- Любовные романы
- Фантастика и фэнтези
- Ненаучная фантастика
- Ироническое фэнтези
- Научная Фантастика
- Фэнтези
- Ужасы и Мистика
- Боевая фантастика
- Альтернативная история
- Космическая фантастика
- Попаданцы
- Юмористическая фантастика
- Героическая фантастика
- Детективная фантастика
- Социально-психологическая
- Боевое фэнтези
- Русское фэнтези
- Киберпанк
- Романтическая фантастика
- Городская фантастика
- Технофэнтези
- Мистика
- Разная фантастика
- Иностранное фэнтези
- Историческое фэнтези
- LitRPG
- Эпическая фантастика
- Зарубежная фантастика
- Городское фентези
- Космоопера
- Разное фэнтези
- Книги магов
- Любовное фэнтези
- Постапокалипсис
- Бизнес
- Историческая фантастика
- Социально-философская фантастика
- Сказочная фантастика
- Стимпанк
- Романтическое фэнтези
- Ироническая фантастика
- Детективы и Триллеры
- Проза
- Феерия
- Новелла
- Русская классическая проза
- Современная проза
- Повести
- Контркультура
- Русская современная проза
- Историческая проза
- Проза
- Классическая проза
- Советская классическая проза
- О войне
- Зарубежная современная проза
- Рассказы
- Зарубежная классика
- Очерки
- Антисоветская литература
- Магический реализм
- Разное
- Сентиментальная проза
- Афоризмы
- Эссе
- Эпистолярная проза
- Семейный роман/Семейная сага
- Поэзия, Драматургия
- Приключения
- Детская литература
- Загадки
- Книга-игра
- Детская проза
- Детские приключения
- Сказка
- Прочая детская литература
- Детская фантастика
- Детские стихи
- Детская образовательная литература
- Детские остросюжетные
- Учебная литература
- Зарубежные детские книги
- Детский фольклор
- Буквари
- Книги для подростков
- Школьные учебники
- Внеклассное чтение
- Книги для дошкольников
- Детская познавательная и развивающая литература
- Детские детективы
- Домоводство, Дом и семья
- Юмор
- Документальные книги
- Бизнес
- Тайм-менеджмент
- Кадровый менеджмент
- Экономика
- Менеджмент и кадры
- Управление, подбор персонала
- О бизнесе популярно
- Интернет-бизнес
- Личные финансы
- Делопроизводство, офис
- Маркетинг, PR, реклама
- Поиск работы
- Бизнес
- Банковское дело
- Малый бизнес
- Ценные бумаги и инвестиции
- Краткое содержание
- Бухучет и аудит
- Ораторское искусство / риторика
- Корпоративная культура, бизнес
- Финансы
- Государственное и муниципальное управление
- Менеджмент
- Зарубежная деловая литература
- Продажи
- Переговоры
- Личная эффективность
- Торговля
- Научные и научно-популярные книги
- Биофизика
- География
- Экология
- Биохимия
- Рефераты
- Культурология
- Техническая литература
- История
- Психология
- Медицина
- Прочая научная литература
- Юриспруденция
- Биология
- Политика
- Литературоведение
- Религиоведение
- Научпоп
- Психология, личное
- Математика
- Психотерапия
- Социология
- Воспитание детей, педагогика
- Языкознание
- Беременность, ожидание детей
- Транспорт, военная техника
- Детская психология
- Науки: разное
- Педагогика
- Зарубежная психология
- Иностранные языки
- Филология
- Радиотехника
- Деловая литература
- Физика
- Альтернативная медицина
- Химия
- Государство и право
- Обществознание
- Образовательная литература
- Учебники
- Зоология
- Архитектура
- Науки о космосе
- Ботаника
- Астрология
- Ветеринария
- История Европы
- География
- Зарубежная публицистика
- О животных
- Шпаргалки
- Разная литература
- Боевые искусства
- Прочее
- Периодические издания
- Фанфик
- Военное
- Цитаты из афоризмов
- Гиды, путеводители
- Литература 19 века
- Зарубежная образовательная литература
- Военная история
- Кино
- Современная литература
- Военная техника, оружие
- Культура и искусство
- Музыка, музыканты
- Газеты и журналы
- Современная зарубежная литература
- Визуальные искусства
- Отраслевые издания
- Шахматы
- Недвижимость
- Великолепные истории
- Музыка, танцы
- Авто и ПДД
- Изобразительное искусство, фотография
- Истории из жизни
- Готические новеллы
- Начинающие авторы
- Спецслужбы
- Подростковая литература
- Зарубежная прикладная литература
- Религия и духовность
- Старинная литература
