программу «Художники и машинный интеллект» в Google[21]). Понятие «кот», полученное на основе миллионов изображений котов, похоже не на кота, а на плотную комбинацию с трудом узнаваемых черт и потому чем-то напоминает коллажи Франсиса Пикабии. Пара раскоординированных усов наложена на то, что, возможно, похоже на хвост. Может быть, именно так, по сути, и работает наш мозг? Что, если Блезу удалось визуально представить те самые платоновские Идеи? На самом деле все наоборот. Эти симпатичные коллажи показывают, что методы ИИ остаются довольно грубыми и приблизительными, если сравнить их с нашей способностью к концептуализации, которая пока в значительной мере остается непонятной[22]. По контрасту они высвечивают механизмы наших когнитивных процессов, не сводящихся к чистому перцептивному эмпиризму. Мы не просто складываем изображения в голове. Понятие сопротивляется искусственному интеллекту. Как признал во время нашего разговора Александр Лебрен, один из лучших французских специалистов по машинному обучению, тот факт, что человек может сделать обобщение на основе весьма ограниченного числа случаев, по-прежнему трудно объяснить. Александр удивляется не возможностям придуманного им носителя искусственного интеллекта, а способностям естественного интеллекта, который при рождении был дан ему самому. По сути, мы представляем собой намного более впечатляющую загадку, чем машина.
Теперь пора вернуться к «механическому турку» компании Amazon, или к MTurk. Как турок Вольфганга Кемпелена скрывал в себе человека, наделенного биологическим интеллектом, так и системы машинного обучения должны, чтобы правильно работать, опираться на производительную деятельность тысяч «турков» из плоти и крови. Никто не изучил этот феномен лучше Сиддхартха Сури, с которым мы встретились в нью-йоркском исследовательском центре Microsoft. Я думал, что попаду в огромный комплекс из гигантских компьютеров, в котором ученые жонглируют трехмерными экранами. Но, наверное, я слишком долго зачитывался комиксом «Блейк и Мортимер»: на самом деле офис Microsoft похож на обычный опенспейс, в котором аспиранты-постдоки во вьетнамках маринуются в индивидуальных боксах. Один из них – Сиддхартх, специалист по компьютерным наукам. Он уже много лет занимается «этнографией „турков“», но при этом ни разу не общался с представителями Amazon, что само по себе многое говорит о культуре секретности, которая царит в гигантах цифровой революции. Что представляют собой те, кто работает на искусственный интеллект? Да что угодно… Они не учились в Стэнфорде и не рассуждают о технологиях. Это, например, индийские матери, сидящие дома с детьми, маломобильные инвалиды из Европы, американские безработные – короче говоря, все те, кто хотят или вынуждены работать из дома, чтобы получать минимальный доход. Они выполняют разные задачи, от маркировки простых изображений (того же кота) до решения математических задач или анализа вибраций. Это и есть сердце цифрового пролетариата, независимые друг от друга
ami.withgoogle.com
Книга Кёнига вышла на французском в 2018 году. За последние пять лет нейросети, генерирующие картинки, далеко шагнули вперед – и способны уже на создание фотореалистических изображений (см. результаты работы таких алгоритмов, как Stable Diffusion, DALL-E 2, Midjourney и других). –
