Кай-Фу Ли называет такие смешанные среды ООМ – онлайн-офлайн мирами. Наступление эпохи ООМ будет означать полную интеграцию этих обоих миров.
Причём такие приложения уже начинают появляться. Один ресторан KFC в Китае объединился с Alipay и ввёл в нескольких своих филиалах оплату через сканирование лица посетителя. Посетитель набирает на цифровом терминале свой заказ, система сканирует его лицо и находит соответствующую запись в Alipay (цифровой кошелёк): никаких наличных денег, карт или мобильных телефонов не требуется. Это приложение «Плати лицом».
Сделано в Шэньчжэне.
Кремниевая долина пока остаётся чемпионом мира по инновациям в программном обеспечении. А вот китайский город Шэньчжэнь уже завоевал титул чемпиона мира в сфере производства оборудования. Этот современный мегаполис с десятимиллионным населением возник всего 30 лет назад на месте рыбацкой деревушки, и за последние пять лет превратился в самую динамичную экосистему для производства интеллектуального оборудования.
Создание инновационного приложения не требует практически никаких физических инструментов: всё, что нужно – это компьютер и умный программист. Но создание аппаратуры для ИИ восприятия – например, умеющих видеть тележек для покупок и умеющих слышать стереосистем – требует мощной и гибкой производственной экосистемы.
Уходят в прошлое времена, когда китайская промышленность представляла из себя потогонные фабрики, на которых тысячи низкооплачиваемых рабочих шьют дешёвые туфли или плюшевых мишек.
Такие фабрики всё ещё существуют, пишет Кай-Фу Ли, но китайская система производства за последние годы серьёзно модернизировалась. Дешёвый труд перестал быть её основным преимуществом. Так, в Индонезии и Вьетнаме (не говоря уже об Украине, добавим мы) рабочие получают более низкую зарплату.
В Шэньчжэне можно напрямую обратиться на тысячи заводов и к сотням тысяч грамотных технических специалистов и, благодаря этому, производство товаров обходится невероятно дёшево. Богатейшие рынки электроники предлагают на выбор тысячи печатных плат, датчиков, микрофонов и миниатюрных камер. Такая сосредоточенность в одном месте множества поставщиков деталей и производителей готовой продукции ускоряет внедрение инноваций. Предприниматели, связанные с поставками аппаратного обеспечения, говорят, что одна рабочая неделя в Шэньчжэне эквивалента месяцу в Соединённых Штатах.
Китайский компания в области аппаратных средств Xiaomi (произносится «Сяоми») начала выстраивать с применением ИИ восприятия целые сети домашних приборов, способные превратить наши кухни и жилые комнаты в настоящую среду ООМ.
Центральное место в этой системе занимает динамик для голосовых команд Mi Ai speaker, который используется для создания ряда интеллектуальных домашних устройств с множеством сенсоров: очистителей воздуха, рисоварок, холодильников, камер видеонаблюдения, стиральных машин и автономных пылесосов. Компания Xiaomi не занимается выпуском всех эти устройств сама. Она инвестировала средства в 220 компаний и инкубировала 29 стартапов: многие из них работают в Шэньчжэне и выпускают продукцию для умного дома, совместимую с Xiaomi. Вместе они создают доступную интеллектуальную домашнюю экосистему с продуктами с поддержкой Wi-Fi, которые сами находят друг друга и упрощают настройку. Пользователи Xiaomi могут запросто сами управлять всей этой системой с помощью голосовых команд или с телефона.
Это созвездие предприятий создало крупнейшую в мире сеть интеллектуальных домашних устройств, насчитывающую 85 миллионов приборов к концу 2017 г. и намного превосходящую по размерам любые подобные сети в США. По предварительной оценке, стоимость компании Xiaomi составляет около 100 млрд. долл.
Скоро системы «умного дома», считает Кай-Фу Ли, будут не только передавать данные между различными устройствами, но также и оцифровывать данные из реального мира. Ваш холодильник сможет увидеть, что у вас заканчивается молоко и самостоятельно заказать его, а ваша кофеварка приготовит для вас капучино по первой просьбе.
Как только машины смогут видеть и слышать окружающий мир, они будут готовы двигаться и продуктивно действовать в нём. Автономный ИИ представляет собой интеграцию и апогей всех достижений предыдущих этапов. Он должен объединить способность машин к оптимизации (т.е. к самосовершенствованию – глубокое обучение) на основе массивов данных с их новоприобретёнными сенсорными возможностями. В результате слияния воедино этих сверхчеловеческих возможностей машины обретут дар не только понимать окружающий мир, но и изменять его. (Опять-таки, слово «понимать» не следует воспринимать буквально, в человеческом смысле. Машина сможет просчитать окружающий её реальный мир на основе множества данных и выбрать оптимальный вариант действий, но она не сможет понимать мир в человеческом смысле этого слова, иначе это будет уже не машина, а разумное существо, искусственно созданное человеком. Правда, и здесь до человека этому «разумному существу» будет далеко, т.к. надо в него вложить эмоции, чувства, способность к сопереживанию и т.д. Об этом, кстати, пишет и сам Кай-Фу Ли, но чуть ниже.).
Склады компании Amazon.
Пять лет тому назад они ничем не отличались от большинства складов: высокие стеллажи, в проходах между которыми перемещаются сотрудники. Сейчас же люди остаются на месте, а инвентарь их находит сам: по проходам теперь снуют автономные роботы-жуки со сложенными башенками из коробок на спине. Эти жуки торопливо бегают по складским помещениям, едва не сталкиваясь друг с другом и принося сразу несколько вещей людям, которые принимают их, не сходя с места. Сотруднику остаётся только взять предмет, отсканировать его и положить в коробку. Все эти автономные роботы имеют одну важную черту – они создают прямую экономическую выгоду своим владельцам.
В то же время, отмечает Кай-Фу Ли, мы вряд ли в ближайшее время увидим автономный ИИ в наших домах. Простые, казалось бы, вещи, такие как уборка помещений или присмотр за ребёнком всё ещё выходят далеко за пределы возможностей ИИ, а наша среда обитания, не отличающаяся порядком, содержит массу препятствий для неуклюжих роботов.
О работе над технологией автономного вождения.
Здесь автор сравнивает два подхода – компании Google и компании Илона Маска Tesla. Первой работу над беспилотным автомобилем начала Google. Она исходила из того, что надо сначала создать совершенный продукт, а затем его выпускать на дорогу. Компания Tesla через несколько лет пустилась в погоню за Google, внедряя новые технологии пошагово. К 2016 г. оба подхода начали сближаться. Более того, если Google накопила исследовательские данные о 1,5 млн. миль, которые за 6 лет проехали её автомобили в ходе испытаний, то Tesla всего за 6 мес. получила данные о 47 млн. миль. При этом Tesla исходит из того, что автономные системы уже надёжнее, чем водитель-человек, и чем больше данных они будут получать, тем больше жизней смогут спасти.
Население Китая составляет 1,39 млрд. чел. (напомню, книга написана в 2018 г., т.е. данные, которые в ней приводятся, соответствуют 2017 году, если иное не оговорено). Ежегодно на дорогах Китая погибает в ДТП 260 тысяч чел.; в мире, по данным ВОЗ, ежегодно в автокатастрофах гибнет 1,25 млн. чел.; в США в 2016 г. погибло 40 тыс. чел.
В Китае уже занимаются адаптацией автомобильных дорог, реорганизуют структуру городских автоперевозок и возводят города, спроектированные специально для беспилотных автомобилей.