- Справочная литература
- Компьютеры и Интернет
- Блог
Власть роботов. Как подготовиться к неизбежному - Мартин Форд
Шрифт:
Интервал:
Закладка:
Если электричество дает энергию, обеспечивающую функционирование других инноваций, то ИИ предоставляет доступ к интеллекту, включая способность решать задачи, принимать решения, а когда-нибудь, по всей видимости, и умение мыслить, изобретать и выдвигать новые идеи. Электричество может питать машину, снижающую трудозатраты, а ИИ сам по себе является трудосберегающей технологией. Его распространение в экономике окажет колоссальное воздействие на трудовые ресурсы и на структуру компаний и организаций.
Постепенно превращаясь в универсальный общедоступный ресурс, искусственный интеллект сформирует будущее во многом так же, как электричество заложило фундамент современной цивилизации. Подобно тому как здания и другие инфраструктурные объекты проектируются и строятся в привязке к существующей сети электроснабжения, перспективная инфраструктура изначально будет разрабатываться с расчетом на использование возможностей ИИ. Этот принцип не ограничится физическими структурами и преобразует практически все аспекты экономики и общества. Новые фирмы и организации с момента своего создания будут ориентированы на использование возможностей ИИ. Искусственный интеллект станет важнейшим компонентом любой будущей бизнес-модели. Наши политические и социальные институты также изменятся с тем, чтобы встроить в себя этот универсальный ресурс и опираться на него.
Из всего этого следует, что ИИ в конечном счете станет таким же распространенным, как и электричество, но никогда не будет обладать той же стабильностью или предсказуемостью. Он всегда будет несоизмеримо более динамичной и подрывной силой, способной перевернуть все, чего коснется. В конце концов, интеллект — это основополагающий ресурс, фундаментальная способность, стоящая за всем, когда-либо созданным людьми. Трудно представить себе более значимое изменение, чем превращение этого ресурса в нечто повсеместно доступное в физическом и материальном отношении.
Программно-аппаратная инфраструктура ИИ
Как любому общедоступному ресурсу, искусственному интеллекту потребуется базовая инфраструктура, сеть каналов предоставления этой технологии. Она начинается, конечно, с обширной вычислительной инфраструктуры, которая уже существует, включая сотни миллионов портативных и настольных компьютеров, а также серверы мощных дата-центров и быстро растущую вселенную мобильных устройств с еще более впечатляющими возможностями. Эффективность этой распределенной вычислительной платформы как средства доставки ИИ радикально увеличилась с появлением широкого набора аппаратных и программных средств, специально разработанных для оптимизации глубоких нейронных сетей.
Это развитие началось с того момента, когда выяснилось, что определенные графические микропроцессоры, использовавшиеся в первую очередь для поддержки видеоигр, являются мощным ускорителем для приложений, связанных с глубоким обучением. Графические процессоры изначально создавались с целью ускорения вычислений, необходимых для почти мгновенной визуализации графики высокого разрешения. С 1990-х годов эти специализированные компьютерные чипы играют важную роль в высококачественных игровых приставках, в частности Sony PlayStation и Microsoft Xbox. Графические процессоры оптимизированы для быстрого параллельного выполнения огромного числа вычислений. Если у центрального процессора, обеспечивающего работу вашего ноутбука, может быть два или, возможно, четыре вычислительных «ядра», то современный высококлассный графический процессор, скорее всего, имеет тысячи специализированных ядер, которые способны одновременно выполнять расчеты с высокой скоростью. Когда исследователи обнаружили, что вычисления, необходимые для приложений глубокого обучения, в целом аналогичны тем, что используются для воспроизведения графики, графические процессоры быстро превратились в основную аппаратную платформу искусственного интеллекта.
