Игорь Шнуренко – Демон внутри. Анатомия искусственного интеллекта (страница 26)
Розенблатт предложил схему устройства, моделирующего процесс человеческого восприятия. Это так называемый «перцептрон», который состоит из трех слоев элементов, симулирующих нейроны.
Первый слой — вход, туда поступают сигналы. Например, это сенсорное поле фотоэлементов. Элементы этого слоя связаны случайным образом с элементами второго слоя, а те — с элементами третьего слоя, то есть с выходом. Перцептрон обучается, после чего готов работать в режиме распознавания и обобщения. Допустим, перцептрону, прошедшему обучение, предъявляются ранее неизвестные ему объекты, и он должен установить, к какому классу они принадлежат.
Работа перцептрона состоит в следующем: при появлении объекта сенсорные элементы первого слоя возбуждаются. Это означает, что они выдают сигнал «единица», если поступивший на них импульс превосходит пороговое значение. Затем они передают сигнал на элементы второго слоя (ассоциативные), которым в процессе обучения присвоен определенный вес. Каждый из ассоциативных элементов суммирует сигналы, умножает их на свой вес, и если эта сумма превосходит определенный предел, выдает импульс «единицу».
Если сумма пришедших сигналов меньше порога, то элемент выдает ноль. Сигнал от этого элемента второго слоя приходит на третий слой, где также стоят чувствительные элементы. Они называются реагирующими. Каждый из этих элементов выдает «единицу», если сумма пришедших на него сигналов является положительной. На выходе получаем классификацию, то есть, допустим, определение того, автомобиль это или нет.
Примерно таков, в грубой форме, принцип работы первой нейросети. Сегодня такие простейшие алгоритмы относятся к сетям с одним скрытым слоем, с пороговой передаточной функцией и прямым распространением сигнала. Конечно, со времени «Марка-1» сети невероятно усложнились в сравнении с описанной выше. В них теперь много скрытых слоев, появились обратные связи и так далее.
Ассоциативные слои нужны для усложнения логики. Например, в распознавании картинок могут последовательно выделяться изгибы, края, определенное сочетание точечек и так далее, — пока обученная нейросеть не установит, нужное это изображение или нет.
Допустим, перед нами некий предмет и мы хотим распознать, девушка это или нет. Если грубо обобщать, первый ассоциативный слой признает у предмета губы, второй — грудь, третий — волосы, четвертый — глаза и так далее. Следующие слои устанавливают более высокие уровни обобщения. Допустим, если у нас есть губы, два глаза, нос и овал головы, то видимо, перед нами лицо. Прибавим грудь: видимо, это девушка. Таким образом, получается конечный ответ. При этом надо отметить, что нейросети уже давно перешагнули уровень, когда оценка осуществлялась методом перебора. В самом деле, простейшее изображение будет иметь 50 тысяч пикселей — то есть при его распознавании на элементы первого слоя поступит 50 тысяч сигналов, а число их возможных соединений с элементами второго слоя будет исчисляться уже в миллиардах. Каждому из них нужно присвоить в ходе обучения вес, так что процесс рискует сильно затянуться.
Проблема с переборными алгоритмами стала очевидной еще в ходе тренировки ИИ для игры с человеком в шахматы.
Вообще, шахматы стали тем оселком, на котором пробовались разные подходы в машинном обучении, разработке экспертных систем и искусственного разума. И хотя «шахматный этап» развития ИИ считается пройденным 20 лет назад, именно на этой древнейшей игре оттачивались алгоритмы и защищались научные диссертации, и именно шахматы привели к прорыву, после которого создание Сверхразума внезапно стало выглядеть достижимым.
СВЕРХРАЗУМ (НЕ) ИГРАЕТ В ПОДКИДНОГО ДУРАКА
«Шахматы — это дрозофила искусственного интеллекта», — утверждал советский математик Александр Семёнович Кронрод, проводя аналогию между кибернетикой и генетикой. Действительно, ученые полюбили мушку-дрозофилу как очень удобный объект для исследований наследственности. Муха была маленькая, плодовитая и неприхотливая —но что общего она имела с шахматами? Дело в том, что эта древнейшая игра с ее простыми и четкими правилами, простая по структуре и компактная, была идеальным полем деятельности для тех, кто работал над задачами оптимизации перебора, распознавания образов, логикой программирования и экспертными системами. Генетики любили дрозофилу примерно по тем же причинам: простая, функциональная, и размножается так быстро, что результат опытов виден сразу же.
Мало кто слышал об Александре Кронроде, между тем его вполне можно назвать основоположником как компьютерных шахмат, так и всего направления искусственного интеллекта в советской кибернетике.
