Мартин Форд - Архитекторы интеллекта. Вся правда об искусственном интеллекте от его создателей

Джуда Перл: Я вырос в Бней-Браке. Моей любознательности способствовало воспитание в рамках израильского общества и полученное мной уникальное образование. Тогда в старших классах школы и в колледжах преподавали первоклассные ученые, приехавшие из Германии в 1930-х гг. У них не было возможности найти работу в академических кругах, поэтому им пришлось работать в школах. Они понимали, что уже никогда не вернутся к занятиям наукой, и видели в нас воплощение своей мечты. Так что моему поколению крупно повезло. Я никогда не был лучшим учеником, но всегда увлекался тем, что нам преподавали. Информация нам преподносилась в хронологическом порядке, причем повышенное внимание уделялось людям, которые стояли за каждым изобретением или теоремой. Это позволяло увидеть, что наука – это не просто набор фактов, а непрерывная борьба человека с окружающей его неопределенностью.

В армии я присоединился к кибуцу и собирался провести там всю жизнь, но умные люди сказали, что я буду счастливее, если стану развивать математические способности. В результате в 1956 г. я поступил в Израильский технологический институт и начал изучать электронику. Любимой специальности у меня не было, но мне нравились логический синтез и электромагнитная теория. В 1960 г. я получил степень бакалавра, женился и поехал в США – хотел получить докторскую степень и вернуться.

М. Ф.: Вы планировали вернуться в Израиль?

Дж. П.: Разумеется. Я поступил в Бруклинский политехнический институт, который в то время был одной из лучших школ радиорелейной связи. Но оплачивать обучение я не мог, поэтому работал в исследовательском центре Давида Сарнова в Лаборатории RCA в Принстоне. Там я входил в группу доктора Яна Райхмана, которая занималась запоминающими устройствами. Мы искали физические механизмы, пригодные для компьютерной памяти. Память на магнитных сердечниках работала слишком медленно, была громоздкой и требовала кропотливого ручного труда при производстве.

Когда стало понятно, что дни этой технологии сочтены, все – IBM, Лаборатории Белла и RCA – начали искать новые механизмы хранения цифровой информации. В то время из-за скорости и простоты подготовки были популярны сверхпроводниковые запоминающие устройства, хотя им и требовалось охлаждение до температуры жидкого гелия. Исследуя токи, циркулирующие в сверхпроводниках, я обнаружил несколько интересных явлений. В мою честь был даже назван пирловский вихрь – турбулентный поток в сверхпроводящих пленках. Это было потрясающее время.

В начале 1960-х гг. всех воодушевляли потенциальные возможности компьютеров. Никто не сомневался, что в конечном итоге компьютеры научатся выполнять большинство интеллектуальных задач лучше людей. Способы выполнения этих задач искали все, даже специалисты по аппаратному обеспечению. Мы постоянно думали, как создать ассоциативные воспоминания, как научить машины восприятию, распознаванию объектов, кодированию визуальных сцен. Руководство RCA всячески поощряло наши инициативы. Раз в неделю к нам заходил Райхман и спрашивал, что у нас можно запатентовать.

Разумеется, после появления полупроводников все работы по сверхпроводимости прекратились, хотя в то время мы не верили в успех новой технологии. Которая к тому же имела уязвимость – в случае разряда батареи память стиралась. Но решение было найдено, и полупроводниковые технологии уничтожили всех конкурентов. Я потерял работу в компании Electronic Memories. После этого я и попал в академические круги, где исполнил свою давнюю мечту – занялся распознаванием объектов и кодированием изображений.

М. Ф.: После увольнения из Electronic Memories вы сразу поступили в UCLA?

Дж. П.: Сначала я пытался поступить в Университет Южной Калифорнии, но меня подвела самоуверенность. Я претендовал на место преподавателя программирования, хотя нужного опыта у меня не было. Декан просто выгнал меня из офиса. В итоге я попал в UCLA, где получил возможность заниматься тем, чем хотел. Постепенно от распознавания объектов, кодирования изображений и теории принятия решений я перешел к ИИ. В первые годы в этой сфере занимались игровыми программами, которые, с моей точки зрения, могли послужить основой для программного моделирования человеческой интуиции. Решение этой задачи до сих пор остается мечтой моей жизни.

Именно интуиция позволяет оценивать эффективность ходов в игре. В этом между способностями машин и людей-экспертов был большой разрыв. Я проанализировал эвристический поиск и нашел способ его автоматизации, который применяется и сейчас. Кажется, я был первым, кто показал оптимальность альфа-бета-отсечения и других математических приемов. Они собраны в книге «Эвристика». Затем на сцену вышли экспертные системы, и люди пришли в восторг от моделей различных видов эвристической деятельности, таких как интуиция врача или геолога. Идея заключалась в том, чтобы заменить специалистов-людей или помочь им.

М. Ф.: Если я правильно помню, экспертные системы по большей части базируются на множестве правил? «Если верно это, то делай то» и т. п.

Дж. П.: Именно так. Но мы смоделировали не действия врача, а течение болезней, указав их симптомы. Появился принцип диагностики, который работает также для поиска полезных ископаемых, обнаружения неисправностей и для любой другой профессиональной деятельности.

М. Ф.: Основой этого послужили ваши работы по эвристике или вы уже говорите о байесовских сетях?

Дж. П.: Нет, эвристикой я прекратил заниматься в 1983 г. и начал работать над байесовскими сетями и управлением неопределенностью. Варианты управления неопределенностью тех лет не соответствовали требованиям теории вероятностей и теории принятия решений, а я хотел сделать все правильно и эффективно.

М. Ф.: Расскажите о своей работе над байесовскими сетями.

Дж. П.: Во-первых, следует упомянуть, в каких условиях мы тогда работали. Это было постоянное противостояние между халтурщиками и аккуратистами. Первые всегда преследовали единственную цель: построить работающую систему. Без гарантий, без проверок на соответствие теориям. Вторые хотели понять, почему система работает, и гарантировать эффективность ее функционирования.

М. Ф.: Вы говорите о противостоянии людей с разными позициями?

Дж. П.: Да. Сегодня в сообществе машинного обучения мы наблюдаем аналогичную ситуацию. Причем зачастую управляющие рычаги находятся в руках халтурщиков за счет связей со спонсорами. Представители индустрии зачастую недальновидны и требуют быстрых успехов, что смещает акценты исследований. Во время работы над байесовскими сетями я был среди немногих, кто выступал за то, чтобы делать все по правилам теории вероятностей. К сожалению, при таком подходе требовались экспоненциальные время и память. Таких ресурсов не было.