Эволюция разума. Как расширение возможностей нашего разума позволит решить многие мировые проблемы

Другое открытие заключается в том, что для усвоения основного массива знаний хорошо работают правила, сформулированные людьми. Для перевода коротких фрагментов текста такой подход часто обеспечивает более точный результат. Например, DARPA выше оценило переводы коротких текстов с помощью китайско-русского словаря, основанного на правилах, чем переводы Google Translate. Что же касается других элементов языка, к которым относятся миллионы редких фраз и заключенных в них понятий, тут точность переводов, основанных на правилах, непозволительно низкая. Если построить график точности понимания разговорной речи от количества данных, на которых обучалась система, системы, основанные на правилах, сначала показывают более высокую эффективность, но точность распознавания не поднимается выше 70 %. Напротив, статистические системы достигают точности 90 %, но для этого им нужно «изучить» очень большой массив данных.

Часто нам требуется обеспечить приемлемую эффективность при небольшом объеме обучающих данных, но предусмотреть повышение точности при дополнительных тренировках системы. Быстрое достижение средней эффективности позволяет перейти к автоматическому режиму сбора тренировочных данных при каждом использовании. Таким образом, в процессе применения системы происходит и ее обучение, что приводит к постепенному повышению точности результатов. Такое статистическое обучение должно быть полностью основано на принципе иерархии, что отражает структуру языка и принцип работы человеческого мозга.

Именно так работают Сири и Dragon Go: для определения наиболее общих и надежных явлений используются заранее сформулированные правила, а усвоение более редких элементов языка находится в руках конкретных пользователей. Когда создатели Cyc обнаружили, что достигли потолка эффективности при обучении системы на заранее сформулированных правилах, они также переключились на этот подход. Правила, определенные лингвистами, выполняют две важнейшие функции. Во-первых, они обеспечивают приемлемую начальную точность, так что систему можно допускать к широкому использованию, где она будет улучшаться автоматически. Во-вторых, они служат надежной основой для низших уровней понятий, от которых начинается автоматический подъем на более высокие иерархические уровни.

Как отмечалось выше, Ватсон является удивительным примером реализации комбинированного подхода, в котором сочетается настройка системы по предварительно сформулированным правилам и ее иерархическое статистическое обучение. Для создания системы, способной играть в «Джеопарди!» на разговорном языке, компания IBM объединила несколько лучших программ. С 14 по 16 февраля 2011 г. Ватсон соревновался с двумя ведущими игроками: Брэдом Раттером, выигравшим в эту викторину больше денег, чем кто-либо другой, и Кеном Дженнингсом, который удерживал звание чемпиона викторины рекордное время — 75 дней.

Точность систем распознавания разговорной речи как функция объема тренировочных данных. Наилучшие результаты получаются при сочетании заранее сформулированных правил для освоения «основного» языка и самостоятельной тренировки для освоения «деталей».

В моей первой книге «Эра разумных машин», написанной в середине 1980-х гг., я предсказывал, что компьютер станет чемпионом мира по шахматам примерно к 1998 г. Еще я предсказал, что если это произойдет, то мы либо станем хуже думать о человеческом разуме, либо лучше думать о разуме машин, либо потеряем интерес к шахматам. И если принять во внимание историю, скорее всего, должно было произойти последнее. Так и вышло. В 1997 г., когда суперкомпьютер IBM Deep Blue обыграл чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова, мы немедленно стали утверждать, что именно так и должно было случиться, поскольку компьютеры — логические машины, а шахматы, в конце концов, игра на логику. Победу компьютера не сочли ни важным, ни удивительным событием. Многие критики принялись утверждать, что компьютер никогда бы не смог одолеть человеческую речь — со всеми метафорами, сравнениями, каламбурами, двусмысленностями и юмором.