Власть роботов. Как подготовиться к неизбежному

Пока исследователи спорят об эффективности гибридных моделей, параллельно разворачиваются дебаты о важности врожденной структуры, встроенной в системы машинного обучения. Многие глубокие нейросети действительно в той или иной степени включают предварительно разработанную структуру — примером являются сверточные архитектуры, используемые для распознавания зрительных образов. Однако многие «чистые» сторонники глубокого обучения считают, что такую структуру можно свести к минимуму и что эта технология способна развиваться практически с чистого листа. Например, Ян Лекун сказал мне, что «в конечном итоге нам не будут нужны точные конкретные структуры». Он подчеркивает отсутствие свидетельств наличия подобных структур в человеческом мозге, отмечая, что «микроструктура коры, судя по всему, является очень, очень однородной, будь то в зрительной или префронтальной областях»[186]. Исследователи из этого лагеря утверждают, что нужно сосредоточиться на разработке усовершенствованных методов обучения, позволяющих относительно неспециализированным нейронным сетям достигать лучшего понимания.

Такие исследователи, как Маркус, с опытом изучения когнитивного развития детей, яростно восстают против философии «чистого листа». Головной мозг маленького ребенка совершенно явно обладает врожденными возможностями, способствующими началу процесса обучения. Уже в первые дни жизни новорожденные распознают человеческие лица. В животном мире наличие действенного интеллекта, не зависящего от обучения, еще более очевидно. Энтони Задор, нейробиолог лаборатории Cold Spring Harbor, отмечает, что «белка может прыгать с дерева на дерево через считаные месяцы после рождения, жеребенок через несколько часов может ходить, а пауки рождаются с умением охотиться»[187]. Гэри Маркус часто приводит в пример альпийского козла (вид горных козлов, проводящих большую часть своей жизни на крутых коварных склонах). Новорожденные козлята уже через несколько часов способны стоять и передвигаться по склонам в среде обитания, где любое обучение методом проб и ошибок неминуемо закончилось бы смертью. Это встроенная технология: она поставляется в готовом виде. Исследователи из этого лагеря считают, что универсальный, гибкий искусственный интеллект также потребует когнитивных механизмов, встроенных непосредственно в структуры нейросетей или интегрированных в рамках гибридного подхода.

Сторонники глубокого обучения иногда говорят, что, даже если врожденная структура важна, она, скорее всего, возникнет естественным образом — как часть устойчивого процесса обучения. Однако если взять биологический мозг, то, на мой взгляд, никакая структура в нем не может являться результатом длительного обучения. Мы знаем, что обучение в течение жизни животного в определенной мере перестраивает его мозг; часто говорят, например, что нейроны, «которые одновременно возбуждаются, связаны вместе». Проблема в том, что у отдельно взятого организма нет возможности передать нейронную структуру, сформированную обучением в течение всей жизни, своему потомству. Невозможно чему-то научиться и добиться, чтобы информация, описывающая структуру мозга, связанную с этим знанием, была встроена в генетический код яйцеклетки или сперматозоида животного. Какая бы мозговая структура ни сформировалась в процессе жизни индивида, она умирает вместе с ним. Таким образом, представляется очевидным, что любая структура в мозге должна быть результатом нормального эволюционного процесса, иными словами, случайных мутаций, которые иногда делают организм более приспособленным к своей среде обитания и, как результат, с большей вероятностью передаются по наследству. Одна из возможностей на этом пути — непосредственное копирование такого процесса путем использования эволюционных или генетических алгоритмов. Однако намного быстрее может оказаться конструирование самих этих необходимых структур.