Скачать книгу

престижных государственных университетов США похоже не столько на студенческую столовую, сколько на холл пятизвездочного отеля из красного кирпича, с изящной архитектурой и кипарисовой аллеей. Я увидел, как к моему столу подходит не безжалостный капиталист, за два года получивший около 30 миллионов долларов от крупнейших фондов венчурного капитала, которого я представлял по его резюме, а молодой, несколько неловкий человек, одетый в спортивные штаны и футболку с ярким рисунком. Все-таки я никак не могу привыкнуть к тому, что наши новые хозяева – постаревшие подростки…

      Врачи отправляют в VoxelCloud медицинские сканы, снабженные описанием симптомов, а ИИ возвращает им возможный диагноз с рекомендациями по лечению. Человек в бо́льшей или меньшей мере контролирует машину, в зависимости от сложности случая. Однако VoxelCloud так или иначе должен собрать значительное число сканов, размеченных американскими или китайскими врачами, которые получают за это определенное вознаграждение (китайские врачи, по словам Сяовея, «работают быстрее и дешевле, они больше открыты технологии, но качество у них хуже»). То есть задача не в том, чтобы заменить врачей, а в том, чтобы использовать их профессиональные знания для усовершенствования процедур: «Данные по самой своей сути ограничены». ИИ довольствуется обнаружением корреляций между заболеваниями и изображениями; он воздерживается от самостоятельного определения той или иной медицинской причинной связи. В каком-то смысле он «делает грязную работу». Поэтому Сяовей не слишком ценит все эти фиктивные «соревнования» роботов и врачей, устраиваемые скорее с рекламными целями, которые вводят широкую общественность в заблуждение, скрывая от нее реальный способ работы ИИ.

      Реальность и ее копия

      Вот почему ИИ, как и предчувствовал наш фокусник, – иллюзия: он воспроизводит результат, а не процесс. Это первым делом и сообщил мне Ян Лекун, легенда ИИ, – он возглавлял кафедру информатики и цифровых наук в Коллеж де Франс, а сегодня руководит исследованиями ИИ в Facebook в Нью-Йорке: «нейронные сети» – это метафора, как крылья самолета – метафора крыльев птицы. Нельзя смешивать цель, к которой мы стремимся (например, мыслить или летать), с применяемыми нами методами. Иначе можно разбиться… Когда во времена «прекрасной эпохи» Клеман Адер пытался сконструировать самолет, глядя на летучую мышь, двигатель просто не смог поднять машину в воздух. Точно так же компьютер не может подражать работе мозга, в котором 80 миллиардов нейронов, причем у каждого из них по 10 тысяч синапсов. Вот почему ИИ, распознающий «кота», может воспроизвести результат концептуализации, которая разворачивается в глубинах нашей нейронной деятельности, но не сам процесс, ведь ИИ понадобятся миллионы примеров, заранее проанализированных человеческим разумом.

      Ученым это различие представляется вполне тривиальным. Джерри Каплан неизменно подчеркивает его в своих лекциях и интервью. Специалист по компьютерным наукам, занимавшийся самыми

Скачать книгу