Пять книг о современной истории ИИ

Метц описывает, как Гинтон с 1980-х шел к получению Нобелевской премии по физике 2024 года «за фундаментальные открытия и изобретения, обеспечившие машинное обучение с использованием искусственных нейронных сетей». И одновременно о том, как вокруг него развивалась «молодежь», которая сейчас формирует ландшафт технологической революции: Илья Суцкевер, в прошлом главный исследователь и основатель компании OpenAI, а ныне — основатель Safe Superintelligence Inc. (SSI), занимающейся разработкой суперинтеллекта; Алекс Крижевский, который вместе с Суцкевером в 2012 году стал автором революционной сети AlexNet, показавшей способность моделей, над которыми работал Гинтон; Ян ЛеКун, руководитель исследований в Meta AI, и многие другие.

Советую прочитать эту книгу, потому что она дает глубокое понимание научных и человеческих трудностей, с которыми сталкивались создатели современного ИИ, показывает их настойчивость и влияние идей на мировые технологии, а также объясняет, как именно открытия Гинтона и его учеников привели к появлению таких продуктов, как распознавание речи и образов, самоуправляемые авто и ChatGPT.

Supremacy — Преимущество или превосходство

В «Supremacy», бизнес-книге прошлого года от Financial Times, колумнистка Bloomberg Парми Олсон рассказывает историю соревнования и конкуренции между Демисом Гассабисом (Google DeepMind) и Сэмом Альтманом (OpenAI). Читая книгу, вы сможете следить, как параллельно в Лондоне и в Калифорнии возникали идеи, которые воплотились в то, что сегодня одни видят одним из самых больших рисков для человечества, а другие — решением от всех проблем.

Здесь также очень тщательно объясняется, что подходы обоих визионеров к развитию ИИ кардинально отличаются. Гассабис стремится использовать ИИ для научных прорывов (его DeepMind уже получил Нобелевскую премию по химии 2024 года за программу AlphaFold), тогда как Альтман фокусируется на демократизации доступа к технологии, которая должна изменить повседневную жизнь людей, и хочет, чтобы ИИ был в кармане каждого человека.

По сути, книга об интеллектуальном противостоянии между научным подходом к решению фундаментальных проблем и прагматичным видением технологии как инструмента для повышения качества жизни всех людей. Борьба, описанная в Supremacy, еще не закончена, и именно поэтому книга так интересна. Мы сейчас следим за обоими героями в ежедневных новостях. И уверен, что будем видеть их еще не один год. Посмотрим, кто получит преимущество, о котором пишет Олсон.

Оптимист

Говоря о Сэме Альтмане стоит упомянуть две другие книги именно об OpenAI, которые вышли в этом году. Первая, «The Optimist», написанная на основе многомесячных интервью с ним, командой и конкурентами, фактически стала первой большой биографической историей об Альтмане и OpenAI. Ее анонсировал сам Альтман, сказав, что он дал ее автору, известному репортеру The Wall Street Journal Кич Хейги, «неординарную возможность» увидеть работу OpenAI изнутри.

В книге Хейги рисует для вас портрет молодого харизматичного технолидера, который, с одной стороны, имеет стратегическое мышление и философское рассуждение о границах этической ответственности. Но одновременно использует манипулятивные тактики во время кризисов, часто создавая сложные драмы внутри команды OpenAI.

Книгу Хейги нельзя назвать очень доброжелательной к Альтману, но все же она выглядит больше как «официальная» и отчасти лояльная биография.

Империя ИИ

В то же время книга «Empire of AI» Карен Хао, другой журналистки WSJ и The Atlantic, представляет гораздо более критический взгляд на компанию.

Опираясь на более 300 интервью, в своей истории Хао выходит далеко за пределы Кремниевой долины. Она рассказывает истории работников в Найроби, которые за мизерную плату чистили данные ChatGPT от признаков насилия и ненависти, показывает сообщества в Чили, где дата-центры высасывали огромные объемы воды и электроэнергии. Хао также подробно разбирает кризис 2023 года, когда Альтмана уволили, а затем вернули, представляя это не как обычный корпоративный конфликт, а как последнюю попытку остановить превращение OpenAI в потенциальное зло, против которого компания якобы была создана.

Читать книги Хейги и Хао вместе стоит именно для объемного понимания: первая подает портрет харизматического визионера и его путь к власти, а вторая показывает цену этой власти и настоящие последствия «оптимизма» Альтмана для мира. Вместе они формируют полную картину того, как довольно часто идеалистические амбиции людей превращаются в империи, в которых прогресс измеряется все же не улучшением жизни людей (об идее, о которой рассказывается в книге Supremacy), а размером моделей, объемом потребленной энергии и рыночной капитализацией.

Мыслящая машина

Но успех Гинтона, Гассабиса и Альтмана был бы вообще невозможен без героя другой книги и его компании. Об этом герое, Дженсене Хуанге, основателе и CEO Nvidia, рассказывает в своей увлекательной книге «The Thinking Machine» американский журналист «The New Yorker» Стивен Витт.

В основе рассказа Витта лежит дальновидная и рискованная ставка Хуанга на параллельные вычисления с помощью графических процессоров (GPU). Сперва они создавались для видеоигр, а впоследствии позволили Nvidia стать фактическим монополистом на рынке, питающем весь сектор ИИ.

Насколько эта ставка была решающей, иллюстрирует эпизод из книги Genius Makers, о которой написано выше. В ней содержится история, когда команда Крижевского и Суцкевера под руководством Гинтона, готовила свою нейросеть AlexNet к конкурсу распознавания изображений ImageNet. Их секретом и решающим преимуществом стало использование именно двух мощных видеокарт NVIDIA, которые позволили им тренировать гораздо более глубокую нейросеть, чем у конкурентов, за значительно более короткое время. AlexNet победила с огромным отрывом, шокировав академическое сообщество и доказав, что глубокое обучение в сочетании с мощностью GPU является чрезвычайно эффективным. Этот момент считается началом новой волны современной ИИ-революции, которая затем привела к появлению ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, Midjourney и всех других решений в области ИИ.

Витт, со своей стороны, описывает эту и другие истории из жизни Nvidia как захватывающий технологический триллер. Он показывает, как Хуанг годами инвестировал миллиарды в разработку платформы для программирования GPU, которую сначала Wall Street считал расточительством, потому что она не приносила прибыли. Затем Nvidia была на грани банкротства, но Хуанг упорно продолжал верить, что параллельные вычисления станут основой будущих технологий. Это упрямство окупилось стократ, когда оказалось, что архитектура GPU идеально подходит для тренировки нейросетей — и вдруг все, от Google и OpenAI до Китая и Саудовской Аравии, начали отчаянно скупать чипы Nvidia.

И неважно, как вы относитесь к фирменной черной куртке Хуанга или его блестящим презентациям. Факты говорят сами за себя. Nvidia является не только частью так называемой Великолепной Семерки (Magnificent Seven), в которую еще входят Microsoft, Alphabet, Apple, Amazon, Tesla и Meta, но и стала в этом году самой дорогой компанией мира. Поэтому ее стратегию точно стоит изучить. К тому же, именно The Thinking Machine может стать бизнес-книгой года по версии Financial Times.

А вообще, читайте то, что вам нравится или то, что вам нужно сейчас, и не забывайте иногда читать и то, что формирует ваше «завтра». Но в любом случае — читайте! Нация, которая читает книги, всегда победит нацию, которая смотрит телевизор.