Терренс Сейновски – Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет (страница 7)

Я был одним из них.

В логове льва

В 1989 году глава компьютерной научной лаборатории МТИ Михалис Дертузос пригласил меня прочитать лекцию в МТИ (рис. 2.5). Я был одним из первых, кто изучал новый подход к развитию ИИ, основанному на нейронных сетях, и меня удостоили чести побывать в святая святых ИИ. Я прибыл в МТИ до полудня и был тепло встречен Дертузосом. Он написал книгу о будущем компьютерных технологий, что дало нам почву для беседы. Когда мы ехали в лифте, чтобы пообедать, он сказал мне, что на их факультете есть особая традиция: за обедом студенты разговаривают с лектором, и у меня будет пять минут, чтобы начать беседу. «И кстати, – добавил он, – они ненавидят то, что вы делаете».

Столовая была битком набита народом, что даже удивило Дертузоса. Ученые стояли в три ряда: в первом – старшие преподаватели, во втором – младшие, а за ними, в третьем ряду, студенты. Я, конечно, не считал, но там было человек сто. Я стоял в центре, перед буфетом, как главное блюдо. Что интересного я мог сказать за пять минут людям, которые ненавидят мою работу?

Тогда я решил импровизировать. «Мозг мухи состоит всего из ста тысяч нейронов; он весит миллиграмм и потребляет милливатт энергии, – сказал я, сочиняя свою речь буквально на ходу. – Муха может видеть, летать, ориентироваться в пространстве и находить еду. Но что более примечательно, у нее есть репродуктивная функция. В МТИ есть суперкомпьютер стоимостью в десять миллионов долларов, он потребляет мегаватт энергии и охлаждается огромным кондиционером. Но самое дорогое в нем – жертвы в лице программистов, жаждущих утолить свой ненасытный голод к составлению программ. Этот суперкомпьютер, хоть и умеет контактировать с другими компьютерами, не может видеть, летать, спариваться и размножаться. Почему же?»

Рис. 2.5. Автор во время посещения МТИ в 1988 году. Монитор на заднем плане напоминает о статическом электричестве, которое заставляло мои волосы вставать дыбом

После долгой паузы один из старших преподавателей ответил: «Потому что мы еще не написали программу зрительного восприятия». Министерство обороны США недавно вложило 600 миллионов долларов в десятилетний проект «Стратегической компьютерной инициативы»[51], который продвинулся лишь на шаг в вопросе компьютерного зрения, что позволило создать самозаправляющийся танк. «Удачи!» – таков был мой ответ им.

Присутствовавший там Джеральд Сассман, сделавший несколько важных открытий, которые приблизили ИИ к реальному миру (в числе его изобретений – система высокоточной интеграции для орбитальной механики), начал отстаивать подход МТИ к ИИ, ссылаясь на работу Алана Тьюринга, доказавшего, что изобретенная им машина может вычислить любую вычислимую функцию.

«И сколько времени это займет? Вам нужно работать быстрее, иначе вас съедят!» – сказав это, я пошел наливать себе кофе. Мой диалог с представителями факультета был закончен.

На этот вопрос может ответить каждый студент из моей лаборатории. После того как разошлись первые два ряда зрителей, студент из третьего ряда предложил свой вариант: «Цифровой компьютер – устройство общего назначения, который можно запрограммировать на вычисление всего, что угодно, однако не всегда удачно. Муха – компьютер специального назначения, который может видеть и летать, но не может проверить баланс моего счета». Это был верный ответ. Глаза мухи эволюционировали сотни миллионов лет, и зрительные алгоритмы встроены в эту систему. Именно поэтому мы можем воссоздать зрение мухи, разработав схему подключения к потоку информации и продвижения по нему через нейронные сети, и не можем сделать это для цифрового компьютера, который требует программного обеспечения, указывающего, какая задача сейчас решается.

Я узнал младшего преподавателя, улыбавшегося в задних рядах. Однажды я пригласил его на семинар по компьютерной нейробиологии в Вудсхоулской лаборатория биологии моря на полуострове Кейп-Код[52]. Родни Брукс родом из Австралии, в 1980-х годах он работал в Лаборатории искусственного интеллекта в МТИ и создавал шагающих роботов-насекомых, используя код, не зависящий от цифровой логики. В конечном итоге он стал главой этой лаборатории и основал компанию iRobot, производящую роботы-пылесосы Roomba[53].

Большой зал, где я читал свою лекцию, был заполнен студентами старших курсов, устремленными в будущее, а не обращающимися к прошлому. Я говорил о нейронной сети, научившейся играть в нарды, – проекте Джеральда Тезауро, физика из Центра исследования сложных систем[54] в Иллинойсском университете в Урбане-Шампейне. В нардах два игрока стремятся привести к финишу свои фишки, по очереди бросая кости. Эта игра очень популярна на Ближнем Востоке, и некоторые даже зарабатывают ею себе на жизнь.

