Недавний прорыв в области искусственного интеллекта и машинного обучения позволил компьютерам понимать окружающий мир и разумно реагировать на происходящие вокруг события. Google уже принялся за внедрение этих технологий в Android, однако последние инновации открывают перед нами перспективы гораздо более масштабных сценариев применения ИИ, затрагивающих многие сферы деятельности — от проектирования дронов до постановки медицинских диагнозов.
По крайней мере, именно такой точки зрения придерживается Марк Андриссен, видный венчурный капиталист и один из основателей инвестиционного фонда Andreessen Horowitz. И такой человек знает, о чем говорит. Он сделал свое состояние еще 20 лет назад, основав совместно со своими партнерами компанию Netscape, а относительно недавно его нынешняя компания отметилась инвестированием в успешные проекты, такие как Facebook, Twitter, Airbnb, Slack и Lyft. Андриссен находится в постоянном контакте с предпринимателями и инвесторами, пытающимися создать новые крупные технологические компании.
По мнению инвестора, недавние достижения показывают, что искусственный интеллект обладает потенциалом стать базой для появления на свет нового поколения крупных и важных технологических компаний. В то же время Андриссен признает, что определенные отрасли показали стойкое и упрямое сопротивление к технологическим изменениям и высказывается о необходимости проделать еще больший объем работы для того, чтобы каждый уголок экономики смог ощутить на себе всю силу современного ПО.
В конце сентября журналист Vox взял у Марка Андриссена телефонное интервью, представленное ниже. Оригинал записи подвергся сокращению и редактированию для большей ясности.
Тимоти Ли: Как вы думаете, в какой области нам стоит ждать появления новых великих технологических компаний? В 90-х мы следили за появлением Google и Amazon, а в 2000-х их успех повторили Facebook и Uber. Очевидно, что на свете уже может существовать стартап, о котором я еще не слышал и которого вот-вот ждет большой успех. И все же, мне сложно представить себе, что хоть одна из компаний, основанных за последние 6 лет, сможет вырасти до размеров Google, Facebook или Amazon.
Марк Андриссен: Традиционно такое случается с новыми платформами и архитектурами. Зарождающимися поколениями новых технологий. Последняя крупная категория технологий, проявившая себя таким образом — смартфоны и смартфонные приложения. Смартфоны появились в 2007 году, тогда как основные категорий приложений оформились в 2010 или 2011. Сегодня мы можем с уверенностью говорить о существовании целой группы крупных компаний, бизнес которых построен вокруг идеи смартфонов, и которые, вполне вероятно, вскоре начнут играть важную роль. Однако 4 или даже 2 года назад это было далеко не так очевидно, как сегодня.
Поэтому если считать внедрение архитектуры смартфонов последним из значимых событий, то сейчас возникает ощущение, что искусственный интеллект, виртуальная реальность, автономные системы, голосовые технологии и интернет вещей — кандидаты для следующей волны инноваций. Очевидный пример сейчас — ИИ. Глядя на него, можно с уверенностью сказать, что нас ждет появление новой группы продуктов и компаний, работа которых будет основана прежде всего на применении ИИ.
Facebook, Google и Amazon развернули гигантскую первоклассную деятельность в этой области. Но кроме них есть и целый легион стартапов. Я думаю, таким образом вырастет целое поколение новых очень важных ИИ-компаний, многие из которых сейчас только начинают свою деятельность.
Тимоти Ли: Мы уже довольно давно слышим разговоры об ИИ, и все же пока коммерческий успех скорее отворачивался от подобных разработок. Почему вы считаете, что теперь все будет по-другому?
Марк Андрисн: Поначалу я был настроен откровенно скептически. Мало кто помнит, но в 80-х уже был один ИИ-пузырь. Он надулся благодаря целой куче компаний, получивших венчурное финансирование и конечном счете все они не оправдали надежд и просто сожгли весь капитал.
Теперь же у нас возникает ощущение, что сейчас мы видим нечто иное. По-настоящему крупной переменой стало соревнование ImageNet 2012 года. В том году компьютеры стали лучше людей справляться с узнаванием объектов на изображениях. Это было реальное соревнование, с четкими правилами измерения результатов.
По сути, в течение последних четырех лет мы видели один прорыв за другим. Сначала революция произошла в области распознавания объектов на статичных изображениях. Аналогичные прорывы прямо сейчас происходят в работе с распознанием объектов на видео, и они уже приводят к появлению совершенно новых способов классификации видео. А если вы можете производить распознавание видео, вы справитесь и с изменением картинки в реальном времени, что, в свою очередь, открывает для вас возможность для создания автономных систем.
