Проект РСМД
Впереди ИИ-Национализм и ИИ-национализация
Автор: Сергей Карелов
Основатель и Chief Technology Officer компании Witology, председатель Лиги независимых IT-экспертов
ИИ как геополитический фактор
+ краткий техно-геополитический прогноз
Технологическое неравенство и раньше сильно влияло на мировую политику и экономику. Самые технологически продвинутые государства становились самыми экономически успешными, они обретали неоспоримое военное превосходство и начинали диктовать свою волю менее развитым странам.
В ХХ в. две мировые войны и немыслимое ускорение научно-технического прогресса еще более усилили это влияние. А с приближением третьей декады ХХI в. лавинообразный рост возможностей машинного обучения заставил говорить о спектре IT технологий, объединенных метафорическим обозначением «Искусственный интеллект» (ИИ) как о ключевом факторе экономического, геополитического и военного могущества ближайших десятилетий.
2018 год стал переломным. Ранее основное внимание СМИ, общества и политиков при обсуждении будущих угроз и вызовов развития ИИ было направлено на:
— грядущее вытеснение людей из многих профессий когнитивными агентами ИИ (роботами и программами);
— правовые и этические проблемы автономных ИИ-устройств (например, беспилотных авто);
— проблемы кибербезопасности;
— пугающе манящую перспективу то ли далекого, то ли не очень «бунта машин».
Однако в 2018 г. всё вдруг начало меняться. Перечисленные выше угрозы и вызовы не то чтобы исчезли, но потускнели на фоне происходящего осознания политиками и военными двух глобальных трансформационных трендов, которые можно условно назвать
— ИИ-национализм
— ИИ-национализация
Появление этих трендов привело к тому, что многие развитые страны при создании своих национальных ИИ-стратегий синхронно стали менять отношение к двум базовым принципам, ранее казавшимся незыблемыми:
— вместо всестороннего международного сотрудничества, глобального разделения труда, внедрения открытых платформ и взаимного перетекания талантов, делается ставка на ИИ-национализм, декларирующий главной целью национальных ИИ-стратегий приоритет экономических и военных интересов своей страны;
—вместо распространенного в развитых странах разделения государства и бизнеса, взят курс на ИИ-национализацию — интеграцию ресурсов государства и частных компаний, выравнивание скоростей внедрения ИИ-инноваций и рефокусировка стратегических целей на получение государством экономических, геополитических и военных преимуществ на международной арене.
Усиление этих трендов способствует смещению государственных приоритетов в развитых странах от экономики к геополитике. И если это продолжится, то в самом недалеком будущем мир довольно сильно изменится.
В ХХ в. две мировые войны и немыслимое ускорение научно-технического прогресса еще более усилили это влияние. А с приближением третьей декады ХХI в. лавинообразный рост возможностей машинного обучения заставил говорить о спектре IT технологий, объединенных метафорическим обозначением «Искусственный интеллект» (ИИ) как о ключевом факторе экономического, геополитического и военного могущества ближайших десятилетий.
2018 год стал переломным. Ранее основное внимание СМИ, общества и политиков при обсуждении будущих угроз и вызовов развития ИИ было направлено на:
— грядущее вытеснение людей из многих профессий когнитивными агентами ИИ (роботами и программами);
— правовые и этические проблемы автономных ИИ-устройств (например, беспилотных авто);
— проблемы кибербезопасности;
— пугающе манящую перспективу то ли далекого, то ли не очень «бунта машин».
Однако в 2018 г. всё вдруг начало меняться. Перечисленные выше угрозы и вызовы не то чтобы исчезли, но потускнели на фоне происходящего осознания политиками и военными двух глобальных трансформационных трендов, которые можно условно назвать
— ИИ-национализм
— ИИ-национализация
Появление этих трендов привело к тому, что многие развитые страны при создании своих национальных ИИ-стратегий синхронно стали менять отношение к двум базовым принципам, ранее казавшимся незыблемыми:
— вместо всестороннего международного сотрудничества, глобального разделения труда, внедрения открытых платформ и взаимного перетекания талантов, делается ставка на ИИ-национализм, декларирующий главной целью национальных ИИ-стратегий приоритет экономических и военных интересов своей страны;
—вместо распространенного в развитых странах разделения государства и бизнеса, взят курс на ИИ-национализацию — интеграцию ресурсов государства и частных компаний, выравнивание скоростей внедрения ИИ-инноваций и рефокусировка стратегических целей на получение государством экономических, геополитических и военных преимуществ на международной арене.
Усиление этих трендов способствует смещению государственных приоритетов в развитых странах от экономики к геополитике. И если это продолжится, то в самом недалеком будущем мир довольно сильно изменится.
Краткий техно-геополитический прогноз
Во-первых, поменяются геополитические и военные доктрины большинства развитых стран. Произойдет кардинальная трансформация многих экономико-политических процессов, объединяемых понятием глобализация. Не исключено, что глобализация, резко ускорившаяся вслед за взрывной динамикой развития технологий после Второй мировой войны, ИИ-технологиями будет вообще остановлена. И тогда на смену глобализации придет «глобальная балканизация».
Во-вторых, не менее сильно скажется изменение модели сосуществования государства и бизнеса. Интеграция целей и ресурсов государства и частного бизнеса для достижения военного превосходства, скорее всего, приведет ко всемирному торжеству авторитарно-демократической модели интеграции интересов частного бизнеса и государства, уже взятой Китаем на вооружение (в прямом и переносном смысле).
В результате главными факторами международных отношений станут:
— ИИ-неоколониализм во взаимоотношениях стран-лидеров и стран-аутсайдеров в ИИ-технологиях;
— Гонка ИИ-вооружений между странами-лидерами, определяющая и направляющая дальнейшее развитие ИИ-технологий.
