Эндрю Макафи - Машина, платформа, толпа. Наше цифровое будущее

Дэвис и Маркус рассказывают, в чем состоит, возможно, самое серьезное препятствие на пути к созданию таких систем: «Рассуждая с помощью обычного здравого смысла, люди… опираются на процессы, большей частью не поддающиеся самоанализу» [180]. Другими словами, когнитивная работа, которую мы делаем, легко проходя через чащобу правил, – это постоянная демонстрация парадокса Полани, утверждающего, что мы можем знать больше, чем способны рассказать. Как говорилось в главе 1, именно этот парадокс до недавнего времени мешал созданию программ, способных играть в го на одном уровне с людьми. Имейте в виду, что этот парадокс вездесущ. Во многих важных случаях мы просто не знаем и не можем знать, какие правила используем, чтобы делать что-то верно.

Этот факт кажется непреодолимым препятствием для создания любого рода автоматизации или искусственного интеллекта. Если никто в мире не знает правил, по которым люди что-то делают, включая самих людей, как же можно создать систему, основанную на правилах или любую другую, способную делать то же, что и мы? Кажется, что парадокс Полани строго ограничивает список человеческих задач, поддающихся автоматизации. Наш коллега из Массачусетского технологического института Дэвид Аутор пишет: «Рамки замены такого рода [замены людей компьютерами] ограничены, поскольку множество задач люди понимают по умолчанию и выполняют без усилий, но ни программисты, ни кто-либо другой не может сформулировать для таких задач явные “правила” или процедуры» [181].

Другой лагерь исследователей искусственного интеллекта (тех, кто отказался от символического подхода) с конца 1950-х пытался преодолеть парадокс Полани, разрабатывая системы, изучающие задачи тем же способом, каким дети учат язык, – с помощью опытов, повторения и обратной связи. Эти специалисты создали область машинного обучения , суть которой в точности соответствует названию.

Одной из первых цифровых машин, способных обучаться таким образом, был перцептрон – финансируемый Военно-морскими силами США проект думающей и обучающейся машины. Руководил им Фрэнк Розенблатт, ученый из Корнелльской лаборатории аэронавтики. Назначением перцептрона, появившегося в 1957 году, была классификация объектов, которые он видит, – например, предполагалось, что он сможет отличать кошек от собак [182]. В каком-то смысле он представлялся чем-то вроде крохотной версии мозга [183].

Примерно 100 миллиардов нейронов человеческого мозга не упорядочены по какой-то аккуратной схеме. Они сильно переплетены между собой: типичный нейрон воспринимает входящие сигналы от 10 тысяч своих соседей, а затем посылает выходящий сигнал примерно такому же количеству получателей [184]. Каждый раз, когда на определенное количество входов поступает достаточно сильный электрический сигнал, нейрон направляет собственный сигнал на все свои выходы. Величины, которые мы обозначили словами «достаточное количество» и «достаточно сильный», меняются со временем в зависимости от обратной связи, и нейрон придает каждому из своих входов важность, называемую «весом». В результате этих странных, сложных, не прекращающихся ни на мгновение процессов возникают память, умения, Система 1 и Система 2, внезапные озарения, когнитивные искажения и все остальное, что имеет отношение к нашему разуму.

Перцептрон не мог выполнять такую сложную работу. Его создали только для классификации простых изображений. В нем было 400 фотоэлементов, соединенных случайным образом (чтобы смоделировать запутанность мозга) в один слой искусственных нейронов. Первая демонстрация этой «нейронной сети» вкупе с уверенными прогнозами Розенблатта привела к тому, что газета New York Times написала в 1958 году о перцептроне как о «зародыше электронного компьютера, который, по ожиданиям [ВМС США], будет способен ходить, разговаривать, видеть, писать, воспроизводить себя и сознавать свое существование» [185].

Однако обещанного быстрого прорыва не произошло, а в 1969 году Марвин Минский и Сеймур Пейперт опубликовали сокрушительную критическую работу под названием Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry («Перцептроны: введение в вычислительную геометрию») [186]. Они математически доказали, что проект Розенблатта не способен выполнять некоторые базовые задачи классификации. Для большинства исследователей искусственного интеллекта этого было достаточно, чтобы отвернуться не только от перцептронов, но и от более широкой концепции нейронных сетей и машинного обучения в целом. Зима опустилась на оба лагеря исследователей искусственного интеллекта.

Несколько групп ученых все-таки продолжали заниматься машинным обучением, будучи убеждены, что правильный способ заставить компьютеры думать по образцу человека – это построить на основе модели мозга нейронные сети, способные учиться на примерах. Исследователи поняли, в чем заключались ограничения перцептрона, и преодолели их, комбинируя сложную математику, все более мощное аппаратное обеспечение и прагматичный подход, который позволял им вдохновляться тем, как работает мозг, но не ограничиваться этим. Например, в нейронах мозга электрические сигналы текут только в одну сторону, а в успешных системах машинного обучения, построенных в 1980-е годы Полом Уэрбосом [187], Джеффом Хинтоном [188], Яном Лекуном [189]и другими, информация могла проходить по сети в обоих направлениях.

Это «обратное распространение» [190]обеспечило значительное улучшение работы, однако прогресс происходил безнадежно медленно. К 1990-м система машинного обучения, разработанная Лекуном для распознавания чисел, была способна прочитать до 20 процентов всех рукописных банковских чеков в США [191], но другого практического применения ей не нашлось.

Как показывает недавняя победа AlphaGo, сейчас ситуация совершенно другая. Поскольку AlphaGo использовала эффективный поиск по огромному количеству возможностей – классический элемент систем искусственного интеллекта, основанных на правилах, – она, по сути, была системой машинного обучения. Как пишут ее создатели, AlphaGo – «новый подход к компьютеру, играющему в го, который использует… глубокие нейронные сети… обучаемые новаторским сочетанием контролируемого обучения с помощью игр с экспертами-людьми и обучения с подкреплением через игры с собой» [192].

AlphaGo неединичный случай. В последние годы мы видим расцвет нейронных сетей. Сейчас они, бесспорно, доминирующая форма искусственного интеллекта и, вероятно, некоторое время останутся на лидирующих позициях. Эта область искусственного интеллекта наконец выполняет хотя бы некоторые из тех обещаний, что нам когда-то давали ученые.