Власть роботов. Как подготовиться к неизбежному

Все это ясно показывает, насколько яростной и в некоторых случаях политизированной будет дальнейшая битва за рынок облачных вычислений. В центре конкурентной борьбы находится искусственный интеллект, обретающий все большую важность для продуктов, предлагаемых ведущими провайдерами облачных вычислений. Коммерческое значение глубокого обучения первыми продемонстрировали технологические гиганты, создав передовые сервисы для конечных потребителей и бизнеса. Например, нейронные сети, созданные на базе специализированного оборудования во внутренних дата-центрах, обеспечивают работу таких служб, как Alexa от Amazon, Siri от Apple и Google-сервисов Assistant и Translate. На сегодняшний день приложения на основе глубокого обучения далеко ушли от этой отправной точки, полностью переместившись в облачные сервисы и став одним из важнейших средств дифференциации провайдеров. Например, Google воспользовалась популярностью платформы TensorFlow и предложила клиентам своего облачного сервиса прямой доступ к мощному оборудованию на основе тензорных процессоров. Amazon также поддерживает функцию глубокого обучения, используя новейшие графические процессоры и давая возможность своим клиентам пользоваться приложениями, созданными на основе TensorFlow или других платформ машинного обучения. Amazon даже утверждает, что 85 % облачных ИИ-приложений, разработанных с помощью TensorFlow, работают на базе ее собственной платформы AWS[21]

.

Ведущие компании, занимающиеся облачными сервисами, постоянно предлагают все более гибкие и совершенные инструменты и быстро реагируют на любое преимущество, достигнутое конкурентами. Вот один из примеров инноваций. В марте 2020 года Intel создала экспериментальную нейроморфную вычислительную систему, доступ к которой можно получить через облако. Эта система, состоящая из 768 процессоров Loihi, разработанных Intel по образцу человеческого мозга, содержит 100 млн аппаратных нейронов — примерно столько же, сколько мозг мелкого млекопитающего[22]

. Если подобная архитектура окажется эффективной, то вскоре, безусловно, развернется битва на поле нейроморфности между ведущими поставщиками облачных вычислений. Результатом попыток компаний превзойти друг друга и увеличить долю растущего рынка вычислительных ресурсов, ориентированных на ИИ, стало появление облачной экосферы, изначально строившейся с целью предоставления доступа к искусственному интеллекту.

Миллиард долларов, вложенный Microsoft в 2019 году в компанию по изучению ИИ OpenAI, которая наряду с принадлежащей Google DeepMind является лидером в расширении границ глубокого обучения, подчеркивает естественную синергию облачных вычислений и искусственного интеллекта. OpenAI сможет использовать вычислительные ресурсы, принадлежащие службе Azure, — это чрезвычайно важно в свете ее стремления создавать все более крупные нейронные сети. Только облако может предоставить огромные вычислительные мощности, требующиеся OpenAI для исследований. Microsoft, со своей стороны, получает доступ к практическим инновациям, появляющимся в процессе работы OpenAI над созданием универсального искусственного интеллекта. Надо полагать, что это приведет к появлению приложений и возможностей, которые можно будет встроить в облачные сервисы Azure. Не менее важно и то, что бренд Azure выигрывает от ассоциации с одним из мировых лидеров в исследовании ИИ, а это улучшает позиции Microsoft в конкуренции с Google — признанным лидером в области ИИ — отчасти благодаря владению компанией DeepMind[23]

.

Эта синергия выходит далеко за рамки данного примера. Почти ни одно значимое начинание в области ИИ, от деятельности университетских исследовательских лабораторий до стартапов, занимающихся ИИ, и практических применений машинного обучения, разрабатываемых крупными компаниями, не обходится без использования этого универсального ресурса. Облачные вычисления, пожалуй, важнейший инструмент превращения ИИ в ресурс, который однажды станет столь же вездесущим, как и электричество. Фей-Фей Ли, архитектор базы данных ImageNet и конкуренции, ставшей катализатором революции в области глубокого обучения, временно покидала свою нынешнюю должность в Стэнфорде, чтобы возглавить научные разработки Google Cloud с 2016 по 2018 год. Вот как она это объяснила: «Что касается распространения такой технологии, как ИИ, то лучшая и самая большая платформа для этого — облако, поскольку никакие другие вычислительные ресурсы ни на какой другой платформе, изобретенной человечеством, не имеют такого огромного охвата. Одна лишь Google Cloud в любой момент времени поддерживает или обслуживает миллиарды людей»[24]

.

Инструменты, обучение и демократизация ИИ