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

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).

Правильный ответ: карту с номером 8 и карту с коричневой рубашкой. Исследования показали, что только 10 процентов людей отвечают правильно[57]. Тем не менее у большинства опрашиваемых нет проблем с правильным ответом, если ситуация в вопросе знакомая (рис. 3.2).

Рис. 3.1. На каждой из четырех карт с одной стороны цифра, с другой — цветная рубашка. Какую(ие) карту(ы) вы должны перевернуть, чтобы проверить истинность утверждения, что если на карте четное число, то ее противоположная сторона красная?

Рис. 3.2. На каждой карте указан возраст с одной стороны и изображен напиток с другой. Какую(ие) карту(ы) нужно перевернуть, чтобы проверить закон, по которому вы должны быть старше 18 лет, чтобы пить алкоголь?

Рассуждения кажутся зависимыми от области, о которой идет речь, и чем ближе вам область, тем легче вам решать проблемы в ней. Опыт упрощает рассуждения, потому что вы можете использовать примеры, с которыми столкнулись при интуитивном решении. В физике, например, вы изучаете определенную область (скажем, электричество и магнетизм), и именно это помогает вам при решении многих задач, а не запоминание формул. Если бы человеческий интеллект основывался только на логике, то область знаний должна была бы быть единой, а это не так.

Четвертая подсказка — мозг состоит из миллиардов крошечных нейронов, контактирующих друг с другом. Это говорит о том, что мы должны изучать класс массово-параллельных архитектур[58] для решения проблем ИИ, а не архитектуру цифровых компьютеров фон Неймана, в которой процессор отделен от памяти узким каналом, через который данные и инструкции извлекаются и выполняются по одному. Действительно, машина Тьюринга может посчитать любую вычислимую функцию, имея достаточно памяти и времени, но она медленная и ее трудно программировать, а природа должна была решать проблемы в режиме реального времени. У самых мощных компьютеров на планете — массово-параллельные процессоры. Алгоритм, эффективно работающий на них, в конечном счете победит.

Рис. 3.3. Пандемониум. Оливер Селфридж представил, что в мозге есть демоны, которые ответственны за последовательное извлечение более сложных признаков и абстракций из сенсорных органов восприятия, что и приводит к принятию решений. Каждый демон на каждом уровне оживляется, если он соответствует входу с более раннего уровня. Решение демона взвешивает степень оживления и важность его информаторов. Эта форма оценки информации — метафора для современных сетей глубокого обучения, у которых гораздо больше уровней[59].

Первооткрыватели