В числе получивших наше финансирование компаний есть Skydio, которая занимается разработкой полностью автономных потребительских дронов. Их продукт так сильно отличается от того, что есть сегодня на рынке и открывает настолько новые возможности, что это просто нечто на грани сверхъестественного. Он следует за вами без какого-либо человеческого управления. Вы бежите в лес, а он прокладывает себе путь сквозь ветки деревьев и пролетает между ними совершенно самостоятельно. Их продукты зададут новый ценовой ориентир для потребителей. Они как будто прилетели к нам прямиком из какого-нибудь научно-фантастического фильма.
А еще мы становимся свидетелями того, как глубинное обучение применяется для раннего диагностирования сердечных патологий. Другая компания, в которую мы инвестировали — Freenome — занимается применением глубинного обучения для анализа результатов биопсии крови с целью диагностики рака и, пока все говорит о том, что их работа дает хорошие результаты.
Тимоти Ли: Классический для технологической отрасли вопрос: «Это новый продукт или просто „фича“?» То есть Google, Facebook, и Amazon вкладывают много денег в искусственный интеллект. Siri, к примеру, начинала как стартап, но была быстро приобретена Apple. Поэтому смогут ли ИИ-технологии дать жизнь большим и независимым компаниям, способным представить на рынке новые продукты? Или более вероятно, что эти инновации будут поглощены существующими крупными компаниями с целью улучшения существующих продуктов?
Марк Андриссен: Два года назад я думал, что крупные компании будут господствовать на рынке. У них тогда было несколько крупных преимуществ:
- Количество людей, знающих как создать ту или иную вещь, всегда ограничено. Крупные компании могут платить им больше денег, чем стартапы. Крупные компании платят им как звездам спорта. Поэтому крупные компании смогут нанять их всех, и тогда свободных ценных кадров просто не останется.
- Подобные проекты очень велики и сложны. Речь идет об очень продвинутой новой области технологий. К примеру, над проектом Echo в Amazon работали 1500 инженеров в течение 4 лет. Ни один стартап не справится с такими объемами работы.
- Дополнительной загвоздкой была потребность в данных. Тогда все думали, что вам обязательно нужны огромные наборы данных. Отчасти прорыв на ImageNet был обусловлен как раз тем громадным размером базы данных, на основе которых участники могли тренировать свои алгоритмы. Все полагали, что большие компании вроде Google и Facebook будут иметь доступ к бескрайнему океану информации, а стартапы никогда не смогут сравниться с ними в этом отношении.
За последние два года каждый из этих факторов в той или иной степени изменился. Внезапно у вас появилось гораздо больше выпускников со степенью в области вычислительных наук, знающих как делать ту или иную штуку, потому что она стала новым горячим направлением компьютерных технологий. А еще у вас появилось много инженеров, которые занимались решением этих же задач, работая на основных игроков отрасли, а потом поняли, что могут создать собственные компании.
Сейчас от Google отпочковалось целое новое поколение стартапов в области разработки автономных транспортных средств. Otto (недавно приобретенный Uber’ом) особенно выделялся из общей массы, но кроме него есть еще около шести других компаний, ведущих работу в этом направлении.
А тем временем технологии сами по себе становятся более гибкими и доступными для предпринимателей. Многие новые и интересные проекты, появившиеся в последние годы, уже не нуждаются в штате из 1500 человек. Теперь им нужно всего пять. Google открыл исходники интересной вещи под названием TensorFlow, которую можно сравнить со строительными блоками для глубинного обучения. И сейчас мы наблюдаем, как самые разные стартапы подбирают эти блоки и начинают применять их везде где только можно. Два года назад подобных возможностей у них не было.
Наука сама по себе продолжает движение вперед. Люди учатся обучать глубинные алгоритмы на малых наборах данных. Мы видим стартапы, которые либо находят хитрый способ получить доступ к большим наборам данных, либо придумывают способы организации работы алгоритмов таким образом, чтобы они нуждались только в малых наборах.
Тимоти Ли: Многие из полезных и практичных ИИ-приложений выглядят очень перспективно, но совсем не обещают, что созданный на их основе бизнес вырастет до крупных размеров. Если же говорить о по-настоящему больших возможностях, таких как автономные автомобили, то здесь возникает впечатление, что у крупных компаний есть преимущество, конкурировать с которым едва ли будет возможно.
Марк Андриссен: Мне кажется, что вы все еще рассматриваете эту ситуацию в контексте добавления ИИ к существующему продукту. Но ведь вовсе не это происходит на самом деле. Сейчас мы видим как появляются совершенно новые виды продуктов, создание которых было ранее невозможно.
Давайте снова вернемся к дронам. Вы покупаете дрона сегодня, начинаете управлять им самостоятельно и 20 минут спустя, разбиваете его о дерево. Вы говорите про себя «блин, это было круто», и теперь вам придется покупать нового.
