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

Откуда мы вообще взялись?

Каковы эволюционное происхождение человека? В 1998 году я был одним из основателей исследовательской группы в Ла-Хойя, изучавшей происхождение человека. Первоначально небольшая группа проводила регулярные встречи, обсуждая многочисленные источники доказательств, которые могли бы помочь ответить на этот вопрос, начиная с палеонтологии, геофизики, антропологии, биохимии и генетики и заканчивая сравнительной нейробиологией. Линия, которая в конечном итоге породила род Homo, отделилась от линии, ведущей к шимпанзе, около шести миллионов лет назад. Шимпанзе — очень умный вид, но интеллект шимпанзе значительно отличается от нашего. Попытки научить шимпанзе основам языка никогда не выходили за пределы нескольких сотен знаков, которые те используют для выражения простых потребностей. Однако это нечестный показатель их интеллекта. Как бы мы справились, если бы нам пришлось выживать в отряде шимпанзе? Все ли виды эгоцентричны так, как наш?

Группа в Ла-Хойя постепенно привлекала международных ученых и в 2008 году стала Центром академических исследований и обучения антропогенезу (Center for Academic Research and Training in Anthropogeny; CARTA)[476] Калифорнийского университета в Сан-Диего и Института Солка. В нем продолжают изучать, откуда появились мы, люди, и как мы сюда попали, а также обучать новое поколение тех, кто задумывается над этими извечными вопросами[477]. Данные вопросы требуют знаний из всех областей науки, точно так же, как NIPS собрала все области науки и техники, чтобы понять нейронные вычисления.

Одно из мест, где можно найти различия между людьми и шимпанзе, — в наших ДНК. С некоторых пор мы знали, что только 1,4 процента из трех миллиардов пар оснований ДНК у нас отличаются от таковых у шимпанзе. Когда геном шимпанзе был впервые секвенирован, считалось, что мы сможем прочитать книгу жизни и узнать, что отличает нас от шимпанзе. К сожалению, книга жизни написана на языке ДНК, 90 процентов которого мы еще не научились разбирать[478]. Наш мозг также удивительно похож на мозг шимпанзе. Нейроанатомы определили одинаковые области мозга у обоих видов (рис. 18.2). Большинство различий находятся на молекулярном уровне и едва заметны по сравнению с существенными различиями в нашем поведении. И снова природа оказалась умнее нас.

Логика жизни

Однажды я спросил Лесли Орджела, а каков первый закон Орджела? В нем, как ответил Лесли, говорится, что для всех основных реакций в клетках должен появиться фермент-катализатор. Это не только ускоряет реакцию, но и дает возможность управлять ею через взаимодействие с другими молекулами, так что клетка может быть как более эффективной, так и более адаптируемой. Природа начинается с продуманного хода реакции, а затем постепенно уточняет его, добавляя скорость и резервные пути. Филигранное наполнение клетки рано или поздно будет доведено до совершенства, но ничего не станет работать, если не выполняются четкие базовые требования — поддержание и репликация ДНК как ключевого звена всей цепи.

Одноклеточные приспособились к различным условиям и заняли множество ниш. Например, бактерии (рис. 18.3) адаптировались к экстремальным условиям от гидротермальных источников в океане до ледяных покровов Антарктиды и вашего кишечника, где обитают тысячи их видов. Бактерии, такие как кишечная палочка, разработали алгоритм, позволяющий им подплывать к источникам пищи, используя градиент концентрации. Поскольку, чтобы воспринять градиент непосредственно, бактерии слишком малы (несколько микрометров в поперечнике), они применяют хемотаксис, — периодически совершают кувырок и двигаются в случайном направлении[479]. Выглядит непродуктивно, но, увеличивая время движения при более высокой концентрации, они могут надежно подниматься вверх по градиенту. Это примитивная форма интеллекта. Более сложные формы интеллекта встречаются у многоклеточных животных.

Рис. 18.3. Сканирующая электронная микрофотография кишечной палочки. Бактерии — самая разнообразная, жизнестойкая и успешная форма жизни на Земле. Изучая их, мы можем многое узнать об автономном ИИ.

Мы видели, что алгоритм обучения с временной разницей, лежащий в основе обучения с подкреплением, может привести к очень сложному поведению. У людей это значительно усиливает глубокое обучение в коре головного мозга. В природе есть целый спектр интеллектуального поведения, которое могут перенять искусственные системы. Новая область науки, охватывающая информатику и биологию, направлена на выявление биологических алгоритмов с использованием математического анализа сетей[480]. Это край клина[481], который в конечном итоге может объяснить вложенные уровни сложности в биологических системах в пространственных и временных масштабах: генные сети, метаболические сети, иммунные сети, нейронные сети и социальные сети — сети на всех уровнях.