«Технологии — это лучшее, что случилось с человечеством»: Разговор с AI-евангелистом Иваном Ямщиковым

Стали ли мы жить лучше благодаря технологиям? Что будет, если отменить классы в школах? И почему так сложно создать дружественный человеку искусственный интеллект? Мы встретились с АI-евангелистом ABBYY Иваном Ямщиковым и предложили ему несколько утверждений, с которыми он мог согласиться или поспорить. Вот что из этого получилось. 

Иван Ямщиков работает в компании ABBYY евангелистом, но не в библейском смысле: он занимается тем, что избавляет людей от страхов перед искусственным интеллектом и будущим, которое несут новые технологии. Еще он ведет свой подкаст «Проветримся!» и занимается исследованиями в Математическом институте им. Макса Планка.

Евангелист – это пиарщик для целой отрасли. 

Мне не нравится слово «отрасль». То есть да, евангелист – это такой пиарщик, но скорее определенной технологии, все-таки отрасль – более широкое понятие. 

Не только вокруг искусственного интеллекта, но и вообще вокруг технологий есть много страхов, которые связаны с непониманием. Я считаю, что технологии – это лучшее, что случилось с человечеством за всю его историю. Но люди бывают двух типов: одни, когда слышат в кустах шорох, идут посмотреть, что там, а вторые уходят подальше. Первые более любознательные, вторые — более осторожные. С технологиями так же — есть ученые, которые знают, что в кустах ничего страшного нет, в то время как большинство продолжает пугаться шорохов. 

Такая ситуация сильно снижает темпы нашего развития и приводит к тому, что финансирование получают довольно сомнительные проекты, за которое голосует большинство. Очень важно, чтобы большее количество людей понимало, что происходит в кустах — для этого и нужны евангелисты, люди, которые сами занимаются наукой и сами о ней рассказывают. 

Будущее, каким мы его представляли в XX веке, уже наступило. 

Не соглашусь. Хочу напомнить, что у Стругацких мы в XXI веке колонизируем другие планеты и построили коммунизм на нашей. Если посмотреть американских фантастов, там то же самое, только без коммунизма. А мы по-прежнему внутриземной вид и преступно мало делаем для того, чтобы это изменить. У нас есть все технологии для того, чтобы жизнь появилась на другой планете — достаточно построить корабль и запулить его в направлении любой планеты из зоны Златовласки, желательно предварительно убедившись в том, что там уже нет жизни, чтобы не возникло проблем как у индейцев, которым колонизаторы привезли оспу. В общем, все это нам по силам, все технологии для этого есть, мы просто не занимаемся этим как вид.

Поэтому нет, будущее, каким его описывали в XX веке, даже рядом пока еще не наступило. Более того, мне кажется, мы даже от него откатываемся назад.

С другой стороны, если смотреть на человечество в целом, то оно делает массу крутых штук. И в целом жизнь на планете Земля становится лучше — Стивен Пинкер в своих книгах очень подробно объясняет, насколько лучше мы живем сейчас в плане технологий. Есть великолепная книга Ханса Рослинга, называется «Factfulness», которая тоже объясняет, что люди, живущие в разных странах в современном мире, сильно недооценивают положение дел и крайне пессимистичны. К примеру, в Малайзии сейчас ВВП на душу населения такой же, как в Швеции в 1970-е. При этом мы думаем, что Швеция в 70-е – это хорошее место для жизни, а Малайзия – ну, такое. Уровень бедности на планете постоянно снижается и, скорее всего, абсолютная бедность будет уничтожена в XXI веке просто как факт, никто не будет жить меньше, чем на доллар, нигде, а в XIX веке так жило, по-моему, 98% населения Земли. 

На протяжение XX века центрами прогресса были развитые страны: Советский Союз с Варшавским блоком, Штаты и Европа. Были такие два основных центра прогресса, которые ставили довольно амбициозные, глобальные задачи, и их решали. А сейчас, на мой взгляд, население развитых стран по непонятным причинам ставит крайне неамбициозные задачи и при этом не справляется с ними. Почему так происходит – это вопрос. Возможно, что-то не так с образованием и социальным устройством. Есть масса проблем, которые в том или ином виде надо решать. В частности, SkillFactory и вообще любые образовательные стартапы – это очень важно, потому что они как раз помогают часть этих проблем решить.

