Представьте, насколько противоречивые чувства может испытывать эксперт по машинному обучению, создающий систему искусственного интеллекта (ИИ), которая однажды, а, возможно, даже и очень скоро, сможет самостоятельно создавать новые ИИ. И при этом эти ИИ будут эффективнее, чем созданные изначально самим человеком. Грядет эра, в которой машины будут сами создавать себе собственную замену.
В настоящий момент специалисты по машинному обучению очень ценятся на развитых рынках труда, однако когда в мире начинает создаваться программное обеспечение, способное «учиться обучать» себе подобных, — недалек тот день, когда и такие специалисты станут совершенно невостребованными.
В подобной ситуации могут в скором времени оказаться такие группы, как Google Brain, OpenAI, DeepMind, а также кафедры самых престижных технологических школ и институтов, занимающиеся разработкой систем машинного обучения для того, чтобы эти системы в будущем сами создавали системы машинного обучения. И что страшнее, первые признаки этого можно отметить уже сейчас. Например, исследователи из Google Brain разработали программу, способную создавать ИИ-системы, чья задача заключается в измерении уровня эффективности работы программ по языковой обработке. Тест показал, что написанная машиной программа справляется с этим заданием лучше, чем софт, написанный людьми.
Как указывает MIT Technology Review, глава группы разработчиков Google Brain Джефф Дин рассматривает «автоматизированное машинное обучение» как самый многообещающий исследовательский проект для его команды.
«В настоящий момент при решении той или иной задачи вы полагаетесь на ваш собственный опыт, имеющиеся на руках данные и собственно сами вычисления. Можем ли мы исключить из этого порядка «опыт», если речь идет о машинном обучении?», — задается вопросом Дин.
Если окажется, что ИИ способен последовательно справляться с поставленными задачами на уровнях, сравнимых с теми, которые были продемонстрированы в эксперименте Google Brain, то однажды самосоздаваемые и самообучаемые ИИ смогут привести к более быстрому созданию и адаптации новых технологий.
И все же, несмотря на то, что эта сфера по-прежнему в большей степени интересна только энтузиастам, в мире уже можно отметить возрастающее число людей, обеспокоенных тем, что рост и развитие ИИ-систем может в конечном итоге лишить многих их средств к существованию.
Автоматизация призвана изменить не только экономику, но и сам принцип капитализма в целом, принцип, который не изменялся на протяжении столетий. В отдаленной перспективе машины действительно станут дешевле, чем наемные рабочие. Ведь начальству больше не придется беспокоится о том, когда давать и оплачивать своим подчиненным отпуска, страховку, выплачивать зарплату и давать многие другие вещи, которые требуются и ожидаются сотрудниками от своих работодателей. И все же эта более дешевая и более эффективная рабочая сила потребует от нас огромных жертв.
Самым большим сектором экономики, который первым ощутит последствия от автоматизации, станет производство. Особенно в развивающихся странах. Важность этой проблемы затронул даже в своей прощальной речи бывший президент США Барак Обама:
«Волна следующей дезорганизации нашей экономики не будет поступать из-за рубежа. Она будет исходить от неослабевающего темпа автоматизации, которая сделает множество рабочих мест для среднего класса попросту неактуальными», — заявил Обама.
И многие эксперты в индустрии согласны с этими словами. Более того, пострадают не только рабочие места, не требующие особых навыков. Уже разрабатываются системы, которые в будущем смогут заменить, например, киномонтажеров, поэтов-песенников, журналистов и многих других. И сейчас, когда уже существуют ИИ-системы, способные создавать некоторые программы, функционирующие гораздо эффективнее программ, написанных людьми, нам необходимо стать более внимательными к этой проблеме и, наконец, прийти к осознанию того, что может нас ожидать за горизонтом.
Автор Николай Хижняк.
