`

СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ПАРТНЕРЫ
ПРОЕКТА

Архив номеров

Как изменилось финансирование ИТ-направления в вашей организации?

Best CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Сеть сетей

+33
голоса

Возможно, самая производительная система «искусственного интеллекта» уже создана. А мы даже не догадываемся об этом, поскольку являемся ее частью.

Компания IDC в свое время назвала новую эпоху развития ИТ-индустрии «Третьей платформой». До этого выделялись эпоха мейнфреймов (первая платформа) и клиент-серверных архитектур (вторая платформа). Четыре ключевых составляющих третьей платформы, по мнению IDC — облачные технологии, большие данные, мобильность и социальные платформы. Если первым трем направлениям посвящено множество специализированных мероприятий, исследований и публикаций, то последнее, до недавнего времени, оставалось в тени. Точнее, о влиянии социальных сетей на нашу жизнь говорили очень много, но делали это главным образом пиарщики, психологи и журналисты. В итоге многие принципиальные вопросы оказались погребенными под ворохом банальщины, спекуляций и домыслов. А ведь при ближайшем рассмотрении именно социальные сети стали самым серьезным вызовом сложившемуся миропорядку.

Сравнительно недавно интерес к такой дисциплине, как машинное обучение (ML), бурно развивавшейся в середине двадцатого века, казалось, сошел на нет из-за несовершенства технологий. И вот, не успели мы оглянуться, как алармисты уже пугают нас технологической сингулярностью, спровоцированной искусственным интеллектом. Пока философы ломают копья вокруг таких понятий как «сознание» и AGI, практики уже внедряют решения, которые могут изменить наш мир до неузнаваемости. Реализованные на аппаратном уровне или эмулированные нейронные сети бьют все новые рекорды и грозят оставить без работы миллиарды людей. Однако при этом машинное обучение, как правило, обсуждается лишь в контексте «мыслящих машин». Но что нам мешает рассмотреть сеть, элементами которой являются живые люди?

Сеть сетей

Разработчики даже достаточно простых алгоритмов ML зачастую имеют довольно смутное представление о том, что в данный момент времени происходит в построенных ими платформах AI. Анализ текущего состояния системы в реальном времени, вообще говоря, требует создания еще более производительной системы, мониторинг работы которой, в свою очередь порождает дурную бесконечность. Тезис евангелистов новой индустрии, о том, что новые рабочие места будут появляться там, где человека нельзя заменить машиной, в том числе, в тех областях, где требуются «интуитивные» решения, в данном случае, видимо, вполне справедлив. Вероятно, в ближайшее время появятся специалисты, задачей которых будет своеобразный «арбитраж» — представляет ли потенциальную угрозу запущенный на платформе AI процесс. И работать им придется исходя из неполных данных и метрик.

Многих пугает перспектива появления «верховного алгоритма», который запросто может «упразднить» человечество. Неумолимую поступь грядущей «сингулярности» ряд изданий иллюстрировали довольно комичным случаем. Сотрудники Facebook недавно были вынуждены отключить одну из тестируемых ими систем искусственного интеллекта после того, как программисты обнаружили, что боты начали «общаться» между собой не на английском, а на собственном, непонятном экспериментаторам языке, созданном AI для того, чтобы эффективнее обмениваться информацией. Однако стоит ли считать «восстание машин» главной технологической угрозой?

Если вернуться к социальным сетям, можно обнаружить признаки подлинной революции, полностью меняющей парадигму большинства явлений в обществе. До середины девяностых годов прошлого века мы жили в «вертикальном» мире. Практически в любом процессе просматривалась определенная иерархия. Если говорить о распространении информации, монополия на освещение событий фактически была у электронных и печатных СМИ, контролируемых ограниченным кругом лиц. Выбор картины мира, доступной обывателю, по существу, сводился к тому, сколько в его стране существовало противоборствующих групп элит, предлагающих через подконтрольные им медиа свои трактовки и версии. Именно поэтому в тоталитарных государствах таким успехом пользовались «голоса» и «самиздат» — отсутствие информационной альтернативы вызывало у наиболее образованных людей потребность в поиске иного мнения.

