Власть роботов. Как подготовиться к неизбежному

IBM снова добилась триумфа в 2011 году с появлением Watson, машины, легко победившей самых сильных в мире игроков в телеигре Jeopardy!. Во многих отношениях это было намного более впечатляющее достижение, потому что для него потребовалось понимание естественного языка, включающее даже способность распознавать шутки и каламбуры. В отличие от Deep Blue система Watson обладала способностью выходить за пределы игровой доски с жестко определенными правилами и работать с, казалось бы, безграничным массивом информации. Watson выиграла в Jeopardy! одновременно задействуя массу умных алгоритмов, которые в поисках верного ответа прочесывали наборы данных, зачастую почерпнутых из статей в «Википедии».

Watson возвестила о наступлении новой эпохи и стала предтечей машин, которые впоследствии начали анализировать язык и по-настоящему общаться с людьми, но в 2011 году произошло и кардинальное изменение базовой технологии искусственного интеллекта. Если Watson опиралась на алгоритмы машинного обучения, осмысляющие информацию с использованием методов статистики, то в следующие несколько лет другой тип машинного обучения, непосредственно восходящий к перцептрону, задуманному Фрэнком Розенблаттом более чем за полстолетия до этого, снова вышел на первый план и затем быстро стал господствующим в области искусственного интеллекта.

Коннекционистский и символический ии и развитие глубокого обучения

На протяжении десятилетий разработка искусственного интеллекта переживала взлеты и падения, но в общем в центре внимания исследователей попеременно оказывались два противоположных подхода к разработке умных машин. Одна школа сформировалась на основе работы Розенблатта по нейронным сетям в 1950-х годах. Его последователи считали, что интеллектуальную систему необходимо строить по образцу базовой архитектуры головного мозга и что она должна использовать глубоко соединенные компоненты, напоминающие биологические нейроны. Согласно этому подходу, получившему название «коннекционизм», способность к обучению — главное свойство интеллекта, поэтому если заставить машину эффективно учиться на предлагаемых ей данных, то у нее постепенно могут развиться и другие возможности человеческого мозга. В конце концов, имелось убедительное свидетельство эффективности этой модели — головной мозг человека, представляющий собой, как было известно, непостижимо сложную систему взаимосвязанных биологических нейронов.

К противоборствующему лагерю относились исследователи, избравшие «символический» подход, делающий акцент на применении логики и рационального мышления. С точки зрения символистов, обучение не столь важно, а суть интеллектуальности — это способность использовать знание посредством мышления, принятия решений и действия. Вместо разработки алгоритмов, способных учиться самостоятельно, символисты вручную вводили информацию в создаваемые ими системы. Из этой деятельности выросла такая область компьютерных наук, как инженерия знаний.

Практически все первые образцы применения искусственного интеллекта опирались на символический ИИ. Так, специалисты по инженерии знаний совместно с врачами создали системы для диагностирования болезней с помощью алгоритмов с использованием дерева решений. Результаты применения подобных медицинских экспертных систем были неоднозначными, а сами они негибкими и ненадежными. Однако во многих других сферах, например в автопилотах для реактивных самолетов, наработки, связанные с экспертными системами, постепенно стали обычной частью программного обеспечения и перестали именоваться «искусственный интеллект».

Коннекционизм восходит к исследованию, целью которого было понимание принципов работы человеческого мозга. В 1940-х годах Уоррен Маккаллок и Уолтер Питтс предложили идею искусственной нейронной сети как своего рода вычислительного аналога биологических нейронов в мозге[125]. Фрэнк Розенблатт, получивший психологическое образование и читавший лекции на психологическом факультете Корнеллского университета, впоследствии включил эти идеи в свою концепцию перцептрона.

Перцептрон был способен к рудиментарному распознаванию образов, например печатных символов, воспринимаемых через прикрепленную к устройству камеру. Изобретатель и писатель Рэй Курцвейл, в настоящее время технический директор Google, познакомился с Розенблаттом в его лаборатории в Корнелле в 1962 году. Курцвейл рассказывал мне, что приносил в лабораторию образцы текста для проверки на перцептроне и что машина работала идеально, если символы были четко напечатаны нужным шрифтом. Розенблатт поделился с юным Курцвейлом, готовившимся к поступлению в МТИ, своей уверенностью в том, что результаты будут значительно лучше, если связать перцептроны в многоуровневый каскад так, чтобы выходной сигнал одного уровня становился входным для следующего[126]. Однако Розенблатт погиб при кораблекрушении в 1971 году и не успел создать многоуровневую структуру.