Архитекторы интеллекта. Вся правда об искусственном интеллекте от его создателей - [6]

Несколько лет назад я предложил для машинного обучения практику, которая используется при дрессировке животных – обучение по плану (curriculum learning). Обучающие примеры в этом случае демонстрируются не произвольно, а в последовательности, целесообразной для обучения. Процесс начинается с простых концепций, которые после их освоения учеником можно использовать как «кирпичики» для объяснения более сложных понятий.

М. Ф.: Я бы хотел поговорить о работе над сильным ИИ. Очевидно, что важной составляющей этого процесса вы считаете обучение без учителя. Что еще необходимо сделать?

И. Б.: Мой друг Ян Лекун сравнивает этот процесс с подъемом на гору. Сначала все радуются, насколько высоко забрались, но по мере приближения к вершине встречается множество других гор. Сейчас при разработке сильного ИИ четко видна ограниченность используемых подходов. Пока мы искали способы обучения более глубоких сетей, взбираясь на первую гору, создаваемые системы исследовались очень узко – на том этапе было важно просто подняться на несколько шагов вверх.

Как только применяемые техники обучения дали первые удовлетворительные результаты – мы приблизились к вершине первой горы, – стали заметны ограничения. И это следующая гора, которую нужно будет покорять. Поэтому невозможно сказать, сколько еще открытий потребуется.

М. Ф.: А вы можете хотя бы примерно оценить количество гор? Или период времени, который потребуется на создание сильного ИИ? Просто поделитесь своими прогнозами.

И. Б.: Не вижу смысла говорить о сроках. Невозможно предсказать, когда именно будет открыта дверь, от которой у нас нет ключа. Могу только заверить, что в ближайшие годы никаких прорывов не будет.

М. Ф.: Считаете ли вы перспективными глубокое обучение и нейронные сети в целом?

И. Б.: Да, многолетний прогресс в области глубокого обучения и нейронных сетей означает, что открытые концепции будут активно использоваться и дальше. Возможно, именно они помогут понять, каким образом мозг животных и человека осваивает сложные понятия. Но этого недостаточно для создания сильного ИИ. В настоящее время мы видим ограниченность имеющихся систем и собираемся улучшать и развивать их.

М. Ф.: Я знаю, что Институт искусственного интеллекта Пола Аллена (AI2) работает над проектом Mosaic, в рамках которого компьютеру пытаются помочь обрести разум. Считаете ли вы, что это важная задача? Ведь, возможно, разум рождается в процессе обучения?

И. Б.: Я уверен, что он возникает именно как результат обучения. Разум не может появиться только потому, что кто-то положил вам в голову какие-то знания. По крайней мере, у людей так.

М. Ф.: Глубокое обучение – основной путь к созданию сильного ИИ или потребуются гибридные системы?

И. Б.: Изначально ИИ был условным понятием, ни о каком обучении речи не шло. В центре внимания была способность машины делать последовательные выводы и объединять фрагменты информации. А глубокое обучение нейронных сетей можно назвать познанием снизу вверх. Все начинается с восприятия, в котором мы закрепляем понимание мира машиной. Затем можно строить распределенные представления и фиксировать связи между множеством переменных.

Отношения между такими переменными мы с братом изучали в 1999 г., что дало толчок к появлению в области естественного языка таких подходов, как векторное представление слов или распределенные представления слов и предложений. В них слово описывается характером активности в мозге или набором чисел. Слова со сходными значениями связываются со сходными числовыми комбинациями.

В настоящее время на базе этих подходов пытаются решать классические проблемы ИИ, связанные с умением рассуждать и понимать, программировать и планировать. «Строительные блоки», обнаруженные при изучении восприятия, сейчас пробуют распространять на когнитивные задачи более высокого уровня (психологи называют это действиями Системы 2). Я полагаю, именно таким способом мы будем двигаться к сильному ИИ. Это нельзя назвать гибридной системой; скорее, мы пытаемся работать над классическим ИИ, используя как строительный материал концепции из глубокого обучения. Можно сказать, что требуются альтернативные пути достижения цели.

М. Ф.: То есть вы считаете, что все сведется к нейронным сетям с различными архитектурами?

И. Б.: Да. Ведь человеческий мозг состоит из нейронных сетей. Нужно придумать архитектуры и обучающие техники, позволяющие решать задачи, поставленные перед классическим ИИ.

М. Ф.: Обучения и тренировки будет достаточно или потребуется какая-то дополнительная структура?

И. Б.: Она уже существует, просто отличается от привычной структуры представления знаний, которую мы наблюдаем в энциклопедиях или формулах. Она имеет архитектуру нейронной сети и довольно широкие допущения по поводу окружающего мира и вершины собственных возможностей. Чтобы реализовывать в нейронной сети механизм внимания, такая структура требует большого количества предварительных знаний. Оказывается, данные имеют решающее значение для таких вещей, как машинный перевод.

Уже существует множество предположений в разных предметных областях о мире и о внедряемой функции, которые в виде архитектур и целей содержались в технологии глубокого обучения. Именно этому посвящено большинство современных научных работ.