В свою очередь все прочие системообразующие процессы — эмиссия платежных средств, арбитраж, сопровождение сделок, налогообложение и законотворчество, определяющее «правила игры» — полностью контролировались государством, а точнее небольшой группой управленцев, делегирующих в низовые структуры выполнение рутинных процедур и функций контроля через институты, организованные как иерархическая вертикаль. Если разобраться, деятельность любого правящего режима вплоть до конца 20 века сводилась к сохранению статус кво. Для этого задействовали интеллектуальный потенциал подавляющего меньшинства и, одновременно, купировали мыслительную активность остальных граждан, полезных лишь в качестве рабочей силы.

И вот, фактически в одночасье, эта система рухнула. Свой вклад в цифровую революцию вносят многие технологии. Облачные платформы, большие данные и системы предсказательной аналитики, HPC, решения connectivity, блокчейн, AR/VR, генная инженерия и BCI, виртуальные торговые площадки и настраиваемые сетевые агрегаторы контента. Однако что, в конечном счете, является ключевой характеристикой новой экосистемы? Пожалуй, в качестве таковой выступает беспрецедентная плотность графа, описывающего взаимосвязи между людьми во всем мире, практически исключающая возможность какого бы то ни было централизованного контроля над процессами в нем.

Сеть сетей

Значимость любого института, призванного обеспечить валидацию транзакций и продуктов — от клиринговых центров до рецензируемых изданий — стремительно падает. Эффективных механизмов, позволяющих установить соответствие чего бы то ни было определенным стандартам в рамках «иерархической» процедуры (через одобрение некой высшей инстанцией), практически не осталось. Посредников в любых процедурах взаимодействия становится все меньше, скорость операций и объем циркулирующих в сети данных стремительно растут, условия сделок определяются исключительно их непосредственными участниками, а информацию люди получают откуда им вздумается. Последнее, впрочем, неизбежно влечет за собой широкое распространение псевдонаучных суждений и откровенной лжи, зачастую способствуя торжеству своеобразной охлократии при обсуждении весьма нетривиальных вопросов. Что, в свою очередь, порождает все более опасные формы популизма. Это, однако, не относится непосредственно к обсуждаемым в данной статье вопросам.

На многих произвело большое впечатление то, как Илон Маск в Twitter за пару минут заключил сделку на несколько десятков миллионов долларов, предложив соорудить в Австралии крупнейшее в мире энергохранилище.

Кто-то рассуждает о вкладе социальных сетей в «Арабскую весну», и приводит ее в качестве одного из первых примеров самоорганизации больших групп людей, у которых не было явных лидеров или центра координации действий, зато были мессенджеры и PPP.

Есть и те, кто обвиняет современные технологии в триумфе одиозных политиков. Много шума было вокруг расследования Das Magazin посвященного тому, как Big Data и социальные сети якобы обеспечили победу Трампа и предопределили Brexit. Эти предположения, впрочем, пока что кажутся бездоказательными. Их, однако, можно использовать в качестве иллюстрации того, что технологии, давно используемые в маркетинге, потенциально способны решать широкий круг задач. Профайлинг и Big Data успешно применяются для того, чтобы проанализировав поведение целевой аудитории, побудить ее совершить тот или иной поступок. Бескрайняя виртуальная реальность определяет сегодня ценности и мотивацию, желания и страхи.

Сеть сетей

Зачастую используются модели, в которых люди представлены узлами (например, простейшими процессорами) с неким набором параметров и правил обработки поступающей информации для того, чтобы имитировать реакцию социума на те или иные факторы. В этом отношении были получены довольно интересные результаты. В частности, мы ранее уже писали о том, как исследователи, подготовив несколько компьютерных моделей, являющихся, фактически, социальными графами с настраиваемыми параметрами, установили, что после того, как число приверженцев каких-либо взглядов превышает 10 процентов от общего числа «узлов» — размера социума — их воззрения начинают распространяться чрезвычайно быстро.

Что собой представляет искусственный нейрон в современных сетях и моделях? По большому счету, это очень простой элемент, у которого есть какое-то ограниченное количество входов, к каждому из них «привязан» некоторый вес, а «нейрон» осуществляет взвешенную суммацию этих входов. Самые крупные построенные сегодня платформы насчитывают миллионы таких узлов. Для сравнения, в человеческом мозге без малого 100 миллиардов нейронов.

