Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет - [11]
В первые десятилетия существования ИИ были изучены многие направления, но дальнейшая их разработка оказалась более трудоемкой, нежели действительно полезной. Недооценивали не только сложность проблем реального мира, но и масштаб возможных решений. В комплексных областях, когда число различных правил может быть огромным, а новые факты и поправки добавляются вручную, отслеживание исключений и взаимодействия с другими правилами становится нецелесообразным. Например, в 1984 году Дуглас Ленат запустил проект CYC с целью систематизировать здравый смысл. Поначалу идея казалась хорошей, но впоследствии она обернулась катастрофой[49]. Мы воспринимаем как данность огромное количество фактов об окружающем нас мире. Множество из них основываются на опыте. Например, кот, упавший с высоты в 7,5 метра, скорее всего, избежит травм[50], в то время как человек – нет.
Еще одна причина, почему ИИ развивался медленно, заключалась в том, что цифровые компьютеры были примитивными, а накопители данных – непростительно дорогими по нынешним меркам. Тем не менее ЭВМ очень эффективны при выполнении логических операций, манипулировании символами и применении правил, поэтому неудивительно, что в XX веке они стали популярны. Например, Аллен Ньюэлл и Герберт Саймон, программисты из Университета Карнеги – Меллона, в 1955 году написали программу Logic Theorist, которая могла доказывать теоремы из сборника Бертрана Рассела «Начала математики» – одной из первых попыток систематизировать всю математику. На заре развития ИИ люди надеялись, что появление «умных» компьютеров уже не за горами.
Пионеры в области ИИ старались писать программы, обладающие возможностями человеческого интеллекта, однако не задумывались о том, как мозг приходит к разумному поведению. Однажды я спросил Аллена Ньюэлла, почему они игнорировали это. Он ответил, что хотел исследовать мозг, однако в то время о нем было известно слишком мало, чтобы знания удалось применить. Основные принципы работы мозга были открыты только в 1950-х годах в классической работе Алана Ходжкина и Эндрю Хаксли, в которой объясняется, как благодаря колебаниям нервов передаются сигналы в мозг. Также свой вклад в изучение функционирования мозга внес Бернард Кац, открывший, как электрические сигналы конвертируются в химические сигналы в синапсе, осуществляющем связь между нейронами.
К 1980-м годам мозг исследовали более подробно, а полученные знания выходили далеко за пределы биологии. Но к тому времени мозг как образец стал неактуален для следующего поколения разработчиков ИИ, а их целью было написать программу, которая функционировала бы схожим образом. Это было хорошим поводом игнорировать неясные детали в биологии. Тем не менее небольшая группа ученых, не подвергшихся влиянию новых взглядов на ИИ, верила, что путь к развитию ИИ лежит через познание биологических основ мозга, называемый нейронными сетями, с прямой связью и параллельной обработкой, и что именно он поможет решить проблемы, с которыми не справились ИИ на базе логических схем.
Я был одним из них.
В логове льва
В 1989 году глава компьютерной научной лаборатории МТИ Михалис Дертузос пригласил меня прочитать лекцию в МТИ (рис. 2.5). Я был одним из первых, кто изучал новый подход к развитию ИИ, основанному на нейронных сетях, и меня удостоили чести побывать в святая святых ИИ. Я прибыл в МТИ до полудня и был тепло встречен Дертузосом. Он написал книгу о будущем компьютерных технологий, что дало нам почву для беседы. Когда мы ехали в лифте, чтобы пообедать, он сказал мне, что на их факультете есть особая традиция: за обедом студенты разговаривают с лектором, и у меня будет пять минут, чтобы начать беседу. «И кстати, – добавил он, – они ненавидят то, что вы делаете».
Столовая была битком набита народом, что даже удивило Дертузоса. Ученые стояли в три ряда: в первом – старшие преподаватели, во втором – младшие, а за ними, в третьем ряду, студенты. Я, конечно, не считал, но там было человек сто. Я стоял в центре, перед буфетом, как главное блюдо. Что интересного я мог сказать за пять минут людям, которые ненавидят мою работу?
Тогда я решил импровизировать. «Мозг мухи состоит всего из ста тысяч нейронов; он весит миллиграмм и потребляет милливатт энергии, – сказал я, сочиняя свою речь буквально на ходу. – Муха может видеть, летать, ориентироваться в пространстве и находить еду. Но что более примечательно, у нее есть репродуктивная функция. В МТИ есть суперкомпьютер стоимостью в десять миллионов долларов, он потребляет мегаватт энергии и охлаждается огромным кондиционером. Но самое дорогое в нем – жертвы в лице программистов, жаждущих утолить свой ненасытный голод к составлению программ. Этот суперкомпьютер, хоть и умеет контактировать с другими компьютерами, не может видеть, летать, спариваться и размножаться. Почему же?»
