Як ІТ-гіганти створюють штучний інтелект
З 2010 року технології штучного інтелекту та машинного навчання привертають дедалі більше уваги інвесторів та підприємців. ІІ-системи вже допомагають людям у повсякденному житті, проте поки що помічники з цифровим «розумом» не можуть виконувати свою роботу безпомилково. Оглядач vc.ru вивчив, які компанії викликають інтерес інвесторів, і що готують ІТ-гіганти у цьому напрямі.
Гонка озброєнь"
За справу беруться інженери з багаторічним досвідом та молоді таланти — над створенням розумних машин працює велика кількість стартапів, багато з яких існують у повній таємності. Деякі компанії залучають великі інвестиції або стають частиною корпорацій — у марафоні у ІТ-гігантів більше шансів досягти бажаного результату.
Ми повинні почати думати дуже серйозно - що робитимуть люди, коли машини зможуть робити практично все? Ми маємо перевизначити значення хорошого життя без роботи.
— Моше Варді, директор Інституту інформаційних технологій Кена Кеннеді
За даними досліджень CB Insights, обсяг інвестицій у розробку ІІ-технологій зріс семиразово з $45 млн у 2010 році до $310 млн у 2015 році, а найбільш насиченим став 2014 - 60 великих угод. Найбільш активно у технології машинного навчання вкладають фонди Data Collective, Bloomberg Beta, Khosla Ventures, Samsung Ventures, Lux Capital та Horizons Ventures.
Найпривабливішими для інвесторів компаніями стали Sentient Technologies ($144 млн) та Ayasdi ($98 млн). Великий інтерес викликали Vicarious (в компанію інвестували Елон Маск, Марк Цукерберг, Дастін Московіц, Пітер Тіль та Ештон Кутчер), Context Relevant, Cortica, WorkFusion, RapidMiner, Digital Reasoning Systems, H2O.ai та Viv Labs.
Всі ці компанії за допомогоюсистем машинного навчання прагнуть вирішити складні завдання у десятках галузей, наприклад, прискорити процес створення ліків, створити системи розпізнавання задля вдосконалення пошуку, поліпшити бізнес-аналітику чи прискорити переклад із іноземних мов. Активно залучають інвестиції Atomwise, MetaMind, Scaled Inference, Howdy, Nervana Systems, MindMeld, Domino Data Lab, Diffbot, Idibon, Wit.ai, Gridspace, Clarifai, Luminoso. Варто відзначити нещодавно запущену пошукову систему Findo української компанії ABBYY.
Не завдати шкоди людству
Лідерами в розробці штучного інтелекту та алгоритмів глибинного вивчення залишаються Google і Facebook, але їх конкуренти не збираються сильно відставати – IBM, Apple, Microsoft вкладають великі кошти у дослідження та розробку.
На даний момент у компанії продовжують розвивати алгоритм розпізнавання облич DeepFace, здатний визначати людей на фотографіях навіть у частині обличчя та в складних умовах, наближаючи його до рівня людських здібностей.
Наш ІІ тепер може подивитися на фотографію, визначити, що на ній зображено, та пояснити вам. Це особливо корисно для незрячих або тих, хто не бачить зображення. Ми розглядаємо ІІ як допомогу комп'ютерам для кращого розуміння світу, щоб вони стали кориснішими для людей. Ми тільки на ранній стадії розробки цієї технології, і ви вже можете уявити собі, наскільки корисною вона стане в майбутньому.
- Марк Цукерберг
Крім зображень інженери Facebook працюють над алгоритмами розпізнавання та «осмислення» тексту, завдяки яким система зможе розуміти мови людей з різних країн, розмірковувати, перекладати та відповідати на запитання.
Також у Facebook є віртуальний помічник M, тестування якого продовжується вобмежений режим. Однак М - не повністю автономний ІІ, а гібридний варіант. Всі запити відстежуються людьми і група співробітників компанії відповідає на деякі запитання користувачів у разі потреби. У Facebook не планують робити M автономним, але поступово скорочуватимуть втручання з боку людей у процес його роботи.
З найбільших ІТ-компаній Google займається технологіями машинного навчання найактивніше. У 2015 році корпорація інвестувала в Mobvoi - компанію, яка розробила голосову пошукову систему для китайської мови. Головним же придбанням Google у ІІ-напрямку стала лондонська DeepMind (за $625 млн у 2014 році).
Саме такої складної мети прагнуть у DeepMind. На даний момент їх найуспішнішим проектом стала система AlphaGo, яка перемогла триразового чемпіона Європи у грі Го. Гра, що з'явилася в Китаї 2,5 тисяч років тому, вважається дуже складною через величезну кількість варіантів ходів, що перевищує кількість атомів у всесвіті.
Довгий час Го була недосяжною для ІІ-систем, адже у цій грі не вдасться перемогти перебором варіантів як у шахах, але в DeepMind змогли знайти правильний підхід. Вчені збираються покращувати алгоритм та розширювати сферу його застосування.
До AlphaGo в DeepMind розробили алгоритм Deep-Q Network для системи, що самонавчається, яка змогла досягти високих результатів і навіть перевершити кращих професійних гравців у деяких класичних іграх — Space Invaders, Pong, Boxing і Breakout. Наступним на черзі для тестування алгоритму стане Doom.
Крім покращення віртуального асистента Siri та впровадження технологій у iOS, Apple, цілком можливо, використовує алгоритми глибинного навчання для своїх автомобілів.
Корпорація IBM працювала над створеннямсуперкомп'ютера ще з середини 80-х, в результаті розробивши шахову систему Deep Blue, яка перемогла Гаррі Каспарова в серії матчів. Але Deep Blue не можна назвати справжнім ІІ - система перебирала можливі варіанти з бази даних і знаходила виграшний. Наступним кроком для IBM став Watson, який переміг найсильніших гравців у вікторині Jeopardy! в 2011 році. Система була створена спеціально для відповіді на запитання, задані природною мовою.
Watson виявився корисним для іміджу IBM, але малоприбутковим, через що керівництво корпорації вирішило відкрити новий підрозділ для розширення можливостей системи та повернення інвестицій.
IBM створюють екосистему для сторонніх розробників додатків з використанням можливостей Watson і надають низку сервісів для компаній - обслуговування клієнтів та визначення їх інтересів, пошук нових рішень, бізнес-аналітику. Наприклад, Watson може бути фітнес-тренером та дієтологом, як у випадку з додатком UA Record. IBM планує перетворити Watson на корисний інструмент для бізнесу.
Найвідомішим проектом ІТ-корпорації в області ІІ стала Cortana - віртуальний помічник для Windows, Xbox, iOS і Android, здатний розпізнавати мовлення і підтримувати розмову. Cortana використовує алгоритми для часткового самонавчання, щоб покращувати результати пошуку та давати відповідні поради користувачеві.
Прикладом розробки «розумної» машини став чатбот Xiaoice, впроваджений Microsoft у соцмережу Weibo. Віртуальна 17-річна китайська дівчинка змогла переконати багатьох, що вона справжня людина завдяки здатності вести не лише логічну, а й емоційну бесіду.