У такой гонки возможны 2 варианта окончания:
A. Вариант «Большая война», в результате которой следующая война будет вестись уже камнями и палками.
B. Вариант «AI Сингулярность» (или «приход лесника»), при котором все ускоряемое гонкой вооружений развитие ИИ-технологий породит «сильный» ИИ, а тот поступит как лесник в анекдоте, устранивший обе соперничающие стороны за ненадобностью.
Первый вариант видится куда более вероятным. Однако и второй вариант не исключен.
Важно отметить, что с какого-то момента тренды ИИ-национализма и ИИ-национализации станут самораскручивающимися. Другими словами, их поддержание и укрепление, как при всякой гонке вооружений, уже не будет зависеть от степени прогресса ИИ. И даже если прогресс ИИ окажется куда скромнее, чем предполагалось, потребуется немало времени и усилий для преодоления гигантской инерции обоих трендов.
В следующих разделах будет представлена аргументация вынесенного в заголовок отправного тезиса о том, что впереди мир ждет именно ИИ-национализм вкупе с ИИ-национализацией. Для обоснования трендов использован обширный корпус документов, с полным перечнем которых можно ознакомиться в Приложении 1. На сегодняшний день, насколько известно автору, данное исследование — единственный из опубликованных в сети экспертных анализов, выполненных с учетом настолько обширного и актуального (по состоянию на лето 2018) списка источников.
Но прежде чем приступить к изложению аргументации, автор считает необходимым пояснить:
— о каких ИИ-технологиях идет речь;
— почему именно этот класс технологий способен привести к радикальным изменениям в мировой политике.
Во-вторых, не менее сильно скажется изменение модели сосуществования государства и бизнеса. Интеграция целей и ресурсов государства и частного бизнеса для достижения военного превосходства, скорее всего, приведет ко всемирному торжеству авторитарно-демократической модели интеграции интересов частного бизнеса и государства, уже взятой Китаем на вооружение (в прямом и переносном смысле).
В результате главными факторами международных отношений станут:
— ИИ-неоколониализм во взаимоотношениях стран-лидеров и стран-аутсайдеров в ИИ-технологиях;
— Гонка ИИ-вооружений между странами-лидерами, определяющая и направляющая дальнейшее развитие ИИ-технологий.
У такой гонки возможны 2 варианта окончания:
A. Вариант «Большая война», в результате которой следующая война будет вестись уже камнями и палками.
B. Вариант «AI Сингулярность» (или «приход лесника»), при котором все ускоряемое гонкой вооружений развитие ИИ-технологий породит «сильный» ИИ, а тот поступит как лесник в анекдоте, устранивший обе соперничающие стороны за ненадобностью.
Первый вариант видится куда более вероятным. Однако и второй вариант не исключен.
Важно отметить, что с какого-то момента тренды ИИ-национализма и ИИ-национализации станут самораскручивающимися. Другими словами, их поддержание и укрепление, как при всякой гонке вооружений, уже не будет зависеть от степени прогресса ИИ. И даже если прогресс ИИ окажется куда скромнее, чем предполагалось, потребуется немало времени и усилий для преодоления гигантской инерции обоих трендов.
В следующих разделах будет представлена аргументация вынесенного в заголовок отправного тезиса о том, что впереди мир ждет именно ИИ-национализм вкупе с ИИ-национализацией. Для обоснования трендов использован обширный корпус документов, с полным перечнем которых можно ознакомиться в Приложении 1. На сегодняшний день, насколько известно автору, данное исследование — единственный из опубликованных в сети экспертных анализов, выполненных с учетом настолько обширного и актуального (по состоянию на лето 2018) списка источников.
Но прежде чем приступить к изложению аргументации, автор считает необходимым пояснить:
— о каких ИИ-технологиях идет речь;
— почему именно этот класс технологий способен привести к радикальным изменениям в мировой политике.
О каких ИИ-технологиях идет речь
«Искусственный интеллект» (ИИ) — всего лишь многозначная метафора, в которую вложено много смыслов. Исследователи, журналисты, эксперты и аналитики дают десятки различных определений этого термина. В данном исследовании предлагается определение, суммирующее большинство распространенных трактовок.
ИИ — это совокупность множества очень быстро развивающихся технологий, позволяющих «умным» машинам (компьютерам и прочим «умным» устройствам) совершать все более «умные» действия и принимать все более «умные» решения на основе доступной им информации.
Примеры некоторых из ИИ-технологий и решений, создаваемых на их базе.
Источник: Accenture.
Источник: Accenture.
Под более «умными» действиями и решениями здесь подразумеваются такие, которые способствуют достижению поставленных перед машиной целей, по возможности максимизируя пользу и минимизируя вред предпринимаемых действий и выносимых решений.
Откуда берутся цели — отдельный вопрос. Считается, что они каким-то образом заложены в машины людьми (например, запрограммированы и встроены в машины), как и оценка пользы и вреда.
Приведенное выше обобщенное описание сути ИИ может иметь множество интерпретаций в зависимости от целей, вкладываемых людьми в машины.
Вот три наиболее распространенные интерпретации этих целей.
Откуда берутся цели — отдельный вопрос. Считается, что они каким-то образом заложены в машины людьми (например, запрограммированы и встроены в машины), как и оценка пользы и вреда.
Приведенное выше обобщенное описание сути ИИ может иметь множество интерпретаций в зависимости от целей, вкладываемых людьми в машины.
Вот три наиболее распространенные интерпретации этих целей.
