Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет - [84]
Дело против «черных ящиков»
Оглядываясь назад, я понимаю, что бихевиоризм и когнитивная наука, которые в XX веке использовали противоположные подходы к поведению, совершили одну и ту же ошибку, проигнорировав мозг. Бихевиористы не хотели вводить себя в заблуждение самоанализом, поэтому взяли за правило не искать решений в мозге. Они считали, что можно открыть законы поведения, тщательно контролируя входы и выходы «черного ящика». Сторонники функционализма в когнитивистике отвергали бихевиоризм и полагали, что могут разобраться во внутреннем представлении разума, но они тоже отказались от изучения мозга, думая, что детали, как мозг реализует представления, не имеют значения[455]. Внутренние представления, разработанные функционалистами, основывались на интуиции и житейской психологии и были ненадежны. Природа оказалась умнее их.
Выявить внутренние представления и законы поведения «черного ящика» чрезвычайно сложно. Если когда-нибудь мы откроем законы поведения, вполне возможно, что мы сумеем дать им функциональное объяснение, хотя оно, вероятно, будет столь же парадоксальным, как квантовая механика для физиков. Чтобы открыть их, нам понадобится вся доступная помощь мозга. Глубокое обучение – хороший пример прогресса, которого можно достигнуть, обращая внимание на некоторые общие особенности архитектуры мозга и общие принципы его работы. Я не сомневаюсь, что ортодоксальные когнитивисты будут протестовать, но давайте двигаться вперед, а не оглядываться назад. На каждом этапе добавление новой функции из архитектуры мозга повышало функциональность глубоких сетей: иерархия корковых областей, соединение глубокого обучения с обучением с подкреплением, рабочая память в рекуррентных сетях, долговременная память о фактах и событиях. Это только первые шаги, и в мозге много механизмов, которые мы еще не использовали[456].
Нейробиологи, изучающие восприятие, память и принятие решений, используют задачи, как правило, основанные на экспериментах, в которых животных обучают давать желаемый ответ на стимул. После нескольких месяцев тренировок эти простимулированные реакции становятся больше рефлекторными, чем осознанными, что может выявить механизмы, лежащие в основе нашего привычного поведения, но не нашего когнитивного поведения. Мышление – не рефлекс и может происходить без какого-либо сенсорного стимула. Но традиционный способ проведения экспериментов игнорирует текущую спонтанную активность, которая сохраняется и без внешних раздражителей. Необходимы новые методы для изучения внутренней деятельности, не связанной ни с сенсорными, ни с моторными функциями, включая сознательное мышление и неосознанную обработку информации. Эти методы уже появляются: эксперименты по визуализации мозга выявили состояния покоя, которые спонтанно возникают, когда испытуемого помещают в сканер и просят отдохнуть. Когда нечего делать, разум блуждает, и мысли проявляются как изменяющаяся модель активности мозга, которую мы уже видим, но еще не понимаем.
Визуализация мозга и особенно неинвазивная функциональная магнитная томография открыли новые способы изучения социальных взаимодействий и принятия решений, породив область, названную нейроэкономикой[457]. Люди не рациональны, как предполагала классическая экономика, и нам нужно построить поведенческую экономику, основанную на человеческих суждениях и мотивации, возникающей из сложных внутренних состояний мозга[458]. Как мы увидели в главе 10, дофаминовые нейроны оказывают мощное влияние на мотивацию, представляя ошибку предсказания вознаграждения. Нейровизуализация социальных взаимодействий исследовала человеческую мотивацию способами, которые невозможны с чисто поведенческими экспериментами. Цель в том, чтобы заменить теорию рациональных решений, основанных на логике, теорией вероятностных решений, основанных на предыдущем опыте.
Дело против М. Л. Минского
История становления нейронных сетей – пример того, как небольшая, но влиятельная группа может помешать развитию конкурирующего направления исследований. В конце книги «Перцептроны» Марвин Минский и Сеймур Пейперт (рис. 17.5) выразили мнение, что алгоритм обучения перцептронов не может быть распространен на многослойные перцептроны:
«Проблема расширения не только техническая. Она также стратегическая. Перцептрон показал себя достойным изучения, несмотря на свои строгие ограничения и даже благодаря им. У него много особенностей, привлекающих внимание: линейность, интересная формула обучения, простая парадигма при схожести с параллельными вычислениями. Нет никаких оснований полагать, что какие-либо из этих достоинств будут присутствовать у многоуровневого варианта. Тем не менее мы считаем важной исследовательской задачей прояснить (или отвергнуть) наше интуитивное суждение, что расширение бесперспективно. Возможно, будет обнаружена какая-то мощная теорема сходимости или иная глубокая причина, по которой нельзя создать интересную «формулу обучения» для многослойной машины».
Рис. 17.5. Марвин Минский и Сеймур Пейперт примерно в то время, когда они писали «Перцептроны». Их книга была отличным математическим анализом простых сетей, но оказала сдерживающее воздействие на поколение исследователей, которые применяли подходы к ИИ, основанные на обучении в многослойных сетях