Основные игроки этого рынка уже довольно давно ведут разговоры о добавлении фичи, которую называют «следуй за мной». Производители дронов думают над ее реализацией, а проекты на Kickstarter обязательно обещают добавить ее. Однако ни одной из десятков или сотен этих компаний до сих пор не удалось сделать так, чтобы она заработала.
Причина заключается в том, что это не фича, а совершенно новая архитектура. Таких дронов нужно создавать на базе ИИ с нуля. DJI и другие производители дронов делают ставку на то, что это фича. Мы же ставим на необходимость разработки новой архитектуры.
Это пример фундаментального переосмысления изобретения. Если наш тезис верен, то получается что все существующие дроны вскоре устареют. Они уже не будут никому нужны просто потому, что будут неспособны делать действительно важные вещи.
Если вы поговорите с производителями автомобилей, вы убедитесь, что все они думают, что автономность — фича, и что они собираются добавить ее в существующие машины. Компании Кремниевой долины считают что здесь нужна совершенно новая архитектура. Они думают, что все принципиальные положения в этой сфере нужно перевернуть вверх дном, чтобы изобрести нечто новое.
Тимоти Ли: Звучит так, как будто нас ожидает множество инноваций. В то же время процентные ставки находятся на низком уровне, а экономика в целом растет очень медленно. По идее все это означает, что при низкой процентной ставке, занимать деньги или привлекать капитал становится проще, а значит, мы уже должны наблюдать всплеск инвестиционной активности. Тем не менее, статистика показывает, что гораздо больше денег остается в нетронутом состоянии, нежели куда-либо вкладывается. Как вы думаете, чем это можно объяснить?
Марк Андриссен: Прямо сейчас существуют два вида отраслей. Первые вид — это отрасли, быстрыми темпами внедряющие технологии и улучшающие свою производительность. Телевизоры, компьютерное оборудование, СМИ и еда. На Bloomberg, кстати, была статья про то, что цены на еду резко падают поскольку процессы производства еды становятся значительно более изощренными.
Итак, у вас есть секторы экономики, в которых наблюдается резкий рост производительности. Цены в них падают быстро. Люди в этих отраслях обеспокоены тем, что их рабочие места вот-вот исчезнут или отправятся в Китай, Японию или Мексику. Все говорят, что революционность изменений в них зашкаливает, что они слишком сильно меняются под напором технологий. Дети Кремниевой долины буквально повергают экономику в хаос.
А еще есть секторы, цены в которых стремительно растут: здравоохранение, образование, строительные услуги, препараты, отпускаемые по рецепту врача, уход за пожилыми людьми и дошкольные детские учреждения. Здесь технологических инноваций очень мало. Все вышеперечисленное — секторы с недостаточным ростом производительности, новых технологий и фундаментальных изменений. Там есть и монополии, и олигополии, и картели, и управляемые правительством рынки, и ценовые сговоры — словом, полный набор системных нарушений, ведущих к резкому росту цен.
Правительство вливает все больше субсидий в эти рынки, однако из-за малой адаптивности таких рынков, дополнительное финансирование провоцируют еще больший рост цен. Как раз такая ситуация сейчас происходит в сфере высшего образования.
И поэтому занятые в этих секторах люди негодуют по поводу недостаточного роста производительности. Технологический рост в них происходит недостаточно быстро, и мы платим слишком много за их услуги.
А теперь попробуйте сделать из всего этого выводы и вы получите какую-то неразбериху и ощущение какого-то вялого движения. Однако такое отношение всего лишь мешает нам увидеть происходящее в истинном свете.
У вас есть одна группа секторов, цены в которых быстро падают, другая группа, где они быстро растут. Со временем в такой ситуации дорожающие секторы «съедят» всю экономику. Потребители сейчас видят, как их доход «съедается» сферами здравоохранения и образования.
Для меня проблема очевидна: она заключается в недостаточном внедрении технологий, инновации и фундаментальных изменений в тех секторах, где цены стремительно растут. Мой тезис на этот счет состоит в том, что это никакой не технологический пузырь, это технологический провал. Наша проблема не в том, что технологий стало слишком много, или что люди стали слишком ими увлечены. Проблема в том, что мы даже близко не подошли к тому уровню технологий, в котором нуждаемся. Все эти картелеподобные унаследованные от прошлого отрасли экономики устроены так, что совершить в них какие бы то ни было фундаментальные изменения ну просто очень сложно.
