В ноябре 2022 года мир словно проснулся. ChatGPT вышел из-под завесы корпоративной секретности, и вот уже миллионы людей увидели, что нейросеть может писать стихи, отвечать на вопросы и вести диалог почти как человек. Соцсети взорвались. Главные редакции писали о «новой эре». Инвесторы бросались в спекуляцию акциями OpenAI. Казалось, чудо произошло из ниоткуда — как молния, расколовшая небо.
Но это была не молния. Это был итог десятилетий работы, которую почти никто не видел. Скрытые программы. Секретные лаборатории. Миллиарды долларов государственного финансирования, благодаря которому вся эта революция могла вообще произойти. И когда созревший плод наконец упал с дерева, компании вроде OpenAI спешили заявить: «Смотрите, мы создали это!»
Реальная история куда интереснее.
Военные контракты: корни революции
За всем, что вы видели в 2022 году и позже — ChatGPT, GPT-4, волна AI-стартапов — стояло совсем другое: 60 лет секретных военных проектов и многомиллиардное государственное финансирование.
С 1960-х годов DARPA неофициально финансировала почти все прорывные компьютерные технологии: от интернета и GPS до сенсорных экранов и искусственного интеллекта.
В 1980-х, когда нейросети казались бесперспективным полем для экспериментов, DARPA продолжала финансировать исследования. В 1983-1988 годах агентство вложило более 100 миллионов долларов в 92 проекта по искусственному интеллекту в 60 учреждениях. Казалось, это была пустая трата денег. Но DARPA думала на 30 лет вперёд.
Hinton, его команда и первый прорыв (1986)
Летом 1986 года произошло событие, которое никто не заметил. Три учёных — Джеффри Хинтон, Дэвид Румельхарт и Рональд Уильямс — опубликовали в журнале Nature статью об алгоритме обратного распространения ошибок.
Для общественности это была просто ещё одна научная статья. Для специалистов — это была дверь в новый мир.
Хинтон не работал в Кремниевой Долине. Он работал в Университете Торонто, финансируемый государственными грантами, в том числе DARPA. Статья показала, как обучать глубокие нейросети — то, чего никто не мог сделать раньше. Без этой статьи не было бы ничего из того, что произойдёт дальше.
Но Хинтон был не одинок. Вокруг него собиралась команда молодых учёных. Один из них — Илья Суцкевер — студент-аспирант, способный, амбициозный, голодный до знаний.
Суцкевер: путь от лаборатории
2000-2012: Суцкевер учился в Университете Торонто под руководством Хинтона. Это была эпоха, когда нейросети всё ещё считались маргинальным полем. Финансирование шло через государственные гранты и DARPA контракты, которые студент даже не замечал — они просто оплачивали его стипендию и лабораторное оборудование.
2012: Прорыв. Вместе с Хинтоном и Алексом Крижевски Суцкевер создали AlexNet — сверточную нейросеть, которая на 10 процентов превзошла все предыдущие методы в распознавании образов. Это был момент, когда нейросети вышли из области «интересных исследований» в область «это может быть полезно». AlexNet работал на GPU (видеокартах), и вот вдруг стало ясно: можно натренировать нейросеть быстро и дёшево.
Google сразу это поняла. Компания приобрела DNNResearch (компанию Хинтона) за миллионы долларов и наняла самого Хинтона. Суцкевер тоже пошёл в Google Brain.
2012-2015: В Google Суцкевер работал над алгоритмами, которые могли обрабатывать последовательности (слова, предложения, фразы). Он был соавтором статей про AlphaGo. Никто не говорил о генеративном ИИ. Никто не гадал о ChatGPT. Просто учёные делали свою работу, оплачиваемую государственными контрактами через DARPA и через Google, которая получала огромные гос.контракты.
2015: Сэм Альтман, учредитель Y Combinator, и ещё несколько деятелей запустили OpenAI как исследовательскую лабораторию. Они привели Суцкевера на должность главного учёного. Первоначальное финансирование: 1 миллиард долл.
Это был ключевой шаг: взять команду учёных, которая училась на государственные деньги, работала в государственно-финансируемых лабораториях, и переместить их в частную компанию — но с тем же знанием и опытом.
Теперь посмотрите на то, что произошло дальше:
2018 год: В июне OpenAI представила первую версию GPT-1. Всего несколькими месяцами позже, в сентябре того же года, DARPA объявила о запуске масштабной программы AI Next Campaign с инвестициями в $2 миллиарда, направленными на развитие программ искусственного интеллекта.
2019 год: В феврале DARPA программы Lifelong Learning Machines (L2M) и Explainable AI (XAI) работали на полную мощность, финансируя десятки исследовательских групп. Практически одновременно OpenAI выпустила GPT-2 — значительное улучшение первой версии.
2020 год: В июне DARPA продолжала активно финансировать исследования по обучению нейронных сетей в рамках своих многомиллиардных программ. В том же месяце OpenAI представила GPT-3 — модель с 175 миллиардами параметров, ставшую прорывом в области больших языковых моделей.
2022 год: В ноябре DARPA продолжала инвестировать в новую инициативу AI Forward, направленную на создание надежного ИИ. В том же месяце OpenAI выпустила ChatGPT, который набрал 1 миллион пользователей всего за неделю и стал глобальным феноменом.
Вот реальная схема, которую скрывают за красивыми анонсами OpenAI:
- DARPA финансирует фундаментальные исследования — миллиарды на безопасность ИИ, машинное обучение, нейросети.
- Исследователи учатся в университетах на эти деньги, публикуют результаты, получают учёные степени.
- Лучшие таланты мигрируют в частный сектор — Google, Microsoft, потом в OpenAI и стартапы. Они берут с собой знания, алгоритмы, понимание, которое было создано на государственные деньги.
- Компании коммерциализируют технологию — выпускают ChatGPT, GPT-4, начисляют деньги пользователям, получают миллиарды в прибыль.
- DARPA и государство получают… благодарность? Или ничего. Пока что ничего.
Это было названо новой формой военно-промышленного комплекса: вместо танков и ракет, государство финансирует ИИ в лабораториях, которые потом становятся двигателем Кремниевой Долины. Государство инвестирует — корпорации зарабатывают деньги.
Когда вы видите ChatGPT, вы видите лицо Ильи Суцкевера на обложке журнала. Вы видите Сэма Альтмана, впаривающего инвесторам видение OpenAI. Вы видите Microsoft, которая вложила миллиарды.
Но на самом деле вы видите 60 лет работы Джеффри Хинтона, финансируемого DARPA. Вы видите DARPA 1980-х. Вы видите L2M и XAI программы, которые растили целое поколение исследователей. Вы видите исследования, опубликованные в открытых журналах, которые прочитали тысячи учёных.
ИИ революция не произошла благодаря корпоративной гениальности. Она произошла благодаря государственному финансированию, которое держало свет в тоннеле, когда казалось, что это пустая трата денег. И когда наконец свет упал на ИИ, компании поспешили собрать всё на алтарь коммерции.
Иногда самые большие инновации рождаются в той части экономики, которая не видна публике. И когда она становится видна, обычно уже слишком поздно понять, кто на самом деле создатель.
Источник: telegra.ph
Источник: ai-news.ru
