Образование для образованных. 2021 - страница 12

Сама физика в текущих работах только привлекает внимание к новым алгоритмам, демонстрирует работоспособность алгоритмов научного мышления. Разработчики Eureqa не имеют какого-то отношения ко всей этой космологии и гамильтонианам, они просто «разрабатывают искусственный интеллект», что бы это ни значило. Им всё равно, объяснять движение планет, или движение курсов акций на фондовом рынке. Но они со своими объяснениями сначала пришли в науку, и продемонстрировали, что их алгоритм выдвигает гипотезы не хуже Кеплера!

Наука уже не будет прежней, и к ней пришли «сбоку»: к физикам пришли люди, занимающиеся нейронными сетями и символьной регрессией, а не физикой.

Копают люди давно уже не руками, и не палкой-копалкой, и не лопатой, а экскаватором. Для вытаскивания законов природы из данных палка-копалка из нейронных сетей и символьной регрессии уже готова, статья опубликована. А лет через пять ждём, что новые законы будут грести уже лопатой. Лет через двадцать-тридцать можно ждать и «научного экскаватора». Просто удивительно, как мало людей, понимающих суть происходящих перемен. В науке тоже всё новое приходит сбоку, и неудивительно, что «старые физики» не будут понимать, что происходит – как уже сейчас «старые лингвисты» не понимают, как устроены современные системы машинного перевода.

Искусственный (он же машинный) интеллект развивается сейчас особенно быстро, и Тим Урбан даже нарисовал про это иллюстрирующую экспоненциальные технологии картинку40:

Это картинка 2015 года. В то время трудно было представить, что робот-юрист возьмёт на себя 80% юридической работы в фирме, держащей миллионы контрактов. Или что AI победит чемпионов мира в Го, в StarCraft II. Машинный интеллект по сфере своего использования такой же, как естественный: он может применяться везде. В том числе и в диджействе. Технология NeuralMix в приложении DjayProAI для iOS получила апдейт41: раньше она могла разделить запись музыки на вокал, перкуссию и всё остальное, а теперь может разделить на вокал, перкуссию, бас и всё остальное. Смешивать два трека диджею можно уже не целиком, а отдельно каждую из четырёх частей трека. Но тут нейронные сети не просто автоматизируют труд диджея, но делают то, что человек раньше делать не умел. А ведь диджейство по факту массовая профессия: раньше учились массово семь лет в музыкальной школе, а теперь учатся год в школе диджеев – и пультов диджеев продаётся уж не меньше, чем роялей, просто на это уже мало кто обращает внимания. Сочиняет ли компьютер музыку? Да, конечно. Сочиняет ли новую музыку, или только перемешивает в новых сочетаниях давно известное? Сочиняет, проверено42.

Последствия гиперэкспоненциального развития машинного интеллекта закрыты туманом будущего. Но уже сегодня понятно, что эти последствия будут весьма заметными для каждого человека на Земле. Масштабы? Например, треть IT-бюджетов реального сектора сегодня направлены на проекты с AI, это неожиданный, но факт43. Сегодняшние инвестиции дадут отдачу через пару лет (дайте время на разработку и запуск новых интеллектуальных IT-систем в производство). Жизнь на производстве будет меняться, и быстро: деньги-то в это изменение уходят не маленькие! Скажем, переход с плановых ремонтов (35% этих ремонтов «чинят не поломанное», то есть бесполезны) на ремонты по состоянию, моменты которых определяются программами AI высвобождает в масштабах планеты огромное количество труда, который сейчас абсолютно бесполезен. Представляете, сколько это труда на планете – треть плановых ремонтов? И дело не только в этом труде. Если оборудование не останавливать для ремонта, это дополнительный выигрыш. Человечество будет богаче. Машинный интеллект выгоден.