Создатели искусственного гения. О бунтарях, которые наделили интеллектом Google, Facebook и весь мир - Кейд Метц
Шрифт:
Интервал:
Закладка:
Глава 12
Сонное царство. «Дело не в том, что в Google пьют другую воду»
В один из весенних дней 2016 года Ци Лу катался на велосипеде по парку в центре Бельвью, окруженном со всех сторон стеклянными небоскребами. Он с трудом ехал по велодорожке, постоянно раскачиваясь и едва удерживая равновесие. Это был необычный велосипед. Когда руль поворачивался влево, он двигался вправо, а когда руль поворачивал вправо, велосипед двигался влево. Ци Лу называл это «велосипедом, переворачивающим мозг», ведь для того, чтобы ездить на нем, нужно думать наоборот. Существует поверье, что если уж научился ездить на велосипеде, то разучиться невозможно, потому что вы уже никогда не забудете этот навык. Но именно этого Ци Лу и добивался – пытался забыть. Спустя десятилетия после того, как он, выросший в Шанхае, научился ездить на велосипеде, он стремился теперь стереть из сознания все, что знал раньше, и закрепить в своем мозгу совершенно новое поведение. Он полагал, что это покажет его компании путь вперед.
Лу работал в Microsoft. После прихода в компанию в 2009 году он курировал создание Bing, многомиллиардного ответа Microsoft на монополию поисковой системы Google. Семь лет спустя он был уже одним из самых влиятельных руководителей компании и возглавлял ее последний прорыв в области искусственного интеллекта. AlphaGo только что победила Ли Седоля в Корее, и Microsoft в соревновании с Google все время оставалась в роли догоняющей. Беда Microsoft, как Лу прекрасно знал, заключалась в том, что компания потратила годы на то, чтобы пробиться с новыми технологиями на новые рынки. Почти десять лет компания боролась за место на рынке смартфонов. Для этого ей пришлось перекроить свою операционную систему Windows, чтобы она могла конкурировать с Apple iPhone и целым миром телефонов на базе Google’овской операционной системы Android, создать виртуального голосового помощника, который мог бы бросить вызов технологиям распознавания речи, разрабатываемым в недрах Google Brain, и потратить не менее 7,6 миллиарда долларов на приобретение Nokia403, компании с десятилетним опытом разработки и продажи мобильных телефонов. Но из этого все равно ничего не вышло. Телефоны от Microsoft все равно воспринимались как старомодные ПК, и рынок они не заинтересовали. Проблема Microsoft, думал Лу, в том, что она пыталась решать новые задачи старыми методами. Она разрабатывала, внедряла и продвигала технологии для рынка, которого больше не существовало. Прочитав серию эссе одного профессора Гарвардской школы бизнеса, в которых он разбирал недостатки стареющих корпораций, Лу пришел к выводу, что Microsoft по-прежнему управляется процедурной памятью. В мозгах ее инженеров, руководителей и менеджеров среднего звена накрепко запечатлелись реалии, существовавшие тогда, когда они впервые встретились с компьютерным миром – а было это в 1980-е и 1990-е годы, еще до появления интернета, смартфонов, программного обеспечения с открытым исходным кодом и искусственного интеллекта. Компании необходимо было изменить свой образ мышления, и Лу надеялся продемонстрировать это со своим хитроумным велосипедом, заставляющим мыслить наоборот. Потому-то он и катался на нем по парку рядом со штаб-квартирой Microsoft, расположенной в Бельвью, в десяти милях к востоку от Сиэтла.
Велосипед сконструировал его коллега по Microsoft Билл Бакстон, которому помогала его подруга Джейн Каридж. Когда Лу выехал на первое испытание этого алогичного аппарата, они сопровождали его. В то время как Лу – крошечный человечек с коротко стриженными черными волосами, в очках в тонкой металлической оправе, в красной футболке и синей толстовке – катил по аллеям парка мимо тенистых деревьев и пруда с водопадом, Бакстон и Каридж снимали поездку на свои айфоны: кто-то спереди, кто-то сзади. Идея состояла в том, чтобы поделиться этим опытом с остальными руководителями Microsoft, доказать им, что это возможно, и в конечном итоге заставить их тоже сесть на велосипед: пусть все тридцать пять топ-менеджеров сделают это и на себе прочувствуют, каково это – изменить свое мышление столь фундаментальным образом. Лу понимал, что для того, чтобы научиться ездить на этом необычном велосипеде, потребуются недели, – и он знал, что как только он научится, те якобы незабываемые навыки езды на обычном велосипеде окончательно сотрутся из его памяти. Но он надеялся, что его пример станет тем толчком, который нужен Microsoft, чтобы устремиться в будущее.
Он уже двадцать минут боролся с этим непослушным велосипедом и, собираясь закругляться, решил в последний раз проехать по набережной. Поворачивая руль, он упал и сломал бедро.
* * *
За четыре года до этого, осенью 2012 года, Ли Дэн сидел за своим столом в Корпусе 99, в самом сердце научно-исследовательской лаборатории Microsoft, и читал еще не опубликованную статью с описанием масштабной аппаратно-программной системы404, которую новая лаборатория Google Brain использовала для обучения нейронных сетей. Это была система DistBelief, и, как член комиссии, рассматривавшей материалы для участия в предстоящей конференции NIPS, Дэн имел возможность изучить эти чертежи и описания на несколько недель раньше остального мира. С тех пор как Джефф Хинтон и его ученики по приглашению Дэна создали для лаборатории Microsoft нейронную сеть, способную распознавать произносимые слова с беспрецедентной точностью, Дэну оставалось лишь издалека наблюдать за тем, как Google опережает Microsoft на рынке с помощью той же самой технологии. Теперь он понимал, что применение этой технологии отнюдь не ограничится распознаванием речи. «Когда я прочитал статью, – вспоминает Дэн, – я наконец понял, чем занимается Google».
Компания Microsoft более двадцати лет вкладывала огромные средства в искусственный интеллект, платила большие деньги многим ведущим исследователям мирового масштаба, и, когда глубокое обучение вышло на первый план, это поставило компанию в невыгодное положение. На протяжении десятилетий мировое сообщество разработчиков ИИ делилось на разные фракции, исповедовавшие разные философские подходы. В своей истории искусственного интеллекта
