Создатели искусственного гения. О бунтарях, которые наделили интеллектом Google, Facebook и весь мир

Подобно тому, как знания изначально встроены в человеческий мозг, у ученых и инженеров нет другого выбора, кроме как передавать знания искусственному интеллекту, утверждает он. Машины, как и люди, не могут научиться всему из опыта. Еще в начале 1990-х они с Пинкером опубликовали статью, показывающую, что нейронные сети не могут даже овладеть речевыми навыками, которые под силу маленьким детям, например распознавать повседневные глаголы в прошедшем времени. Двадцать лет спустя, после создания системы AlexNet, когда New York Times опубликовала на первой полосе статью о подъеме глубокого обучения, он дал ответ в колонке

The New Yorker⁵⁶⁹

, утверждая, что изменения не так значительны, как могли казаться. По его словам, методы, которых придерживается Джефф Хинтон, недостаточно эффективны для понимания⁵⁷⁰ машиной основ естественного языка, не говоря уже об имитации человеческого мышления. «Если перефразировать старую притчу

⁵⁷¹, Хинтон построил лестницу покрепче, – писал он, – но это еще не значит, что более крепкая лестница позволит нам добраться до Луны».

Ирония заключалась в том, что вскоре после этого Маркус хорошо заработал на ажиотаже вокруг глубокого обучения. В первые дни 2014 года, узнав, что фирма DeepMind продала себя Google за 650 миллионов долларов, и решив: «Я могу это сделать», он позвонил старому другу по имени Зубин Гахрамани. Они познакомились более двадцати лет назад, когда оба были аспирантами Массачусетского технологического института. Маркус изучал там когнитивистику, а Гахрамани участвовал в междисциплинарной программе, призванной закрыть брешь между информатикой и нейробиологией. Они стали друзьями, и, когда им в один и то же день исполнился 21 год, они отпраздновали свой общий день рождения на квартире, которую Маркус снимал в Кембридже на Мэгэзин-стрит. После получения докторской степени Гахрамани пошел по пути, мало чем отличавшемуся от карьеры многих исследователей искусственного интеллекта, которые устроились в Google, Facebook и DeepMind. Он поступил в постдокторантуру к Джеффу Хинтону в Университет Торонто, а затем последовал за Хинтоном в Университетский колледж Лондона. Но, в отличие от многих других, Гахрамани в конечном итоге отошел от работы с нейронными сетями, отдавшись идеям, которые казались ему более элегантными, сильными и полезными. Итак, после того как DeepMind перешла под контроль Google, Маркус убедил Гахрамани, что они должны создать свой собственный стартап, основанный на той идее, что мир нуждается в чем-то большем, нежели глубокое обучение. Они назвали это «геометрическим интеллектом».

Затем они наняли около дюжины разработчиков искусственного интеллекта из разных американских университетов. Часть из них специализировалась на глубоком обучении, другие, в том числе Гахрамани, – на иных технологиях. Маркус был осведомлен о могуществе технологий и, конечно, понимал причины ажиотажа, сопровождавшего их. Основав свой стартап летом 2015 года, он и Гахрамани разместили свою команду исследователей в небольшом офисе в центре Манхэттена, где находился инкубатор стартапов, создаваемых под эгидой Нью-йоркского университета. Маркус сам присоединился к ним, а Гахрамани оставался в Великобритании. Чуть больше года спустя, проведя переговоры со многими крупнейшими технологическими компаниями, от Apple до Amazon, они продали свой стартап Uber⁵⁷², быстрорастущей компании, которая в дополнение к услугам такси решила заняться разработкой беспилотных автомобилей. Десятеро сотрудников стартапа сразу же перебрались в Сан-Франциско, сменив название своей лаборатории на Uber AI Labs. Маркус переехал вместе с лабораторией, а Гахрамани продолжал оставаться в Великобритании. Затем, четыре месяца спустя, Маркус без особых объяснений покинул компанию и вернулся в Нью-Йорк, снова обрядившись в тогу ведущего мирового критика глубокого обучения. Сам он не был разработчиком ИИ. Он был человеком, преданным своей системе идей. Один из коллег назвал его «симпатичным нарциссистом». Вернувшись в Нью-Йорк, он начал писать книгу, в которой еще раз доказывал, что возможности машины чему-либо научиться самостоятельно весьма ограниченны, и одновременно приступил к созданию новой компании, основанной на тех же принципах. Он также вызвал Хинтона и ему подобных на публичные дебаты о будущем ИИ. Хинтон вызов не принял.