Дивовижні технології та винаходи

Новини, аналітика, статті, фото та відео

Нассім Талеб: «У штучному інтелекті немає нічого принципово нового»

Нассім Талеб: «У штучному інтелекті немає нічого принципово нового»

Рейтинг користувача: 5 / 5

Активна зіркаАктивна зіркаАктивна зіркаАктивна зіркаАктивна зірка
 

Машинне навчання набуло популярності на хвилі хайпа та грамотного піару, вважає американський трейдер та ризик-менеджер Нассім Талеб. Ще одна причина розвитку штучного інтелекту — доступ до рекордної кількості даних.

Ми публікуємо інтерв'ю, яке було взяте у Нассіма Талеба виданням Хайтек+. Журналіст видання зустрівся з дослідником та поговорив про переоцінення технологій, професії майбутнього та математику.

Нассім Ніколас Талеб — американський есеїст, письменник, статистик, трейдер та ризик-менеджер ліванського походження. Доктор філософії. У 2007 році він випустив книгу «Чорний лебідь. Під знаком непередбачуваності». В ній описана концепція «чорного лебедя» - так Талеб називає рідкісні події, які часто здаються незначними, але призводять до колосальних наслідків. Книга стала бестселером в період фінансової кризи 2008 року. Пізніше Талеб висунув теорію «антикрихкості». Відповідно до неї, компаніям та людям потрібно вчитися отримувати вигоду зі стресових ситуацій та цінувати помилки. Антикрихкість — корисна властивість в умовах хаосу, оскільки вона дозволяє управляти невизначеністю та «пожинати її плоди».

- Якось в Twitter вас попросили дати оцінку штучного інтелекту та трансгуманізму. Ви відповіли лаконічно: «Сміття». В такому випадку, які технології здаються вам найбільш значущими сьогодні?

- У мене є правило — ніколи не говорити про предмети поза моєю компетенцією. Тому можу говорити тільки про галузь, в якій я спеціалізуюся.

З усіх технологій, з якими я стикався, найбільше мене вразило математичне програмування, обчислювальна математика.

Наведу простий приклад. Якщо в тебе під рукою калькулятор, тобі не потрібно пам'ятати таблицю множення. Мені в дитинстві множення давалося нелегко, як і багатьом іншим людям. Точно так же математичне програмування допомагає розуміти фундаментальні явища, уникаючи зайвих процесів.

По-моєму, це неймовірно корисна річ. Математичне програмування у свій час змінило моє уявлення про математику як про абстрактну дисципліну. Я зрозумів, як застосовувати її на практиці з користю, як грати з обчисленнями. Одним словом, ця технологія змінила мій світогляд.

- Але штучний інтелект та машинне навчання теж застосовують у сфері фінансів — галузі, в якій ви спеціалізуєтесь.

- Машинне навчання — це підвид статистичного методу, який давно відомий. Ті ж нейромережі досліджували ще 30 років тому, нелінійна регресія теж існує вже скільки часу. Просто в останні роки штучний інтелект розпіарили та «перепакували».

У самих технологіях немає нічого нового. Принципова відмінність сьогодні полягає в появі великої кількості даних. Я ось раніше не замислювався про це. А на WorldSkills Conference 2019 дізнався, що з'явився цілий блок професій для людей, які маніпулюють даними — проводять зачистку та обробку.

Робота з data дійсно стає окремою професією або підпрофесією, якщо так можна сказати. Скажімо, я знаю як працювати зі статистикою, але я не вмію працювати з великими даними — це різні сфери. Так само той, хто водить автомобіль, не обов'язково повинен бути експертом по заміні масла.

- Акумулювання та маніпуляція з даними, з одного боку, приносять користь. З іншого боку, виникає загроза приватності, ризик упередженості. Можна згадати концепцію датаізма, описану Юваль Харарі в «Короткій історії майбутнього». Він пише, що датаізм — це сучасна форма релігії, яка загрожує ідеології гуманізму.

- Для мене Харари не існує. Я не вважаю його істориком. Він пише книги, які цікаво читати людям, але я не вважаю його досить серйозним дослідником, щоб обговорювати його роботи.

Про дані скажу одну фундаментальну річ — заведено вважати, що чим більше даних ми маємо, тим простіше нам розв'язувати проблеми. Згадаймо, як у 2008-му році настала фінансова криза. Тоді експерти мали колосальну кількість внесених відомостей, але це не допомогло.

Не можна вважати, що одних даних досить для розв'язання проблеми. Навпаки, часто вони надають помилковий вплив.

Упередженість та шум ростуть швидше даних. Я писав про це у своїй першій книзі «Обдурені випадковістю», а потім й в «Антикрихкості».

- Ще одна річ, про яку все частіше говорять сьогодні — це прискорений темп змін. Технології розвиваються з небувалою швидкістю, люди не встигають адаптуватися, а світ стає все більш хаотичним. Вам не здається, що так говорять в період будь-якої технологічної революції?

- В історії неминуче відбуваються стрибання. Безумовно, світ повинен змінюватися та ставати краще, але не на такий шаленій швидкості. Однак ми звикли переоцінювати роль технологій у цих процесах.

Погляньте на будівлі — вони не сильно змінилися. Їжа залишилася колишньою, більш того — ми зараз намагаємося харчуватися як наші прапрабабусі та прапрадідусі, а не як наші батьки. Подивіться на літаки — вони літають повільніше, ніж за часів, коли я був дитиною.

Навіть професія ремісника, яка була домінантною кілька десятиліть тому, повертається. Той же Boeing замовляє деталі у тисячі постачальників, їх праця — це багато в чому реміснича праця.

- І все ж, говорячи про вплив технології, ви вважаєте себе оптимістом?

- Я не відношу себе до будь-яких категорій. Все залежить від конкретного випадку та ситуації.

На цьому поки все. Та не забувайте поділитися прочитаним зі своїми друзями!



Еко Електрика
Завантаження...

Підпишись на новинки

Корисні речі

Завантаження...