С другой стороны, может быть, развитым странам уже пора на покой и на их место придут новые, более адекватные государства? Может быть, колонизация новых планет — это задача африканских стран, а не европейских? 

То, что многие называют искусственным интеллектом – на самом деле не более, чем простые алгоритмы. 

Давай я уточню. Мне кажется, что мало кто вообще что-то имеет в виду, когда говорит «искусственный интеллект». Это словосочетание, которое придумал Джон Маккарти – прекрасный человек, компьютерный ученый, создатель языка программирования Лисп. И с 1956 года это словосочетание в хвост и в гриву используют фантасты и журналисты. 

В последнее время все меняется, во многом силами ученых, которые приходят и говорят: нет, давайте мы все-таки будем обсуждать конкретные алгоритмы в конкретном контексте. В целом, когда мы говорим про ИИ, речь идет о типе алгоритмов, который называется «машинное обучение». Это тип алгоритмов, базирующийся на следующей идее: рассматривать произвольный поток данных, определять, какую задачу мы хотим решить и определять функцию качества ее решения. Мы не можем решать задачу, результат которой мы не можем измерить. Если вы хотите научиться играть в шахматы, то ваша функция качества, скорее всего — количество выигранных игр. 

В некоторых случаях это происходит менее тривиально: допустим, что такое функция качества, когда мы говорим о самодвижущемся автомобиле? Очевидно, это довольно сложная штука — он должен уметь и в полосе держаться, и в препятствия не врезаться, и так далее, поэтому тут все надо декомпозировать на много более мелких измеримых величин. Но так или иначе, когда мы можем измерить качество решения задачи, это будет делать алгоритм, который на основании входящего потока данных предлагает решения поставленной задачи. Мы будем измерять качество этого решения, а алгоритм за счет обратной связи будет пытаться все лучше и лучше решать задачи в терминах измерения качества. Грубо говоря, это тип алгоритма, который учится на своих ошибках. И чаще всего, когда люди говорят сейчас «искусственный интеллект», они имеют в виду машинное обучение, хотя в действительности машинное обучение – это один из разделов большого зонтичного направления, которое можно называть искусственным интеллектом.

А в самом широком смысле ИИ – это просто попытка создать любой алгоритм, который со стороны бы воспринимался как умный. Совершенно неважно, что там внутри, но когда мы на него смотрим, нам кажется, что он выполняет некую сложную задачу. К примеру, существуют так называемые экспертные системы: допустим, вы поговорили с 30-40 экспертами, задали им вопросы, и формализовали их ответы в виде развесистого дерева правил «if-else» («если так, то»). Такими системами можно, к примеру, ставить медицинские диагнозы, заливая в них список симптомов. Эти алгоритмы — тоже ИИ, более того, некоторые из них ставят диагнозы получше некоторых врачей. Но их специфика в том, что они не учатся, не меняются с появлением новых данных.

Скоро искусственный интеллект сможет переводить любые тексты с любого языка.

Да. Мне кажется, он уже сейчас справляется с этой задачей очень хорошо. Понятное дело, что люди, которые работают профессиональными переводчиками, никуда не денутся, потому что в высокой литературе, в которой важна художественная составляющая, начинают добавляться эстетические критерии, а эстетику измерить очень сложно. Но когда речь идет о технических текстах, мне кажется, для любого языка, о котором достаточно данных, это утверждение уже верно. На латынь уже все искусственный интеллект может перевести, потому что достаточно документов. 

То есть, грубо говоря, если у языка есть столько данных, что человек может его выучить, то, скорее всего, ИИ сможет переводить на него или с него технические тексты уже сейчас. А если данных столько, что чтобы выучить язык, человеку нужно ехать в глухую деревню и разговаривать с одной оставшейся в живых бабушкой, то искусственный интеллект не сможет переводить просто потому, что учиться не на чем. 

Цифровые профессии должны преподаваться уже в младших классах. 

Да. Но я не уверен, что в школах должны быть классы. Вот ты заканчиваешь школу, университет, общаешься со всеми людьми, включая тех, кто старше или младше тебя на год, и это нормально. То есть больше ты никогда не возвращаешься к парадигме классов. 

