Штучний інтелект розвивався на Заході, але Китай переймає і вдосконалює його досвід

Технологія інтелекту, що самонавчається, зародилася ще в 50-ті роки XX століття. Дослідники працювали над створенням машини з людським інтелектом. У цього напрямі були свої спади та підйоми, коли захоплення змінювалося розчаруванням. Часом фінансування скорочувалося, робота сповільнювалася, але не зупинялася.

Поступово в галузі штучного інтелекту з’явилися два напрями: система символів (або система правил) і система нейронних мереж. У системі символів машинний інтелект спирається на логічні правила «якщо…, то». Спочатку це здавалося верхом досягнень ШІ й працювало переважно в простих програмах та іграх. Але коли варіанти розширювалися, вона не працювала.

Прихильники системи нейронних мереж вирішили побудувати в машині подобу людського мозку. Базова біологічна архітектура мозку складається з нейронів, які отримують і передають закодовану інформацію, унаслідок чого людина приймає рішення. Машинну нейронну мережу не налаштовували на ухвалення рішень, вона лише опрацьовує безліч варіантів та ідентифікує потрібний. У 1960-х роках винахід нейронних мереж для машин спочатку викликав фурор, але прихильники системи символів зуміли відвоювати свою теорію як єдину вірну, і довгі роки машинний інтелект працював із її допомогою. До кінця 1990-х років  штучні нейронні мережі переживали свій льодовиковий період через численні упередження у сфері високих технологій. І тільки на початку 2000-х, коли системи глибокого навчання (штучний інтелект, що самонавчається) навчилися розпізнавати мову та обличчя, світ нарешті розгледів їхній потенціал.

Алгоритми використовують величезні масиви даних для отримання найкращого результату. Вони вчаться розпізнавати шаблони, невидимі для людини, шукають зв’язки та ухвалюють оптимальні рішення. Усе, що для цього потрібно, — величезна кількість даних, конкретна мета і порівняно вузька сфера застосування. Якщо даних недостатньо, алгоритм не зможе побачити зв’язки та виявити кореляції, якщо мета надто абстрактна, він не знає, як оптимізувати розв’язання завдання.

Проте алгоритми прекрасно навчаються страхування і кредитування. У них є дані про позичальників (тобто відомості про дохід, кредитний рейтинг, кредитні картки) і проста мета (мінімізувати ризики страхових і фінансових організацій).

Уже недалекий той день, коли ШІ зможе повністю змінити водіїв, керуючи автомобілями, розпізнаючи шаблони зовнішнього світу і приймаючи рішення про оптимальний і безпечний маршрут. Перші кроки в цьому напрямку вже зроблено.

Основна сила ШІ (розпізнати шаблон, оптимізувати його й ухвалити рішення) згодом може застосовуватися до безлічі найрізноманітніших галузей. Недарма такі гіганти, як Google і Facebook, вкладають величезні ресурси в самонавчальний інтелект. Адже ми стоїмо на порозі нових можливостей.

У Китаї це прекрасно розуміють, попри поширену думку про те, що він лише наслідує високі технології західних країн, не створюючи унікальні свої. І в Китаю, і в США є свої сильні сторони в розвитку ШІ, тож можна передбачити баланс сил у найближчому майбутньому.

Розвиток кожної технології вимагає переходу від теоретичних знань до практичного втілення. У Китаї, можливо, не вистачає нестандартних підходів у дослідженнях високих технологій, зате він має у своєму розпорядженні великі дані, необхідні для роботи ШІ.

Автор провів багато часу в Кремнієвій долині, вивчаючи її стартапи. Її мешканці мають репутацію найпрацьовитіших і найпристрасніших молодих винахідників, спочатку зосереджених на винаході нового продукту, а потім на його безперервному поліпшенні з прив’язкою до нових технологій. Але все це не йде в жодне порівняння з інтернет-підприємництвом у Китаї. Конкурентність цього середовища набагато перевершує Кремнієву долину. Технології крадуть, а конкуренти готові на все заради захоплення нових ринків. Впровадження інновацій у свій продукт і свою бізнес-модель — сувора необхідність, інакше просто не вижити. У Кремнієвій долині інтелектуальна власність захищена набагато краще, а конкуренція зовсім не така, як у Китаї — ринок сам вирішує, яка технологія краща. У такій спокійній обстановці підприємці не дуже мотивовані на нові відкриття, і в цьому плані Китай може піти далеко вперед у сфері розвитку штучного інтелекту, — адже там виросло ціле покоління працьовитих, спритних і живучих підприємців у сфері високих технологій. Крім того, Китай має у своєму розпорядженні унікальний ресурс, властивий тільки йому, — надлишок даних, причому деякі з них можна знайти тільки в цій країні.

Ще недавно інтернет-компанії США й Китаю розвивалися приблизно з однаковою швидкістю. У Китаї з’явилися аналоги американських соціальних мереж Twitter і Facebook. Але, почавши з наслідування, поступово вони стали явищем суто китайським, що має з аналогами мало спільного.

З огляду на перехід від епохи впровадження технологій до епохи даних, народження загартованих конкуренцією підприємців і далекоглядну політику, Китай цілком може вже найближчим часом випередити США в розробці та розгортанні ШІ. Надалі це може призвести до нового світового порядку й домінування Китаю на технологічній арені.

Китайські стартапи копіюють американські моделі, а потім гостро конкурують один з одним, завойовуючи китайських користувачів

Китайський підприємець Ван Шин відомий у китайському інтернеті як відвертий наслідувач, який один в один копіює винаходи Кремнієвої долини. Спочатку він скопіював маловідому соціальну мережу Friendster, попередник Facebook, змінивши дизайн і зробивши власний користувацький інтерфейс. Перший досвід виявився невдалим, сайт не користувався в Китаї популярністю, але тут у США з’явився Facebook. Ван Шин прийшов у захват. Він точно здер користувацький інтерфейс і зробив продукт для китайських студентів, назвавши його Xiaonei, що в перекладі означає «кампус». Згодом Ван Шин був змушений продати його, і тепер він називається Renren. Потім Ван Шин взявся за Twitter, повністю клонувавши його під назвою Fanfou. Якби не китайська мова, відвідувачі сторінок Fanfou могли б подумати, що вони перебувають у Twitter. Але й цей ресурс закрили з якихось політичних причин. Потім Ван Шин звернув увагу на Groupon, скопіювавши його й перетворивши на Meituan.

Таке сліпе копіювання, на думку багатьох експертів, не дасть Китаю створити власний інноваційний продукт, оскільки він надто любить наслідувати на шкоду творенню. І завдяки цій особливості в китайських технологічних компаній навряд чи є шанс здійснити світову технічну революцію. 

Ван Шин навіть не перепросив за своє копіювання один в один. Він казав, що в цьому теж був творчий підхід: адже він сам вирішував, який сайт слід обрати, як йому працювати і яким контентом наповнювати.

При цьому справжній Groupon уже у 2017 році опинився на межі розорення, оскільки занадто повільно реагував на зниження інтересу до групових закупівель. Meituan вижив, витримуючи битву у висококонкурентному середовищі, розвинув нові напрямки бізнесу, і наразі компанія входить до списку стартапів світу, які найдорожче оцінюються (орієнтовно 30 млрд доларів). Західні спостерігачі визнали, що секрет успіху Meituan — саме в його прообразі, скопійованому Ван Шином і перенесеному в спокійне середовище китайського інтернету, але вони помиляються.