Основные понятия и работа с ними
Пока не произошло ни одно из предсказанных событий. Насколько далеки мы от цели сконструировать полностью разумную машину? Потребуется ли нам для этого осуществить обратное проектирование сложнейшего человеческого мозга или же мы найдем короткий путь, где хитрого набора пока неизвестных алгоритмов будет достаточно, чтобы создать полностью разумную в нашем представлении машину? Что вообще имеется в виду под полностью разумной машиной?
Определяйте понятия или мы никогда не поймем друг друга[23]. Этот призыв философа XVIII века Вольтера остается слабым местом дискуссий об искусственном интеллекте, поскольку главное понятие интеллект все еще не имеет четкого определения. Марвин Минский называл такие понятия, как интеллект, мышление, познание, сознание и эмоция, словами-чемоданами[24]. Каждое из них, подобно чемодану, набито кучей разных смыслов. Понятие искусственный интеллект наследует эту проблему, в разных контекстах означая разное.
Большинство людей согласится, что человек наделен интеллектом, а пылинка нет. Кроме того, мы в массе своей считаем, что человек разумнее червя. Коэффициент человеческого интеллекта измеряется по единой шкале, но мы также выделяем разные аспекты интеллекта: эмоциональный, вербальный, пространственный, логический, художественный, социальный и так далее. Таким образом, интеллект может быть бинарным (человек либо умен, либо нет), может иметь диапазон (один объект может быть разумнее другого), а может быть многомерным (один человек может обладать высоким вербальным, но низким эмоциональным интеллектом). Понятие интеллект действительно напоминает набитый до отказа чемодан, который грозит лопнуть.
Как бы то ни было, сфера ИИ практически не принимает в расчет эти многочисленные различия. Усилия ученых направлены на решение двух задач: научной и практической. В научном направлении исследователи ИИ изучают механизмы естественного (то есть биологического) интеллекта, пытаясь внедрить его в компьютеры. В практическом направлении поборники ИИ просто хотят создать компьютерные программы, которые справляются с задачами не хуже или лучше людей, и не заботятся о том, думают ли эти программы таким же образом, как люди. Если спросить исследователей ИИ, какие цели научные или практические они преследуют, многие в шутку ответят, что это зависит от того, кто в данный момент финансирует их работу.
В недавнем отчете о текущем состоянии ИИ комитет видных исследователей определил эту область как раздел информатики, изучающий свойства интеллекта посредством синтеза интеллекта[25]. Да, определение закольцовано. Впрочем, тот же комитет признал, что определить область сложно, но это и к лучшему: Отсутствие точного, универсального определения ИИ, вероятно, помогает области все быстрее расти, развиваться и совершенствоваться[26]. Более того, комитет отмечает: Практики, исследователи и разработчики ИИ ориентируются по наитию и руководствуются принципом «бери и делай».
Анархия методов
Участники Дартмутского семинара 1956 года озвучивали разные мнения о правильном подходе к разработке ИИ. Одни в основном математики считали, что языком рационального мышления следует считать математическую логику и дедуктивный метод. Другие выступали за использование индуктивного метода, в рамках которого программы извлекают статистические сведения из данных и используют вероятности при работе с неопределенностью. Третьи твердо верили, что нужно черпать вдохновение из биологии и психологии и создавать программы по модели мозга. Как ни странно, споры между сторонниками разных подходов не утихают по сей день. Для каждого подхода было разработано собственное множество принципов и техник, поддерживаемых отраслевыми конференциями и журналами, но узкие специальности почти не взаимодействуют между собой. В недавнем исследовании ИИ отмечается: Поскольку мы не имеем глубокого понимания интеллекта и не знаем, как создать общий ИИ, чтобы идти по пути настоящего прогресса, нам нужно не закрывать некоторые направления исследований, а принимать «анархию методов», царящую в сфере ИИ[27].
Однако с 2010-х годов одно семейство ИИ-методов, в совокупности именуемых глубоким обучением (или глубокими нейронными сетями), выделилось из анархии и стало господствующей парадигмой ИИ. Многие популярные медиа сегодня ставят знак равенства между понятиями искусственный интеллект и глубокое обучение. При этом они совершают досадную ошибку, и мне стоит прояснить различия между терминами. ИИ это область, включающая широкий спектр подходов, цель которых заключается в создании наделенных интеллектом машин. Глубокое обучение лишь один из этих подходов. Глубокое обучение лишь один из множества методов в области машинного обучения, подобласти ИИ, где машины учатся на основе данных или собственного опыта. Чтобы лучше понять эти различия, нужно разобраться в философском расколе, который произошел на заре исследования ИИ, когда произошло разделение так называемых символического и субсимволического ИИ.
Символический ИИ
Давайте сначала рассмотрим символический ИИ. Программа символического ИИ знает слова или фразы (символы), как правило понятные человеку, а также правила комбинирования и обработки этих символов для выполнения поставленной перед ней задачи.