1
В СМИ и соцсетях в качестве цели широко распространено стремление к достижению превосходства над возможностями человечества во всех его возможных действиях и решениях. Именно с такой интерпретацией цели связаны всевозможные алармистские сценарии вплоть до «бунта машин».
2
В среде разработчиков, создающих коммерческие ИИ-системы (всевозможные приложения и гаджеты для частных пользователей и разнообразные «умные» ИИ-устройства и платформы для госсектора и корпоративного сегмента), под целью понимается достижение превосходства над действиями и решениями усредненных индивидов или групп специалистов с последующей автоматизацией этих действий и решений, вплоть до (в идеальном случае) полной замены людей.
3
И, наконец, распространенная интерпретация целей среди военных и государственных деятелей — достижение военного и экономического превосходства над другими странами для получения за счет этого максимальной выгоды от своего доминирующего положения.
Значимые вехи за 78 лет развития ИИ.
Источник: Accenture.
Источник: Accenture.
Первая из названных целей — пока лишь предмет дискуссий философов-алармистов, журналистов и социальных медиа. И до тех пор, пока в этом вопросе не появится хоть какая-то определенность по части способов его практического решения, он так и останется лишь предметом горячих, но неплодотворных дискуссий.
Вторая из целей — основной предмет современного бизнеса ИИ. Прагматичный бизнес отказался от амбициозных, но туманных планов по воссозданию в машинах интеллекта, подобного человеческому. Взамен этого приоритетом для бизнеса стали программно-аппаратные решения:
— максимально универсальные и горизонтальные (т.е. применимые почти повсеместно): распознавание образов и речи, их обработка и генерация, интеллектуальная обработка текстов (поиск, перевод, извлечение семантических связей) и т.п.
— не только позволяющие создавать все новые и новые «умные» устройства, но и позволяющие встраивать возможности этих решений в постоянно расширяющийся спектр новых приложений, сервисов и бизнес моделей.
Третья цель кардинально отличается от первой свои прагматизмом, а от второй — уровнем ставок:
— одно дело проиграть в конкуренции на рынке какого-то нового класса устройств (например, голосовой ассистент) и потерять на этом относительно немного;
—другое дело — проиграть в конкуренции за военное и экономическое превосходство; здесь, в принципе, можно потерять очень много, а иногда — почти все.
Но почему именно ИИ может стать ключом к военному и экономическому превосходству?
Об этом следующий раздел.
Вторая из целей — основной предмет современного бизнеса ИИ. Прагматичный бизнес отказался от амбициозных, но туманных планов по воссозданию в машинах интеллекта, подобного человеческому. Взамен этого приоритетом для бизнеса стали программно-аппаратные решения:
— максимально универсальные и горизонтальные (т.е. применимые почти повсеместно): распознавание образов и речи, их обработка и генерация, интеллектуальная обработка текстов (поиск, перевод, извлечение семантических связей) и т.п.
— не только позволяющие создавать все новые и новые «умные» устройства, но и позволяющие встраивать возможности этих решений в постоянно расширяющийся спектр новых приложений, сервисов и бизнес моделей.
Третья цель кардинально отличается от первой свои прагматизмом, а от второй — уровнем ставок:
— одно дело проиграть в конкуренции на рынке какого-то нового класса устройств (например, голосовой ассистент) и потерять на этом относительно немного;
—другое дело — проиграть в конкуренции за военное и экономическое превосходство; здесь, в принципе, можно потерять очень много, а иногда — почти все.
Но почему именно ИИ может стать ключом к военному и экономическому превосходству?
Об этом следующий раздел.
Почему именно ИИ способен радикально изменить мировую геополитику
Логика здесь примерно одинакова, что у военных, что у гражданских экспертов, изучающих потенциал влияния ИИ на экономику, международные отношения, национальную безопасность и оборону [1-4].
Упоминаемые отчеты
1. «Artificial Intelligence and National Security» отчет подготовлен экспертами Congressional Research Service для Конгресса США в апреле 2018 г.
2. «Strategic Competition in an Era of Artificial Intelligence» и «Artificial Intelligence and International Security» отчеты опубликованы «Центром новой американской безопасности» CNAS в июле 2018 г.
3. «Artificial Intelligence and National Security» отчет подготовлен Belfer Center for Science and International Affairs для U.S. Intelligence Advanced Research Projects Activity (IARPA) в июле 2017 г.
4. «Summary of the 2018 White House Summit on Artificial Intelligence for American Industry» отчет подготовлен The White House Office of Science and Technology Policy в мае 2018 г.
2. «Strategic Competition in an Era of Artificial Intelligence» и «Artificial Intelligence and International Security» отчеты опубликованы «Центром новой американской безопасности» CNAS в июле 2018 г.
3. «Artificial Intelligence and National Security» отчет подготовлен Belfer Center for Science and International Affairs для U.S. Intelligence Advanced Research Projects Activity (IARPA) в июле 2017 г.
4. «Summary of the 2018 White House Summit on Artificial Intelligence for American Industry» отчет подготовлен The White House Office of Science and Technology Policy в мае 2018 г.
1
ИИ — это универсальный подход с потенциально неограниченной отдачей.
2
ИИ обладает уникальной привлекательностью не только для бизнеса, но и для государства.
3
ИИ может стать «Святым Граалем» мирового могущества.
ИИ — это универсальный подход с потенциально неограниченной отдачей
Неограниченность потенциала отдачи от ИИ определяется тем, что это не просто совокупность многообещающих технологий (коих сегодня не мало), а нечто принципиально иное и небывалое.
Это инновационный подход к созданию инноваций в любых областях деятельности человека, так или иначе, связанных с накоплением значительных объемов информации. А с переходом развитых стран к постиндустриальной экономике большие данные (Big Data) стали накапливаться практически повсюду: в науке, при производстве товаров и услуг, в ходе естественнонаучных и гуманитарных исследований, при решении вопросов экономического и социального устройства общества и пр.
