Верховный алгоритм

Многоярусные автокодировщики — не единственная разновидность глубоких обучающихся алгоритмов. Еще одна основана на машинах Больцмана, встречаются модели зрительной коры на сверточных нейронных сетях. Однако, несмотря на замечательные успехи, все это пока еще очень далеко от головного мозга. Сеть Google умеет распознавать кошачьи мордочки только анфас, а человек узнает кота в любой позе, даже если тот вообще отвернется. Кроме того, сеть Google все еще довольно мелкая: автокодировщики составляют всего три из девяти ее слоев. Многослойный перцептрон — удовлетворительная модель мозжечка — части мозга, ответственной за низкоуровневый контроль движений. Однако кора головного мозга — совсем другое дело. В ней нет, например, обратных связей, необходимых для распространения ошибки, и тем не менее именно в коре происходит настоящее волшебство обучения. В своей книге On Intelligence («Об интеллекте») Джефф Хокинс отстаивает разработку алгоритмов, основанных на близком воспроизведении строения коры головного мозга, но ни один из этих алгоритмов пока не может соперничать с сегодняшними глубокими сетями.

По мере того как мы будем лучше понимать мозг, ситуация может измениться. Вдохновленная проектом «Геном человека», новая дисциплина — коннектомика — стремится составить карту всех мозговых синапсов. В построение полноценной модели Евросоюз вложил миллиарды евро, а американская программа BRAIN, имеющая схожие цели, только в 2014 году получила 100 миллионов долларов финансирования. Тем не менее символисты очень скептически смотрят на этот путь к Верховному алгоритму. Даже если мы будем представлять себе весь мозг на уровне отдельных синапсов, понадобятся (какая ирония) более совершенные алгоритмы машинного обучения, чтобы превратить эту картину в монтажные схемы: о том, чтобы сделать это вручную, не может быть и речи. Хуже то, что, даже получив полную карту головного мозга, мы все еще будем теряться в догадках, как он работает. Нервная система червя Caenorhabditis elegans, состоящая всего из 302 нейронов, была полностью картирована еще в 1986 году, однако мы по-прежнему понимаем ее работу лишь фрагментарно. Чтобы что-то понять в болоте мелких деталей и «выполоть» специфичные для человека подробности и просто причуды эволюции, нужны более высокоуровневые концепции. Мы не строим самолеты путем обратной инженерии птичьих перьев, и самолеты не машут крыльями, однако в основе конструкции самолета лежат принципы аэродинамики, единые для всех летающих объектов. Аналогичных принципов мышления мы все еще не имеем.

Может быть, коннектомика впадает в крайности: некоторые коннекционисты, по слухам, утверждают, что метод обратного распространения и есть Верховный алгоритм: надо просто увеличить масштаб. Но символисты высмеивают эти взгляды и предъявляют длинный перечень того, что люди делать умеют, а нейронные сети — нет. Взять хотя бы «здравый смысл», требующий соединять фрагменты информации, до этого, может быть, никогда и рядом не стоявшие. Ест ли Мария на обед ботинки? Не ест, потому что она человек, люди едят только съедобные вещи, а ботинки несъедоб­ные. Символические системы справляются с этим без проблем — они просто составляют цепочки соответствующих правил, — а многослойные перцептроны этого делать не умеют и, обучившись, будут раз за разом вычислять одну и ту же фиксированную функцию. Нейронные сети — не композиционные, а композиционность — существенный элемент человеческого познания. Еще одна большая проблема в том, что и люди, и символические модели, например наборы правил и деревья решений, способны объяснять ход своих рассуждений, в то время как нейронные сети — большие горы чисел, которые никто не может понять.

Но если у человека есть все эти способности и мозг не выучивает их путем подбора синапсов, откуда они берутся? Вы не верите в волшебство? Тогда ответ — «эволюция». Убежденный критик коннекционизма просто обязан разобраться, откуда эволюция узнала все, что ребенок знает при рождении, — и чем больше мы списываем на врожденные навыки, тем труднее задача. Если получится все это понять и запрограммировать компьютер выполнять такую задачу, будет очень неучтиво отказывать вам в лаврах изобретателя Верховного алгоритма — по крайней мере, одного из его вариантов.

ГЛАВА 5

ЭВОЛЮЦИЯ: ОБУЧАЮЩИЙСЯ АЛГОРИТМ ПРИРОДЫ

Перед вами Robotic Park — огромная фабрика по производству роботов. Вокруг нее — тысяча квадратных миль джунглей, каменных и не очень. Джунгли окружает самая высокая и толстая в мире стена, утыканная наблюдательными вышками, прожекторами и орудийными гнездами. У стены две задачи: не пустить на фабрику нарушителей и не выпустить ее обитателей — миллионы роботов, сражающихся за выживание и власть. Роботы-победители размножаются путем доступа к программированию 3D-принтеров. Шаг за шагом роботы становятся умнее, быстрее и смертоноснее. Robotic Park принадлежит Армии США и призван путем эволюции вывести совершенного солдата.