Приведу пример. Одной ранней программе ИИ присвоили громкое имя Универсальный решатель задач (General Problem Solver, или GPS)[28]. (Прошу прощения за сбивающую с толку аббревиатуру: Универсальный решатель задач появился раньше системы глобального позиционирования, ныне известной как GPS.) УРЗ мог решать такие задачи, как задача о миссионерах и людоедах, над которой вы, возможно, ломали голову в детстве. В этой известной задаче три миссионера и три людоеда должны переправиться через реку на лодке, способной выдержать не более двух человек. Если на одном берегу окажется больше (голодных) людоедов, чем (аппетитных) миссионеров, то думаю, вы поняли, что произойдет. Как всем шестерым переправиться на другой берег без потерь?
Создатели УРЗ, когнитивисты Герберт Саймон и Аллен Ньюэлл, записали, как несколько студентов размышляют вслух, решая эту и другие логические задачи. Затем Саймон и Ньюэлл сконструировали программу таким образом, чтобы она копировала ход рассуждений студентов, который ученые признали их мыслительным процессом.
Я не буду подробно описывать механизм работы УРЗ, но его символическую природу можно разглядеть в формулировке программных инструкций. Чтобы поставить задачу, человек писал для УРЗ подобный код:
ТЕКУЩЕЕ СОСТОЯНИЕ:
ЛЕВЫЙ-БЕРЕГ = [3 МИССИОНЕРА, 3 ЛЮДОЕДА, 1 ЛОДКА]
ПРАВЫЙ-БЕРЕГ = [ПУСТО]
ЖЕЛАЕМОЕ СОСТОЯНИЕ:
ЛЕВЫЙ-БЕРЕГ = [ПУСТО]
ПРАВЫЙ-БЕРЕГ = [3 МИССИОНЕРА, 3 ЛЮДОЕДА, 1 ЛОДКА]
Если говорить обычным языком, эта инструкция показывает, что изначально левый берег реки содержит трех миссионеров, трех людоедов и одну лодку, в то время как правый не содержит ничего. Желаемое состояние определяет цель программы переправить всех на правый берег реки.
На каждом шаге программы УРЗ пытается изменить текущее состояние, чтобы сделать его более похожим на желаемое состояние. В этом коде у программы есть операторы (в форме подпрограмм), которые могут преобразовывать текущее состояние в новое состояние, и правила, кодирующие ограничения задачи. Например, один оператор перемещает некоторое количество миссионеров и людоедов с одного берега реки на другой:
ПЕРЕМЕСТИТЬ (#МИССИОНЕРОВ, #ЛЮДОЕДОВ, С-БЕРЕГА, НА-БЕРЕГ)
Слова в скобках называются параметрами, и после запуска программа заменяет эти слова на числа или другие слова. Параметр #миссионеров заменяется на количество перемещаемых миссионеров, параметр #людоедов заменяется на количество перемещаемых людоедов, а параметры с-берега и на-берег заменяются на левый-берег и правый-берег в зависимости от того, с какого берега нужно переместить миссионеров и людоедов. В программе закодировано знание, что лодка перемещается вместе с миссионерами и людоедами.
Прежде чем программа сумеет применить этот оператор с конкретными значениями параметров, она должна свериться с закодированными правилами: так, за один раз можно переместить не более двух человек, а если в результате применения оператора на одном берегу окажется больше людоедов, чем миссионеров, применять его нельзя.
Хотя эти символы обозначают знакомые людям понятия миссионеры, людоеды, лодка, левый берег, запускающий программу компьютер, конечно, не понимает значения символов. Можно заменить параметр миссионеры на z372b или любой другой бессмысленный набор знаков, и программа будет работать точно так же. Отчасти поэтому она называется Универсальным решателем задач. Компьютер определяет значение символов в зависимости от того, как их можно комбинировать и соотносить друг с другом и как ими можно оперировать.
Адвокаты символического подхода к ИИ утверждали, что невозможно наделить компьютер разумом, не написав программы, копирующие человеческий мозг. Они полагали, что для создания общего интеллекта необходима лишь верная программа обработки символов. Да, эта программа работала бы гораздо сложнее, чем в примере с миссионерами и людоедами, но все равно состояла бы из символов, комбинаций символов, правил и операций с символами. В итоге символический ИИ, примером которого стал Универсальный решатель задач, доминировал в сфере ИИ в первые три десятилетия ее существования. Самым заметным его воплощением стали экспертные системы, которые использовали созданные людьми правила для компьютерных программ, чтобы выполнять такие задачи, как постановка медицинских диагнозов и принятие юридических решений. Символический ИИ по-прежнему применяется в нескольких сферах я приведу примеры таких систем позже, в частности при обсуждении подходов ИИ к построению логических выводов и здравому смыслу.
Субсимволический ИИ: перцептроны
Вдохновением для символического ИИ послужила математическая логика и описание людьми своих сознательных мыслительных процессов. Субсимволический ИИ, напротив, вдохновлялся нейробиологией и стремился ухватить порой бессознательные мыслительные процессы, лежащие в основе так называемых процессов быстрого восприятия, например распознавания лиц или произносимых слов. Программы субсимволического ИИ не содержат понятного людям языка, который мы наблюдали в примере с миссионерами и людоедами. По сути, они представляют собой набор уравнений настоящие дебри непонятных операций с числами. Как я поясню чуть дальше, такие системы на основе данных учатся выполнять поставленную перед ними задачу.
