Читать книгу - "Новая география инноваций. Глобальная борьба за прорывные технологии - Мехран Гул"

методом. То, что когда-то считалось шарлатанством чудаков, стало практически синонимом ИИ. Сегодня фраза «искусственный интеллект» часто служит упрощенной заменой точного термина «глубокое обучение», исключая все другие методы.

Нейронные сети – основа самых известных примеров ИИ сегодня, от ChatGPT до распознавания изображений Facebook и автономных автомобилей Tesla. Хинтон, долгое время считавшийся чудаком на периферии ИИ-движения, теперь рассматривается как одна из ведущих, если не главная, фигур области. В 2018 году Хинтон вместе с двумя давними соавторами, Йошуа Бенжио и Яном Лекуном, получил премию Тьюринга – миллионную награду, считающуюся высшей в компьютерных науках, ту же награду, которую Марвин Минский, в одиночку разрушивший репутацию нейронных сетей, получил почти полвека назад.

История Хинтона о преодолении грозных технических вызовов и противостоянии консервативным взглядам научного сообщества перемежается огромными личными трагедиями. Научную борьбу он вел, переживая личные трагедии – потерю двух жен от рака и собственное заболевание позвоночника, из-за которого не мог сидеть дольше нескольких минут. Хинтон вынужден проводить время на ногах или лежа, не может летать коммерческими рейсами и часто принимает студентов, лежа на столе. К неспособности сидеть он относится с характерным юмором, шутя о «давно стоящей проблеме» (longstanding problem).

История ученого, который в буквальном смысле противостоит ортодоксии, проводит большую часть карьеры в изгнании, чтобы в итоге добиться признания и совершить смену парадигмы, преодолевая при этом огромные личные испытания, – это почти голливудский сюжет о том, какой мы представляем науку в лучших ее проявлениях: человек против мира – и человек побеждает, свет против тьмы – и свет побеждает.

Я спросил Хинтона, что помогало ему не сдаваться все эти годы, когда так многое было против него. Он сказал, что это врожденная черта – невосприимчивость к давлению окружающих и готовность допустить, что все могут ошибаться. Он рассказал случай из школы: когда ему было всего семь лет, учительница спросила класс: «Откуда приходит все хорошее?» Хинтон, сын убежденных коммунистов, выкрикнул: «Из России!»[296]

Когда Хинтон в 1980-х переехал в Университет Торонто, там была неплохая, но не элитная программа по компьютерным наукам. Хотя он провел большую часть жизни в стороне от мейнстрима, теперь мейнстрим пришел к нему. ImageNet запустил борьбу за ИИ-таланты из лаборатории Хинтона в Торонто. В 2013 году Google заплатил 44 млн долларов за DNNresearch – стартап на основе исследований Хинтона, в котором было только три сотрудника, никаких продуктов и никаких финансовых показателей. Хинтон и Алекс Крижевский, соавтор AlexNet (названного в его честь), перешли в Google. Другой соавтор той знаковой работы, Илья Суцкевер, стал одним из самых узнаваемых лиц в ИИ как соучредитель и главный научный сотрудник OpenAI, изгнанный оттуда после неудавшегося путча.

Сейчас, в свои 70 с лишним, Хинтон поддерживает активную исследовательскую деятельность, хотя отошел от научного руководства студентами. «Научное руководство требует способности понять мышление студентов, увидеть, как они думают, а мне в последнее время это дается все труднее», – говорит он. Бывшие ученики и соавторы Хинтона очень востребованы везде, где занимаются ИИ, и работают на руководящих позициях практически во всех ИИ-подразделениях крупных технологических компаний США, Европы и Азии.

4

Тот факт, что Университет Торонто совершил крупнейший прорыв в ИИ за поколение, а его студенты стали ценными кадрами в передовых подразделениях ведущих мировых технологических компаний, – мощное подтверждение способности Канады конкурировать на высшем уровне в передовых вычислениях. Но это поднимает неудобные вопросы.

