Поскольку этот подход влечет за собой необходимость ответа на важные вопросы, неоспоримым фактом является то, что в будущем будет важно иметь такие наборы данных для постоянного развития продуктов и сервисов с искусственным интеллектом.

В данной главе содержится лишь краткое введение к теме важности искусственного интеллекта, но я надеюсь, что, читая эту книгу, вы начнете думать о потенциальных областях применения технологий искусственного интеллекта, которые вы бы могли разработать в будущем. Как и многие другие темы в настоящей книге, если данная идея захватила ваше внимание, я рекомендую вам глубже погрузиться в ее изучение.

Как вы, возможно, уже знаете, мощность компьютеров продолжает расти, и они теперь могут решать даже самые сложные задачи. Компьютеры способны не только работать быстрее и эффективнее, но и выполнять задачи, для которых раньше требовалось человеческое присутствие, включая перевод на иностранные языки, сочинение музыкальных композиций и даже управление автомобилем.

Возможно, вы видели в новостях заголовки о некоторых вещах, которые может делать машина, наделенная искусственным интеллектом. Но если подумать о всем том, что могут делать машины, наделенные искусственным интеллектом, то это просто уму непостижимо!

Одной из основных функций искусственного интеллекта является то, что он дает машинам возможность учиться новому, не требуя программирования под конкретные новые задачи. Таким образом, основное различие между компьютерами прошлого и будущего заключается в том, что компьютеры будущего будут способны обучаться и улучшаться самостоятельно.

В этом недалеком будущем «умные» виртуальные помощники, такие как Siri от Apple или Alexa от Amazon, будут знать о вас больше, чем ваши самые близкие друзья и родственники. Вы можете представить себе, насколько это может изменить нашу жизнь? Именно поэтому очень важно понимать последствия, которые эти новые технологии принесут с собой в наш мир.

Одним простым путем к тому, чтобы понять, скольким вещам учатся компьютеры сейчас, является изучение способов, с помощью которых компьютеры под управлением искусственного интеллекта побеждают лучших игроков в некоторые игры:

• 1996: Компьютер Deep Blue от IBM победил лучшего в мире шахматиста Гарри Каспарова;

• 2011: Компьютер Watson от IBM победил лучших игроков «Своей игры»;

• 2016: DeepMind от Google победил лучшего игрока в Го[16];

• 2017: Libratus, программа, наделенная искусственным интеллектом, разработанная Университетом Карнеги-Меллона, победила лучших в мире игроков в покер[17];

• 2017: AlphaGoZero, разработанная DeepMind, достигла самого высокого уровня в Го без каких-либо данных от человека, просто играя сама с собой[18].

DeepMind, ведущая исследовательская лаборатория искусственного интеллекта, которая принадлежит Google, создала игрока в Го с искусственным интеллектом, и это было большим достижением. Хотя в данном примере ИИ использовался лишь для того, чтобы научиться играть, такие же технологии будут использоваться в будущем, чтобы, например, производить исследования вакцин от смертельных болезней[19].

Важной вехой развития ИИ стал июнь 2018 года. OpenAI, некоммерческая исследовательская лаборатория искусственного интеллекта, заявила о создании технологии, способной победить лучшие команды игроков в многопользовательской стратегии Dota 2. Удивительной эту новость делает скорость, с которой эта технология могла обучаться игре. Агенты-игроки с искусственным интеллектом обучались в ходе игры друг с другом, и, делая это, они вскоре смогли приобретать навыки и опыт, для получения которого человеку потребовалось бы 180 лет игры[20].

Американский бизнесмен и филантроп Билл Гейтс подтвердил, что это было значительное достижение в области развития искусственного интеллекта, поскольку ИИ впервые удалось победить людей в игре, требующей командной работы и сотрудничества. Это достижение также много говорит и о будущих возможностях ИИ, которые могут включать в себя решение сложных проблем, возникающих в реальной жизни[21].

Если искусственный интеллект продолжит развиваться в сегодняшнем темпе, то можем ли мы представить, как будет выглядеть мир через 30 или 50 лет? Несмотря на то что сделать такой долгосрочный прогноз может быть трудно, в данной книге мы проанализируем способы, с помощью которых искусственный интеллект изменит наш мир в ближайшем будущем, а именно в следующие 3–10 лет. Как бы там ни было, интересно размышлять о том, что если ИИ учится экспоненциально, а люди думают линейно, то практически невозможно представить, каким на самом деле потенциалом будет обладать ИИ в будущем.

«Умные» фоновые вычислительные процессы

Искусственный интеллект все лучше и лучше выполняет различные задачи в фоновом режиме, и мы об этом даже не знаем. И данная способность со временем будет только улучшаться. Другими словами, в будущем эффективность искусственного интеллекта продолжит расти, и мы будем знать о выполняемых им задачах все меньше и меньше. Это называется «фоновые вычислительные процессы».

Фоновые вычислительные процессы относятся к цифровой среде, в которой датчики, устройства и «умные» системы используют искусственный интеллект для выполнения сложных задач так, чтобы мы об этом даже не догадывались. Благодаря тому, что устройства, оснащенные искусственным интеллектом, становятся все крошечнее, мы будем видеть все меньше выполняемых ими фоновых процессов. Кроме того, поскольку «умные» системы становятся все более продвинутыми в коммуникации друг с другом через так называемый «Интернет вещей», ИИ сможет выполнять большее количество процессов в фоновом режиме с большей эффективностью. Также поскольку голосовое управление будет становиться все более распространенным, потребность в устройствах, требующих печатного ввода, таких как смартфоны, будет снижаться. В связи с этим все крупные технологические компании работают над развитием новых типов персональных ассистентов, способных работать в среде фоновых вычислительных процессов, и, таким образом, множество задач, для которых мы сегодня используем смартфон, в конце концов будут выполняться в фоновом режиме. Все эти факторы пойдут на пользу бурному развитию технологий выполнения фоновых вычислительных процессов.