Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир

Однако по-настоящему глубокого обучения мы пока не видели. Следующая хитрая идея — поставить разреженные автокодировщики друг на друга, как большой сэндвич. Скрытый слой первого становится входом/выходом для второго и так далее. Поскольку нейроны нелинейные, каждый скрытый слой учится более сложным представлениям входа, основываясь на предыдущем. Если имеется большой набор изображений лиц, первый автокодировщик научится кодировать мелкие элементы, например уголки и точки, второй использует это для кодирования черт лица, например кончика носа и радужки глаза, третий займется целыми носами и глазами и так далее. Наконец, верхний слой может быть традиционным перцептроном — он научится узнавать вашу бабушку по чертам высокого уровня, которые дает нижележащий слой. Это намного легче, чем использовать только сырые данные одного скрытого слоя или пытаться провести обратное распространение сразу через все слои. Сеть Google Brain, прорекламированная New York Times, представляет собой бутерброд из девяти слоев автокодировщиков и других ингредиентов, который учится узнавать кошек на видеороликах на YouTube. На тот момент эта сеть была крупнейшей, которую когда-либо обучали: в ней был миллиард соединений. Неудивительно, что Эндрю Ын, один из руководителей проекта, — горячий сторонник идеи, что человеческий разум сводится к одному алгоритму и достаточно просто его найти. Ын, за обходительными манерами которого скрывается невероятная амбициозность, убежден, что многоярусные разреженные автокодировщики могут привести нас ближе к разгадке искусственного интеллекта, чем все, что мы имели раньше.

Многоярусные автокодировщики — не единственная разновидность глубоких обучающихся алгоритмов. Еще одна основана на машинах Больцмана, встречаются модели зрительной коры на сверточных нейронных сетях. Однако, несмотря на замечательные успехи, все это пока еще очень далеко от головного мозга. Сеть Google умеет распознавать кошачьи мордочки только анфас, а человек узнает кота в любой позе, даже если тот вообще отвернется. Кроме того, сеть Google все еще довольно мелкая: автокодировщики составляют всего три из девяти ее слоев. Многослойный перцептрон — удовлетворительная модель мозжечка — части мозга, ответственной за низкоуровневый контроль движений. Однако кора головного мозга — совсем другое дело. В ней нет, например, обратных связей, необходимых для распространения ошибки, и тем не менее именно в коре происходит настоящее волшебство обучения. В своей книге On Intelligence («Об интеллекте») Джефф Хокинс отстаивает разработку алгоритмов, основанных на близком воспроизведении строения коры головного мозга, но ни один из этих алгоритмов пока не может соперничать с сегодняшними глубокими сетями.

По мере того как мы будем лучше понимать мозг, ситуация может измениться. Вдохновленная проектом «Геном человека», новая дисциплина — коннектомика — стремится составить карту всех мозговых синапсов. В построение полноценной модели Евросоюз вложил миллиарды евро, а американская программа BRAIN, имеющая схожие цели, только в 2014 году получила 100 миллионов долларов финансирования. Тем не менее символисты очень скептически смотрят на этот путь к Верховному алгоритму. Даже если мы будем представлять себе весь мозг на уровне отдельных синапсов, понадобятся (какая ирония) более совершенные алгоритмы машинного обучения, чтобы превратить эту картину в монтажные схемы: о том, чтобы сделать это вручную, не может быть и речи. Хуже то, что, даже получив полную карту головного мозга, мы все еще будем теряться в догадках, как он работает. Нервная система червя Caenorhabditis elegans, состоящая всего из 302 нейронов, была полностью картирована еще в 1986 году, однако мы по-прежнему понимаем ее работу лишь фрагментарно. Чтобы что-то понять в болоте мелких деталей и «выполоть» специфичные для человека подробности и просто причуды эволюции, нужны более высокоуровневые концепции. Мы не строим самолеты путем обратной инженерии птичьих перьев, и самолеты не машут крыльями, однако в основе конструкции самолета лежат принципы аэродинамики, единые для всех летающих объектов. Аналогичных принципов мышления мы все еще не имеем.