Одной из первых субсимволических ИИ-программ, созданных по модели мозга, стал перцептрон, изобретенный в конце 1950-х годов психологом Фрэнком Розенблаттом[29]. Сегодня термин перцептрон кажется заимствованным из научной фантастики пятидесятых годов (как мы увидим, вскоре за ним последовали когнитрон и неокогнитрон), но перцептрон стал важной вехой развития ИИ и может считаться авторитетным прадедом самого успешного инструмента современного ИИ, глубоких нейронных сетей.
Розенблатт изобрел перцептрон, обратив внимание на то, как нейроны обрабатывают информацию. Нейрон это клетка мозга, которая получает электрический или химический импульс от связанных с нею нейронов. Грубо говоря, нейрон суммирует все импульсы, которые получает от других нейронов, и сам посылает импульс, если итоговая сумма превышает определенный порог. Важно, что разные связи (синапсы) конкретного нейрона с другими нейронами имеют разную силу, а потому, суммируя импульсы, нейрон придает больше веса импульсам от сильных связей, чем импульсам от слабых связей. Нейробиологи полагают, что поправки на силу связей между нейронами важнейший элемент процесса обучения, происходящего в мозге.
С точки зрения специалиста по информатике (или, как в случае с Розенблаттом, психолога), обработку информации нейронами можно смоделировать в компьютерной программе перцептроне, которая преобразует много численных входных сигналов в один выходной сигнал. Аналогия между нейроном и перцептроном показана на рис. 1. На рис. 1A мы видим нейрон с ветвистыми дендритами (волокнами, которые проводят входящие импульсы в клетку), телом клетки и аксоном (или выводным каналом). На рис. 1B изображен простой перцептрон. Как и нейрон, перцептрон суммирует все входящие сигналы. Если итоговая сумма равняется порогу перцептрона или превышает его, перцептрон выдает значение 1 (передает сигнал); в противном случае он выдает значение 0 (не передает сигнал). Чтобы смоделировать различную силу связей нейрона, Розенблатт предложил присваивать каждому входному сигналу перцептрона численный вес и умножать входной сигнал на его вес, прежде чем прибавлять к сумме. Порог перцептрона это число, определяемое программистом (или, как мы увидим, узнаваемое самим перцептроном).
Рис. 1. A: нейрон в мозге; В: простой перцептон
Иными словами, перцептрон это простая программа, которая принимает решение да или нет (1 или 0) в зависимости от того, достигает ли сумма взвешенных входных сигналов порогового значения. Вероятно, вы тоже время от времени принимаете такие решения в жизни. Например, вы узнаете мнение нескольких друзей о конкретном фильме, но вкусам одних друзей доверяете больше, чем вкусам других. Если сумма дружеских восторгов при большем весе мнений тех друзей, которым вы доверяете больше, достаточно высока (то есть превышает некоторый неосознанный порог), вы решаете посмотреть фильм. Именно так перцептрон выбирал бы фильмы к просмотру, если бы у него были друзья.
Вдохновленный сетями нейронов в мозге, Розенблатт предположил, что сети перцептронов могут выполнять визуальные задачи, например справляться с распознаванием объектов и лиц. Чтобы понять, как это может работать, давайте изучим, как с помощью перцептрона решить конкретную визуальную задачу: распознать рукописные цифры вроде тех, что показаны на рис. 2.
Давайте сделаем перцептрон детектором восьмерок в таком случае он будет выдавать единицу, если входным сигналом служит изображение цифры 8, и ноль, если на входном изображении будет любая другая цифра. Чтобы создать такой детектор, нам нужно (1) понять, как превратить изображение в набор численных входных сигналов, и (2) определить численные значения весов и порог перцептрона для формирования верного выходного сигнала (1 для восьмерок и 0 для других цифр). Я рассмотрю эту задачу более подробно, поскольку многие из этих принципов понадобятся нам при обсуждении нейронных сетей и их применения в компьютерном зрении.
Рис. 2. Примеры рукописных цифр
Входные сигналы нашего перцептрона
На рис. 3A показана увеличенная рукописная восьмерка. Каждый квадрат координатной сетки это пиксель с численным значением насыщенности: насыщенность белых квадратов равняется 0, насыщенность черных 1, а насыщенность серых имеет промежуточное значение. Допустим, все изображения, которые мы даем перцептрону, подогнаны к единому размеру 18 × 18 пикселей. На рис. 3B показан перцептрон для распознавания восьмерок. У этого перцептрона 324 (то есть 18 × 18) входных сигнала, каждый из которых соответствует одному пикселю из сетки 18 ×18. При получении изображения, подобного показанному на рисунке 3A, каждый входной сигнал настраивается на насыщенность соответствующего пикселя. Каждому входному сигналу также присваивается свой вес (на рисунке не показан).