Этот переход стал ключевым фактором, открывшим дорогу революции в сфере глубокого обучения в 2012 году. В сентябре того года команда исследователей ИИ из Торонтского университета привлекла внимание индустрии информационных технологий к глубокому обучению, продемонстрировав подавляющее превосходство на состязании по распознаванию визуальных образов ImageNet Large Visual Recognition Challenge — ежегодном мероприятии, посвященном машинному зрению. Если бы победившая команда не использовала графические процессоры для ускорения своей глубокой нейронной сети, ее решение вряд ли было бы достаточно эффективным, чтобы обеспечить победу. Мы ближе познакомимся с историей глубокого обучения в главе 4.
Команда из Торонтского университета использовала графические процессоры производства NVIDIA, компании, основанной в 1993 году и занимающейся исключительно разработкой и выпуском ультрасовременных графических чипов. После состязания ImageNet 2012 года и последовавшего широкого признания мощного синергетического эффекта соединения глубокого обучения и графических процессоров NVIDIA резко изменила траекторию своего движения, превратившись в одну из самых значимых технологических компаний, связанных с развитием искусственного интеллекта. Свидетельством того, что революция в области глубокого обучения свершилась, стала рыночная стоимость компании: с января 2012 года по январь 2020-го акции NVIDIA выросли более чем на 1500 %.
После того как проекты, связанные с глубоким обучением, перешли на графические процессоры, исследователи ИИ из ведущих технологических компаний начали разрабатывать программные средства, способные дать толчок созданию глубоких нейронных сетей. Google, Facebook и Baidu выпустили нацеленные на глубокое обучение программы с открытым исходным кодом, которые можно было бесплатно скачивать, использовать и обновлять. Самой широко используемой платформой является TensorFlow компании Google, выпущенная в 2015 году. TensorFlow — это комплексная программная платформа для глубокого обучения, предлагающая как исследователям, так и инженерам, разрабатывающим практические приложения, оптимизированный код для реализации глубоких нейронных сетей, а также разнообразные инструменты, увеличивающие эффективность разработок. Такие пакеты, как TensorFlow и PyTorch, конкурирующая платформа от Facebook, освобождают исследователей от необходимости писать и тестировать программный код, разбираясь в тонкостях, и позволяют сосредоточиться на задачах более высокого уровня при построении систем.
В процессе революции в области глубокого обучения NVIDIA и некоторые ее конкуренты перешли к разработке еще более мощных микропроцессоров, специально оптимизированных для задач глубокого обучения. Intel, IBM, Apple и Tesla сегодня создают компьютерные чипы, которые ускоряют вычисления, необходимые глубоким нейронным сетям. Чипы для глубокого обучения находят применение в бесчисленных устройствах, включая смартфоны, беспилотные автомобили и роботов, а также высокопроизводительные серверы. В результате появилась постоянно расширяющаяся сеть устройств, разработанных для поддержки искусственного интеллекта. В 2016 году Google объявила о создании собственного чипа, который назвала тензорным процессором. Эти процессоры разработаны специально для оптимизации приложений глубокого обучения, построенных на платформе TensorFlow. Первоначально Google использовала новые чипы в собственных дата-центрах, но с 2018 года их стали встраивать в серверы облачных вычислений компании. В результате клиенты, пользующиеся облачным сервисом Google, получили доступ к самой передовой функции глубокого обучения, что, похоже, и привело к доминированию этого канала распространения искусственного интеллекта.
Конкуренция