И как только у людей появились компьютеры с вычислительной мощностью, позволяющей применять машинное обучение на больших данных, самая бурно развивающаяся область машинного обучения и, в целом AI, — глубокое обучение — превратилась в то, что на Западе называют General-purpose Invention for the Method of Invention.
Иными словами, глубокое обучение превратилось в универсальный инновационный метод создания неограниченного множества инновационных методов решений практически любого класса задач, связанных с обработкой больших объемов информации.
Похожий пример из истории инноваций в области визуальной информации — оптические линзы, позволившие создавать десятки новых инноваций: от очков, микроскопа и бинокля до кино и смартфона (и то ли еще будет).
Это можно проиллюстрировать следующей схемой.
Это инновационный подход к созданию инноваций в любых областях деятельности человека, так или иначе, связанных с накоплением значительных объемов информации. А с переходом развитых стран к постиндустриальной экономике большие данные (Big Data) стали накапливаться практически повсюду: в науке, при производстве товаров и услуг, в ходе естественнонаучных и гуманитарных исследований, при решении вопросов экономического и социального устройства общества и пр.
И как только у людей появились компьютеры с вычислительной мощностью, позволяющей применять машинное обучение на больших данных, самая бурно развивающаяся область машинного обучения и, в целом AI, — глубокое обучение — превратилась в то, что на Западе называют General-purpose Invention for the Method of Invention.
Иными словами, глубокое обучение превратилось в универсальный инновационный метод создания неограниченного множества инновационных методов решений практически любого класса задач, связанных с обработкой больших объемов информации.
Похожий пример из истории инноваций в области визуальной информации — оптические линзы, позволившие создавать десятки новых инноваций: от очков, микроскопа и бинокля до кино и смартфона (и то ли еще будет).
Это можно проиллюстрировать следующей схемой.
Синергия между универсальностью инноваций (GPTs) и возможностью их использования в качестве метода создания других инноваций (IMIs) [5]
Упоминаемые отчеты
5. «The Impact of Artificial Intelligence on Innovation» отчет подготовлен экспертами The National Bureau of Economic Research в сентябре 2017 г.
Еще более релевантный пример — электричество с неограниченным кругом все новых и новых применений, — все более совершенных, эффективных и невообразимых: от лампочки, холодильника и телевизора до электропоезда, кардиостимулятора и электромобиля.
Таким образом превращение глубокого обучения в General-purpose Invention for the Method of Invention предопределяет гигантский потенциал экономической отдачи ИИ, ограниченный лишь временем и объемами средств, инвестируемых в R&D.
И тут нас ожидает второе крайне важное качество ИИ.
Таким образом превращение глубокого обучения в General-purpose Invention for the Method of Invention предопределяет гигантский потенциал экономической отдачи ИИ, ограниченный лишь временем и объемами средств, инвестируемых в R&D.
И тут нас ожидает второе крайне важное качество ИИ.
ИИ обладает уникальной привлекательностью не только для бизнеса, но и для государства
Выше уже отмечался особый подход военных и государственных деятелей к целеполаганию технологического развития. Их главная цель — достижение военного и экономического превосходства над другими странами, обеспечивающего получение максимальной выгоды для государства от своего доминирующего положения.
Процесс глобализации в последние десятилетия существенно скорректировал такое целеполагание среди политиков (но не военных). Да и то, лишь в тех областях, где в силу невозможности стать безусловным лидером из-за открытости и информационной прозрачности, международная кооперация оказывается выгодней конкуренции.
В свете такого целеполагания мотивация военных и государственных деятелей вкладывать средства в развитие какой-либо новой технологии резко возрастает, если эта технология обещает достижение военного или экономического превосходства над другими странами.
Если же манящее политиков и военных превосходство принимает (в их понимании) абсолютные формы, объемы госфинансирования могут расти лавинообразно.
Вот два ярких примера, когда такое уже случалось: Манхэттенский проект создания ядерной бомбы и программа «Аполлон» для осуществления первой пилотируемой высадки на Луну.
Оба примера характеризуются тремя отличительными особенностями:
— Невозможность реализации без госфинансирования — проекты слишком дороги и рискованы для финансирования даже самыми крупными из частных инвесторов.
— Для достижения критической массы исследований в рамках проекта необходима не конкуренция коммерческих компаний, а объединение их потенциалов при единой координации.
— Цель проекта должна затрагивать национальные интересы, без чего невозможно превратить ее в национальный приоритет, позволяющий мобилизацию финансовых и интеллектуальных ресурсов всей страны.
В обоих примерах объемы финансирования и, соответственно, рост числа работающих на проекты в течение считанных лет после их начала росли невиданными темпами, достигая в пиковые годы 0,4% ВВП страны.
Процесс глобализации в последние десятилетия существенно скорректировал такое целеполагание среди политиков (но не военных). Да и то, лишь в тех областях, где в силу невозможности стать безусловным лидером из-за открытости и информационной прозрачности, международная кооперация оказывается выгодней конкуренции.
В свете такого целеполагания мотивация военных и государственных деятелей вкладывать средства в развитие какой-либо новой технологии резко возрастает, если эта технология обещает достижение военного или экономического превосходства над другими странами.
Если же манящее политиков и военных превосходство принимает (в их понимании) абсолютные формы, объемы госфинансирования могут расти лавинообразно.
Вот два ярких примера, когда такое уже случалось: Манхэттенский проект создания ядерной бомбы и программа «Аполлон» для осуществления первой пилотируемой высадки на Луну.
