Идиот или гений? Как работает и на что способен искусственный интеллект

В отличие от символической системы Универсального решателя задач, которую я описала ранее, перцептрон не имеет очевидных правил для выполнения задачи, а все его “знания” закодированы в числах, определяющих веса входных сигналов и пороговое значение. В ряде статей Розенблатт показал, что при корректных весах и пороговом значении такой перцептрон, как на рисунке 3B, вполне неплохо справляется с такими задачами на восприятие, как распознавание простых рукописных цифр. Но как именно определить корректные веса и пороговое значение для конкретной задачи? И снова Розенблатт предложил ответ, навеянный работой мозга: перцептрон должен сам узнавать эти значения. Но каким образом? Вторя популярным в то время теориям бихевиоральной психологии, Розенблатт считал, что перцептроны должны обучаться, накапливая условный рефлекс. Отчасти вдохновленный работой бихевиориста Б. Ф. Скиннера, который обучал крыс и голубей выполнять задачи с помощью положительного и отрицательного подкрепления, Розенблатт полагал, что перцептрон следует обучать на примерах: его нужно вознаграждать, когда он выдает верный результат, и наказывать, когда он ошибается. Теперь такая форма обучения в ИИ называется обучением с учителем. В ходе обучения система получает пример и генерирует выходной сигнал, а затем получает “сигнал от учителя”, который показывает, насколько выходной сигнал системы отличается от верного. Затем система использует этот сигнал, чтобы скорректировать веса и пороговое значение.

Концепция обучения с учителем – ключевой элемент современного ИИ, поэтому ее стоит разобрать подробнее. Как правило, обучение с учителем требует большого набора положительных (скажем, коллекции восьмерок, написанных разными людьми) и отрицательных (скажем, коллекции других рукописных цифр, среди которых нет восьмерок) примеров. Каждый пример размечается человеком, который присваивает ему определенную категорию (метку) – здесь это “восьмерка” и “не восьмерка”. Метка применяется в качестве контрольного сигнала. Некоторые положительные и отрицательные примеры используются для тренировки системы и формируют тренировочное множество. Оставшиеся примеры – тестовое множество – используются для оценки работы системы после обучения, чтобы понять, насколько хорошо она научилась правильно отвечать на запросы в целом, а не только на обучающие примеры.

Вероятно, самым важным в информатике стоит признать понятие “алгоритм”. Оно обозначает “рецепт” со списком шагов, которые компьютер может предпринять для решения конкретной задачи. Главным вкладом Фрэнка Розенблатта в ИИ стало создание особого алгоритма, названного алгоритмом обучения перцептрона. С помощью этого алгоритма перцептрон можно научить на примерах определять веса и пороговое значение для получения верных ответов. Вот как он работает: сначала весам и порогу присваиваются случайные значения в диапазоне от –1 до 1. В нашем примере первому входному сигналу может быть присвоен вес 0,2, второму – вес –0,6 и так далее. Пороговым значением может стать 0,7. С генерацией начальных значений без труда справится компьютерная программа, называемая генератором случайных чисел.

Теперь мы можем приступать к процессу обучения. Перцептрон получает первый обучающий пример, не видя метку с верной категорией. Перцептрон умножает каждый входной сигнал на его вес, суммирует результаты, сравнивает сумму с пороговым значением и выдает либо 1, либо 0. Здесь выходной сигнал 1 означает, что перцептрон распознал восьмерку, а выходной сигнал 0 – что он распознал “не восьмерку”. Далее в процессе обучения выходной сигнал перцептрона сравнивается с верным ответом, который дает присвоенная человеком метка (“восьмерка” или “не восьмерка”). Если перцептрон прав, веса и пороговое значение не меняются. Если же перцептрон ошибся, веса и пороговое значение слегка корректируются так, чтобы сумма входных сигналов в этом тренировочном примере оказалась ближе к нужной для верного ответа. Более того, степень изменения каждого веса зависит от соответствующего значения входного сигнала, то есть вина за ошибку в основном возлагается на входные сигналы, которые сильнее других повлияли на результат. Например, в восьмерке на рис. 3A главным образом на результат повлияли бы более насыщенные (здесь – черные) пиксели, в то время как пиксели с нулевой насыщенностью (здесь – белые) не оказали бы на него никакого влияния. (Для любопытных читателей я описала некоторые математические подробности в примечании[30].)