Создатели искусственного гения. О бунтарях, которые наделили интеллектом Google, Facebook и весь мир

После долгой «зимы» нейронные сети начали постепенно выбираться из своих нор. Пока Дин Померло работал над беспилотным автомобилем в Университете Карнеги – Меллона, Сейновски активно пиарил свой проект, получивший название «NETtalk»⁹⁵. Используя устройство, способное генерировать звуки – что-то вроде синтезатора речи с голосом робота, которым пользовался парализованный вследствие нейродегенеративного заболевания Стивен Хокинг, – Сейновски создал нейронную сеть, умевшую читать вслух. Анализируя детские книжки с английскими словами и соответствующими фонемами (то есть как каждая буква произносится), сеть научилась самостоятельно произносить другие слова – которых не было в книжке. Она умела различать, когда сочетание букв «gh» читается как «f» (как в слове «enough») и когда «ti» произносится как «sh» (как в слове «nation»). Выступая с докладами на конференциях, Сейновски включал записи звуков, издаваемых устройством на разных стадиях процесса обучения. Сначала система что-то лепетала как младенец. Через полдня она уже научилось произносить узнаваемые слова. Неделю спустя она уже могла считать вслух. «Enough». «Nation». «Ghetto». «Tint». Эта система наглядно показывала, на что способна искусственная нейронная сеть и как она работает. Сейновски ездил со своим творением с одной научной конференции на другую – попутно продемонстрировав ее миллионам телезрителей в ток-шоу Today – и это способствовало активизации коннекционистских исследований по обе стороны Атлантики.

Защитив диссертацию, Лекун последовал в Торонто на годичную постдокторанскую стажировку. Он привез с собой из Франции два чемодана – один с одеждой, другой с персональным компьютером. С Хинтоном они хорошо ладили, хотя сферы интересов у них были достаточно разные. В то время как Хинтона влекло желание понять работу человеческого мозга, Лекун, инженер-электронщик по образованию, больше интересовался вычислительной техникой, математикой нейронных сетей и созданием искусственного интеллекта в самом широком смысле этого слова. В своей профессии он воодушевлялся философскими дебатами между Хомски и Пиаже. Еще его вдохновляли Hal 9000 и другие футуристические машины, описанные в фильме «Космическая одиссея 2001 года» Стэнли Кубрика, который он видел в ультрашироком формате в Париже, когда ему было девять лет от роду. Более сорока лет спустя, когда он возглавил одну из крупнейших в мире научно-исследовательских лабораторий, стены его кабинета по-прежнему украшали обрамленные в рамки кадры из этого фильма. На протяжении всей своей карьеры, изучая искусственные нейронные сети и другие алгоритмические методы, он также занимался разработкой компьютерных чипов и беспилотных вездеходов. «Я делал все, до чего могли дотянуться мои руки», – говорит он. В его работе погоня за ИИ переплетается с другими направлениями научных исследований, и все это складывается в порой даже чересчур амбициозные замыслы, нацеленные на создание машин, которые вели бы себя как люди. Имитировать даже малую часть человеческого разума, как об этом мечтал Хинтон, – само по себе грандиозная задача. Наделить же интеллектом автомобили, самолеты и роботов еще труднее. Но Лекун проявлял гораздо большую практичность и приземленность по сравнению со многими другими учеными, которые позже присоединились к этой гонке. В следующее десятилетие раздавалось немало голосов, сомневающихся в том, будет ли вообще когда-нибудь какая-то польза от нейронных сетей. Впоследствии, когда могущество нейронных сетей стало очевидным, возникли вопросы: а не может ли ИИ уничтожить человечество? Лекун находил оба эти вопроса нелепыми и даже не удосуживался обсуждать их ни в приватных беседах, ни публично. Как он выразился десятилетиями позже на церемонии награждения премией Тьюринга, которая является аналогом Нобелевской премии в области информатики, «я всегда был уверен, что я прав». Он верил в то, что нейронные сети представляют собой путь к весьма реальным и полезным технологиям. И именно об этом он говорил.

Настоящим прорывом в его деятельности стала разновидность нейронной сети⁹⁶, моделирующая зрительную кору, то есть ту часть головного мозга, которая управляет зрением. Вдохновленный исследованиями японского ученого-компьютерщика Кунихико Фукусимы, он назвал свое творение «сверточной нейронной сетью». Подобно тому, как разные отделы зрительной коры обрабатывают разные фрагменты изображения, воспринимаемого глазами, сверточная нейронная сеть разрезает изображение на клетки и анализирует каждую из них отдельно, находя в этих клетках маленькие паттерны и выстраивая их в большие паттерны по мере поступления информации через паутину (псевдо)нейронов. Эта идея стала стержневой в карьере Лекуна. «Если Джефф Хинтон – Лиса, тогда Ян Лекун – Еж, – говорит профессор из Беркли Джитендра Малик, заимствуя эту аналогию у философа Исайи Берлина. – Хинтон пузырится миллионами и миллиардами идей, которые скачут в разные стороны. Ян же более целеустремленный. Лиса знает много секретов, а Еж – один, но самый главный».