Оба примера характеризуются тремя отличительными особенностями:
— Невозможность реализации без госфинансирования — проекты слишком дороги и рискованы для финансирования даже самыми крупными из частных инвесторов.
— Для достижения критической массы исследований в рамках проекта необходима не конкуренция коммерческих компаний, а объединение их потенциалов при единой координации.
— Цель проекта должна затрагивать национальные интересы, без чего невозможно превратить ее в национальный приоритет, позволяющий мобилизацию финансовых и интеллектуальных ресурсов всей страны.
В обоих примерах объемы финансирования и, соответственно, рост числа работающих на проекты в течение считанных лет после их начала росли невиданными темпами, достигая в пиковые годы 0,4% ВВП страны.
Динамика финансирования проектов национального уровня в текущих долларах (голубым) и в долларах 2008 года (красным) [6]
Упоминаемые отчеты
6. «The Manhattan Project, the Apollo Program, and Federal Energy Technology R&D Programs: A Comparative Analysis» отчет подготовлен экспертами Congressional Research Service для Конгресса США в июне 2009 г.
Следуя этой исторической аналогии, можно предположить, что национальные программы развития ИИ в этом году находятся примерно в районе первого года каждого из проектов: 1942 год, в сравнении с Манхэттенским проектом, и 1960 год, в сравнении с программой «Аполлон».
В пользу такого предположения свидетельствует опубликованный 10 мая 2018 г. документ «Summary of the 2018 White House Summit on Artificial Intelligence for American Industry» [4], подготовленный Комитетом по науке и технологиям Белого дома.
Согласно этому документу, впервые в истории США:
1. в Бюджетном запросе Президента на 2019 год [7] ИИ, автономные и беспилотные системы названы приоритетами для НИОКР со стороны Администрации США;
2. в официальной Стратегии национальной безопасности [8] Президента Трампа объявлено об особой важности ИИ для будущего военных сил США;
3. в официальной Стратегии национальной обороны [9] указаны приоритетные обязательства инвестировать в военные приложения автономных вооружений, ИИ и машинного обучения.
Включение ИИ в качестве приоритетного направления в эти три весьма важные государственные документы 2018 г. может предвещать скорое превращение ИИ в новый национальный технологический проект США. И тогда, как показывает история Манхэттенского проекта и программы «Аполлон», объемы расходов бюджета на ИИ и связанные с ИИ технологические направления (согласно [10], примерно 7,4 млрд долл. в 2017 г.) уже в самые ближайшие годы могут вырасти более, чем на порядок.
Тем более, что для этого есть весьма весомый стимул.
В пользу такого предположения свидетельствует опубликованный 10 мая 2018 г. документ «Summary of the 2018 White House Summit on Artificial Intelligence for American Industry» [4], подготовленный Комитетом по науке и технологиям Белого дома.
Согласно этому документу, впервые в истории США:
1. в Бюджетном запросе Президента на 2019 год [7] ИИ, автономные и беспилотные системы названы приоритетами для НИОКР со стороны Администрации США;
2. в официальной Стратегии национальной безопасности [8] Президента Трампа объявлено об особой важности ИИ для будущего военных сил США;
3. в официальной Стратегии национальной обороны [9] указаны приоритетные обязательства инвестировать в военные приложения автономных вооружений, ИИ и машинного обучения.
Включение ИИ в качестве приоритетного направления в эти три весьма важные государственные документы 2018 г. может предвещать скорое превращение ИИ в новый национальный технологический проект США. И тогда, как показывает история Манхэттенского проекта и программы «Аполлон», объемы расходов бюджета на ИИ и связанные с ИИ технологические направления (согласно [10], примерно 7,4 млрд долл. в 2017 г.) уже в самые ближайшие годы могут вырасти более, чем на порядок.
Тем более, что для этого есть весьма весомый стимул.
Упоминаемые отчеты
4. «Summary of the 2018 White House Summit on Artificial Intelligence for American Industry» отчет подготовлен The White House Office of Science and Technology Policy в мае 2018 г.
Упоминаемые отчеты
Упоминаемые отчеты
Упоминаемые отчеты
Упоминаемые отчеты
Военные видят в ИИ «Святой Грааль» мирового могущества
Второй и третий из вышеназванных документов касаются национальных стратегий обороны и безопасности. Да и первый из документов — Бюджетный запрос Президента — с учетом указанных в нем цифр, говорит исключительно в пользу военных. Единственная статья из классификации федеральных агентств, получившая двузначный рост бюджета (31%) — это статья «Оборона».
Целью, как продекларировано в «Summary of the 2018 White House Summit on Artificial Intelligence for American Industry», служит:
«Достижение стратегического военного преимущества: Стратегия национальной безопасности Администрации Трампа признает необходимость достижения лидерства в области ИИ, и инвестиции Министерства обороны направлены на достижение этой цели».
Принятая в октябре 2017 г. национальная программа NITRD «The Networking and Information Technology Research and Development Program» [11] в поддержку принятого годом раньше стратегического плана «The National Artificial Intelligence Research and Development Strategic Plan» [12] выводит на первое место программу «Artificial Intelligence Research and Development Task Force», в рамках которой координируются R&D исследования в области ИИ, проводимые 12 основными агентствами (DARPA, DHS, DoD, DOE, NASA, NIH, NIST, NRL, NSA, NSF, ONR, OSTP) и 4 привлеченными агентствами (DOJ, DOT, IARPA, Presidential Innovation Fellows).
Лидирующая роль среди агентств принадлежит Министерству обороны (через DARPA) и ЦРУ (через IARPA).
Активизация военного лидерства R&D исследований в области ИИ началось еще в октябре 2016 г. созданием «Совета по инновациям в области обороны» (Defense Innovation Board) выпустившего тогда же свой первый набор рекомендаций [13].
