Расположенная в Сан-Франциско лаборатория OpenAI была основана Илоном Маском и Сэмом Альтманом, главой известного акселератора стартапов Y Combinator. Она занимается алгоритмами машинного обучения и в этом году создала тест на понимание английского языка компьютерами. Тест состоял из нескольких десятков вопросов, к каждому из которых предлагалось несколько вариантов ответов. Человек отвечал правильно в среднем в 88 процентов случаев, а ИИ, созданный лабораторией, успешно справился с 60 процентами заданий. Данные были выложены в открытый доступ, и через два месяца расположенная тоже в Калифорнии лаборатория Google Brain сообщила, что ее бот Bert вышел на один уровень с человеком — при том, что его не готовили к работе именно над этим типом заданий. В Bert’a закачали не только огромное количество книг, имеющихся в распоряжении Гугла, но и всю Википедию.
Если программа OpenAI натаскивалась через то, чтобы закончить неоконченное предложение, то алгоритм обучения Bert был иным: он должен был правильно расставить в предложениях пропущенные слова, при этом постоянно занимаясь работой над ошибками. Именно так бот вырабатывал у себя «чувство языка».
Лаборатории «Гугла», «Фейсбука», OpenAI, а так же расположенный в Сиэттле Allen Institute for Artificial Intelligence разрабатывают «цифровых помощников», которые смогут анализировать массивы информации для юридических фирм, разного рода оценщиков, больниц, банков. Именно это сейчас — магистральное направление разработок по созданию ИИ в США.
ИМПОРТ МОЗГОВ ИЛИ ОБРАЗОВАНИЕ ДОМА?
История повторяется: такое впечатление, что, победив СССР в холодной войне, власти США успокоились и перестали уделять прежнее внимание качеству своего образования. Возможно, сыграла свою роль надежда на скупку мозгов из других стран, а может быть, причина и в том, что просто не хватает ресурсов —как не хватает их теперь в США на приличную инфраструктуру. Так или иначе, в образовательном рейтинге американского центра Pew США опустились на 38 место в списке из 71 страны по математике.
С каждым годом США теряет свои позиции в STEM (научно-техническое и инженерно-математическое образование). Китай сегодня производит в 8 раз больше специалистов STEM, чем США, а к 2030 году ожидается, что будет производить в 15 раз больше.
Конечно, на уровне штатов какие-то усилия предпринимаются. Власти 15 штатов стимулируют университеты и колледжи в продвижении STEM, но показателен пример Флориды, где безрезультатно пытались ввести в школьный курс программирование вместо иностранного языка.
Делу не помогает усиливающийся разрыв в качестве образования в богатых и бедных районах США и общая ситуация с закредитованностью студентов, вынужденных платить за обучение в разы больше, чем платили их родители.
ВЕЛИКАЯ КИТАЙСКАЯ МЕЧТА
Американская мечта — то есть возможность «сделать себя» с нуля и жить гораздо лучше своих родителей — все менее доступна в США и все больше характеризует положение дел в Китае. Молодой специалист, пришедший на стартовую позицию исследователя в области машинного обучения в такие компании, как Tencent, Alibaba или Baidoo, получает от $90.000 в год. Конечно, требования к нему или к ней высоки: специалист должен быть выпускником Пекинского университета или университета Циньхуа, или в крайнем случае иметь докторскую степень одного из 39 ведущих вузов Китая.
Год проигрыша Кэ Цзе программе AlphaGo стал переломным в финансировании программ, связанных с ИИ, в китайских вузах. Министерство образования выпустило «План действий по инновациям ИИ для колледжей и университетов Китая», согласно которому к 2030 году страна должна стать ведущим мировым научно-исследовательским центром в области ИИ и глобальной кузницей талантов. Сегодня более 70 вузов Китая обучают специальностям, связанным с разработками ИИ. Конкурс на эти отделения высок: как правило, туда берут призеров математических олимпиад. С другой стороны, каждый выпускник связанной с ИИ специальности имеет 4-5 предложений от крупных китайских компаний или стартапов-единорогов.
Институты и школы ИИ возникли в 2017-18 годах в университетах Жилина и Жецзяна, Ляонина и Тяньцзина, Харбина и Нанкина, Сучжоу и Шанхая. Как правило, они работают по схеме AI+X, то есть у каждой высшей школы, исследующей ИИ, есть своя более узкая специализация. Это может быть теория ИИ или беспилотные системы, большие данные или робототехника, дистанционные органы чувств или интернет автомобилей, инновационные сети СМИ или системы контроля. Многие университеты при этом работают в кооперации с компаниями, такими как Tencent. При этом в полную силу работают и вузы, где исследования в области машинного обучения и искусственного интеллекта стоят на традиционно высоком уровне — такие как Пекинский университет, университеты Фудана и Хуаджонга и Институт автоматизации Китайской академии наук.