Специалисты в области машинного обучения, нейронных сетей и искусственного интеллекта (ИИ) сейчас являются крайне востребованными. Но может оказаться, что уже в ближайшее время в них больше не будет особой необходимости. Ведущие исследователи в этой сфере считают, что нас ждёт ПО на базе ИИ, способное самостоятельно создавать другой ИИ-софт. Издание MIT Technology Review пишет, что в последние месяцы об успехах по созданию систем ИИ для проектирования других систем ИИ сообщили несколько исследовательских коллективов, в том числе некоммерческая организация OpenAI (финансируется Илоном Маском), Массачусетский технологический институт, Калифорнийский университет в Беркли, а также два ИИ-подразделения Google — DeepMind и Google Brain.

DeepMind проводит эксперимент по созданию способных к обучению нейронных сетей. Предполагается, что это уменьшит нехватку ПО на базе машинного обучения для выполнения каждой конкретной задачи. DeepMind пытается разработать софт, который сам может создавать обучающиеся системы для решения разных, но связанных между собой проблем. Очевидно, это направление научных исследований считается одним из самых перспективных. Дело в том, что создание программ для проектирования приложений ИИ значительно ускорит применение подобных технологий в разных сферах экономики.

На эту тему недавно рассуждал Джефф Дин, руководитель исследовательской группы Google Brain, ещё одного ИИ-подразделения поискового гиганта. Выступая на конференции AI Frontiers в Санта-Кларе (Калифорния), он заявил, что автоматизированное машинное обучение является одним из наиболее перспективных направлений исследования его команды. Google Brain разработало 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.

Идея самообучения ИИ выдвигалась и раньше. Например, один из пионеров в этой области, профессор Йошуа Бенжио, говорит, что такие эксперименты требуют слишком больших вычислительных мощностей, так что до последнего времени они не имели практического смысла. Например, в опытах Google Brain для работы ПО, которое проектирует систему ИИ для машинного зрения, использовалось 800 высокопроизводительных графических процессоров.

Согласно исследованию Infosys, большинство крупных компаний либо уже развернули технологии ИИ, либо планируют этим заняться. Алгоритмы ИИ в сочетании с компьютерным зрением уже внедряет в своих автомобилях Volvo. Такие алгоритмы призваны заранее вычислить «опасное» вождение и предупредить водителя об аварии. Сама Microsoft построила на базе ИИ переводчик для Skype, работающий в режиме реального времени.

Что касается компаний из нетехнологических сфер, то из-за нестабильной геополитической ситуации они боятся рисковать и вкладываться в разработку ИИ. Ведь это поменяет саму суть их деятельности и оставит многих сотрудников без работы. Как показывает исследование Infosys, эти опасения подогреваются чередой политических событий: Brexit, победа Трампа в США, участившиеся хакерские атаки, кризис беженцев, глобальный терроризм.

Версия для печати (без изображений)