Власть роботов. Как подготовиться к неизбежному

Положительная сторона сложившейся ситуации видится в том, что на сей раз вместо противоборства философских систем символистов и коннекционистов нас, возможно, ждет примирение и попытка интеграции. Новая область исследования была названа «нейросимволический ИИ». Не исключено, что это одно из самых важных начинаний для дальнейшей судьбы искусственного интеллекта. Десятилетия соперничества, порой жесткого, остались в прошлом, и новое поколение исследователей ИИ готово попытаться преодолеть разрыв между двумя подходами. Дэвид Кокс, директор лаборатории исследования ИИ Watson в Кембридже — совместного детища МТИ и IBM, говорит, что молодые исследователи «не имеют ничего общего с этой историей» и «готовы исследовать пересечения [подходов] и просто хотят заниматься чем-то крутым в области ИИ»[182].

Существует два взгляда на пути достижения этой интеграции. Можно пойти напрямую, просто создавая гибридные системы, объединяющие нейронные сети с программными модулями на основе традиционных методов программирования. Алгоритмы, способные поддерживать логическое и символическое мышление, необходимо каким-то образом связать с глубокими нейронными сетями, сфокусированными на обучении. Это стратегия команды Дэвида Ферруччи из Elemental Cognition. Можно пойти другим путем — найти способ реализации возможностей символического ИИ непосредственно в архитектуре нейронных сетей. Этого можно достичь, сконструировав необходимую структуру в глубокой нейросети или — что мне представляется намного более умозрительным — разработав и систему глубокого обучения, и методику обучения настолько эффективные, чтобы требуемая структура возникла естественным образом сама. Возможно, молодые исследователи захотят изучить все возможности, но между специалистами, уже зарекомендовавшими себя в этой области, не утихает острая полемика по вопросу о том, какой путь является наилучшим.

Одним из самых яростных поборников гибридного подхода является Гэри Маркус, до недавнего времени профессор психологии и нейробиологии Нью-Йоркского университета. Маркус всегда резко критиковал чрезмерную, на его взгляд, концентрацию на глубоком обучении и в статьях и дебатах отстаивал мысль, что глубокие нейросети так и останутся поверхностными и хрупкими, а вероятность появления универсального интеллекта будет крайне малой, если отказаться от прямого использования идей, почерпнутых из символического ИИ. Маркус посвятил большую часть своей карьеры исследователя изучению того, как дети учатся и овладевают речью, и считает чрезвычайно маловероятным, что чистый подход на основе глубокого обучения позволит приблизиться к удивительным возможностям маленького человека. Его критика не всегда адекватно воспринималась сообществом ученых, занимающихся глубоким обучением. Несмотря на участие в создании стартапа по машинному обучению, который был куплен компанией Uber в 2015 году, этот лагерь считает его аутсайдером, не внесшим существенного вклада в область ИИ.

В целом опытные исследователи, тесно связанные с глубоким обучением, относятся к гибридному подходу пренебрежительно. Йошуа Бенджио сказал мне, что целью должно стать «решение части тех же проблем, которые пытается решить классический ИИ, но с использованием строительных блоков, взятых из глубокого обучения»[183]. Джефф Хинтон демонстрирует откровенное пренебрежение, заявляя, что «не видит в гибридах решения», и сравнивая подобную систему с гибридным автомобилем в духе машины Руба Голдберга[184], в которой электродвигатель используется для впрыска бензина в двигатель внутреннего сгорания[185]. Дело в том, что пока не существует ясной стратегии встраивания возможностей символического ИИ в систему, целиком состоящую из нейронных сетей. Как отмечает Маркус, многие самые значительные достижения глубокого обучения, включая созданную DeepMind систему AlphaGo, являются в действительности гибридными системами, поскольку добиваются успеха только благодаря тому, что в дополнение к глубоким нейросетям используют традиционные алгоритмы поиска.