Итак, если следующий прорыв совершит какая-нибудь из корпораций, то больше всего шансов у Google. Среди семи гигантов ИИ Google, а точнее его материнская компания, Alphabet, владеющая DeepMind и ее самостоятельным подразделением Waymo, стоит на ступень выше остальных. Компания Google одной из первых увидела потенциал в глубоком обучении и вложила в его освоение больше ресурсов, чем кто бы то ни было. Если говорить об объемах финансирования, то тут она обошла даже собственное правительство: федеральное финансирование исследований в области математики и информатики в США составляет немногим менее половины бюджета, выделяемого Google на исследования и разработку. Эти средства позволили Alphabet привлечь самые светлые умы в мире. Из ста лучших исследователей и инженеров в области искусственного интеллекта около половины уже работает на Google. Вторая половина распределена между остальными гигантами, академическими кругами и несколькими небольшими стартапами. Многих сумели привлечь компании Microsoft и Facebook, причем с Facebook сотрудничают такие суперзвёзды, как Ян Лекун. Из китайских гигантов раньше всех занялась проблемой глубокого обучения Baidu, в 2013 году она даже пыталась приобрести стартап Джеффри Хинтона, но здесь, предложив лучшую цену, ее опередила Google. Тогда и состоялся решительный переворот 2014 года, когда, чтобы возглавить лабораторию искусственного интеллекта Baidu в Кремниевой долине, в компанию пришел Эндрю Ын. Под его руководством в тот год были достигнуты впечатляющие результаты. К 2015 году алгоритмы ИИ, разработанные специалистами Baidu, обошли человека в распознавании китайской речи. Это было большим достижением, но оно прошло почти незамеченным в Соединенных Штатах. Однако когда через год Microsoft добилась того же для английского языка, компания охарактеризовала свое достижение как «историческое». Ын покинул Baidu в 2017 году, чтобы создать собственный инвестиционный фонд ИИ, но за время, проведенное им в компании, Baidu успела заявить о себе на мировой арене, в том числе благодаря своим исследованиям. Alibaba и Tencent довольно поздно присоединились к погоне за талантами, но у них уже были денежные ресурсы и запасы данных, чтобы привлечь к работе лучших ученых. При этом Tencent, управляющая многоцелевым суперприложением WeChat на крупнейшем в мире интернет-рынке, обладает, пожалуй, одной из самых богатых экосистем данных. Это позволяет ей привлекать исследователей ИИ высочайшего класса и обеспечивать им необходимые условия для работы. В 2017 году Tencent открыла научно-исследовательский институт в Сиэтле и сразу начала переманивать сотрудников из Microsoft, чтобы укомплектовать его. Alibaba последовала ее примеру и планирует открыть глобальную сеть исследовательских центров, в том числе в Кремниевой долине и Сиэтле. До сих пор Tencent и Alibaba еще не заявили о результатах своих научных исследований открыто, предпочитая выпускать больше целевых приложений. Причем Alibaba взяла курс на разработку «Умного города», обширной интегрированной системы на основе ИИ для оптимизации деятельности городских служб, использующей данные видеокамер, социальных сетей, служб общественного транспорта и геолокационных приложений. Работая с руководством своего родного города Ханчжоу, компания Alibaba применила передовые алгоритмы распознавания объектов и прогнозирования для настройки светофоров и оповещения о ДТП. Испытания показали, что средняя скорость движения в некоторых районах повысилась на 10 %, и Alibaba готовится внедрить ту же технологию в других городах.

Хотя Google, возможно, удалось привлечь наибольшее число самых ярких талантов в области ИИ, это отнюдь не гарантирует ей превосходства. Как уже говорилось ранее, фундаментальных открытий бывает мало, они случаются редко и порой в неожиданных местах. Глубокое обучение обязано своим появлением на свет нескольким группам одержимых исследователей с весьма своеобразным подходом к машинному обучению, который был отвергнут ведущими специалистами области. Следующая прорывная технология может пребывать сейчас на любой стадии готовности, скрытая до поры в университетских кампусах или в лабораториях крупных корпораций. В то время как мир ждет новых великих открытий, мы занимаемся реализацией уже существующих достижений.