Одной из ключевых рекомендаций было создание «централизованной, целенаправленной и обеспеченной ресурсами организации» в рамках Министерства обороны, чтобы «продвигать прикладные исследования в области искусственного интеллекта и машинного обучения».
Недавно Пентагон трансформировал эту рекомендацию в реальность. 27 июня 2018 г. заместитель министра обороны Патрик Шэнахэн опубликовал меморандум [14], в котором официально объявлялось о создании Объединенного центра искусственного интеллекта Министерства обороны (JAIC). Согласно меморандуму, главная цель JAIC — ускорить разработку военных решений на основе AI, масштабировать применение инструментов AI и синхронизировать усилия участников AI исследований и разработок. На эти цели JAIC планирует израсходовать в ближайшие 6 лет 1,7 млрд долл.
Целью, как продекларировано в «Summary of the 2018 White House Summit on Artificial Intelligence for American Industry», служит:
«Достижение стратегического военного преимущества: Стратегия национальной безопасности Администрации Трампа признает необходимость достижения лидерства в области ИИ, и инвестиции Министерства обороны направлены на достижение этой цели».
Принятая в октябре 2017 г. национальная программа NITRD «The Networking and Information Technology Research and Development Program» [11] в поддержку принятого годом раньше стратегического плана «The National Artificial Intelligence Research and Development Strategic Plan» [12] выводит на первое место программу «Artificial Intelligence Research and Development Task Force», в рамках которой координируются R&D исследования в области ИИ, проводимые 12 основными агентствами (DARPA, DHS, DoD, DOE, NASA, NIH, NIST, NRL, NSA, NSF, ONR, OSTP) и 4 привлеченными агентствами (DOJ, DOT, IARPA, Presidential Innovation Fellows).
Лидирующая роль среди агентств принадлежит Министерству обороны (через DARPA) и ЦРУ (через IARPA).
Активизация военного лидерства R&D исследований в области ИИ началось еще в октябре 2016 г. созданием «Совета по инновациям в области обороны» (Defense Innovation Board) выпустившего тогда же свой первый набор рекомендаций [13].
Одной из ключевых рекомендаций было создание «централизованной, целенаправленной и обеспеченной ресурсами организации» в рамках Министерства обороны, чтобы «продвигать прикладные исследования в области искусственного интеллекта и машинного обучения».
Недавно Пентагон трансформировал эту рекомендацию в реальность. 27 июня 2018 г. заместитель министра обороны Патрик Шэнахэн опубликовал меморандум [14], в котором официально объявлялось о создании Объединенного центра искусственного интеллекта Министерства обороны (JAIC). Согласно меморандуму, главная цель JAIC — ускорить разработку военных решений на основе AI, масштабировать применение инструментов AI и синхронизировать усилия участников AI исследований и разработок. На эти цели JAIC планирует израсходовать в ближайшие 6 лет 1,7 млрд долл.
Меморандум заместителя министра обороны Патрика Шэнахэна о создании Объединенного центра искусственного интеллекта Министерства обороны.
Упоминаемые отчеты
Упоминаемые отчеты
Упоминаемые отчеты
Упоминаемые отчеты
Эрик Шмидт — председатель «Совета по инновациям в области обороны» США, бывший руководитель Google и Alphabet
«Это начало очень, очень большой программы, которая затронет всех», — так прокомментировал открытие JAIC председатель «Совета по инновациям в области обороны» США Эрик Шмидт, бывший руководитель Google и Alphabet, где он остается Technical Advisor.
Секрет такой активизации военных США вокруг ИИ прост.
После окончания холодной войны США располагали практически непревзойденным статусом сверхдержавы. Важнейшим фактором в этом было ее неоспоримое военно-технологическое превосходство. Тем не менее, технологии, которые лежали в основе обороны американских военных в прошлом (например, высокоточное оружие), распространились по миру вследствие глобализации и передачи технологий. В результате страны — конкуренты США развили собственные возможности, которые все больше бросают вызов американскому военному превосходству.
Министерство обороны США, чтобы сохранить и расширить свое военное преимущество в будущем, сделало ставку на ИИ-технологии, потенциальное применение которых в военной области весьма разнообразно: от повышения эффективности логистических систем к более чувствительным задачам, таким как автоматическое управление и контроль в современных системах вооружения. Стратегия национальной обороны 2018 г. предполагает, что ИИ, скорее всего, изменит характер войны. И потому, по словам замминистра обороны Патрика Шэнахэна, Соединенные Штаты «должны стремиться к применению ИИ с дерзновением и готовностью» [14].
Так что есть основания предположить, что прошлогодний призыв Эрика Шмидта к осознанию того факта, что «"момент спутника" в области ИИ уже наступил», вроде как, наконец дошел до правительства США.
Секрет такой активизации военных США вокруг ИИ прост.
После окончания холодной войны США располагали практически непревзойденным статусом сверхдержавы. Важнейшим фактором в этом было ее неоспоримое военно-технологическое превосходство. Тем не менее, технологии, которые лежали в основе обороны американских военных в прошлом (например, высокоточное оружие), распространились по миру вследствие глобализации и передачи технологий. В результате страны — конкуренты США развили собственные возможности, которые все больше бросают вызов американскому военному превосходству.
Министерство обороны США, чтобы сохранить и расширить свое военное преимущество в будущем, сделало ставку на ИИ-технологии, потенциальное применение которых в военной области весьма разнообразно: от повышения эффективности логистических систем к более чувствительным задачам, таким как автоматическое управление и контроль в современных системах вооружения. Стратегия национальной обороны 2018 г. предполагает, что ИИ, скорее всего, изменит характер войны. И потому, по словам замминистра обороны Патрика Шэнахэна, Соединенные Штаты «должны стремиться к применению ИИ с дерзновением и готовностью» [14].
