Десятиліттями ми чули прогнози: світ захопить штучний інтелект. У 1957 році Герберт Саймон передбачив, що через 10 років цифровий комп ютер стане чемпіоном світу з шахів. Це сталося тільки в 1996 році. І незважаючи на передбачення Марвіна Мінскі в 1970 році, що через три-вісім років у нас будуть машини з загальним інтелектом середнього людини , ми як і раніше вважаємо це науковою фантастикою.

Піонери штучного інтелекту безумовно не вгадали з термінами, але були абсолютно праві: ІІ наближається. Він буде в наших телевізорах і в наших автомобілях; він буде нашим другом і особистим помічником; візьме на себе роль лікаря. За останні три роки в області ІІ відбулося більше проривів, ніж за останні тридцять років.

Навіть технологічні лідери на кшталт Apple були захоплені зненацька швидким розвитком машинного навчання, технології, яка штовхає ІІ вперед. На своїй недавній конференції WWDC для розробників Apple відкрила свої системи ШІ, щоб незалежні розробники могли допомогти їй створити технології, які зможуть позмагатися з уже наявними технологіями Google і Amazon. Apple відстає.

У минулому штучний інтелект використовував метод перебору для аналізу даних і подання їх в легкотравному для людини вигляді. Програміст наділяв інтелект в форму гілок прийняття рішень і алгоритмів. Уявіть, що ви намагаєтеся створити машину, яка може грати в хрестики-нулики. Ви даєте їй конкретні правила того, які ходи вона може робити, і вона буде їх дотримуватися. Саме так Deep Blue від IBM переміг шахового гросмейстера Гаррі Каспарова в 1997 році - він був суперкомп ютером, який міг прорахувати всі можливі ходи швидше шахіста.

Сучасний ІІ використовує машинне навчання, в ході якого ви даєте йому приклади попередніх ігор і дозволяєте йому вчитися на цих прикладах. Комп ютера кажуть, що і як вивчати, і він приймає власні рішення. Більш того, новітні ІІ моделюють на основі самої людської свідомості, використовуючи методи, подібні до нашого процесу навчання. Раніше потрібні були мільйони рядків комп ютерного коду, щоб навчити машину розпізнавати рукописний ввід. Тепер це можна зробити за допомогою сотень рядків. Потрібно тільки велику кількість прикладів, щоб комп ютер міг навчати сам себе.

Нові методи програмування використовують нейронні мережі - які моделюються на основі людського мозку, в якому інформація обробляється пошарово, а зв язки між цими шарами зміцнюються на основі того, що стало відомо. Цей процес називається глибоким навчанням, оскільки число шарів оброблюваної інформації зростає разом зі збільшенням швидкості комп ютерів. Комп ютери вчаться розпізнавати зображення, голос, текст - і виконувати людську роботу.

Пошук Google використовував техніку під назвою PageRank для виведення результатів. Використовуючи жорсткі пропрієтарні алгоритми, Google аналізував текст і посилання на веб-сторінках, визначаючи найбільш релевантні і важливі. Тепер Google замінює цю техніку в пошуковику і більшості інших продуктів алгоритмами на основі глибокого навчання. Тієї ж самої технології, яка дозволила обіграти кращого в світі гравця в го. Спостерігаючи за цією неймовірно складною грою, самі творці методу не розуміли, чому комп ютер приймає такі рішення.

У ІІ є застосування в будь-якій області, де обробляються дані і необхідно приймати рішення. Редактор Wired Кевін Келлі порівнює ІІ з електрикою: дешевий, надійний, промисловий цифровий розум, який працює практично скрізь. Він вважає, що ІІ пожвавить інертні об єкти, подібно до того, що електрику зробило більше сотні років тому. Все, що ми колись електрифікували, ми тепер напоумити . Новий утилітарний ІІ також додасть нам, окремим людям, додаткових можливостей (поглибить нашу пам ять, прискорить наші почуття) і колективно, як виду. Немає нічого, у що можна буде влити нового, іншого або цікавого, використовуючи цей додатковий IQ. Бізнес-плани на найближчі 10 000 років легко вгадати: візьміть А і додайте до нього ІІ, ось і все .

Дуже скоро ІІ буде всюди. Підприємства вливають ІІ в своїх продукти і допомагають їм аналізувати величезні обсяги даних, які вони збирають. Google, Amazon і Apple працюють над голосовими помічниками для наших будинків, які будуть керувати нашим світлом, замовляти нам їжу і планувати наші зустрічі. Роботизовані помічники на зразок R2-D2 з Зоряних воєн з являться вже років через десять.

Чи варто нам переживати про нестримність загального штучного інтелекту , який вийде з-під контролю і захопить світ? Так - але не в найближчі 15 або 20 років. Є обґрунтовані страхи, що ІІ почне вчитися і вміти більше, ніж ми. Але великі імена в світі технологій працюють над тим, щоб не дати йому вийти з-під контролю і потрапити в руки не тих людей - такі як Ілон Маск, Стівен Хокінг, Рей Курцвейл, Енді Рубін та інші.

Ера штучного інтелекту наближається. І чекати її безперечно варто.