Здатність комп’ютерної програми раз по раз вигравати в чемпіона світу з го (складної настільної гри) — несподівана перемога динамічної індустрії штучного інтелекту (ШІ). Однак за лаштунками паралельно відбувається ще одне змагання з високими ставками: компанії борються між собою за найрозумніших експертів у галузі. Технологічні гіганти, серед яких Google, Facebook, Microsoft і Baidu, наввипередки розширюють роботу над ШІ. За даними дослідника статистики Quid, торік вони витратили $8,5 млрд на угоди, пов’язані з придбанням стартапів, що займаються ШІ. Це вчетверо більше, ніж у 2010-му.
Раніше найкращі фахівці цього сектору працювали в університетах. Тепер технологічні компанії прочісують факультети робототехніки й машинного навчання (де комп’ютери самі здобувають навички завдяки наявній інформації) в пошуках найкращих викладачів та студентів, заманюючи їх високими окладами приблизно такого самого рівня, як у професійних спортсменів.
У 2015-му компанія Uber завербувала 40 зі 140 працівників Національного центру робототехніки при Університеті Карнеґі — Меллона й відкрила відділ розробки безпілотних автомобілів. Це відразу потрапило на перші шпальти газет: раніше в Uber пообіцяли фінансувати дослідницьку роботу центру, але потім вирішили переманити його персонал до себе. Інші фірми ведуть пошук талантів тихіше, але не менш затято. Багато науковців бояться міграції до приватного сектору. «Я не можу навіть утримати своїх студентів на останніх курсах», — каже Педро Домінґос, професор Вашингтонського університету, який спеціалізується на машинному навчанні й сам дістає пропозиції роботи від технологічних фірм. «Компанії намагаються взяти їх на посаду ще до того, як вони закінчать здобувати освіту».
Читайте також: Між смартфоном і Вандеєю
Найбільший попит на фахівців із машинного навчання. Великі технологічні фірми застосовують його багато де: від елементарних завдань, таких як фільтрування небажаних повідомлень і таргетування онлайн-реклами, до футуристичних проектів, як-от безпілотні авто чи сканування фотографій для діагностування хвороб. Машинне навчання використовують і в розробці програм на кшталт віртуального особистого помічника (який полегшує користувачу впорядкування життя) або інструментів, що пришвидшують пошук фотографій.
А якщо поглянути на інвестиції технічних фірм у царині штучного інтелекту, стає зрозуміло, як Конференція з нейронних систем обробки інформації — колись академічне зібрання для вузького кола втаємничених, яке проводять щороку в грудні в Канаді, — стала Давосом для експертів галузі. Туди їздять повчитися, показати себе й привернути увагу власників компаній, які шукають таланти. Від 2010-го кількість відвідувачів цього заходу потроїлась і торік сягнула 3,8 тис.
Достовірної статистики про те, скільки вчених переходить до технологічних компаній, немає. Зате є певні сигнали, на які можна спиратись у припущеннях. Наприклад, різке зростання частки праць, написаних із залученням бізнесу, в царині глибинного навчання, де комп’ютери аналізують великі обсяги даних за допомогою алгоритмів, подібних до роботи нейронних мереж людського мозку (див. «Дослідження глибинного навчання»).