А что, если самая грандиозная искусственная нейронная сеть уже создана? В самом деле, число пользователей крупнейших социальных сетей уже сейчас уступает числу нейронов в головном мозге homo sapiens лишь немногим более чем на порядок. При этом, в отличие от нейронов ЦНС и большинства транзисторов/процессоров, используемых для их имитации в моделях, каждый человек может обрабатывать гетерогенную информацию из миллионов источников и «возвращать» под ее воздействием очень широкий диапазон реакций. В конечном счете, речь идет об огромной нейронной сети, каждый узел которой сам является колоссальной нейронной сетью.

Другими словами уже сегодня появилось нечто, что можно назвать искусственной нейронной суперсетью, алгоритмы работы которой не до конца понятны даже тем, кто создал технологии, предопределившие ее возникновение. Можно ли «обучить» человечество подобно перцептрону, и к чему это может привести?

Отсутствие в данный момент общего «аналитического» описания процессов в такой системе (во многом обусловленное зачаточным состоянием дисциплин, связанных с психологией), в значительной степени компенсируется колоссальным объемом накопленных данных, которые можно разделить на обучающую и контрольные выборки. При обработке на современных вычислительных платформах с практически неограниченной мощностью, они позволяют задействовать различные эвристические методы. Иначе говоря, можно тестировать сеть как «черный ящик», сопоставляя информацию/раздражители подаваемые на вход и поведение системы на выходе, для выявления тех или иных паттернов.

Можно полемизировать о том, в какой степени эти процессы сводятся к таким привычным типам ML, как «обучение с подкреплением» или «обучение без учителя». В сущности, это не так уж и важно. Что действительно интересно, так это то, как можно управлять подобной системой, и какие цели будут преследовать те, кто осознал ее огромный потенциал. Возможности сверхдержав, величие самых грандиозных империй прошлого меркнут на фоне той власти, которую могут получить гики, всего 15 лет назад разрабатывавшие в студенческом общежитии сайты для оценки привлекательности фотографий сокурсников.

Многих перспектива оказаться просто «элементной базой», безусловно, не обрадует. Конечно, можно отвергнуть мир симулякров, предавшись цифровой аскезе и прелестям натурального хозяйства. К сожалению тех, кто вплотную не приблизился к уровню бодхисаттвы, подобная доктрина «чучхе» обречет на довольно депрессивную изоляцию. Судя по всему, дауншифтинг такого рода будет тождественен отказу от перехода на следующую ступень эволюции, со всеми вытекающими...

Сеть сетей

Мир меняется стремительно, и даже те, чьи идеи спровоцировали эти перемены, не успевают проанализировать все возможности и угрозы, порождаемые их творениями. Как здесь не вспомнить «Автостопом по галактике» и суперкомпьютеры планетарного масштаба. Если принимать решения по-прежнему будут «менеджеры по продажам», едва ли задачей, порученной архитекторам «глобального супермозга», станет поиск ответа на «главный вопрос жизни, вселенной и всего такого» или попыткам выяснить, что это, собственно, за вопрос.

Все это, кстати, не означает, что «технологическая сингулярность» маловероятна. Если на то пошло, сценарии, связанные с появлением суперкластера, построенного на «биологических» элементах, можно рассматривать как ее частный случай. Более того, предложения превратить человека в киборга, для того, чтобы он мог остаться конкурентоспособным в мире «разумных» машин (звучавшие, в том числе, от уже упомянутого Илона Маска), в этом контексте лишь приближают сингулярность.

Одно можно сказать точно. Архаика не сдаст свои позиции без боя. Слишком многое на кону. Мы видим, как с каждым годом растут риски, вызванные попытками авторитарных режимов приспособить новые технологии к своим пещерным нуждам. В каком-то смысле, вопрос сводится к тому, что произойдет раньше. Условная «Силиконовая долина», осознав свою мощь, выходящую теперь далеко за рамки NASDAQ, упразднит архаику, или архаика, понадеявшись на комфортабельный бункер и «Мертвую руку», успеет дать последний бой. К сожалению, последний во всех смыслах.

+33
голоса

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 
 
IDC
Реклама

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT