Григорий Бакунов («Яндекс»): «Азимову не снились реальные проблемы робототехники»
Программист Григорий Бакунов, известный в интернете под ником Bobuk, — штатный визионер «Яндекса» (официальная должность — директор по распространению технологий). По роду деятельности Бакунов внимательно следит за всем, что происходит в мире компьютерных и околокомпьютерных технологий. О своих находках он рассказывает в Telegram, в канале addmeto, который читают 18 000 человек, и подкасте «Радио–Т».
Наряду с теорией Бакунов занимается и полевыми исследованиями. Например, когда выяснилось, что вокруг Кремля сходят с ума навигационные приборы, он взял анализатор частот, несколько приёмников ГЛОНАСС и GPS, встал на Segway и поехал изучать явление на местности. Благодаря этой экспедиции мы знаем, что за зубчатой стеной стоит прибор, который подменяет сигнал спутника.
«Секрету» Бакунов рассказал про два самых неизбежных технологических тренда ближайших лет. Сперва растущие вычислительные мощности дадут всем машинам, начиная от телефона и заканчивая автобусом, новую меру автономии. Затем эти самодостаточные приборы начнут всё больше обмениваться информацией между собой и всё меньше — получать её централизованным образом, например в «Яндексе». В мире дронов, самоуправляющихся грузовиков и умных домов роль интернет-корпораций неизбежно изменится.
— Мы живём в футуристическую эпоху: любые, самые невероятные технологии принято обсуждать так, будто они вот-вот выйдут на рынок. Есть ли среди них такие, в которые вы не слишком верите?
— Так получилось, что мне приходится много общаться с людьми государственными. Последние два года у них пошла мода обсуждать возможности ухода человечества в виртуальные и вымышленные миры. Я думаю, что человечество к этому не готово, технологии не готовы, ничего не готово, чтобы про это серьёзно сейчас говорить. Мы сейчас также далеки от сингулярности, как в 1990-е годы. Это пример технологий, в которых в ближайшие годы ничего не случится.
Другой пример — искусственный интеллект. Ребята, которые делают чат-бот Luka, рассказывают, что они придумали систему, которая позволяет дублировать личность человека по внешним признакам. Эта идея довольно точно описывает текущее состояние разговоров про искусственный интеллект. Главная задача нынешнего искусственного интеллекта — реализовать схему, которая только по внешним признакам будет похожа на интеллект.
Я около года назад сам сделал бота, который разговаривал в мессенджере и по внешним признакам вёл себя чудовищно адекватно. Поддерживал беседу, если не хотел — уходил от неё. Написан он был очень просто, без всяких нейронных сетей, без всего вообще, исключительно за счёт правильных формулировок. Вот то состояние, в котором сейчас находится весь искусственный интеллект.
— Хороший писатель может его улучшить.
— Хороший писатель, а скорее, на самом деле, журналист. Хороший журналист может сделать псевдоинтеллектуального бота гораздо лучше, чем хороший программист, потому что здесь вопрос в первую очередь про восприятие, а не про технологии.
— Психология нас лимитирует больше, чем программирование?
— Области технологий, которые связаны с пониманием человека, всего целиком, очень слабо сейчас развиты. Психология долгие годы пыталась что-то сделать, но большая часть людей, работающих в психологии, — гуманитарии, поэтому в психологии пока очень плохо воспроизводятся эксперименты. Мне кажется, именно тут человечество должно совершить рывок в ближайшие годы.
Люди хотят искусственный интеллект, с которым можно поговорить, а для этого нужно понимать человека, каждого человека в отдельности. Много про него знать и уметь его описывать не психологическими категориями, а теми, которые доступны только на вычислительном уровне.
— Для этого должна развиться невероятного объёма индустрия сбора данных.
— Эта база уже очень давно собирается во всём мире. Есть огромные рынки по перепродаже такой информации — и чёрные, и белые. Мобильные устройства собирают нечеловеческое количество данных. Оба главных производителя операционных систем для телефонов активно этим занимаются.
Интересна, кстати, разница в подходах. Компания G решила, что нужно всё собирать в облаке и централизованно, а компания А сделала ставку — и, мне кажется, это интересная ставка — на то, что вычислительной мощности мобильных устройств скоро будет достаточно, чтобы заниматься всеми теми же изысканиями прямо на пользовательском устройстве. G всё собирает в облако, A любит повторять, что «у нас всё на устройстве, мы ничего не тащим к себе».
— Просто часть моего устройства работает на производителя операционной системы.
— На самом деле почти всё устройство работает на производителя. Постепенно человечество придёт к этому — есть много примеров устройств, которые ничего никуда не будут отсылать, потому что в этом нет необходимости.
— Устройство будет таким мощным, что ему не понадобится интернет. Мы живём в «мире после интернета»?
— Уже близки к этому. Цель не в отказе от интернета. Цель в том, чтобы радикальным образом изменить пользовательский опыт на всех устройствах. Для этого в большинстве случаев нужно, чтобы всё было доступно офлайн, потому что человечество пока не придумало, как бороться с неровностями, с домами, которые экранируют сигнал. Мы, например, в какой-то момент поняли, что лучше дать людям возможность скачать карты в навигатор, чем рассчитывать на то, что у него всегда есть связь.
— Всё это требует прогресса автономных систем? Если система не находится в интернете, она должна уметь действовать автономно?
— Качеством работы сервиса можно пожертвовать в пользу его автономности. У Apple это очень интересно сделано в новой операционной системе с приложением для отправки фотографий. Оно так же, как и у многих, умеет определять лица, находить людей на фотографиях, собирать фотографии одних и тех же людей вместе. Причём делает это по умолчанию на самом устройстве. Может, чуть хуже, чем все остальные (хотя глазу это незаметно), зато можно вообще без интернета им пользоваться.
— Автономность ещё важна и для транспорта. Судя по всему, есть запрос на очень большие вычислительные мощности для автомобилей.
—У Nvidia есть собственное направление, которое отвечает за автомобильные компьютеры. И это одни из лучших компьютеров, которые есть на рынке. Nvidia — большие молодцы. Но вот только плата эта стоит в районе $300, а производители машин хотят что-нибудь за $100. Поэтому в наших автомобилях вычислительные устройства отстают на три-четыре года от текущего развития техники.
— И этот компьютер работает не только на своего владельца?
— Большую часть времени он занимается тем, что помогает другим. Представьте, что автопилот 5% своих ресурсов тратит на принятие оперативных решений, а всё остальное — на обсчёт окружающего пространства, отправку в облако информации о дорожной обстановке, коммуникацию с другими машинами. На самого владельца он реально тратит 5% своих вычислительных мощностей. Может, 10%.
Интересно, что Nvidia, помимо того что производит платы, ещё и разрабатывает алгоритмы. Они построили автопилот от начала до конца на нейронной сети, без каких-либо других систем. Сделали модель машины в масштабе 1:8, которая ездит по кампусу, ни с кем не сталкивается. В ней нет никакого алгоритма, кроме нейронной сети. Отдельно забавно, на чём они её обучали: я думал, что они снимут много материала с живых машин, но они поступили проще; по сути, обучали нейронную сеть на видеозаписи компьютерных игр.
Это сейчас тоже большой тренд — нет смысла учиться на натуральных данных, можно учиться на синтетических.
— Вы можете себе представить, что таким автодидактическим нейронным сетям дадут выйти в мир, что какое-нибудь правительство позволит нейронной сети вывести тачку на улицу?
— Верю. Только это будет не тачка, а общественный транспорт — автобус, который едет по выделенной полосе со скоростью 30 км/ч. Самая большая проблема машин на автопилоте состоит не в том, чтобы научить их ездить по дороге, а в том, чтобы они адекватно реагировали на неадекватных водителей. Вот с этим помогают выделенные полосы.
— Появление автопилота на дороге создаёт запрос на запрет живых водителей.
— Да, но это очень медленный процесс. Заменить личный транспорт на автопилот очень сложно: мне нравится моя машина, я люблю её водить. Большинство опросов показывают то же самое. Но мне всё равно, кто работает водителем в такси. И я не буду переживать, если таксист разобьёт машину, я не буду переживать, если таксисту придётся принимать какие-то сложные решения не в мою пользу. А вот с собственной машиной я на это не согласен.
Азимову и не снились настоящие проблемы робототехники. Например, одна из главных проблем автопилота в том, что нам придётся программировать убийства. Ещё одна проблема — эта технология разрушает саму индустрию автомобилей. Потому что мне неинтересно покупать в собственность самоездящую повозку, я просто хочу иметь с утра у подъезда машину определённого класса. Надо ещё научиться производить машины так, чтобы это было дёшево, как умудряется это делать какой-нибудь Ford.
— Tesla не умеет до сих пор, кажется. Вы как считаете?
— На Tesla я ездил и должен заметить, что, скажем так, мало автомобилей настолько плохи, насколько Tesla сейчас. Она прекрасна с точки зрения электродвигателя. Нажал на педаль — и она моментально разогналась. Но внутри это всё равно Ford Focus.
— Технология автопилота годится не только для машин. Беспилотники будут летать с посылками завтра?
— С посылками — вряд ли. Amazon использует беспилотники в американской реальности, где у многих есть свой домик и посадочная площадка. Расстелите коврик во дворе, и туда будет прилетать дрон. В квартирах, конечно, такого не бывает.