Так щедро технологічні компанії обдаровували фахівців із ШІ увагою та ресурсами зовсім не завжди. Під час «зими штучного інтелекту» в 1980–1990-ті роки галузь загалом залишалася в тіні й на голодному пайку: тоді модні підходи в ній не виправдали початкових сподівань. Нинішній бум машинного навчання почався по-справжньому, відколи Google узялася купувати компанії, що спеціалізувалися на ШІ. Наприклад, у 2014 році вона придбала в лондонських учених стартап DeepMind, який «допоміг» комп’ютеру вигравати в го. За нього, кажуть, заплачено близько $600 млн. Приблизно тоді ж таки Facebook, який нібито також розраховував придбати DeepMind, відкрив лабораторію досліджень штучного інтелекту й запросив керувати нею вченого з Нью-Йоркського університету Яна Лекуна. Бізнес пропонує науковцям шанс швидко донести свої ідеї до ринку, і це багатьом імпонує. Робота в приватному секторі, окрім того, звільняє їх від тривог, пов’язаних із пошуком грантів на дослідництво. На думку Ендрю Ина, керівника відділу досліджень ШІ китайського інтернет-гіганта Baidu й колишнього викладача Стенфорда, технологічні фірми пропонують два особливо привабливі моменти: величезні обчислювальні потужності й обсяги даних. Обидва в сучасному машинному навчанні незамінні. Усе це на краще, але таке інтенсивне вербування може мати свою ціну. Наприклад, університети, які не здатні пропонувати конкурентні оклади, страждатимуть, якщо надто багато яскравих науковців підуть працювати деінде або ж якщо їх відволікатимуть від викладання зобов’язання перед технологічними компаніями. Можуть потерпати й держави. Штаб-квартири найбільших технологічних фірм розміщені в Америці; країнам на кшталт Канади, чиї університети на передньому краї розробок ШІ, навряд чи буде користь, коли їхні найкращі педагоги зникатимуть у компаніях за кордоном, зауважує професор Університету Торонто Аджай Аґравал.
Читайте також: На «ти» з терабайтами
Інша загроза — непропорційна концентрація знань у галузі штучного інтелекту в кількох компаніях. Частину своїх досліджень вони відкривають через доступне для всіх програмне забезпечення. А ще обіцяють персоналу можливість написання в їхніх стінах наукових робіт. Однак на практиці часто вигідними напрацюваннями не діляться. Дехто побоюється, що лідер галузі Google вибудує щось на зразок інтелектуальної монополії. Ентоні Ґолдблум із Kaggle — фірми, котра проводить наукові конкурси, завдяки яким перспективних науковців беруть на роботу в бізнес, порівнює верховенство Google у царині ШІ з концентрацією талановитих учених, задіяних у Манхеттенському проекті, завдяки якому в Америки з’явилась атомна бомба.
втрачене покоління?
Ризик того, що в певний момент якась одна компанія матиме вирішальний вплив на майбутнє штучного інтелекту, спонукав кількох власників технологічних фірм (зокрема, керівника Tesla Ілона Маска) зобов’язатись у грудні минулого року витратити в перспективі понад $1 млрд на неприбуткову ініціативу OpenAI, яка відкриватиме свої дослідження всім охочим. У межах цього проекту дослідна робота університетського штибу має поєднуватися з реальними цілями бізнесу. Ініціатори сподіваються залучити дослідників, які створять оригінальні результати й роботи.
Про те, наскільки технологічні фірми краще за виші пристосовані до стимулювання прогресу в царині штучного інтелекту загалом, можна сперечатися. Декан факультету комп’ютерних наук в Університеті Карнеґі — Меллона Ендрю Мур непокоїться з приводу того, що одного дня університетам може не вистачити кадрів, аби виростити наступне покоління вчених. Коли займатися суто академічною наукою, відкрито ділитися ідеями чи працювати над проектами з часовими горизонтами в кілька десятиліть, буде менше людей, шанси на майбутні наукові прориви теж можуть частково втратитися.
Але це не означає, що такі ризики обов’язково матеріалізуються. Додаткове фінансування в галузі штучного інтелекту зацікавлює нових студентів, які хочуть потрапити до неї. А технологічні компанії можуть навіть більше допомогти в розвитку й заміщенні талантів, наприклад створювати більше професорських посад і пропонувати дослідникам численніші гранти. Вони мають для цього і гроші, і мотивацію. Найдефіцитніший ресурс у Кремнієвій долині не гроші, а таланти.
© 2011 The Economist Newspaper Limited. All rights reserved
Переклад з оригіналу здійснено «Українським тижнем», оригінал статті опубліковано на www.economist.com