Машины учатся

В детстве одной из любимых мои книг была “Машины учатся ходить”.

Меня даже больше интересовало не то, как все это работает. Скорее, что именно происходит. Машина ходит! Машина может взять яйцо и аккуратненько его переложить в другое место. И так далее. Волшебство ведь. Теперь я пользуюсь приспособлением с четырехядерным процессором, цифровой камерой, вайфаями и блютузами и недовольно хмурюсь, когда он начинает немножечко тормозить. Все же, как быстро меняются технологии. А, главное, как быстро мы к этим изменениям привыкаем.

Так вот, к чему это я все. Пока Google громко анонсировала красивый и дешевый планшет, медиа плеер и потрясающие очки-компьютер, как-то почти мимо прошла новость с забавным заголовком: “Сколько нужно компов, чтобы различить кота? 16 тыс.!”. Суть сообщения состоит в том, что незлая корпорация разработала нейронную сеть из 16 000 процессоров, работа которой строится по принципу работы человеческого мозга. Эту сеть подключили к сервису Youtube и за несколько часов она научилась распознавать изображения кошек из общего потока видео. Фишка в том, что никаких алгоритмов и параметров распознавания котов системе не давали.

Сложно делать выводы, особенно на фоне того, что мы наконец нашли ту самую частицу - бозон Хиггса. И сложность заключается в том, что любой вывод может быть слишком мелким. В сравнении с масштабом изменений, к которым может привести создание распределенной самообучающейся системы. И если эта система получит доступ к массивам данных, которыми располагает Google.

Признаюсь, меня уже несколько начинает тревожить то, что умеют машины. И они постоянно учатся. В отличие от большинства из нас.

Ready, set, buy! Посібник для початківців - як придбати Copilot для Microsoft 365