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

Чего не хватает искусственному интеллекту?

Ответив на этот вопрос, мы сможем выявить уникальные характеристики человеческой способности к научению. Вот краткий и, вероятно, неполный список функций, которыми обладает даже младенец, но которые отсутствуют в большинстве современных искусственных систем.

Усвоение абстрактных понятий. Большинство искусственных нейросетей воспроизводит только самые первые стадии обработки информации – анализ изображения, который зрительные области нашего мозга осуществляют менее чем за пятую долю секунды. Алгоритмы глубокого обучения далеко не так глубоки, как утверждают некоторые. По словам Йошуа Бенжио, одного из изобретателей алгоритмов глубокого обучения, такие системы в основном схватывают поверхностные, статистические закономерности в данных, а не абстрактные понятия высокого уровня¹⁶. Например, чтобы распознать объект, алгоритмы глубокого обучения часто полагаются на те или иные очевидные особенности изображения – скажем, определенный цвет или форму. Измените эти детали – и производительность алгоритма резко упадет: современные сверточные нейронные сети не способны распознать, что составляет сущность объекта. Они не понимают, что стул остается стулом независимо от того, сколько у него ножек (четыре или только одна) или из чего он сделан (из стекла, металла или пластика). Тенденция обращать внимание на поверхностные признаки делает эти сети восприимчивыми к ошибкам. Написано множество статей о том, как обмануть нейронную сеть: возьмите банан, измените несколько пикселей или прицепите к нему определенную наклейку. Вуаля! – нейронная сеть подумает, что это тостер!

Разумеется, человек, которому показали изображение на долю секунды, иногда совершает те же промахи, что и машина, и может принять собаку за кошку¹⁷. Однако, если ему дать чуть больше времени, он тут же исправит ошибку. В отличие от компьютера мы обладаем способностью подвергнуть сомнению наши убеждения и переориентировать внимание на те аспекты образа, которые не согласуются с первым впечатлением. Этот второй анализ, сознательный и разумный, задействует наши общие способности к рассуждению и абстракции. Искусственные нейронные сети упускают из виду одну очень важную вещь: человеческое научение – это не просто настройка фильтра распознавания образов, это построение абстрактной модели мира. Например, когда мы учимся читать, мы приобретаем абстрактное представление о каждой букве алфавита, которое позволяет не только распознавать ее во всех возможных вариантах, но и генерировать новые:

Когнитивист Дуглас Хофштадтер однажды сказал, что распознать букву А – настоящая проблема для искусственного интеллекта! Данное язвительное замечание, несомненно, является сильным преувеличением, но доля истины в нем есть: даже в таком тривиальном контексте люди умело справляются с абстракциями. Этот наш дар лежит в основе одного забавного явления повседневной жизни капчи – коротенькой последовательности букв, которую просят распознать некоторые сайты, дабы убедиться, что вы человек, а не машина. Многие годы капчи успешно противостояли машинам. Но компьютерная наука развивается быстро: в 2017 году искусственной системе удалось распознать капчу почти на человеческом уровне¹⁸. Неудивительно, что этот алгоритм имитирует человеческий мозг сразу в нескольких отношениях. Совершая истинный tour de force[11], он умудряется извлечь скелет каждой буквы, внутреннюю сущность буквы А, после чего использует все ресурсы статистического мышления, чтобы проверить, применима ли эта абстрактная идея к имеющемуся образу. И все же этот компьютерный алгоритм, каким бы сложным он ни был, работает только с капчами. Наш мозг применяет способность распознавать абстракции во всех аспектах повседневной жизни.