Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет - [83]
Что Хомский не мог себе представить, так это то, что в сочетании с глубоким изучением окружающей среды и крепко усвоенной способности определять функцию ценности, отточенной на протяжении всей жизни, слабая система обучения, такая как обучение с подкреплением, может привести к когнитивному поведению, включая развитие речи. В 1980-х годах для меня это было совсем не очевидно, но я должен был понять, что если крошечная сеть, такая как NETtalk, может обрабатывать английское произношение, вполне вероятно, что представления слов, выученных сетями, получат естественное сходство с языком. Позиция Хомского основывалась на бедности воображения, но логически вытекала из второго закона Орджела: природа умнее Ноама Хомского. Будьте осторожны, когда эксперт говорит вам, что что-то невозможно, независимо от того, насколько правдоподобны или убедительны его доводы.
Упор на порядок слов и синтаксис, сделанный Хомским, стал доминирующим подходом в лингвистике во второй половине XX века. Но даже модель «мешок слов»[451], которая отбрасывает порядок слов в предложении, замечательно подходит для понимания темы текста (например, спорт или политика), которое можно дополнительно улучшить, если учитывать слова, стоящие рядом друг с другом. Вывод из глубокого изучения в том, что порядок слов несет некоторую информацию, но семантика, основанная на значении слов и их отношениях с другими словами, важнее. Слова представлены в мозге богатой внутренней структурой. Узнавая больше, как слова семантически представлены в сетях глубокого обучения, мы, возможно, наблюдаем появление новой лингвистики. Если нет причин, по которым природа должна обременять нас знаниями о том, как мы видим, то нет и причин интуитивно понимать, как работает наша речь.
Давайте взглянем, как внутренняя структура слов может выглядеть в сети, обученной на задачах естественного языка. Хотя сеть может быть обучена на одной задаче, способ, которым она представляет входы в сеть, может использоваться для решения других. Хороший пример – сеть, обученная предсказывать следующее слово в предложении. Представление слов в обученной сети имеет внутреннюю структуру, которую можно использовать, чтобы проводить аналогии между парами слов[452]. Например, при проецировании на плоскость векторы, соединяющие страны со столицами, одинаковы. Сеть научилась автоматически организовывать понятия и неявно изучать отношения между ними, не имея никакой сторонней информации о том, что означает столица (рис. 17.4). Это показывает, что семантику стран и столиц можно извлечь из текста, используя неконтролируемое обучение.
Рис. 17.4. Внутреннее представление слов в сети, обученной предсказывать следующее слово в предложении. Каждое слово – вектор активности в сети, который можно спроецировать вниз на двумерную плоскость, как показано выше. Стрелки соединяют страны со столицами. Поскольку все стрелки соответствуют друг другу и примерно одинаковой длины, пары слов тоже соответствуют. Например, если вы хотите узнать столицу другой страны, вы можете добавить стрелку в вектор страны и получить вектор ее столицы
Однажды я начал лекцию в МТИ с заявления, что «язык слишком важен, чтобы оставить его лингвистам»[453]. Мы не должны останавливаться на описании языка на поведенческом уровне, но должны стремиться понять биологию языка, лежащие в его основе биологические механизмы и то, как развивались языковые способности Homo sapiens. Это стало возможным благодаря неинвазивной визуализации мозга и записей, сделанных непосредственно из мозга пациентов с эпилепсией. Не менее важно изучать человеческий мозг, сравнивая его с мозгом шимпанзе и других человекообразных обезьян, чтобы найти различия, давшие толчок к появлению речи. В масштабах эволюции способность использовать речь произошла моментально на фоне сенсомоторных навыков, которые были приобретены раньше и развивались намного медленнее. Мощные генетические инструменты позволят нам проанализировать развитие мозга и понять, как эволюция в ходе своих экспериментов породила нашу врожденную способность осваивать речь.
Речь можно использовать, чтобы сбивать с толку и манипулировать, внушая доверие и озвучивая аргументы, в основе которых лежит незнание, и печальные последствия выходят далеко за пределы науки. В истории полно демагогов с никуда не ведущими размышлениями, которых в конце концов отвергают, когда обнажается бедность их воображения. К счастью, мозг существуют намного дольше, чем речь, и мы будем лучше функционировать, полагаясь на те части нашего мозга, которые развились до появления речи