Так что есть основания предположить, что прошлогодний призыв Эрика Шмидта к осознанию того факта, что «"момент спутника" в области ИИ уже наступил», вроде как, наконец дошел до правительства США.
Министр обороны США Джеймс Мэттис
По крайней мере, в мае 2018 г. министр обороны Джеймс Мэттис призвал президента Дональда Трампа создать национальную стратегию развития технологий искусственного интеллекта не только для правительства США, но и для «всей страны». Письмо Мэттиса президенту включало предложение создать президентскую комиссию, способную «вдохновить усилия всей страны на то, чтобы США стали мировым лидером не только в вопросах обороны, но и в глубокой трансформации всех аспектов жизни человечества».
Как бы в ответ на все эти призывы,
— в «Summary of the 2018 White House Summit on Artificial Intelligence for American Industry» заявлено что администрация Трампа «уделяет приоритетное внимание финансированию фундаментальной исследовательской и вычислительной инфраструктуры ИИ, машинного обучения и автономных систем»;
— а 31 июля 2018 г. Белый дом выпустил меморандум для глав департаментов и агентств №M-18-22 о бюджетных приоритетах R&D на 2019–2020 [15], в котором назвал ИИ первым среди трех высших национальных технологических приоритетов (2-й — квантовая информатика, а 3-й — суперкомпьютинг) и обязал Административно-бюджетное управление (OMB) совместно с Управлением науки и технологической политики (OSTP) обеспечить высший бюджетный приоритет этих направлений для всех федеральных агентств в 2019–2020 гг.
Так что, похоже, что «момент спутника» подкрался незаметно.
Как бы в ответ на все эти призывы,
— в «Summary of the 2018 White House Summit on Artificial Intelligence for American Industry» заявлено что администрация Трампа «уделяет приоритетное внимание финансированию фундаментальной исследовательской и вычислительной инфраструктуры ИИ, машинного обучения и автономных систем»;
— а 31 июля 2018 г. Белый дом выпустил меморандум для глав департаментов и агентств №M-18-22 о бюджетных приоритетах R&D на 2019–2020 [15], в котором назвал ИИ первым среди трех высших национальных технологических приоритетов (2-й — квантовая информатика, а 3-й — суперкомпьютинг) и обязал Административно-бюджетное управление (OMB) совместно с Управлением науки и технологической политики (OSTP) обеспечить высший бюджетный приоритет этих направлений для всех федеральных агентств в 2019–2020 гг.
Так что, похоже, что «момент спутника» подкрался незаметно.
Упоминаемые отчеты
2018 — год великого ИИ-перелома
Так уж получилось, что ощущение «момента Спутника» испытало в 2018 году не только правительство США.
Число стран, продекларировавших национальную стратегию развития ИИ, выросло по сравнению с 2017 г. более чем в три раза.
Число стран, продекларировавших национальную стратегию развития ИИ, выросло по сравнению с 2017 г. более чем в три раза.
Страны мира, разработавшие свои национальные стратегии развития AI.
Источник https://politicsplusai.com/
Источник https://politicsplusai.com/
В 2017 г. энтузиасты ИИ (Япония, Канада и Сингапур) открыли марафон подписания национальных ИИ-стратегий. Следом за ними, сразу орудиями главного финансового калибра, вступил один из двух претендентов на мировое лидерство в области ИИ — Китай.
Ну а в 2018 г., не дожидаясь конца года, гораздо проще сказать, кто еще не опубликовал свою национальную стратегию в области ИИ, поскольку Британия, Германия, Франция и еще дюжина стран свои стратегии уже представили.
Краткое описание деталей и специфики каждой из нацстратегий можно прочесть в [16], а здесь можно увидеть интерактивное резюме «великолепной девятки» (США, Китай, Франция, Великобритания, Канада, Южная Корея, Япония, Финляндия, Европейский союз), содержащее гиперссылки на основные релевантные документы по каждой из восьми стран и всего ЕС.
Как и следовало ожидать, разные страны обозначили различные цели и подходы в своих национальных ИИ-стратегиях.
Отличались также объем, уровень проработки и детализации документов, подготовленных по поручению правительств различных стран.
Самой лаконичной (25 стр.) и конкретной выглядит национальная стратегия Японии [17], включающая базовое описание 3-х фаз создания к 2030 г. национальной системы ИИ as a service.
Ну а в 2018 г., не дожидаясь конца года, гораздо проще сказать, кто еще не опубликовал свою национальную стратегию в области ИИ, поскольку Британия, Германия, Франция и еще дюжина стран свои стратегии уже представили.
Краткое описание деталей и специфики каждой из нацстратегий можно прочесть в [16], а здесь можно увидеть интерактивное резюме «великолепной девятки» (США, Китай, Франция, Великобритания, Канада, Южная Корея, Япония, Финляндия, Европейский союз), содержащее гиперссылки на основные релевантные документы по каждой из восьми стран и всего ЕС.
Как и следовало ожидать, разные страны обозначили различные цели и подходы в своих национальных ИИ-стратегиях.
Отличались также объем, уровень проработки и детализации документов, подготовленных по поручению правительств различных стран.
Самой лаконичной (25 стр.) и конкретной выглядит национальная стратегия Японии [17], включающая базовое описание 3-х фаз создания к 2030 г. национальной системы ИИ as a service.
Упоминаемые отчеты
Упоминаемые отчеты
17. «Artificial Intelligence Technology Strategy» отчет и его презентация подготовлены Strategic Council for AI Technology Японии в мае и октябре 2017 г.
