Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет

Университеты по всему миру создают новые центры, институты и департаменты по анализу и обработке данных[284]. В 2009 году Алекс Салай основал Институт интенсивной обработки данных и науки (Institute for Data Intensive Engineering and Science; IDIES) при Университете Джона Хопкинса, опираясь на свой опыт работы с Слоановским цифровым небесным обзором (Sloan Digital Sky Survey; SDSS; СЦНО)[285], который начал собирать астрономические данные в 1998 году. Это привело к тысячекратному увеличению общего объема данных, которые когда-либо получали астрономы, и сегодня СЦНО – наиболее используемый астрономический инструмент в мире. Терабайты данных, собранные СЦНО, сравнивают со многими петабайтами, которые будет собирать строящийся Большой синоптический обзорный телескоп. Ян Лекун основал Центр науки о данных в Нью-Йоркском университете в 2013 году. Преподаватели со всех факультетов стучались к нему в дверь с данными в руках. Магистерские степени в области науки о данных становятся такими же популярными, как магистерские степени по деловому администрированию.

Глубокое обучение за игровым столом

Глубокое обучение достигло зрелости на Конференции NIPS в 2012 году на озере Тахо (рис. 11.3). Джеффри Хинтон, первопроходец в области нейронных сетей, и его студенты представили доклад о том, что многослойные нейронные сети удивительно хорошо распознают объекты на изображениях. Это было не просто лучше, чем современное компьютерное зрение, – это была другая лига, гораздо ближе к человеческому уровню. New York Times опубликовала статью о глубоком обучении, и Facebook объявил о новой лаборатории ИИ, основателем и директором которой станет Ян Лекун – еще один пионер глубокого обучения.

Рис. 11.3. В 2012 году конференцию NIPS провели в казино на озере Тахо. Эта конференция стала поворотным моментом для области исследований и вернула в название «Нейронные системы обработки информации» слово «нейронные»

Марк Цукерберг, генеральный директор Facebook, на Конференции NIPS в 2018 году принял участие в семинаре по глубокому обучению. Это было головной болью с точки зрения обеспечения безопасности, но привлекло столько внимания, что зал, где шла прямая трансляция, был переполнен. На приеме после семинара меня познакомили с Цукербергом, который задал мне вопросы о мозге. Он проявил особый интерес к теории разума в психологии: у нас есть негласная теория того, как работает наш разум, и мы используем ее, чтобы найти подход к разуму других. Когда вы отправляете сообщение другу, вы не знаете о массе решений, которые ваш мозг принял касательно того, что и как печатать. Цукерберг задавал много вопросов: как мой мозг строит ментальную модель меня самого? Как мой мозг строит ментальные модели других людей на основе опыта? Как мой мозг предсказывает поведение других? У других видов есть теория разума? Недавно я был одним из организаторов симпозиума по теории разума в Институте Солка, и он потребовал все материалы.

В машинном обучении выигрывает тот, у кого больше данных, а у Facebook больше данных о вкусах и друзьях множества людей и их фотографий, чем у кого-либо другого. Со всеми этими данными Facebook может создать теорию вашего разума и использовать ее для прогнозирования ваших предпочтений и политических пристрастий. Facebook может когда-нибудь узнать вас лучше, чем вы знаете себя. Станет ли Facebook когда-нибудь воплощением Большого Брата Оруэлла?[286] Вы находите это пугающей перспективой или вам было бы удобно иметь цифрового двойника, который заботится о ваших потребностях? Вы вполне можете спросить, должен ли Facebook получить такую власть, но у нас нет особого выбора.

Хотя мы проводили конференции NIPS 2012 и 2013 в казино на озере Тахо, участники избегали игровых столов: они знали, что то, над чем они работали, было куда более захватывающим. Игры могут вызвать привыкание из-за ошибки прогнозирования дофаминовой системы вознаграждения – части нашего мозга, обсуждавшейся в главе 10. Казино оптимизируют условия, которые благоприятствуют ставкам: обещание большого выигрыша; меньшие выигрыши, происходящие время от времени в случайных местах, что, как известно из исследований, проведенных на крысах, лучшая схема для того, чтобы заставить их нажимать на кнопку в поисках еды; шум и огни, которые буквально взрываются, когда в игровом автомате выпадает выигрыш, также дают положительное подкрепление; тусклые огни ночью и днем вырывают ваш суточный ритм из нормального цикла день-ночь, поощряя вас делать ставки, пока вы не упадете. Но в долгосрочной перспективе казино всегда выигрывает.