Почему страна готовит лучшие умы в области ИИ в государственных университетах, если потом они уезжают в американские, китайские и британские компании? Почему крупные научные прорывы в машинном обучении происходят в Канаде, а коммерческая выгода достается зарубежным организациям? Почему Канада так сильна в ИИ-исследованиях, но так слаба в извлечении выгоды из революционного экономического потенциала технологии? «По сути, все изобрели здесь, но экономическая выгода доставалась технологическим компаниям Западного побережья и китайским технологическим компаниям, – говорит Джордан Джейкобс, управляющий партнер венчурной фирмы Radical Ventures из Торонто. – Обидно быть изобретателем технологии, а затем покупать готовые решения на ее основе у других»[297].

Джордан – ведущий деятель в сфере ИИ в Канаде. В 2017 году он в числе восьми человек основал Институт искусственного интеллекта «Вектор» в Торонто. Идея состояла в том, чтобы воспользоваться присутствием Джеффри Хинтона в городе, создав вокруг него институт, который продолжит его дело. Хинтон – один из основателей и главный научный советник института.

Обычно, когда страны развивают потенциал в ИИ, они вливают средства в университетские отделения и факультеты и исследовательские лаборатории. «Вектор» уникален тем, что представляет новую организационную форму, которая надстраивается над существующей университетской структурой. Он объединяет ресурсы более 24 университетов и служит мостом, соединяющим отделения разных институтов.

В своей основе «Вектор» – исследовательский институт, стремящийся конкурировать с Гарвардом, Стэнфордом и Массачусетским технологическим институтом в области ИИ. Он предлагает гранты и стипендии, привлекает перспективные таланты в Канаду. Но другая его задача – применить результаты исследования на практике. Институт способствует внедрению ИИ в существующие отрасли и помогает стартапам создавать новые. Он поддерживает стартапы, организует семинары и связывает ИИ-специалистов с нуждающимися в них компаниями.

Но амбиции «Вектора» выходят за рамки создания ИИ-компаний. Он хочет стать катализатором преобразования самой канадской экономики. Канада отличается от других развитых стран тем, что слишком сильно зависит от сырья – в основном нефти и леса. Она занимает второе место в мире по экспорту древесины и четвертое – по экспорту нефти. Оба ресурса не бесконечны и все чаще оказываются под огнем критики экологических активистов. Грандиозный план – заменить сырье ИИ-компаниями в основе экономики страны.

«Мы не можем сидеть сложа руки и девальвировать валюту ради конкурентоспособности, экспортировать сырье и жить за счет этого, – говорит Эд Кларк, глава «Вектора». – Очевидно, что нефть не будет кормить нас вечно, поэтому мы должны стать лучше всех в мире в создании ИИ-компаний»[298].

Кларку сейчас за 70, его считают старейшиной канадского бизнеса. Но его путь к этому статусу был необычным. Он родился в семье ученых: отец был основателем кафедры социологии в Университете Торонто, мать изучала экономику в Колумбийском университете до Второй мировой войны – редкое достижение для женщины того времени. Кларк, как и его брат, защитил докторскую по экономике в Гарварде в 1970-х. Вскоре он присоединился к канадскому правительству, где 10 лет занимал высокие посты. Но карьера на государственной службе, которая казалась долгой, резко оборвалась в 1985 году, когда премьер-министр Брайан Малруни лично его уволил.

«Он обзвонил все канадские организации, которые я посещал в поиске работы, и говорил: если наймете его, то наживете себе врага в лице правительства Канады, – рассказывает Эд. – Я шел по улице в Оттаве, а люди переходили на другую сторону, чтобы не встретиться со мной».

Так Кларк в 37 лет, с четырьмя детьми и без денег, был вынужден бросить перспективную карьеру в правительстве и уехать из страны. Новую жизнь он начал в США, где только Merrill Lynch согласилась его нанять. Когда