Как мы учимся. Почему мозг учится лучше, чем любая машина… пока

Вкратце, человеческий мозг разбивает задачу научения на подзадачи, создавая иерархическую, многоуровневую модель. Особенно это очевидно в случае языка, включающего несколько уровней, или ярусов, – от элементарных звуков до целых предложений и даже полноценных бесед. Тот же принцип иерархической декомпозиции реализован во всех сенсорных системах. Некоторые участки мозга улавливают низкоуровневые паттерны: они видят мир сквозь крошечное пространственно-временное окно и анализируют мельчайшие закономерности. Например, в первичной зрительной коре каждый нейрон анализирует лишь очень небольшую область сетчатки. Он смотрит на мир через маленькое отверстие и, следовательно, обнаруживает только низкоуровневые закономерности – например, наличие движущейся наклонной линии. Миллионы нейронов выполняют одну и ту же работу в разных точках сетчатки; их выходы становятся входами следующего уровня, который обнаруживает «закономерности в закономерностях» и так далее. На каждом уровне область анализа расширяется: мозг ищет более масштабные закономерности как во времени, так и в пространстве. Именно эта иерархия позволяет нам обнаруживать сложные объекты или понятия: линию, палец, кисть, руку, человеческое тело… Нет, подождите, вообще-то тела два! Два человека стоят лицом друг к другу и пожимают руки… Да это же первая встреча Трампа и Макрона!

Научение – это минимизация ошибок

Вычислительные алгоритмы, которые мы называем «искусственными нейронными сетями», построены по принципу иерархической организации коры головного мозга. Подобно коре, они содержат последовательные слои, каждый из которых пытается обнаружить более сложные закономерности, чем предыдущий. Поскольку эти слои организуют поступающие данные на все более и более глубоких уровнях, такие сети часто называют «глубокими» (или «глубинными»). Каждый слой сам по себе способен обнаружить лишь простейшие элементы внешней реальности (в таких случаях математики говорят о линейном разделении, то есть каждый нейрон может разделить имеющиеся данные только на две категории, А и Б, проведя через них прямую линию). Тем не менее, если собрать множество таких слоев, можно получить чрезвычайно мощное обучаемое устройство, способное обнаруживать сложные структуры и приспосабливаться к самым разнообразным задачам. Современные искусственные нейронные сети, использующие преимущества новейших компьютерных микросхем, относятся к глубоким в том смысле, что содержат десятки последовательных слоев. Чем дальше от входа находится слой, тем выше его «проницательность» и способность идентифицировать абстрактные свойства.

Возьмем алгоритм LeNet, созданный французским пионером искусственных нейросетей Яном Лекуном (см. цветную иллюстрацию 2)⁶. Уже в 1990-х годах эта сеть добилась замечательных результатов в распознавании рукописных знаков. Многие годы канадская почта использовала ее для автоматической обработки почтовых индексов. Как она работает? На входе алгоритм получает изображение символа в виде пикселей, а на выходе предлагает одну из возможных интерпретаций десяти цифр или двадцати шести букв. Искусственная сеть состоит из иерархии простых процессоров, которые немного напоминают нейроны и образуют последовательные слои. Первые слои подключены непосредственно к изображению: в них применяются простые фильтры, распознающие линии и фрагменты кривых. Процессоры высоких уровней содержат более мощные и сложные фильтры и могут научиться распознавать крупные части изображений: изгиб цифры 2, замкнутую петлю буквы O, параллельные линии буквы Z. Искусственные нейроны выходного слоя реагируют на символ независимо от его положения, шрифта или регистра. Все эти свойства не навязаны программистом: они вытекают из миллионов связей, которые соединяют процессоры. Эти связи, однажды отрегулированные автоматизированным алгоритмом, определяют фильтр, который каждый нейрон применяет к поступающим сигналам; именно эти настройки объясняют, почему один нейрон реагирует на цифру 2, а другой – на цифру 3.

Но как же настраиваются эти миллионы связей? Точно так же, как наш мозг, когда мы надеваем призматические очки! Всякий раз, когда сеть дает предварительный ответ, ей сообщают, правильный он или нет. Если ответ неправильный, сеть корректирует соответствующие параметры, дабы избежать ошибки в следующий раз. Каждый неправильный ответ несет в себе ценную информацию. Как и в случае с призматическими очками (слишком большое смещение вправо или влево), характер ошибки подсказывает системе, что именно нужно было сделать, чтобы решить задачу правильно. Вернувшись к источнику ошибки, машина определяет оптимальные параметры, которые впредь позволят ее избежать.