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
Превращение облачного искусственного интеллекта в универсальный ресурс ускоряется благодаря появлению новых инструментов, делающих эту технологию доступной для широкого круга людей, в том числе не имеющих специальной технической подготовки. Такие платформы, как TensorFlow и PyTorch, упрощают создание систем глубокого обучения, но до сих пор по большей части используются высококвалифицированными специалистами, многие из которых имеют докторскую степень в области компьютерных наук. Новые инструменты, например AutoML, созданная Google и выведенная на рынок в январе 2018 года, в значительной мере автоматизируют техническую сторону и существенно снижают барьеры для доступа, позволяя намного более широкому кругу людей применять глубокое обучение для решения практических проблем. В сущности, AutoML использует искусственный интеллект для создания искусственного интеллекта и участвует в тренде, который Фей-Фей Ли называет «демократизацией ИИ».
Здесь, как и в других сферах, конкуренция облачных провайдеров выступает мощным стимулом инноваций, и инструменты глубокого обучения Amazon для платформы AWS также становятся проще в использовании. Наряду со средствами разработки все облачные сервисы предлагают готовые компоненты систем глубокого обучения, которые можно сразу включать в приложения. Например, у Amazon есть пакеты для распознавания речи и обработки естественного языка, а также «механизм рекомендаций», аналогичный тому, который демонстрирует онлайновым покупателям или кинозрителям предложения, способные их заинтересовать[25]. Самым неоднозначным примером такого рода является созданная AWS служба Rekognition, позволяющая разработчикам с легкостью использовать технологию распознавания лиц. Amazon навлекла на себя резкую критику, сделав Rekognition доступной для правоохранительных органов, несмотря на то, что, судя по результатам некоторых тестов, этому
Martin Ford, Interview with Fei-Fei Li, in
“Deep Learning on AWS,” Amazon Web Services, accessed May 4, 2020, aws.amazon.com/deep-learning/.
