Джошуа Ганс - Искусственный интеллект на службе бизнеса

Недавний прогресс в машинном обучении преобразовал применение статистики для прогнозирования. Последний рывок в развитии ИИ наводит на мысль, что машинное обучение – это всего-навсего «навороченная традиционная статистика». В каком-то смысле так и есть, поскольку цель та же – заполнение информационных пробелов. К тому же в процесс машинного обучения входит поиск решения с минимизацией ошибок.

Итак, за что же машинное обучение считается революционной вычислительной технологией и заслужило название «искусственный интеллект»? В некоторых случаях прогнозы настолько хороши, что их можно использовать вместо основанной на правилах логики.

Эффективная прогностика меняет компьютерное программирование. Ни традиционные статистические методы, ни алгоритмы «если, то» не работают в сложной среде настолько успешно. Хотите найти кошку на одном изображении из нескольких представленных? Уточните, что кошки бывают разного окраса и с шерстью длинной, короткой, курчавой и т. д. Они могут стоять, сидеть, лежать, прыгать, хмуриться, как Грампи-кэт, и находиться где угодно. Все сразу усложняется: даже для более или менее сносных результатов следует предусмотреть очень многое. И это только в отношении кошек. А если необходимо описать все объекты на изображении? Для каждого придется составлять отдельные спецификации.

Ключевая технология глубокого обучения основана на так называемом обратном распространении. С ним машина учится примерно так же, как наш мозг – на примерах (насколько искусственные нейроны похожи на настоящие – еще один интересный вопрос помимо достоинств технологии). Когда ребенка учат слову «кошка», то повторяют его каждый раз при появлении животного; в машинном обучении действует тот же самый принцип. Снабдите компьютер фотографиями кошек с названием «кошка» и фотографиями без кошек и, соответственно, без этого названия. Машина научится распознавать паттерны пикселей, связанные с названием «кошка».

При наличии фотографий с кошками и собаками связь между кошкой и четырехногим объектом укрепится, как и связь между ним же и собакой. Без дальнейших уточнений можно загрузить несколько миллионов разных изображений (в том числе без собак) с названиями, тогда у машины появится больше ассоциаций, и она научится отличать кошек от собак.

Большинство проблем перешли из алгоритмической категории («Каковы признаки кота?») в прогностическую («Есть ли на этом изображении без названия что-нибудь похожее на кошек, которых я уже видел?»). Для решения задач машинное обучение использует вероятностные модели.

Почему же технические специалисты называют машинное обучение интеллектом искусственным? Потому что его результат – прогноз – представляет собой ключевую составляющую интеллекта, точность прогнозов возрастает в процессе обучения, а высокая степень точности позволяет машинам выполнять задачи, которые до недавнего времени считались прерогативой человеческого интеллекта, – такие как распознавание объектов.

В книге «Об интеллекте» [28]Джефф Хокинс одним из первых заявил, что прогноз являет собой основу человеческого интеллекта. Суть теории Хокинса такова: интеллект человека, лежащий в основе творческого начала и продуктивной деятельности, обусловлен тем, как мозг использует память для прогнозирования: «Мы осуществляем непрерывное прогнозирование на низком уровне всеми органами чувств одновременно. И это еще не все. У меня есть более серьезное предположение. Прогностика – не просто одна из функций мозга, это первичная функция неокортекса и базис интеллекта. Кора головного мозга является прогностическим органом» [29].

Хокинс считает, что наш мозг постоянно делает прогнозы относительно всего, что мы испытаем в ближайшие мгновения: что увидим, почувствуем или услышим. С развитием и взрослением прогнозы становятся все точнее и чаще всего сбываются. Если же нет, мы замечаем несоответствие между предполагаемым и произошедшим, информация поступает в мозг, который обновляет свои алгоритмы и таким образом учится и совершенствуется.

Теорию Хокинса воспринимают неоднозначно. Его идеи обсуждаются в психологической литературе, а многие IT-специалисты категорически отрицают утверждение о коре головного мозга как модели для прогностических машин. Предположение, что ИИ может пройти тест Тьюринга (на способность обмануть человека, убедив его, что тоже является человеком), пока еще далеко от реальности. Современные алгоритмы не умеют убеждать, к тому же с ними сложно вести переговоры для выяснения основания их прогнозов.

Независимо от того, насколько уместна аналогия Хокинса, его утверждение о прогностике как базисе интеллекта удобно для понимания значения недавнего развития ИИ. Мы хотим подчеркнуть огромные последствия усовершенствования прогностических технологий. Теперь до вдохновенных идей Дартмутского семинара 1956 года рукой подать. Прогностические машины различными способами могут «использовать язык, оперировать абстрактными понятиями, решать разные типы задач, которыми сейчас [в 1955 году. Прим. авт .] занимаются люди, и самосовершенствоваться» [30].

Мы не строим домыслов о том, возвещает ли этот прогресс появление общего ИИ – приход технологической сингулярности, подобной «Скайнет». Однако, как вы убедитесь, если пристально посмотрите на прогностику, грандиозные перемены в ближайшие несколько лет вполне реальны.

Так же как дешевая арифметика с распространением компьютеров ознаменовала волну перемен в деловой и частной жизни, аналогичные преобразования не заставят себя долго ждать с удешевлением прогнозов.

Интеллект это или нет, но в целом переход от детерминированного программирования к вероятностному произошел скачком, хотя и параллельно с прогрессом в общественных и естественных науках. Канадский философ Ян Макдугалл Хакинг в книге «Укрощение случайности» сказал, что до начала XIX века вероятность была прерогативой азартных игроков [31]. С наступлением XIX века и ростом государственной статистики зарождающаяся вероятностная математика стала применимой к общественным наукам. В ХХ веке произошло фундаментальное изменение нашего понимания физики, и мы перешли от детерминистских ньютоновских взглядов к неопределенности квантовой механики. Важнейший прорыв XXI века в IT сравним с предыдущими достижениями в социальных и естественных науках: осознание того, что алгоритмы лучше работают с вероятностной структурой данных.

• Цели машинного обучения отличаются от статистических. Статистика стремится к точности среднего показателя, в машинном обучении этого не требуется. Его цель – практическая эффективность. Смещение прогнозов допускалось при условии, что они были точнее (что стало возможным из-за увеличения мощности компьютеров). Это дало ученым простор для экспериментов и быстро принесло улучшения, благодаря которым стало возможным воспользоваться преимуществами большого объема данных и быстродействующих компьютеров, появившихся в последние годы.