Грохот в дверь.
«Вам нужно выбираться».
В предрассветной тьме
мой сосед колотит во входную дверь,
предупреждая меня, что крупнейший пожар в истории штата Нью-Мексико приближается
к хранилищу ядерных отходов,
возвышающемуся над единственной дорогой из города Лос-Аламос, Нью-Мексико.
Через считанные минуты я уже в машине с небольшими пожитками —
один из тысяч беженцев на пути в город Альбукерке.
Но такое событие, когда всё оставляешь позади, может быть освобождающим опытом.
В моём случае это превратило меня
из учёного-теоретика, изучавшего космос,
в учёного-практика, создающего искусственный интеллект,
который может предупредить нас об опасности где угодно на Земле.
Опасность приходит в разных формах.
Будучи людьми, мы очень хорошо умеем распознавать и реагировать
на краткосрочный кризис, как тот пожар.
Но мы, как правило, очень плохо определяем медленные изменения,
которые указывают на другие типы угроз.
И пока мы беспокоились о терроризме, войне и экономике,
факт в том,
что истощение ресурсов и глобальное изменение климата —
это реальные и растущие угрозы,
и последствия будут огромные.
И чтобы обезопасить себя и свои семьи,
нам нужно знать ответы на некоторые довольно тяжёлые вопросы,
например: «Сгорит ли лес у моего дома?»
«Кончится ли вода в городе, где я живу?»
«Есть ли риск, что местное производство продуктов питания потерпит неудачу?»
«Нужно ли нам выбираться?»
Нашей базовой технологией для понимания окружающего мира является карта.
И мы создавали карты с давних времён.
США — самая продвинутая страна в мире по созданию карт,
но даже мы обновляем эти карты всего раз в пять лет,
и у нас есть ощущение, что это слишком медленная скорость изменений
в сравнении со скоростью изменений в обществе.
За последние шесть лет мы начали создавать карты
снабжения продуктами в США,
но только для США и только раз в год,
и ничего подобного не существует для всего остального мира,
где сейчас находится производство пищи,
ведь нам нужно производить еду для семи миллиардов человек.
То, что нам нужно, — это живой, дышащий атлас мира,
который постоянно обновляется, и не только карта на данный момент,
но карта, которая также включает прошлое, предыдущие годы и десятилетия,
и позволяет нам определить ранние признаки изменений.
И впервые в истории
у нас действительно есть правильное сочетание технологий,
чтобы позволить нам создать такую разновидность карты.
Некоторые компоненты этой технологии существовали уже давно.
В 1972 г. мы запустили спутник Landsat,
который делал цифровые фотографии и передавал их обратно на Землю,
и потомки этого спутника по-прежнему там наверху
фотографируют мир каждый день, каждую неделю.
Но в 1972 г. лучший суперкомпьютер в мире выглядел так.
И вот такую одежду носили люди в национальных лабораториях.
(Смех)
И этот компьютер менее мощный,
чем смартфон, который, возможно, лежит у вас в кармане.
Поэтому всё, что мы тогда могли сделать, — это сохранить данные на будущее.
Из цифровых фотографий был смонтирован фильм,
его положили в холодильник государственной лаборатории
и хранили там годами и десятилетиями в ожидании развития компьютеров.
И всего несколько лет назад
правительство США
совместно с некоторыми крупнейшими интернет-компаниями
передали все эти данные обратно в сеть,
где мы все можем их использовать.
Но фотографий недостаточно.
Необходимо превратить фотографии в карты,
и, к сожалению, в мире недостаточно людей,
которые знают, как создавать карты.
Но существует ещё одна большая технология.
Нам больше не нужно делать это самим.
За последние несколько лет случился фундаментальный прорыв
в нашей способности учить компьютеры видеть.
Это системы машинного обучения, основанные на том, как работает наш мозг,
и концептуально они довольно простые.
Вы начинаете с программы, которая знает, как менять себя,
вы показываете ей примеры того, что вы хотите, а что не хотите,
и вы просите её принимать решения.
И если решение правильное,
вы даёте компьютеру эквивалент печеньки.
