Машины, способные решать когнитивные задачи, намного более важны, чем машины, которые занимаются физическим трудом. И теперь, благодаря современному искусственному интеллекту, они у нас есть. Наши компьютеры смогли преодолеть прежние узкие пределы возможного и стали демонстрировать обширные способности в распознавании закономерностей, комплексной коммуникации и в других областях, которые в прежние времена были исключительным уделом человека.

Кроме того, недавно появилось немало примеров значительного прогресса в обработке естественного языка, машинном обучении (то есть способности компьютера автоматически совершенствовать своим методы и улучшать результаты по мере поступления дополнительных данных), компьютерном зрении и SLAM (процессе одновременной локализации и картографирования).

Мы будем сталкиваться с искусственным интеллектом (далее – AI) все чаще и чаще, и в ходе этого процесса издержки будут постоянно снижаться, а результаты – становиться все лучше, как и качество нашей жизни в целом. Совсем скоро бесчисленные элементы AI будут работать от нашего имени, причем зачастую в фоновом режиме. Они будут помогать нам в решении множества задач, от самых тривиальных до самых важных, способных изменить всю нашу жизнь. К простым примерам использования AI можно отнести распознавание лиц наших друзей на фотографиях и рекомендации тех или иных товаров. Более сложные системы управляют автомобилями на дорогах и роботами на складах, а также помогают сопоставить рабочие места и кандидатов на эти вакансии. Однако все эти замечательные достижения меркнут в сравнении с мощным потенциалом AI, который со временем сможет полностью нашу жизнь.

Возьмем пример из недавнего прошлого. Инноваторы из израильской компании OrCam объединили небольшой, но мощный компьютер с цифровыми сенсорами и снабдили этот гибрид великолепными алгоритмами; в результате получилось устройство, которое может имитировать некоторые зрительные функции для тех, кто частично или полностью лишен зрения (численность таких людей превышает 20 миллионов в одних только США). Пользователь системы OrCam, представленной на рынке в 2013 году, надевает на свои очки комбинацию крошечной цифровой камеры и динамика, который передает звуковые волны через кости черепа. Когда человек подносит палец к какому-либо тексту – рекламному объявлению, упаковке еды или газетной статье компьютер мгновенно анализирует изображение, переданное камерой, а затем зачитывает пользователю текст через динамик.

Распознавание текста «в естественных условиях» – то есть со множеством шрифтов разного размера, с самыми разными поверхностями, на которых он может быть написан, и при разном освещении – исторически считалось одной из областей, в которых человек превосходит самые развитые компьютеры и программы. OrCam и подобные инновации показывают, что сегодня это уже не совсем так и что технологии сделали целый ряд серьезных шагов вперед. Это изобретение поможет миллионам людей жить более полноценной жизнью. Устройство OrCam стоит около 2500 долларов – это примерно стоимость хорошего слухового аппарата, – и очевидно, что со временем цена упадет.

Также цифровые технологии помогают в восстановлении слуха благодаря кохлеарным имплантатам. Возможно, они смогут также вернуть зрение людям, у которых оно полностью отсутствует; не так давно Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA) одобрило имплантат первого поколения для сетчатки глаза. Возможности AI приближают решение проблем парализованных людей, поскольку в наши дни инвалидные кресла уже можно контролировать силой мысли. Говоря объективно, эти новинки уже похожи на чудо – но это лишь начало.

AI позволит не только повысить уровень жизни, но и спасти ее. К примеру, после победы в Jeopardy! суперкомпьютер Watson, образно говоря, поступил в медицинское училище. Иными словами, IBM применяет те же технологии, которые позволили Watson правильно отвечать на сложные вопросы, чтобы помочь врачам в более точной диагностике пациентов. Вместо изучения множества томов, содержащих самые разные общие знания, суперкомпьютер теперь сконцентрировался на самых качественных медицинских публикациях в мире: он сопоставляет усвоенную информацию с симптомами пациентов, другими диагнозами и результатами анализов, после чего формулирует текущий диагноз и составляет план лечения. Огромные объемы информации, с которыми имеет дело современная медицина, делают способности суперкомпьютера особенно ценными. По расчетам IBM, врачу сегодня потребовалось бы читать не менее 160 часов в неделю, чтобы успеть познакомиться со всей новой и релевантной профессиональной литературой. IBM и ее партнеры, включая Мемориальный онкологический центр Слоан-Кеттеринг и Кливлендскую клинику, совместно работают над созданием «доктора Ватсона». Организации, участвующие в проекте, осторожно уточняют, что технологии AI призваны дополнить опыт и суждения врача-человека, а не заменить их. Тем не менее не исключено, что в один прекрасный день «доктор Ватсон» сможет стать лучшим диагностом в мире.

Мы уже сегодня видим, как AI помогает ставить диагнозы в некоторых областях медицины. Команда под руководством патологоанатома Эндрю Бека разработала систему C-Path (computational pathologist, «вычисляющий патолог»), которая умеет автоматически диагностировать рак груди и прогнозировать развитие болезни, изучая изображения тканей, то есть делает то же, что врач-патолог. Начиная с 1920-х годов врачей учат распознавать определенный, один и тот же, небольшой набор признаков, характерных для раковых клеток. Команда C-Path, напротив, заставила свою программу взглянуть на изображения по-новому – без каких-либо заложенных предубеждений относительно того, какие именно черты ассоциируются с раком и каков должен быть прогноз в отношении конкретного пациента. Программа не только продемонстрировала уровень точности, по меньшей мере не уступающий уровню опытного врача, но и смогла выявить три особенности раковых тканей груди, которые оказались отличными предикторами уровня излечимости. Патологов такому не учат.

По мере своего дальнейшего развития искусственный интеллект может создать нам определенные проблемы, которые мы обсудим в заключении к этой книге. Однако в фундаментальном смысле разработка мыслящих машин – это позитивное движение вперед.