Financier №3 (31) 2023

Фото: личный архив Андрея Себранта

Андрей, что вы вкладываете в понятие «искусственный интеллект»?

Я в него ничего не вкладываю, стараюсь этот термин не использовать, потому что даже само понятие «интеллект», в том числе естественный, не получило четкого определения – равно как и его измерения. Вопрос о том, насколько хороши тесты Тьюринга и другие методы, остается открытым.

Поэтому, когда к не до конца детерминированному понятию довешивают прилагательное «искусственный», возникает еще большая неопределенность. Создается иллюзия понимания, а это еще вреднее, чем просто откровенное непонимание.

Какие технологии вы бы отнесли к этому понятию?

Опять же, нет четких границ. Например, глубокоуважаемая компания Apple категорически отказывается в описании своих продуктов использовать фразу «искусственный интеллект», хотя фактически они созданы на базе различных версий машинного обучения. Эта технология, которую некоторые относят к ИИ, действительно достаточно революционная вещь, которая последние несколько лет меняет нашу жизнь. Она позволяет машинам не просто пошагово выполнять сколь угодно сложные инструкции, но и учиться на каких-то наборах данных, обстоятельствах, ситуациях. Есть большое количество вещей, которые машинам стали доступны, после того как они получили способность к самообучению.

Все, что вызывает сейчас массовый интерес у публики, – это появление различных продуктов на основе алгоритмов машинного обучения.

Фото: личный архив Андрея Себранта

Какие, на ваш взгляд, существуют основные популярные мифы и заблуждения, связанные с искусственным интеллектом?

Самый опасный миф заключается в том, что машина якобы обладает каким-то высшим знанием, она все непредвзято проанализировала и ее выводы всегда объективны.

Если мы посмотрим на раскрученные сейчас языковые модели вроде ChatGPT, YandexGPT и другие, по сути, это такой телефонный Т9 «на стероидах». Их логика ровно такая же, как в «дописывалке» в телефоне, которая порой подставляет не то слово. В нашем случае модели не ошибаются с выбором, но знаний об окружающем мире у них столько же, сколько у алгоритмов смартфона.

Поэтому просить эти модели предсказать курс биткоина и принимать на основе полученного ответа реальное решение – крайне необдуманный шаг. Алгоритмы не генерируют объективное знание, а лишь перерабатывают имеющиеся данные.

В каких сферах чаще всего применяются технологии, связанные с искусственным интеллектом, машинным обучением?

Таких сфер миллион! Каждый раз, когда вы пользуетесь поисковиком в интернете, задействуются технологии искусственного интеллекта и машинного обучения. И «Яндекс», и Google несколько лет назад объявили, что алгоритмы, которые ранжируют сайты в поиске, больше не опираются на какие-то понятные человеку факторы. Они работают исключительно на самообучающихся алгоритмах, на том самом машинном обучении, которое видит поведение человека и принимает решение, какую ссылку на каком месте показать следующему пользователю.

В трейдинге также работает огромное количество технологий на алгоритмах машинного обучения, потому что человек не в состоянии принимать решения со скоростью, необходимой для ряда стратегий. Также не забываем про всевозможные рекомендательные сервисы: музыка, кино… Все это также машинное обучение «от и до».

Можно ли говорить о пузыре в сфере ИИ, подобном тому, что финансовые рынки наблюдали в период расцвета эпохи доткомов?

Вообще пузырь – это чисто финансовый термин, а в жизни очень полезно такое развитие ситуации. Интернет, которым мы сегодня пользуемся, – прямой результат того самого пузыря доткомов. Когда он лопнул, появилось множество оставшихся без работы людей, которые пошли создавать Google, Facebook и другие известные сейчас проекты. Именно пузырь оказался оптимальным способом очень быстро накачать какую-то область деньгами, а потом убить все лишнее в ней. Это крайне положительная вещь.

Конечно, в этом смысле сейчас происходит то же самое, потому что количество жуликов, которые собирают деньги под очередной проект на основе ИИ, сейчас колоссальное. Но пускай пузырь надувается. Я могу лишь пожалеть тех, кто вложит свои деньги в эту сферу, не разбираясь в теме. В целом для развития это необходимо и важно: не было бы того кризиса – не было бы интернета, в котором мы сейчас живем.

Фото: личный архив Андрея Себранта

Как вы считаете, в каких областях ИИ не сможет заменить человека?

Я не стал бы сейчас называть такие области, потому что, как только мы их обозначаем, через некоторое время выясняется, что и эта вершина покорена компьютером. В этом плане памятна история игры го, в которой, как казалось многим, машина никогда не сможет победить человека. Пока на эту тему одни писали серьезные статьи, ребята из Google DeepMind сделали программу AlphaGo, которая в 2016 году обыграла профессионала.

То есть каждый раз, когда ставится такая жесткая граница, потом выясняется, что какие-нибудь энтузиасты ее сломали. Но, к счастью для людей, мы всегда находим новые области для себя и начинаем в них творить. Мы это видим по истории музыки, которую сначала слушали только вживую, а затем появились различные носители информации. Живопись столкнулась с появлением фотографии, но не вымерла, а изменилась и стала интереснее.

Мы всегда найдем себе новые занятия, в которых будем разбираться лучше машин. Это бесконечный процесс.