Мне кажется, что мир идет в сторону персонализации и уникального опыта каждого отдельного человека — технологии очень сильно этому способствуют. У меня в подкасте был Андрей Себрант (директор по стратегическому маркетингу «Яндекса»), мы обсуждали всякие тренды, и он привел очень хороший пример: до пандемии было две парадигмы — «я работаю в офисе» и «я работаю дома», и ничего между ними. Потом случилась пандемия, и теперь это спектр. Появились люди, которые два дня работают в офисе, есть те, кто приходит в офис только на встречи и так далее, то есть два четко оформленных кластера распались и размазались по спектру, и у тебя появилось очень много вариантов того, как ты можешь взаимодействовать со своим работодателем. 

Мне кажется, с образованием происходит и должно происходить то же самое. Мне кажется, что в итоге образование придет к схеме, когда есть некоторая общая база, которую мы ожидаем от школы как общество, и эта база на выходе будет давать нам гражданина. 

То есть надо договориться о том, какая база знаний и какие базы навыков формируют полноценного члена общества, и дальше учить по образовательной траектории индивидуально в том порядке, в каком ребенку быстрее и легче это осваивать. И дальше надо договориться о том, как мы хотим доносить до ребенка идею непрерывного образования, и как мы хотим устроить возможность того, чтобы ребенок по окончании школы хорошо понимал, чем он может быть полезен обществу. Для всего этого совершенно не нужно сидеть за партами с 30 людьми одного возраста. Но я не настоящий сварщик — есть люди, которые занимаются детской психологией, и они, может быть, скажут, что я не прав. Возможно, надо всегда сажать шестилетку с шестилеткой, иначе случится катастрофа. 

Я просто много работал вожатым в детских лагерях и видел, как в одном отряде дети в возрасте 10-14 лет прекрасно взаимодействовали. И я делал в качестве эксперимента свой собственный лагерь, где я вообще решил, что мы будем формировать отряды ровно так, чтобы в каждом отряде были представители всех возрастов, от самых младших до самых старших. Это отлично сработало с точки зрения осуществления социальных навыков детей. Например, дети старшего возраста, у которых не было младших братьев и сестер, получали, по сути, опыт старшего брата или старшей сестры, опыт ответственности за человека, который объективно нуждается в том, чтобы ты ему помогал – это очень важный жизненный опыт. 

Передовые технологии должны быть доступны всем без ограничений. 

Нет, потому что передовые технологии представляют из себя и возможность, и угрозу. Доступность технологий должна быть ограничена обществом сообразно с опасностью этих технологий для общества. Надо только понимать, что само свойство прогресса таково, что доступность технологий растет. Конечно, запрещать технологии — это не способ предотвращения угрозы, но там можно выиграть время на разработку решения. Решение — это как раз такая технология, которая позволит купировать, минимизировать или вообще исключить возможность угрозы от того технологического решения, которое есть. Если мы поняли, в чем проблема, нам нужно выделить деньги на то, чтобы найти решение проблемы, а пока она не решена, сделать так, чтобы технология доставалась только ответственным пользователям.

Искусственный интеллект может стать другом человека. 

Сложный вопрос. Короче, я немного пессимистичен – возможно, не может. Возможно, у нас никогда не получится сделать полноценный искусственный интеллект. То есть мы будем делать ИИ в узком смысле, который решает конкретную задачу. 

Во-первых, потому что есть целый ряд других проблем на планете, а во-вторых, потому что мы очень плохо понимаем, что такое интеллект, что такое сознание. Как сделать такой ИИ, который способен самостоятельно формировать для себя цели, обладать теми же ценностями, что и человек, быть нашим безоговорочным союзником просто потому, что он так создан? Это важный и очень концептуальный вопрос, но он на порядок сложнее, чем вопрос: «А сможем ли мы сделать искусственный интеллект в широком смысле?». 

Поэтому, когда мы говорим, что искусственный интеллект может стать другом человека – возможно, но это реально очень сложная и очень амбициозная задача. В частности, потому, что мы не можем даже четко ответить на вопрос, что значит быть другом человека. Вот когда два человека говорят, что они друзья, а потом один другого ножом в подворотне пырнул – это что, они друзья или не друзья? У нас, к сожалению, очень плохо с пониманием себя в этом месте, поэтому за искусственный интеллект говорить еще сложнее. 

Искусственный интеллект поможет лучше понять себя. 

Вот это точно. Многие идеи из компьютерных наук уходят в нейробиологию и психологию, специалисты начинают делать вместе очень интересные вещи. Процесс изучения человека уже идет.

Поделиться:
Опубликовано в рубрике UncategorizedTagged , ,

SkillFactory.Рассылка