матча с компьютером Ли Седоль выиграл следующие девять матчей377 подряд против лучших игроков-людей.

Матч между AlphaGo и Ли Седолем стал моментом, когда новое движение искусственного интеллекта буквально взорвалось в общественном сознании. Это был знаменательный момент не только для разработчиков ИИ и технологических компаний, но и для простых людей на улице. Это можно отнести к жителям Соединенных Штатов, но еще больше к жителям Кореи и Китая – просто потому, что в этих странах умение играть в го рассматривается как вершина интеллектуальных способностей. Матч обнажил не только могущество этой технологии, но и существующие опасения, что однажды она затмит человека, но все же в первую очередь это был момент торжества оптимизма, показавший, в каких удивительных и неожиданных направлениях эта технология способна подтолкнуть человечество к новым высотам. В то время как Илон Маск продолжал предупреждать об угрозах, это был период самых высоких обещаний для ИИ. Прочитав о матче, Джорди Энсайн, сорокапятилетняя программистка из Флориды, сделала себе две татуировки378. На правой руке она наколола 37-й ход AlphaGo379, а на левой – 78-й ход Ли Седоля.

Глава 11

Экспансия. «Джордж обыграл всех, даже не зная названия игры»

Офтальмологическая больница Aravind расположена на самом юге Индии, в центре многолюдного древнего города Мадурай. Каждый день более двух тысяч человек съезжаются в это обветшалое здание со всей Индии и даже из других стран. В больнице обслуживают каждого, кто переступает ее порог, вне зависимости от того, есть у него направление или нет и может ли он заплатить за обслуживание. Каждое утро десятки людей толпятся в залах ожидания на четвертом этаже, а еще десятки выстраиваются в коридорах, ожидая, когда их пригласят в крошечный кабинет, где лаборанты в халатах сделают снимки глазного дна. Это метод выявления признаков диабетического поражения глаз. В Индии около 70 миллионов человек страдают диабетом380, и все они подвержены риску ослепнуть. Это заболевание называется диабетической ретинопатией, и, если симптомы обнаружить достаточно рано, оно лечится и процесс можно остановить. Каждый год в таких больницах, как Aravind, сканируют миллионы глаз, а затем врачи исследуют каждый снимок, выискивая крошечные повреждения, кровоизлияния и тонкие изменения цвета, которые предвещают наступление слепоты.

Беда в том, что в Индии не хватает врачей. На один миллион человек приходится381 всего одиннадцать офтальмологов, а в сельской местности это соотношение еще меньше. И большинству людей этот столь необходимый скрининг остается недоступен. Но в 2015 году инженер Google по имени Варун Гульшан решил попробовать изменить это положение вещей. Родившийся в Индии и получивший образование в Оксфорде, прежде чем присоединиться к стартапу из Кремниевой долины, который впоследствии был приобретен Google, он официально трудился над гаджетом виртуальной реальности под названием Google Cardboard. Но в свое свободное время, выделяемое компанией согласно правилу «20 процентов», он начал изучать диабетическую ретинопатию. Его идея состояла в том, чтобы создать систему глубокого обучения, которая могла бы автоматически – без помощи врача – проверять сетчатку глаз на признаки заболевания и таким образом выявлять гораздо больше людей, нуждающихся в лечении. Поэтому он связался с офтальмологической больницей Aravind, и там согласились поделиться тысячами цифровых снимков, которые были нужны для обучения его системы.

Гульшан и сам не понимал, как читать эти снимки. Он был компьютерщиком, а не врачом. Поэтому он и его босс связались с квалифицированным врачом и инженером-биомедиком по имени Лили Пэн, которая в то время работала над совершенствованием поисковой системы Google. Системы автоматического анализа снимков сетчатки пытались создавать в прошлом, но эти системы никак не могли заменить собой знания и навыки квалифицированного врача. На этот раз Гульшан и Пэн использовали глубокое обучение – и в этом была главная разница. Вводя в нейронную сеть тысячи снимков сетчатки из офтальмологической больницы Aravind, они научили ее автоматически распознавать признаки диабетической ретинопатии. Успех был такой, что Джефф Дин тут же переманил их в лабораторию Google Brain, и произошло это примерно в то же самое время, когда лаборатория DeepMind взялась за игру го. Пэн в связи с этим пошутила, что она рак, пустивший метастазы в гугловский мозг[5]. Это была не очень хорошая шутка, но аналогия была неплохая.

* * *

Тремя годами ранее, летом 2012 года, Merck & Co., одна из крупнейших в мире фармацевтических компаний, организовала конкурс на сайте Kaggle. Kaggle служит местом, где любая компания может организовать конкурс для специалистов по обработке данных, предлагая призовые деньги тем, кто справится с проблемой, требующей решения. Предложив приз в размере 40 000 долларов382, компания Merck предоставила обширную базу данных, описывающих поведение определенного набора молекул, чтобы потенциальные участники попытались создать систему, способную предсказать, как эти группы молекул будут взаимодействовать с другими молекулами в человеческом теле. Смысл был в том, чтобы найти возможности ускорения процесса разработки новых лекарств. В конкурсе, который должен был продлиться два месяца, приняли участие двести тридцать шесть команд. Джордж Даль, бывший ученик Джеффа Хинтона, узнал об этом конкурсе, когда ехал на поезде из Сиэтла в Портленд, и решил принять участие. У него не было опыта в разработке лекарств, как не было и опыта в распознавании речи, пока он не создал систему, которая изменила судьбу всей этой отрасли. Он, правда, подозревал, что Хинтон не одобрит его участия в конкурсе. Но Хинтон сам любил говорить, что даже хочет, чтобы его ученики работали над тем, что ему самому не нравится. «Это что-то похожее на гёделевские парадоксы. Если он одобряет, что ты занимаешься тем, чего он не одобряет, это одобрение или неодобрение? – говорит Даль. – Джефф понимает пределы своих способностей. Его отличает интеллектуальная скромность. Он всегда открыт для сюрпризов, неожиданно возникающих возможностей».

Вернувшись в Торонто, Даль встретился с Хинтоном, и, когда тот спросил, над чем он работает, он рассказал ему о челлендже Merck.

– Я узнал об этом, когда ехал поездом в Портленд, и только начал обучать совершенно тупую нейронную сеть на данных, предоставленных Merck, – еще почти ничего не сделал, – как она уже на седьмом месте, – сказал Даль.

– А сколько еще продлится состязание? – спросил Хинтон.

– Две недели, – сказал Даль.

– Ну тогда ты должен победить, – сказал Хинтон.

Даль не был так уверен в своей победе. Он и не придавал этому проекту особого значения. Но Хинтон не унимался. Это был головокружительный этап в развитии техники глубокого обучения – как раз между успехами в области распознавания речи