Размышляя за кружкой пива о том, как скоро машины отберут у человека рабочие места — в конце концов, они взялись уже и за журналистику! — я всегда успокаиваю собеседника и себя мыслью, что творческие профессии останутся в безопасности. Машины хороши там, где потребна тупая механическая мощь — будь то манипуляции с коробками на складах или массивами чисел на диске. Творчество же предполагает наличие интуиции, то есть такого трудноформализуемого инструмента, который позволяет, прежде чем сделать шаг в неизвестное, предположить, что там будет куда поставить ногу. К сожалению, аргумент этот слабнет на глазах и только за текущий год по нему были нанесены два удара, последний из которых — буквально на днях…

Но я начал слишком резко. Давайте расслабимся. Уверен, ваши боссы не похвалят меня за то, что делюсь такими ссылками в рабочее время, но — вы играли когда-нибудь в GeoGuessr (букв. «ГеоУгадайка»)? Вы много упустили, если нет. Вот эта игрушка: она браузерная и в общем тривиальная, но затягивает жутко. Суть: вас «выбрасывают» в случайной точке планеты Земля (используется Google Maps) и, перемещаясь в любую доступную сторону (по дорогам, где проехал автомобиль с фотокамерой), пользуясь любыми зацепками, которые обнаружатся вокруг, вы должны как можно точнее угадать место, в котором оказались.

Знаков обычно немного. Хорошо если попадётся вывеска с указанием улицы или города. Но чаще ориентироваться приходится по признакам косвенным: характерным деталям ландшафта, маркам автомобилей и направлению движения, одежде людей, растительности, даже по положению солнца! Континент почти всегда угадать можно, но уже со страной возникают трудности, а назвать точно город или улицу — вообще редкая удача. Ошибка в определении места обычно измеряется тысячами километров. Впрочем, попробуйте сами. Можно даже состязаться с другими игроками.

Применительно к нашей беседе, важно вот что: GeoGuessr — это игра, с трудом поддающаяся формализации. Объяснить её человеку и добиться приемлемых результатов легко, потому что мы с вами знаем, что такое контекст, контекстная информация (те самые косвенные признаки), и умеем «кормить» ею свою интуицию. Но научить играть в неё компьютер, запрограммировать «в лоб» (как, помните, мы программировали простые игры?), вряд ли возможно в принципе. Надежду дают искусственные нейросети и глубокое обучение. И тут, собственно, мы подходим к главному.

На днях группа сотрудников Google (есть там и русское имя) опубликовала препринт работы, посвящённый решению как раз этой задачи. Строго говоря, они решили её именно «в лоб», механически: взяли искусственную нейросеть, натаскали по базе данных из 90 миллионов фотографий, содержащих GPS-метки (по нескольку снимков для каждого района в сотни квадратных километров), а потом проверили способность машины узнавать местность на снимках, которые уже не содержат геотег. Попросту говоря, машина должна была сориентироваться на местности, опираясь только на то, что «видит». Получилось хорошо, но ярче всего её новая способность проявилась в сравнении с человеком.

Десяток бывалых туристов усадили играть в GeoGuessr против гугловской нейросети (наречённой PlaNet). В 28 раундах из 50 компьютер одержал победу, при этом (упрощённая интерпретация) средняя ошибка локализации для человека составляла больше 2 тысяч километров, тогда как PlaNet ошибалась в среднем всего лишь на тысячу км.

Выражаясь иначе, на задаче, придуманной человеком, важной для человека, предполагающей применение качества, присущего в полной мере только человеку, машина показала себя лучше человека! Да, разобрав PlaNet «до винтиков», до байтов, осмыслив те почти 400 Мбайт информации, которые она накопила в процессе обучения (кстати, на удивление мало!), мы поймём, как она это делает: нейросеть выделила характерные особенности каждого показанного ей района Земли и теперь просто узнаёт их на снимках. Но экстраполируя это на человека, можно сказать, что и наша интуиция работает аналогичным образом! Мы выделяем контекст, соотносим его с собственной «базой данных» опыта, после чего делаем обоснованное предположение. Вывод: машина не просто воспроизвела интуицию, но и добилась точности работы «интуитивного компаса» выше человеческой!

И это не единственный пример, когда машина обставила человека на задаче, требующей интуитивного подхода. Чуть раньше (см. материал Михаила Ваннаха) очень похожим образом (и тоже в Google) компьютер обыграл человека в го — решив задачу, долго считавшуюся неосуществимой в принципе. И эти два достижения позволяют уже нам сделать следующий шаг — кстати, тоже интуитивный — в изображении перспектив рынка труда.

Сегодня машины таскают грузы, стоят на конвейерах (уже и пищевых), «окучивают» потенциальных покупателей по телефону (пару лет назад в Штатах была шумиха вокруг робота по имени Саманта Вест: «девушки» с приятным голосом, массово обзванивавшей дома на предмет продажи медстраховки — тех, кто выражал интерес, она передавала уже живому продавцу), даже пишут новости — правда, состоящие пока из тупого набора фактов. Но посягательство на интуицию открывает для них творческие профессии.

Здесь можно спорить, но лично мне думается, что в творчестве нет ничего волшебного. Это мы сами приписываем себе заслугу «волшебников-творцов», чтобы казаться выше в собственных глазах. На деле же, творческий прорыв — всего лишь лишь предположение следующей точки интуицией, шаг в этом направлении и оценка результата под лупой здравого смысла, то есть опять же накопленных данных, в том числе контекстных. Если результат уместен, мы имеем очередной пример «гениального прозрения». Неприятная правда в том, что машина сможет делать то же самое без лени, механически применяя интуицию для невероятного количества направлений. А нам, выходит, останется только успевать подбирать результаты, осыпавшиеся с этого древа знаний.

Ну и конечно следить за тем, чтобы дубина электронной интуиции не опустилась уже на наши головы.

Источник: Компьютерра