В сфере высокоинтеллектуальных технологий не все инновации выживают, и это вполне нормально. Некоторые проекты становятся ступенькой к более выдающимся достижениям, оставляя после себя ценные уроки и решения, которые находят применение в других продуктах. Именно такой историей стал Talk to Books — амбициозный эксперимент Google, который позволял буквально беседовать с книгами. Сегодня, когда проект уже закрыт, самое время оценить его реальное влияние на развитие ИИ и понять, почему его идеи опередили свое время.
Революция, которую мы не заметили
Talk to Books появился в 2018 году в качестве смелой попытки переосмыслить взаимодействие человека с текстовой информацией. Вместо традиционного поиска по ключевым словам система предлагала нечто принципиально новое — возможность задать вопрос или высказать утверждение и получить ответ, который звучал бы естественно, подобно обычной беседе.
Технология работала поразительно элегантно. Когда пользователь вводил фразу вроде «Что такое счастье?», нейронная модель анализировала каждое предложение в базе из более чем 100 000 книг, чтобы найти наиболее вероятные продолжения диалога. Система могла выдать цитату из философского трактата Аристотеля, размышления современного психолога или поэтическую строку, которая органично продолжала бы разговор.
Технологическое ядро: предшественник современных LLM
В основе Talk to Books лежала технология семантического сопоставления, обученная на миллиардах строк диалогов. Машинное обучение позволило системе понять, каким образом протекают реальные человеческие беседы, какие ответы логично следуют за определенными вопросами или утверждениями. Если взглянуть на это с высоты сегодняшнего дня, становится очевидно, что Google тестировал ключевые принципы, которые позже легли в основу больших языковых моделей.
Особенностью системы была ее способность находить не просто совпадения по ключевым словам, а действительно осмысленные ответы. Если пользователь размышлял о любви, система могла найти философские рассуждения из классической литературы, которые естественно продолжали бы эту тему в разговоре. Если кто-то искал практические советы, Talk to Books мог выудить из мемуаров или научно-популярных книг именно те фрагменты, которые отвечали на невысказанные вопросы пользователя.
Модель предсказывала вероятность того, что одно утверждение последует за другим в реальном разговоре. Это был принципиально другой подход к информационному поиску — не «найди документы с этими словами», а «найди то, что человек мог бы сказать в ответ на мои слова». Разница кажется тонкой, но она фундаментальна для понимания того, каким образом мы взаимодействуем с информацией.
Скрытое влияние на экосистему Google
Закрытие Talk to Books в июне 2023 года многие восприняли как провал эксперимента, но это была глубоко неверная оценка. Технологии, разработанные для проекта, незаметно интегрировались в ключевые продукты Google и кардинально изменили их работу. Семантический поиск проник, к примеру, в Google Shopping: теперь данная система лучше понимает, что пользователь ищет «теплую куртку для зимних прогулок», даже если он не знает точных названий брендов или моделей.
Maps стал интерпретировать естественные вопросы наподобие «где поблизости можно хорошо поужинать с детьми», понимая не только запрос о ресторанах, но и то, чем по своей сути является семейный отдых. Gmail получил более точные алгоритмы обработки текста, которые помогают в автодополнении и категоризации писем. Hangouts научился лучше понимать контекст разговоров. Все перечисленное — яркие примеры того, каким образом исследовательские проекты в сфере ИИ служат полигоном для отработки технологий, которые в дальнейшем используются в других востребованных продуктах.
Творческий ИИ и поэтические эксперименты
Параллельно с Talk to Books Google развивал проект Verse by Verse — систему для совместного написания поэзии с виртуальными версиями классических американских поэтов. Этот эксперимент показал другую грань применения языковых моделей — не просто поиск и анализ существующих текстов, но и творческое сотрудничество с ИИ. Пользователи могли писать стихи «вместе» с Уолтом Уитменом, Эмили Дикинсон, Эдгаром По и другими мастерами слова.
В Verse by Verse работали две модели: генеративная, обученная на классической поэзии для создания новых строк в стиле выбранного поэта, и семантическая, понимающая, какие строки лучше всего продолжают стихотворение по смыслу и настроению. Результат часто получался удивительно органичным — ИИ мог предложить строку, которая не только соответствовала метру и стилю поэта, но и развивала тему, заданную пользователем.
Уроки для эры генеративного ИИ
Talk to Books научил индустрию нескольким фундаментальным вещам, которые стали очевидными только сейчас, в эпоху ChatGPT и подобных систем. Во-первых, было выявлено, что люди интуитивно готовы к более естественным способам взаимодействия с информацией и не хотят подстраиваться под логику поисковых систем. Они хотят спрашивать так, как думают, и получать ответы, которые звучат подобно разговору со знающим собеседником.
Во-вторых, оказалось, что семантическое понимание текста является ключом к созданию по-настоящему полезных нейросетевых систем. Простое сопоставление ключевых слов стало недостаточным в условиях экспоненциального роста объемов информации. И, наконец, в-третьих, эксперимент Talk to Books подсветил важную роль контекста в отношении способности ИИ поддерживать связность диалога. Во многом данный принцип и стал основой для современных чат-ботов.
Проект также продемонстрировал, что экспериментальные системы могут быть успешными, даже если их в итоге закрывают. Успех в сфере исследований искусственного интеллекта измеряется не только популярностью у конечных пользователей, но и вкладом в понимание технологических возможностей и потребностей людей. Talk to Books стал важным звеном в эволюции от примитивных поисковых систем к современным языковым моделям.
«Talk to Books» действительно можно назвать проектом, который опередил свое время, поскольку он обозначил новое направление в взаимодействии человека и машины в контексте литературы и знаний и это как по мне прекрасно.
Разве не удивительно, как технологии могут изменить наше восприятие информации? Разве мы могли предвидеть, что в начале XXI века будем вести беседы с книгами? Кто бы мог подумать, что виртуальные помощники станут нашими постоянными спутниками? И не кажется ли вам, что мир, который мы видим сегодня, уже не тот, каким он был всего несколько лет назад?