Три фазы создания к 2030 г. национальной системы ИИ as a service в Японии.
К этой базовой схеме приложен набор из дорожных карт по трём приоритетным направлениям: продуктивность, медицина и здоровье, мобильность. Пример дорожной карты по продуктивности см. ниже.
Дорожная карта приоритетного направления «Продуктивность» из национальной ИИ-стратегии Японии.
В дополнение к дорожной карте разработан план интеграции технологий ИИ с технологиями основных отраслей экономики по трем приоритетным направлениям (продуктивность, медицина и здоровье, мобильность). Три фазы этой интеграции показывают уровень планируемого технологического прогресса и социальных изменений.
Планируемый технологический прогресс и социальные изменения на каждой их трех фаз реализации национальной AI стратегии Японии.
Самым детальным и тщательно проработанным выглядит подход Великобритании, подготовившей следующий состав документов:
1
180-страничный отчет «AI in the UK: ready, willing and able?» [18], опубликованный администрацией Палаты Лордов в апреле 2018 г. и во многом отталкивающийся в своих идеях от 77-страничного отчета профессора Computer Science в университете Саусхэмптона Dame Wendy Hall и CEO компании BenevolentAI доктора Jerome Pesenti «Growing the Artificial Intelligence Industry in the UK» [19]
2
3
40-страничный ответ Правительства на отчет и свидетельства, представленные Палатой Лордов [22] Парламенту Великобритании, Secretary of State for Business, Energy and Industrial Strategy by Command of Her Majesty
Упоминаемые отчеты
18. «AI in the UK: ready, willing and able?» отчет подготовлен Strategic Council for AI Technology Великобритании в апреле 2018 г.
Упоминаемые отчеты
Упоминаемые отчеты
20. «COLLATED WRITTEN EVIDENCE VOLUME» отчет подготовлен Strategic Council for AI Technology Великобритании в апреле 2018 г.
Упоминаемые отчеты
21. «COLLATED ORAL EVIDENCE VOLUME» отчет подготовлен Strategic Council for AI Technology Великобритании в апреле 2018 г.
Упоминаемые отчеты
22. «Government response to House of Lords Artificial Intelligence Select Committee's Report on AI in the UK: Ready, Willing and Able?» отчет подготовлен the Secretary of State for Business, Energy and Industrial Strategy by Command of Her Majesty и представлен Парламенту Великобритании в июне 2018 г.
Так представлено понятие AI в национальной стратегии Великобритании.
Здесь нет места для хоть как-то осмысленного изложения резюме столь объемного набора документов (объемом более 2 тыс. стр.). Приведем лишь крайне элегантную форму представления понятия ИИ, используемую авторами отчета вместо каких-либо определений или противоречивых метафор.
Вышеперечисленный комплект документов Великобритании коренным образом отличается от нацстратегии Японии и большинства прочих нацстратегий. Более того, это вообще нельзя назвать нацстратегией, а, скорее, документами некоего «верховного суда», призванного вынести решение о совместном будущем ИИ и человечества.
Судьями в данном случае выступают 9 лордов, 2 баронессы и 1 виконт.
Свидетельские показания и заключения экспертов суду дают 250+ человек, включая:
— 170+ профессоров с мировым именем, специализирующихся на ИИ;
— 40+ мировых корпораций, связанных с ИИ;
— 20+ элитных университетов, обучающих в области ИИ;
— 15+ некоммерческих организаций в области ИИ;
— представители правительств Канады, Китая, Японии и Южной Кореи.
Таким образом суд получился почти что от имени человечества, ну или хотя бы его весьма влиятельной части.
Вышеперечисленный комплект документов Великобритании коренным образом отличается от нацстратегии Японии и большинства прочих нацстратегий. Более того, это вообще нельзя назвать нацстратегией, а, скорее, документами некоего «верховного суда», призванного вынести решение о совместном будущем ИИ и человечества.
Судьями в данном случае выступают 9 лордов, 2 баронессы и 1 виконт.
Свидетельские показания и заключения экспертов суду дают 250+ человек, включая:
— 170+ профессоров с мировым именем, специализирующихся на ИИ;
— 40+ мировых корпораций, связанных с ИИ;
— 20+ элитных университетов, обучающих в области ИИ;
— 15+ некоммерческих организаций в области ИИ;
— представители правительств Канады, Китая, Японии и Южной Кореи.
Таким образом суд получился почти что от имени человечества, ну или хотя бы его весьма влиятельной части.
Что же объединяет все 20+ национальных видений будущего ИИ, на сегодняшний день уже сформулированных государствами в самых разнообразных формах: от планов и дорожных карт (как у Японии) до «судебных решений», вменяющих своему правительству конкретные поручения (как у Великобритании)?
Внимательно изучив весь этот корпус документов, опубликованных по состоянию на конец августа 2018 г, автор выделяет два ключевых тренда, явственно проявляющихся во всех «нацстратегиях»:
1. Курс на ИИ-национализм
2. Курс на ИИ-национализацию
Осталось рассказать, что под этим понимается.
Внимательно изучив весь этот корпус документов, опубликованных по состоянию на конец августа 2018 г, автор выделяет два ключевых тренда, явственно проявляющихся во всех «нацстратегиях»:
1. Курс на ИИ-национализм
2. Курс на ИИ-национализацию
Осталось рассказать, что под этим понимается.
Автор: Сергей Карелов, основатель и Chief Technology Officer компании Witology, председатель Лиги независимых IT-экспертов, эксперт РСМД.
Подготовили Николай Маркоткин, Анастасия Толстухина и Александр Тесля.
Подготовили Николай Маркоткин, Анастасия Толстухина и Александр Тесля.