(Смех)
А если решение неправильное,
вы даёте компьютеру эквивалент маленького электрического шока.
(Смех)
Да. И после многих циклов тренировки
система учится делать то, что мы хотим.
Когда вы научили одну программу, как выполнять задание,
вы можете клонировать эту программу
на тысячи компьютеров в интернете —
то, что мы называем облаком.
И эта комбинация алгоритмов машинного обучения
на тысячах компьютеров
наконец-то может обрабатывать все данные со спутников, поступающие ежедневно.
Как это выглядит?
Если вы посмотрите на сырые данные со спутников, поступающие ежедневно,
это полный бардак.
Большие пробелы из-за облаков и разный шум, который сложно истолковать.
Но если показать достаточно данных компьютеру,
мы начнём превращать это вот в это.
То, что мы здесь видим, —
это, мы полагаем, первый безоблачный вид нашего мира в реальном времени.
Здесь мы видим весь штат Айова,
один из самых продуктивных сельскохозяйственных районов в США,
и мы можем видеть цикл, как голая почва становится растениями,
которые вызревают, собираются и снова становятся голой почвой.
И когда показываешь с такой скоростью,
где каждая секунда включает несколько дней,
мы начинаем смотреть на мир как на единый организм.
И у спутников есть потенциал пойти дальше человеческой биологии,
здесь мы смотрим на мир в инфракрасном диапазоне,
где растения, почва и стройматериалы, которые мы используем,
имеют характерные цвета, которые позволяют нам
начать различать предметы, и не только смотреть на видео,
но начать, к примеру, составлять карту.
Здесь мы научили компьютер
размечать, где находятся поля по всему штату Канзас.
Можно пойти дальше
и заставить компьютер научиться,
как рассчитывать, сколько пищи получается с каждого участка земли.
Таким образом, мы впервые
построили систему, которая быстрее, дешевле и точнее,
чем традиционные ручные технологии
расчёта продовольственных культур в США.
И если вы можете понять постоянные изменения, как это,
то вы начинаете понимать некоторые необычные изменения.
Очень сильные грозы с градом,
которые приносят ущерб урожаю на сотни миллионов долларов,
или масштабные наводнения,
которые ведут к эвакуации десятков тысяч людей.
И хотя всё это сельское хозяйство, показанное мною,
выглядит очень впечатляюще,
важно понимать, что в самых продуктивных сельских районах США
не выращивается пища для людей.
Урожай идёт на этанол для нашего транспорта
и на корм скоту.
Тем временем наше производство продуктов питания переехало
в штаты прерий и на сухой Юго-Запад,
где такой масштаб сельского хозяйства возможен
только из-за существования древнего водоносного слоя почвы,
который наполнялся дождевой водой тысячелетиями,
но который мы сейчас выпиваем
с такой скоростью, что вся экосистема может разрушиться в течение 20 лет.
Системы машинного обучения в облаке,
которые могут в реальном времени обработать спутниковые данные,
будут искать эти паттерны
использования и злоупотребления естественными ресурсами по всему миру,
которые являются индикаторами серьёзных изменений,
которые вызывают массовую миграцию населения,
голод и угасание местной экологии.
Тот огромный пожар, случившийся в 2000 г.,
был крупнейшим пожаром в своём роде за предыдущие 50 лет,
но за последние 10 лет с того пожара
он уже даже не попадает в топ 10
только по штату Нью-Мексико.
На самом деле, когда ещё более крупный пожар
угрожал городу Лос-Аламос снова в 2011 г.,
к счастью, я не был беженцем второй раз.
Между двумя пожарами
мы построили раннюю версию системы машинного обучения,
которая оценивала риск для леса
и дала мне информацию, чтобы принять решение
и перевезти семью в город Санта-Фе, где мы были в безопасности
и могли помочь другим.
Поэтому в скором времени —
хотел бы я сказать вам напоследок, —
когда вы услышите стук в дверь, предупреждающий об опасности
и призывающий действовать, не удивляйтесь,
если этим добрым самаритянином окажется искусственный интеллект.
(Аплодисменты)
Спасибо.