «Чтобы продолжить на английском, скажите «Yes». Он не понимал ничего, кроме «Yes». Сейчас нейрокомпьютерный интерфейс в состоянии еще более зачаточном, чем те автоответчики.
ИИ меняет сам подход
к использованию технологий
Искусственный интеллект в Facebook
В Facebook два подразделения по разработке и применению искусственного интеллекта. Первое — FAIR (Facebook Artificial Intelligence Research), исследовательская группа во главе с французским специалистом по нейросетям Яном Лекуном, — проводит фундаментальные научные исследования в этой сфере. В сентябре 2015 года в Facebook создали второе подразделение — AML (Applied Machine Learning), группу прикладного машинного обучения Facebook, — она применяет исследования FAIR на практике, создавая новые продукты для пользователей сети. Это автоматическое распознавание лиц (когда Facebook предлагает отметить пользователя на фотографии), автоматический перевод статусов с других языков и т.д. Группу возглавляет Хоакин Кандела, бывший сотрудник исследовательской лаборатории Microsoft в Кембридже.
Технологический прорыв
— Что мешает ученым совершить технологический прорыв к повсеместному применению ИИ?
— Мы совершили большой прорыв в области ИИ пять лет назад, когда придумали, как масштабировать сверточные нейронные сети (convolutional neural networks). Их впервые открыл в конце 1980-х мой нынешний начальник, директор Facebook AI Research Ян Лекун. Нейронным сетям нужно большое количество памяти. Поэтому вплоть до 2008 года мы могли вводить в нейросети очень малое количество данных для их обучения, а весь процесс мог занять несколько лет. Но в 2012 году Алекс Крижевский из университета Торонто нашел способ тренировать нейросети на серверах, оснащенных графическими процессорами, всего за три недели, и тем самым добился колоссальных улучшений при классификации изображений. Сверточные нейросети можно применять практически в любой сфере — на транспорте, в самоуправляемых автомобилях, в здравоохранении, автоматическом синхронном переводе…
— Как скоро вы ожидаете следующего прорыва в этой сфере?
— Никто не знает, когда случится прорыв. Мы надеемся, что он произойдет, — для этого и проводим исследования, которые могут фундаментально изменить наш образ жизни. Но и сейчас искусственный интеллект — пусть медленно и постепенно — проникает в разные индустрии.
Искусственный интеллект в цифрах
$16 млрд — достигнет объем рынка технологий искусственного интеллекта к 2022 году.
62,9% в год — средняя скорость роста рынка технологий искусственного интеллекта с 2016 по 2022 год.
93,9% — точность программ по распознаванию изображений в 2016 году.
85% — общения с клиентами к 2020 году будет происходить с помощью роботов-консультантов.
Почти 50% — видов деятельности, которые сегодня за деньги выполняют люди, с помощью существующих технологий могут быть автоматизированы.
Источник: Markets and Markets, Google, Gartner, McKinsey Global Institute
Нездоровый ажиотаж
—Как развитие технологий ИИ отразится на личной жизни и безопасности людей?
— Искусственный интеллект сам по себе не изменит чью-то жизнь — он расширяет человеческие инструменты и возможности. Каждое технологическое решение можно использовать как в благих целях, так и злонамеренно. Например, ядерная энергия — это электростанции, но и бомбы. ИИ действительно может принести много проблем, если применять его со злыми намерениями. Необходимо разработать методы регулирования, чтобы избежать негативных последствий. ИИ сегодня — горячая и популярная тема, но ажиотаж в этой сфере только мешает прогрессу.
— Чем же он мешает?
— Мы опасаемся, что этот хайп приведет к возникновению экономического пузыря вокруг ИИ. Когда надувается и лопается такой пузырь, вся индустрия погружается в экономический кризис. Технологический пузырь вокруг ИИ сегодня уже надулся: стартапы берут деньги у венчурных инвесторов на исследования в этой области. Но рано или поздно инвесторы потеряют интерес к ИИ и больше не дадут денег. Сейчас куча самых обычных компаний добавляет фразу «искусственный интеллект» в описание своих продуктов, чтоб немного больше зарабатывать. Есть риск, что этот пузырь лопнет и мы окажемся в кризисе.
Технологический пузырь вокруг ИИ сегодня уже надулся
— От чего зависит, будет ли Facebook самостоятельно разрабатывать ту или иную технологию или купит стартап?
— Мы разрабатываем почти все самостоятельно, но что-то потрясающее можем и купить. Например, мы всегда хотели создать технологию распознавания лиц, а когда узнали про израильский стартап Face.com, в 2012 году приобрели его (как сообщал TechCrunch, сумма сделки составила $55–60 млн. — Inc.). Мы смотрим по сторонам, а не сидим в углу и тихо разрабатываем наши технологии. Но бизнес-решение зависит от большого числа факторов: насколько нам нужна технология, сколько времени займет разработать ее самостоятельно и т. д.
— Насколько, по-вашему, развит искусственный интеллект в России?
— Я слышал про ряд российских компаний, которые отличились в этой сфере. Prisma, например, — очень впечатляющий стартап. У них хороший набор клиентов, и они многих вдохновили своими достижениями. В «Яндексе» — отличный набор специалистов, которые разрабатывают технологии искусственного интеллекта. Правда, в российских университетах я вижу не так уж много хороших исследований об ИИ.
— Как человечество будет использовать искусственный интеллект через 5 лет?
— Мы все больше и больше приближаемся к построению единой системы ИИ, способной выполнять самые разные задачи. Сейчас у нас есть отдельные системы, которые хорошо распознают картинки или делают точный машинный перевод, но думаю, не за горами появление единой системы, которая будет делать все это одновременно. Это сложная задача. Все системы машинного обучения страдают так называемой «катастрофической забывчивостью»: осваивая новое задание, они «забывают» все, что знали прежде. Поэтому они могут быть экспертами только в узкой сфере. Мы пытаемся избавить их от этой «забывчивости». Когда нам это удастся — перейдем к созданию единой системы, но пока об этом рано говорить.
— Насколько привлекательна сфера искусственного интеллекта как бизнес?
— Компании, которые много зарабатывают на ИИ, — пока редкость. Например, у IBM есть сервис под названием Watson (суперкомпьютер, способный распознавать речь и отвечать на вопросы при помощи системы искусственного интеллекта, — Inc.) и она успешно продает доступ к нему. Amazon и Google предлагают API, которые избавляют стартапы от необходимости с нуля строить эту технологию, — гиганты могут брать деньги с того, кто на их технологиях строит новые «умные» продукты. Маленькие компании часто зарабатывают на узком применении отдельных технологий — например, делают приложение, которое по фотографии пользователя предлагает ему ту или иную одежду или цвет волос. Очень много денег делается косвенно, но не так уж много — напрямую. Но со временем сфера применения ИИ будет расти и открывать новые возможности для бизнеса.
