Архитекторы интеллекта. Вся правда об искусственном интеллекте от его создателей

Г. М.: Я скептически относился к этому проекту и сильно удивился, когда в 2011 г. суперкомпьютер победил в телевикторине «Своя игра». Я снова заинтересовался сферой ИИ и, в конце концов, понял, чем был обеспечен успех Watson. Дело в том, что перед ИИ была поставлена более узкая задача, чем казалось на первый взгляд. Так происходит почти во всех случаях, когда ИИ демонстрирует впечатляющие успехи. В телевикторине примерно 95 % ответов представляли собой заголовки страниц «Википедии».

Примерно в то же время я начал писать для еженедельника The New Yorker статьи о нейробиологии, лингвистике, психологии, а также ИИ. Тогда, пять лет назад, я сомневался, что глубокое обучение сможет освоить повышение уровня абстракции и выстраивание причинно-следственных связей. Сейчас эти вопросы все еще не решены.

М. Ф.: В 2014 г. вы основали стартап Geometric Intelligence, который приобрела компания Uber, а вы после этого стали главой их ИИ-лаборатории. Расскажите, как все происходило.

Г. М.: В январе того года я решил основать собственную компанию. Пригласил замечательных людей, в том числе одного из лучших специалистов по машинному обучению – моего друга Зубина Гахрамани. За следующие несколько лет я многое узнал о машинном обучении. Мы искали более совершенные способы обобщения и обучали алгоритмы извлекать информацию из данных. Мы научили машины решать произвольные задачи, такие как распознавание символов из базы MNIST, используя вдвое меньший объем данных, чем методы глубокого обучения.

О наших успехах начали говорить, и в декабре 2016 г. стартап купила компания Uber. Я некоторое время работал в ней, помогая с запуском Uber AI labs. Сейчас я оттуда ушел, изучаю возможности использования ИИ в медицине и много думаю о робототехнике.

В январе 2018 г. я написал две статьи[18], а также пару вещей для платформы социальной журналистики Medium. В одной я рассказывал, что глубокое обучение не приведет нас к общему ИИ. Вторая статья была посвящена тому, что по крайней мере в биологии все системы начинаются с некой внутренней структуры. И для понимания мира важна врожденная структура, присутствующая в нашем мозге.

Данное от природы и полученное от воспитания часто противопоставляются. Но на самом деле эти вещи работают совместно. Природа дает нам механизмы обучения, которые позволяют использовать приобретаемый опыт интересными способами.

М. Ф.: Наличие структур показали эксперименты с младенцами, которые умеют распознавать лица.

Г. М.: Именно так. Это подтверждают мои эксперименты с восьмимесячными детьми, а недавно в журнале Science была опубликована статья, в которой утверждалось, что способность к логическим выводам появляется только после первого года жизни. Дело в том, что термин «врожденный» не означает появляющийся в момент рождения. Борода начинает расти после полового созревания. Большая часть человеческого мозга развивается уже вне матки, при этом развитие начинается относительно рано.

Жеребята почти сразу начинают ходить и обладают сложным зрением, позволяющим видеть препятствия. У человека подобные механизмы включаются в первый год жизни. Когда ребенок учится ходить, мы наблюдаем процесс созревания. Голова с полностью развитым мозгом оказалась бы слишком большой и не смогла бы пройти через родовые пути.

М. Ф.: Получается, что, если сразу после рождения мы обладали бы способностью ходить, все равно пришлось бы ждать развития мышц.

Г. М.: Да, мы рождаемся не до конца развитыми, и многое из происходящего с нами в первые месяцы заложено генетически. Об обучении в этом случае речи не идет. Козленок уже через пару дней после рождения может спускаться по склону горы. Он не учится этому методом проб и ошибок. Я думаю, что геном человека передает шаблон того, как должен работать мозг, а ребенок потихоньку все это развивает. При этом в шаблон уже заложены механизмы обучения.

Почему-то есть тенденция создавать ИИ с минимумом предварительных знаний. Мне это кажется неразумным. Информацию о мире нужно сразу встраивать в системы ИИ, нежели разрабатывать их с нуля.

М. Ф.: Все врожденные вещи в мозге, вероятно, появились в результате эволюции. В ИИ-системах их можно или закодировать, или использовать эволюционный алгоритм для их автоматической генерации.

Г. М.: К сожалению, эволюция – это довольно медленный и неэффективный процесс. Для получения хороших результатов нужны триллионы организмов и миллиарды лет. Вряд ли в лабораторных условиях таким путем можно далеко продвинуться в разумные сроки.