Москвич из практически уничтоженного Великой Отечественной войной поколения родившихся в начале 1920-х, он еще первокурсником МГУ публикует серьезную математическую работу, копает траншеи в составе ополчения, добивается отправки на фронт, и в наступлении под Москвой, в самые критические для страны дни, показывает себя героем, получает ранение и орден. После войны продолжает работать над математической проблемой, которой занимался еще первокурсником, и блестяще защищает по этой теме кандидатскую диссертацию.
Возглавляя секретную лабораторию в Институте теоретической и экспериментальной физики (ИТЭФ), где шла работа по созданию атомного оружия, Кронрод награждается Сталинской премией и орденом Красного Знамени. Можно подумать, что впереди его ждет блестящая карьера—но за независимые взгляды и острый ум его начинают считать неблагонадежным, что не раз приводит к серьезным конфликтам с начальством. До войны Кронроду, вполне вероятно, дали бы карт-бланш и все возможные ресурсы на достижение самых фантастических целей, но времена изменились.
Московские высотки-ракеты и живой улыбающийся Гагарин еще напоминали об эпохе великих свершений, но, в сущности, она была позади, и повторение 30-х, когда провинциальный школьный учитель Константин Циолковский мог запросто стать властителем умов и получить государственную поддержку, было уже немыслимо. Ткань советского общества потихоньку распадалась, коллективный разум советской науки стал работать вхолостую, разбредаться кто в лес кто по дрова, и потихоньку затягиваться ряской.
В 50-е годы Кронрод работает в институте у Курчатова, знакомится там с инженером Николаем Ивановичем Бессоновым, и вместе с ним создает РВМ-1 — релейную вычислительную машину. Машину установили в усадьбе «Черемушки», где располагается Курчатовский институт, на первом этаже флигеля «Гостевой дом». Работала она в двоичном исчислении, с представлением числа в плавающей форме, содержала 5500 реле и совершала более 20 операций в секунду. В 1965 году машину демонтировали, а стоило бы, конечно, сохранить этот уникальный советский компьютер. Например, более простая финская машина под названием Reflac (Reflex Aritmetics Computer), разработанная в те же годы, давно вышла на заслуженную пенсию и стоит сейчас в музее Технологического университета в Хельсинки.
В 60-е годы Александр Семёнович работает преподавателем в школе и ведет в МГУ математический кружок, в котором занимались многие впоследствии знаменитые математики. Один из первых советских программистов, Кронрод получил возможность работать на вычислительных машинах ЭВМ М-2, а затем М-20. Две такие машины находились в распоряжении института и обсчитывали результаты опытов на ускорителе элементарных частиц. Кронрод и Бессонов постоянно их совершенствовали и достигали на них лучших результатов, чем ученые ЦЕРН (Европейской организации по ядерным исследованиям), в распоряжении которых в Женеве были намного более мощные машины.
Первые компьютеры понимали только машинный код, программные языки существовали только в зародыше — хотя Александр Семенович одним из первых стал разрабатывать такие языки и даже написал в те годы книгу «Беседы о программировании». К сожалению, работа его не была тогда оценена по достоинству и книжка эта вышла с пятидесятилетним опозданием, лишь в 2013 году!
Кронрод был энтузиастом кибернетики и считал, что машину можно научить думать. Он был одним из пионеров эвристического программирования — то есть попытки разбить процесс человеческого мышления на алгоритмы и воспроизвести их. Александр Семенович с сотрудниками решили научить машину играть в подкидного дурака — и написали соответствующую программу. Примерно в то время, когда происходит действие фильма «Покровские ворота», в старой дворянской усадьбе на юго-западе Москвы математики резались с тогдашним «суперкомпьютером» в карты. Программа, как вспоминали потом ученые, играла довольно сильно и часто выигрывала, но в принципе ей не хватало вычислительной мощности.
Через некоторое время Кронрод решил применить полученные подходы для решения других задач. Наиболее очевидной тогда считалась цель построить машину, способную играть в шахматы не хуже человека. В 1963 году в той же лаборатории ИТЭФ Александр Семенович начинает работу над первой советской шахматной программой, которая была создана три года спустя.
В 1967 году проходит «баттл» этой программы и программы Стэндфордского университета, созданной другим основоположником исследования искусственного интеллекта Джоном Маккарти. Ученые пересылали ходы телеграфом раз в неделю, матч, таким образом, продолжался целый год. Русские победили со счетом 3:1; по оценкам шахматистов, программа играла на уровне третьего разряда.