«Интеллект из розетки». Топ-менеджер «Яндекса» о будущей жизни с машинами

Заменят ли технологии будущего деятельность человека, как будет устроен мир и какими умениями предстоит обладать будущим специалистам? Об этом размышляет российский учёный и один из первопроходцев Рунета Андрей Себрант в рамках проекта «Интеллекции», который завершился в середине августа на площадке Ельцин Центра.

Чудеса под руками

Андрей СЕБРАНТ: Я занимаюсь российским Интернетом почти с момента его появления: первый ящик электронной почты появился у меня в 88-м, а активно работать в Интернете и менять его я стал в начале 90-х. Тогда мне казалось, что это что-то быстрое и динамичное, происходящее после эпохи застоя. Но понадобилось 10 лет, чтобы Интернет перестали обзывать в газетах «игрушкой для американских дебилов». Сейчас я понимаю, что тогда всё происходило медленно, а скорость происходящего сегодня абсолютно беспрецедентна.

Как понять, что технологию можно назвать революционной? Ответ: её массовая доступность, простота и дешевизна. Революция применения электричества случилась не в тот момент, когда возникла лампочка Эдисона, а когда оказалось, что ты не должен быть электриком: у тебя просто есть розетка в стене и не надо кончать курсов, чтобы воткнуть электрочайник в розетку. Это доступно каждому. В момент, когда технологии, использующие электрическую энергию, стали такими,  они перевернули мир. То же самое произошло со всем машинным обучением. Машинный интеллект доступен «из розетки» всем, кто знает, где находится эта розетка.

Что такое нейронная сеть

– Понятие «Информационные технологии» – уже неправильный термин. Технологии стали операционными. Хорошо обученная искусственная нейронная сеть (математическая модель и её программное воплощение, построенные по принципу организации биологической сети нервных клеток живого организма. – Прим. ред.) не только принимает решение, но и выполняет задачу. А ты в это время можешь читать книжку.

Когда-то у нас были вспомогательные устройства, потом появились программы, и вот мы дожили до появления нейронных сетей, которые, в отличие от всех предыдущих инструментов, научились учиться сами.

Специальный пример: можно сфотографировать на смартфон объявление, и оно будет быстро распознано и переведено на английский язык. Это простейшее действие – работа двух довольно сложных самообучающихся систем. Первая связана с распознаванием изображений и текста, вторая – с современными системами перевода, которые не требуют классической матлингвистики. Они ничего не знают про структуру языка, но они очень хорошо читали тексты на двух, десяти, двадцати разных языках и после этого научились, увидев незнакомый для себя текст, переводить так, как им показывает опыт чтения других переведённых текстов.

Задача № 1

– Каким должен быть специалист 2020 года и после него? Он должен уметь работать в одной команде разных экспертов: аналитиков, специалистов по общению с алгоритмами, программистов, психологов, творческих людей и творческих машин. Он должен уметь учить машины, а не только людей. И он должен уметь отличать, какие решения лучше принимает человек, а какие - машина, и иметь смелость делегировать задачи машине, а не только людям.

Это то, что предстоит нашим детям. И важно, чтобы дети это поняли: что им предстоит работать с умными машинами, которые думают по-другому и решают задачи, которые человек решить вообще не может, а попутно пишут музыку и стихи – это они тоже уже умеют.

Отсюда возникает сложнейшая задача - уметь отличать, что лучше делает человек, а что машина. И пока что мы имеем одну точную область, в которой превосходим машину, - умеем ставить ей цель. Если ты правильно поставил ей цель, она отлично её решает. Я уверен, что мир гораздо более умных, чем мы, машин, с которыми нам вместе придётся жить, – точно будет.

Смотрите также:

• Артист ТЮЗа Владимир Дворман: Дедом Морозом я стал случайно →
• В Екатеринбурге открылся Центр истории Свердловской области →
• Декан о своем факультете, студентах и уральском характере →