Тимоти Ли: Одна из характерных особенностей всех подобных медленнорастущих отраслей заключается в широкой распространенности в них ручного или умственного труда. Больше всего вы платите за то, что другой человек — медсестра, учитель, няня — проводит с вами свое время. Вы, вероятно, знакомы с концепцией болезни издержек Баумоля, которая гласит, что по мере того, как производимые товары становятся дешевле, люди начинают тратить больше своих ресурсов на дефицитный товар, то есть, в данном случае, на человеческий труд.
Отсюда и возникает вопрос о том, разрешима ли эта проблема как таковая. То есть в экономике всегда будут те или иные трудоемкие отрасли с медленным ростом производительности, а затраты в них при этом будут расти значительно быстрее в сравнении с другими отраслями.
Марк Андриссен: На макроуровне я согласен с этим утверждением. Я считаю, что оно очень точно объясняет происходящее, и полностью согласен с тем, что болезнь издержек Баумоля играет важную роль в процессах изменения стоимости товаров и труда. Я бы хотел сделать акцент на том, что трудоемкие отрасли, конечно, могут оставаться такими и дальше просто потому что все думают, что так оно и должно быть, однако это вовсе не означает что они при этом будут двигаться вперед. Если вы обратитесь к написанной в 80-х литературе на тему производительности, то вы увидите, насколько твердо были уверены эксперты тех лет в том, что автоматизация производства возможна, а вот автоматизация розничной торговли — нет. Широко распространенная в рознице востребованность ручного труда воспринималась как нечто должное и неизменное. Дистрибуция товаров также была немыслима без него. То есть все думали, что человек, заполняющий полки товаром, кассир, оформляющий покупки, или сотрудник, помогающий донести купленное до машины, никуда не денутся и всегда будут сопровождать розничную торговлю.
Тогда компьютерное оформление покупки или лазерное сканирование считалось серьезным шагом вперед. Однако практика показала, что лазерное сканирование не помогло увеличить общую производительность. Лазерное сканирование требовало времени. В половине случаев оно не работало и тогда вам нужно было проверять цену вручную. Возможно, производительность даже падала, потому что с лазером вам не нужно было клеить на товар ценник, так как вы думали, что он вам не понадобится.
Поэтому в то время было немало разочарований, связанных с попытками повысить производительность розницы. Конечно, за последние 20 лет, ее показатели выросли колоссально. Сначала был Walmart с его современным подходом к организации поставок, а потом появился Amazon. Что же касается следующего шага, то я считаю, что переход от физических продуктов к софтверным — третий этап повышения эффективности. Поставка аудио в формате MP3 или потокового вещания — гораздо более продуктивный способ распространения музыки, нежели ее запись на CD с последующей продажей через магазины.
В результате теперь у нас есть гигантская отрасль розничной торговли, некогда вроде бы обреченная на один только ручной труд, но теперь, однако, почти полностью автоматизированная. И, конечно, в истории ее развития были, и еще будут моменты массового расстройства по поводу исчезновения рабочих мест.
Тимоти Ли: Но так ли это на самом деле? В розничных магазинах сегодня заняты 5 миллионов американцев и, по прогнозам министерства труда, эта цифра вырастет на 7% в ближайшие десять лет.
Марк Андриссен: Все верно. Вот здесь все луддиты раз за разом и ошибаются. То есть это как раз то явление, о котором вы только что говорили — возрастание ценности дефицитных услуг. Количество клерков в ритейле растет.
Другой пример роста — операционисты в банках, количество которых увеличивалось десятки лет подряд. В скором времени этот показатель, возможно, все же, начать падать. Как бы то ни было, примечательно то, что количество вакансий банковских операционистов продолжало расти на протяжении последних 30 лет вопреки повсеместному распространению банкоматов и онлайн-банкинга. И происходило это как раз по той самой причине, о которой вы говорили. То есть потому что довольно неожиданно у банков появилась возможность разграничивать автоматизированные и персонализированные услуги и живые люди стали востребованы для предоставления сервиса более высокого уровня.
Как раз недавно Винод Хосла писал про то, что профессия доктора уйдет в прошлое. Он считает, что компьютеры значительно превзойдут людей в области диагностики, и докторам просто нечем будет заняться. Я считаю, что он абсолютно не прав. На мой взгляд, работа доктора видоизменится, постепенно превращаясь во все более высокоуровневую, высокооплачиваемую и важную профессию по мере того, как деятельность докторов будет дополняться более умными компьютерными технологиями.
Вот почему я с таким оптимизмом смотрю на экономику. Вот почему я думаю, что луддиты и ратующие за медленный рост люди ошибаются. На самом деле мы способны создать просто невероятные возможности для трудоустройства и добиться огромных улучшений производительности. Вопреки распространенному сегодня убеждению, эти два явления никак друг другу не противоречат.
Автор: PayOnline