Это еще один подход к созданию ИИ. Написать программу, основанную на логике и эвристических алгоритмах, для обработки всех вероятных позиций на доске – невыполнимая задача, учитывая, что есть 10²⁰ возможных положений. Вместо этого сеть научилась играть с помощью распознавания образов, наблюдая за игрой учителя[55]. Джеральд Тезауро создал первую программу для игры в нарды, освоившую ее на уровне мировых чемпионатов за счет особой нейросети. Об этом будет рассказано в главе 10.

После лекции я узнал, что утром на первой полосе New York Times была опубликована статья о сокращении государственного финансирования исследования ИИ. Это было началом «зимы ИИ», но коснулось меня, так как начался расцвет нейронных сетей.

Оглядываясь назад, я удивляюсь, как смог пережить тот вечер. У нас была новая траектория развития ИИ, но понадобилось двадцать пять лет, чтобы создать работающие приложения для компьютерного зрения, речи и языка. Я должен был предположить, что это займет столько времени. В 1978 году, будучи аспирантом в Принстонском университете, я применил закон Мура, который гласит, что компьютерные мощности растут по экспоненте и удваиваются каждые 18 месяцев, чтобы посмотреть, сколько времени займет достижение компьютерами мощности человеческого мозга. Я пришел к выводу, что это случится в 2015 году. К счастью, это не остановило меня, и я продолжил двигаться вперед. Моя вера в нейронные сети была основана на интуитивной уверенности, что раз природа справилась, то мы должны перенять у нее способ решения данной проблемы. Те тридцать пять лет, которые я ждал, – всего лишь миг по сравнению с сотнями миллионов лет, потребовавшихся природе.

Внутри зрительной коры мозга нейроны расположены иерархичными слоями. По мере того как информация трансформируется слой за слоем, представление о мире становится все более абстрактным. Десятилетия, по мере увеличения числа слоев в искусственных нейронных сетях, их производительность продолжала расти, пока наконец не был достигнут критический порог, который позволил решить задачи, казавшиеся невозможными в 1980-х годах. Глубокое обучение автоматизировало поиск отличительных черт, позволяющих опознавать объекты на изображении. Вот почему компьютерное зрение сейчас гораздо лучше, чем пять лет назад.

К 2016 году компьютеры стали в миллион раз быстрее, а компьютерная память увеличилась в миллиарды раз, исчисляясь уже не мегабайтами, а терабайтами. Стало возможным создать нейронную сеть с миллионами компонентов и миллиардами связей. Для сравнения: в нейронных сетях 1980-х годов было всего несколько сотен компонентов и несколько тысяч связей. Современные нейронные сети все еще крошечные по сравнению с человеческим мозгом, в котором сто миллиардов нейронов и квадрильон синаптических связей. Тем не менее современные нейронные сети достаточно велики, чтобы продемонстрировать доказательства принципа в узких областях.

Глубокое обучение стало применяться в глубоких нейронных сетях. Но прежде чем начать работать с глубокими сетями, нам нужно было натренироваться на мелких.

Глава 3. Спад нейронных сетей

Единственным доказательством того, что даже самые сложные проблемы ИИ могут быть решены, является тот факт, что природа уже справилась с этими трудностями. В 1950-х годах появились подсказки, ключи для разгадки, которые предполагали принципиально новый подход к обработке символов, что могло обеспечить интеллектуальное поведение компьютера.

Первая подсказка: мозг – мощный распознаватель образов. Ваша зрительная система может распознать объект на изображении всего за десятую долю секунды, даже если вы никогда ранее его не видели. Кроме того, объект может быть любой формы, находиться на произвольном расстоянии и в любом положении по отношению к вам. Это все равно, что иметь особый компьютер, единственная функция которого – распознавание предметов.

Вторая подсказка – с помощью практики можно научить мозг выполнять задания любой сложности, будь то игра в теннис или задачи по физике. Природа использует обучение общего назначения для решения различных проблем, а человек, в свою очередь, прекрасный ученик. Это наша суперспособность. Структура коры головного мозга у всех схожа, а глубокие нейронные сети есть во всех сенсорных и моторных системах[56].

Третья подсказка – наш мозг изначально не наполнен правилами или логикой, но мы можем начать мыслить логически и следовать правилам после длительного обучения, хотя тут преуспеет далеко не каждый. Это наглядно проиллюстрировано логической головоломкой – задачей выбора Уэйсона (рис. 3.1).