его охладить. В 2013 году информационные центры в США потребили 10 миллионов мегаватт, что сравнимо с энергией, которую вырабатывают 34 большие электростанции^[10]. Но гораздо большее значение для экономики имеет то, как используются эти данные. Необработанная информация превращается в знание о людях: что вы делаете, чего хотите и что вообще из себя представляете. Более того, эта информация передается от вас через устную речь.

Учим переводить

В настоящее время глубокое обучение применяется в компании Google для сотни приложений, от Street View и до Inbox Smart Reply, а также для голосового поиска. Несколько лет назад инженеры Google поняли, что необходимо доработать эти приложения до очень высокого уровня, и приступили к созданию специального чипа, предназначенного для глубокого обучения. Для удобства плата спроектирована так, что входит в стандартный слот для жесткого диска в стойке центра обработки данных. Тензорный процессор Google (Google Tensor Processing Unit; Google TPU) сегодня внедрен на множестве серверов по всему миру, значительно повышая производительность приложений с глубоким обучением.

Рис. 1.3. Приложение Google Translate мгновенно переводит с других языков дорожные указатели, стоит навести на них камеру. Это особенно актуально, если вам нужно сесть на поезд в Японии.

Пример того, как быстро глубокое обучение может изменить мир, — его влияние на перевод с иностранных языков. Перевод с одного языка на другой — заветная мечта ИИ, поскольку основан на понимании предложений целиком. В 2016 году компания Google запустила новый Переводчик, основывающийся на глубоком обучении, что стало большим шагом на пути к живому переводу. Буквально в одночасье перевод превратился из беспорядочного смешения отдельных фраз в связные предложения (рис. 1.3). Раньше программа искала комбинации слов, которые можно было бы перевести вместе, но глубокое обучение создает перевод, исходя из смысла всего предложения.

18 ноября 2016 года научный сотрудник Токийского университета Юн Рекимото заметил внезапное усовершенствование Google Переводчика. Чтобы протестировать новую систему, он перевел в приложении начало рассказа Эрнеста Хемингуэя «Снега Килиманджаро» на японский, а затем обратно на английский. Читателю нужно определить, какой отрывок принадлежит Хемингуэю, а какой — Google Переводчику^[11]:

1. Килиманджаро — покрытый вечными снегами горный массив высотой в 19 710 футов, как говорят, высшая точка Африки. Племя масаи называет его западный пик «Нгайэ-Нгайя», что значит «Дом Бога». Почти у самой вершины западного пика лежит иссохший мерзлый труп леопарда. Что понадобилось леопарду на такой высоте, никто объяснить не может^[12].

2. Килиманджаро — это заснеженная гора высотой 19 710 футов, которая считается самой высокой горой в Африке. Его западная вершина называется Масаи «Нгадже Нгаи», Дом Бога. Рядом с западной вершиной находится высушенная и замороженная туша леопарда. Никто не объяснил, что искал леопард на такой высоте^[13].

Следующая цель глубокого обучения — научить автопереводчик работать с абзацами, чтобы он мог выявлять связи между несколькими предложениями. У слов глубокие культурные корни. Владимир Набоков, автор романа «Лолита», писавший и на русском, и на английском, пришел к выводу, что невозможно переводить поэзию. Его литературный перевод на английский язык «Евгения Онегина» Пушкина^[14] дополнен пояснениями о культуре той страны и того времени, в котором создавался оригинал; необходимость давать такие сноски подтверждает его точку зрения. Но, возможно, однажды Google Переводчик сможет переводить произведения Шекспира, опираясь на контекст его творчества в целом^[15].

Учим слушать

Еще одна заветная мечта ИИ — распознавание устной речи. До недавнего момента оно применялось в ограниченных областях, например при бронировании авиабилетов. Теперь же возможности безграничны. Летний исследовательский проект Microsoft Research, осуществленный в 2012 году стажером из университета Торонто, значительно улучшил систему распознавания речи (рис. 1.4)^[16]. В 2016 году одно из подразделений Microsoft заявило, что в результате применения глубокого обучения они достигли эффективности, сравнимого с человеческой^[17].

Рис. 1.4. Ричард Рашид, руководитель отдела исследований компании Microsoft, на презентации функции распознавания голоса, использующей глубокое обучение. 25 октября 2012 года в Тяньцзинь в Китае. Две тысячи китайских студентов в аудитории увидели субтитры, созданные с помощью автоматического распознавания речи, которые следовали за устным переводом на китайский язык. Это стало всемирной сенсацией.

Последствия этого прорыва будут ощущаться в обществе в ближайшие годы, и в итоге голосовой интерфейс вытеснит клавиатуру. Это уже начало происходить с появлением виртуальных помощников, таких как Алекса, Сири и Кортана, разработчики которых постоянно стремятся превзойти друг друга. Как печатные машинки исчезли из-за повсеместного распространения компьютеров, так и клавиатуры вскоре станут всего лишь экспонатами музеев.

Когда функция распознавания речи соединится с функцией автоматического перевода, станет возможно межкультурное общение в режиме реального времени. Почему же требуется так много времени, чтобы они вышли на тот же уровень, что и у человека? Просто ли совпадение, что они и другие когнитивные способности достигли своего предела одновременно? Ко всем этим достижениям привели огромные потоки данных.

Учим ставить диагноз

Сфера услуг и профессии также изменится с развитием машинного обучения, когда оно начнет применяться в тех областях, где будет доступ к большим массивам данных. Медицинские диагнозы, опирающиеся на информацию о миллионах пациентов, станут более точными. Во время недавнего исследования глубокое обучение было применено к медицинской базе данных, в которой содержалось 130 тысяч изображений, иллюстрирующих более двух тысяч различных дерматологических заболеваний, что в десять раз больше, чем использовалось ранее (рис. 1.5)^[18]. Систему обучили определять заболевания, исходя из изображений, которые ей были до этого неизвестны. В результате система поставила диагнозы, которые не отличались, а в некоторых случаях даже были