Но с самими полётами не должно быть проблем. Можно просто приравнять дроны к гражданской авиации и не переживать по этому поводу. Обычная самоуправляемая авиация, которая должна следовать обычным правилам и которую нужно программировать в соответствии с этими правилами. Наверное, внутри города, если у тебя небольшой дрон, можно не запрашивать разрешение на взлёт, но сигнализировать всем окружающим дронам «Я взлетаю» или «Я лечу», конечно, необходимо.
— Прописать какие-то ПДД в качестве законов.
— Конечно. Кроме того, дроны — устройства очень маленькие, и обнаружить их не так просто. Поэтому они должны сигналить другим участникам движения о том, что у них происходит.
Интернет — штука очень централизованная. Для чего нам понадобится искусственный интеллект — так для того, чтобы строить межсети, локальные сети между устройствами.
Я надеюсь, что дроны начнут активно жить, когда у них появится коммуникация друг с другом. Они же не могут рассчитывать на интернет для навигации, не могут принять решение на базе радара, им нужно просто иметь способ коммуникации друг с другом — особенно на тех высотах, которые будут разрешены для полёта.
Можно представить себе очень красивую физическую модель, в которой все дроны связаны такой сеткой, заранее продумывают маршруты, сообщают их друг другу. Получится очень красивая картина.
— Мы уже второй раз говорим про децентрализацию интернета.
— Она неизбежна. Верю ли я, что это произойдёт быстро? Не верю, потому что всем нынешним игрокам, в том числе «Яндексу», очень ценна централизация сама по себе. Но всем участникам существующего интернета всё равно придётся придумать, как жить в новых условиях.
Когда я говорю про децентрализацию, я имею в виду совсем не только биткоины и распределённость. Вся идея существующего интернета — в том, что у тебя есть один сервер, с которого ты получаешь информацию. Значит, информация у всех участников рынка одинаковая. Так вот, нужно привыкнуть, что это не так.
У меня на устройстве данные за вчерашний день, у вас — за позавчерашний. Сравнивая эти устройства, можно убедиться, что это немного разные картины мира. Но при этом устройства должны иметь возможность синхронизироваться друг с другом. Это другая модель Вселенной, и к ней надо привыкать.
— Как у крестьянина в деревне: большую часть важной информации ему не из столицы сообщили, а он сам её видит вокруг себя. Погода, например.
— Да, очень большая тема сама по себе. Наша погодная история интересна тем, что это попытка построить очень мелкую погодную сетку, с очень небольшим шагом. При этом понятно, там очень небольшой задел, потому что надо начинать собирать прогнозы и уточнять их по устройствам пользователей. Как правильно это сделать? Если этих устройств 50 млн, нельзя же ежесекундно с 50 млн устройств запрашивать информацию. При этом хочется иметь ежесекундный прогноз. Правильная модель — когда каждое устройство накапливает эту информацию по мере необходимости и агрегирует её с другими устройствами вокруг.
— Раз в день вы ставите заряжаться iPhone, и он как раз сливает информацию.
— Одна из главных проблем современного мира — всё время нужно заряжать устройства. Надеюсь, мы с этим тоже что-нибудь придумаем. «Мы» — в смысле прогресс.
— Но кажется, есть физические ограничения, невозможно за 100 м ничего зарядить.
— Есть текущие гипотезы, которые показали, что нужно находиться достаточно близко от источника, чтобы заряжаться, но при этом в физической реальности это ничего не меняет. Давайте я вам такой пример приведу. Можно же построить способ зарядки на разнице температур? Я могу вот так поставить телефон, и он будет нагреваться лазером из стены. Это дистанционная зарядка, она может происходить на большом расстоянии. Физического ограничения нет, другое дело, что энергетически эффективные методы, которые человечество уже придумало, пока не работают.
— Дело только за умной стеной…
— Я хочу, чтобы вместо датчика пожарной сигнализации стояла умная система, которая заряжает мои устройства, показывает мне температуру в чашке, подогревает кофе. А я ей говорю: «Эй ты, включи мне какой-нибудь свежий фильмец посмотреть», и она сама его выкачивает.
Люди часто представляют себе умный дом как набор гаджетов: суперинтеллектуальная кружка, в неё встроено 50 датчиков, которые показывают температуру кружки, знают, что в неё налито, и все это пишут у неё на экране. Я верю в прямо противоположное развитие. В моём доме будут где-то стоять пять проекторов и несколько компьютеров, которые будут всё замерять дистанционно и просто проецировать на кружку изображение.
Это радикальная разница — не нужно придумывать умные вещи, нужно придумать умную Вселенную.
Фотографии: Егор Слизяк / «Секрет Фирмы»