М. Ф.: То есть именно в этот момент началось настоящее глубокое обучение?

И. Б.: Нет, совокупность факторов, ускоривших глубокое обучение, целиком сложилась только к 2014 г.

М. Ф.: То есть к моменту, когда этим занялись не только университеты, но и такие компании, как Google, Facebook и Baidu?

И. Б.: Именно так. Процесс ускорения начался чуть раньше, примерно в 2010 г., благодаря таким компаниям, как Google, IBM и Microsoft, которые работали над нейронными сетями для распознавания речи. Эти нейронные сети к 2012 г. Google начала использовать на смартфонах Android. Тот факт, что одну и ту же технологию глубокого обучения смогли применить как для компьютерного зрения, так и для распознавания речи, оказался по-настоящему революционным. Это привлекло внимание к сфере ИИ.

М. Ф.: Удивляет ли вас тот факт, что нейронные сети, с которыми вы много лет назад начали работать, стали центральным элементом проектов в таких крупных компаниях, как Google и Facebook?

И. Б.: Конечно, изначально этого никто не ожидал. В области глубокого обучения был сделан ряд важных, удивительных открытий. Я уже упоминал, что распознавание речи появилось в 2010 г., а о компьютерном зрении стали говорить в 2012 г. Пару лет спустя начался прорыв в сфере машинного перевода, который в 2016 г. привел к появлению сервиса Google Translate. В этом же году началось активное развитие программы AlphaGo. Всего этого мы не ожидали. Помню, как в 2014 г. я просматривал результаты генерации подписей к изображениям и поражался тому, что компьютер смог это сделать. Если бы годом раньше меня спросили, реально ли подобное, я бы ответил «нет».

М. Ф.: Это действительно нечто потрясающее. Конечно, осечки иногда происходят, но в большинстве случаев мы имеем поразительно точный результат.

И. Б.: Осечки неизбежны! Системы пока не обучены на достаточном количестве данных, кроме того, требуется изрядно продвинуться в фундаментальных исследованиях, чтобы они действительно научились распознавать объекты на изображениях и понимать язык. Пока до этого далеко, но ведь даже современного уровня производительности мы изначально не ожидали.

М. Ф.: А как вы пришли к исследованиям в области ИИ?

И. Б.: В юности я активно читал научную фантастику. Подозреваю, что это могло на меня повлиять. Именно оттуда я узнал об ИИ и трех законах робототехники Азимова, и у меня появилось желание изучать физику и математику. А чуть позже мы с братом заинтересовались компьютерами. На сэкономленные деньги мы приобрели компьютер Apple IIe, а затем Atari 800. Программного обеспечения тогда было мало, поэтому мы научились писать программы на языке BASIC.

Я так увлекся программированием, что занялся изучением вычислительной техники, а затем получил ученую степень в области computer science. В 1985 г., во время обучения в магистратуре, я начал читать статьи о первых нейронных сетях, в том числе работы Джеффри Хинтона. Это было любовью с первого взгляда. Я сразу понял, что хочу работать именно в этой сфере.

М. Ф.: Какой совет вы могли бы дать тем, что хочет заниматься глубоким обучением?

И. Б.: Прыгайте в воду и начинайте плавать. Сейчас информация любого уровня доступна в виде учебников, видео и библиотек с открытым исходным кодом. В сети можно бесплатно прочитать книгу «Глубокое обучение», соавтором которой я являюсь. В ней много информации для новичков. Студенты старших курсов зачастую тренируются, читая научные работы и пытаясь самостоятельно воспроизвести описанные там результаты, затем стараются попасть в лаборатории, проводящие исследования такого рода. Сейчас самое благоприятное время для карьеры в сфере ИИ.