Александр Гасников объяснил, почему в его списке оказались теория естественного отбора Чарльза Дарвина, открытие структуры молекул ДНК и появление искусственного интеллекта, а также посоветовал книги по этим темам.
Каждый новый век приносит замечательные открытия, которые меняют мир: книгопечатание, электричество, промышленная революция, космос, компьютер и другие. Я сосредоточусь на трёх открытиях, которые существенным образом изменили мир в части нашего понимания этого мира и самих себя.
Первое открытие, которое хочется отметить, было сделано Чарльзом Дарвиным и Альфредом Расселом Уоллесом в XIX веке. Речь идёт об открытии механизма естественного отбора как основного фактора эволюции. Теория, заложенная более 150 лет назад, является одним из основных инструментов объяснения живого мира вокруг нас, в том числе и нас самих, нашего происхождения. В нынешний век это особенно отчётливо видно, например, в популярных книгах английского этолога Ричарда Докинза и российского биолога и палеонтолога Александра Маркова.
Второе открытие датируется XX веком. Около 70 лет назад Джеймс Уотсон и Фрэнсис Крик на основе данных, собранных Розалинд Франклин, открыли структуру молекул ДНК в виде двойной спирали и выдвинули гипотезу о механизме репликации, то есть копирования ДНК на основе этой структуры, за что впоследствие получили Нобелевскую премию.
XXI век многие называют веком биоинформатики, генной инженерии. На мой взгляд, именно механизмы естественного отбора, механизмы хранения и копирования информации в ДНК стали ключом к созданию по-настоящему единой теории всего живого на Земле. Детали раскрыты в замечательной книге Максима Франка-Каменецкого «Самая главная молекула».
Ну и третье открытие произошло на наших глазах в XXI веке. Для меня оно ассоциируется с процессом превращения сочетания вполне понятных научно-инженерных дисциплин — математической статистики, стохастической оптимизации, машинного обучения, высокопроизводительных вычислений на графических процессорах и так далее — в то, что сейчас называют искусственным интеллектом.
Можно было бы, конечно, это связать с какими-то конкретными фактами, например, открытием свёрточных нейронных сетей, энкодера-декодера, трансформерных архитектур и больших генеративных, в том числе языковых, моделей. Но идея не столько в таких деталях, сколько в нескольких относительно простых наблюдениях:
1) стоит обучать экстракторы признаков вместо того, чтобы создавать их вручную, как это было принято ранее: многослойные нейронные сети прекрасно справляются с решением этой задачи — расплата в числе слоёв;
2) для решения серьёзных задач нужны сети с большим числом слоёв, что, в свою очередь, требует больших объёмов обучающих данных — выборки;
3) процесс обучения больших моделей — решения задач оптимизации в пространстве, размер которого равен числу весов нейронной сети — стал возможен с появлением соответствующих технологий: быстрого автоматического дифференцирования (специалисты по глубокому обучению говорят о методе обратного распространения ошибки), графических процессоров, технологий распределённых вычислений, где нагрузка делится между вычислительными устройствами.
Во многом «революция ИИ»стала возможной благодаря именно прогрессу технологическому, и напрямую связана с развитием полупроводниковых микропроцессоров. Об этом подробнее можно почитать у Яна Лекуна в книге «Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения».
Считаю, что экспериментальное открытие возможностей ИИ как раз и состоит в том, что в процессе реализации шагов 1—3 удалось выйти на такие масштабы — сети на триллионы параметров, при которых возможности нейронных сетей в решении большого количества отдельных задач, в том числе уже довольно творческих, не просто сопоставимы с человеческими, но и часто существенно превосходят их. Это открывает совершенно новые возможности, например, ИИ-ассистенты. Именно в этот момент кажется, что дальнейшая наша эволюция как биологического вида существенно поменяется, и роль культурной эволюции — эволюции мемов — может стать драйвером общей эволюции. С развитием технологий ИИ у нас появляется всё больше и больше возможностей в изучении самих себя и мира вокруг, который также будет меняться от нашего изучения его.
