уживаться. Хитрость в том, чтобы убедить мир, что никакой проблемы нет и что эффективность новой технологии проверяется на практике: нейронная сеть делает то, что должна делать, даже если вы не можете заглянуть вовнутрь и понять, как она это делает.

Хинтон верит, что машины, работающие бок о бок с врачами, в конечном итоге обеспечат немыслимый доселе уровень медицинского обслуживания391. В ближайшее время, утверждает он, эти алгоритмы научатся читать рентгеновские снимки, результаты КТ и МРТ392. Со временем они также научатся ставить диагнозы393, читать результаты цитологических мазков, выявлять шумы в сердце и предсказывать рецидивы психических заболеваний. «Здесь работы непочатый край394, – вздохнув, сказал Хинтон репортеру. – Своевременная и точная диагностика – нетривиальная проблема. Мы могли бы делать это лучше. Так почему бы не позволить машинам помочь нам?» Для него это особенно важно, добавил он, потому что у его жены рак поджелудочной железы обнаружили слишком поздно – когда вылечить его уже было нельзя.

* * *

После победы AlphaGo в Корее многие внутри Google Brain невзлюбили DeepMind, и между двумя лабораториями возник фундаментальный раскол. Возглавляемая Джеффом Дином лаборатория Google Brain ориентировалась на создание технологий, способных иметь непосредственное практическое применение: распознавание речи и изображений, машинный перевод, здравоохранение. Заявленной миссией лаборатории DeepMind был искусственный интеллект общего назначения, и она шла за этой звездой, обучая нейронные сети играм. Если лаборатория Google Brain была структурным подразделением Google, приносившим доход своей компании, то лаборатория DeepMind была практически независимым предприятием и руководствовалась своим собственным кодексом правил. Располагаясь в новом офисном здании Google, неподалеку от вокзала Сент-Панкрас в Лондоне, DeepMind занимала там отдельное крыло. Сотрудники DeepMind со своими фирменными бейджами могли попасть в отделение, занимаемое Google, а вот сотрудникам Google доступ на территорию DeepMind был закрыт. Это разделение еще больше усилилось после того, как Ларри Пейдж и Сергей Брин преобразовали несколько проектов и подразделений395 Google в отдельные предприятия и перевели их все под новую зонтичную компанию под названием Alphabet. Лаборатория DeepMind оказалась среди тех, кто приобрел самостоятельный статус. Напряжение между Google Brain и DeepMind было настолько велико, что обе лаборатории договорились провести своего рода саммит за закрытыми дверями в надежде разрядить ситуацию.

Мустафа Сулейман, которого все называли Лосем, был одним из основателей DeepMind, но по своим взглядам и характеру он, казалось, больше соответствовал Google Brain. Он хотел создавать технологии для сегодняшнего дня, а не для далекого будущего. Он не был ни геймером, ни нейробиологом, ни даже разработчиком искусственного интеллекта. Исключенный из Оксфорда, он создал телефон доверия для мусульманской молодежи и какое-то время работал в офисе мэра Лондона, занимаясь там вопросами прав человека. Он решительно не принадлежал к категории ботаников-интровертов, составлявших большинство среди тех, кто работал в сфере ИИ. Он был скорее хипстером и гордился тем, что знает все лучшие бары и рестораны как Лондона, так и Нью-Йорка, и всегда высказывал свое мнение громко и без обиняков. Когда Илон Маск праздновал свое сорокалетие на борту «Восточного экспресса», Сулейман был единственным представителем DeepMind на этой бурной вакханалии. Он любит повторять, что, когда они с Хассабисом росли вместе в Северном Лондоне, он не был занудой. Впрочем, они не были близкими друзьями. Позже Сулейман вспоминал, что в молодые годы, когда они с Хассабисом обсуждали, как они могли бы изменить мир, им редко удавалось найти общий язык396. Хассабис предлагал сложные модели397 глобальной финансовой системы, которые могли бы решить крупнейшие мировые социальные проблемы в отдаленном будущем, а Сулейман в облаках не витал, а концентрировался на настоящем. «Мы должны взаимодействовать с реальным миром уже сегодня»398, – говорил он. Это означало, что он по своему мировоззрению был еще дальше от другого основателя DeepMind, Шейна Легга, который так любил поговорить о перспективах сверхразума. По мнению некоторых сотрудников DeepMind, Сулейман в глубине души таил чувство зависти и обиды по отношению к Хассабису и Леггу, потому что они были учеными, а он – нет, и именно это побуждало его постоянно доказывать, что он не менее важен для DeepMind, чем они. По словам одного из их коллег, у него в голове не укладывается, как столь разные люди могли основать одну и ту же компанию.

Как и многие в Google Brain, Сулейман невзлюбил AlphaGo. Но не сразу. Поначалу теплое сияние, исходившее от этой машины, так хорошо игравшей в го, добавляло блеска и его собственному любимому проекту. Дело в том, что через три недели после того, как стало известно, что система AlphaGo победила Фань Хуэя, чемпиона Европы, Сулейман объявил о создании медицинского подразделения399, которое получило название DeepMind Health. Он вырос в Лондоне, рядом с Кингс-Кросс, и его мать работала медсестрой в системе Национальной службы здравоохранения (NHS), государственной организации, которая вот уже более семидесяти лет предоставляет бесплатное медицинское обслуживание всему населению Великобритании. Теперь его целью было поставить искусственный интеллект на службу мировым поставщикам медицинских услуг, начиная с NHS. И в каждом сообщении в СМИ, где упоминалось это новое подразделение, успех AlphaGo служил лишним доказательством того, что лаборатория DeepMind свое дело знает.

Первым крупным проектом DeepMind Health стала система прогнозирования острой почечной недостаточности. Каждый год у каждого пятого пациента, поступающего в больницу, развивается состояние, когда его почки внезапно перестают нормально работать и оказываются не в состоянии должным образом выводить токсины из кровотока. Иногда это приводит к необратимому повреждению почек, а в некоторых случаях заканчивается смертью. Но если это заболевание почек достаточно быстро выявляется, его можно остановить и вылечить. В рамках проекта DeepMind Health Сулейман хотел создать систему, которая могла бы прогнозировать острую почечную недостаточность, анализируя медицинскую информацию о пациенте, включая анализы крови, жизненно важные показатели и прошлую историю болезни. Но ему нужны были исходные данные для обучения системы.

Прежде чем представить новый проект, DeepMind подписала соглашение400 с Royal Free London NHS Foundation Trust, государственным трастовым фондом, в ведении которого было несколько британских больниц. Это позволило исследователям DeepMind получать данные о пациентах, которые они могли вводить в нейронную сеть, чтобы она могла понять, какие именно паттерны, то есть особые сочетания вводимых данных, позволяют прогнозировать острую почечную недостаточность. После того как проект был представлен общественности, машина AlphaGo отправилась в Корею и одолела Ли Седоля, отчего ее теплое свечение стало еще ярче. Затем, всего через несколько недель, журнал New Scientist опубликовал подробности соглашения между DeepMind и Royal Free London NHS Foundation Trust, из