Создатели искусственного гения. О бунтарях, которые наделили интеллектом Google, Facebook и весь мир - [15]

объяснить, за что его наградили Нобелевской премией, так, чтобы это было понятно непосвященному человеку, он тоже отказался. «Если бы это можно было объяснить простому человеку, – сказал он, – за это не дали бы Нобелевскую премию». Сущность машины Больцмана действительно трудно объяснить – отчасти потому, что речь идет о математической системе, которая основана на теории, впервые разработанной столетие назад австрийским физиком Людвигом Больцманом для исследования феномена, не имеющего ничего общего с искусственным интеллектом (равновесие частиц в нагретом газе). Но цель была простая: это был способ создания искусственной нейронной сети усовершенствованного типа.

Как и «Перцептрон», «машина Больцмана» обучалась на анализе большого количества данных, включая звуки и образы. Но она имела важное отличие. Она обучалась также путем создания собственных звуков и образов и последующего сравнения созданных звуков и образов с анализируемыми. Это в чем-то похоже на человеческое мышление в том смысле, что человек способен представлять в воображении образы, звуки и слова. Человек что-то себе надумывает – как ночью, так и в течение дня, – а потом использует эти мысли и зрительные образы в реальной жизни. Хинтон и Сейновски надеялись, что с помощью «машины Больцмана» им удастся наделить этой человеческой способностью электронный компьютер. «Это был самый увлекательный период в моей жизни, – говорит Сейновски. – Мы были уверены, что поняли, как работает человеческий мозг». Но, как и метод обратного распространения ошибки, «машина Больцмана» оказалась лишь вспомогательным инструментом исследований, никакой практической пользы не принесшим. И ее тоже на долгие годы забросили на чердак научной мысли.

Почти религиозная приверженность Хинтона многим непопулярным идеям привела к тому, что он выпал из научного мейнстрима, но это же открыло перед ним новые профессиональные перспективы. Побывав на одной из ежегодных встреч коннекционистов, в которых участвовали и Хинтон с Сейновски, профессор Университета Карнеги – Меллона Скотт Фалман пришел к выводу, что, пригласив в свой штат Хинтона, его вуз мог бы подстраховать свое участие в разработках искусственного интеллекта. Подобно МТИ, Стэнфорду и большинству других научных коллективов, Университет Карнеги – Меллона сосредоточил все свое внимание на символическом ИИ. Сам Фалман считал искусственные нейронные сети «безумной затеей», но при этом он признавал, что столь же безумными могут казаться и многие другие научные разработки, осуществлявшиеся в их университете. В 1981 году поддерживаемый Фалманом Хинтон приехал в университет на собеседование и выступил с двумя открытыми лекциями; одна была по психологии, вторая по информатике. Его лекции были очень многословные, и он почти не делал пауз, чтобы дать слушателям усвоить услышанное. При этом он постоянно двигал руками: разводил их в начале каждой фразы и сводил, закончив свою мысль. Математических расчетов и ссылок на компьютерные программы в его речах было немного – просто потому, что эти вещи его не интересовали. Зато он сыпал идеями, и тех, кто успевал и был способен следить за ходом его мыслей, эти лекции буквально завораживали. Во всяком случае, его лекции понравились Аллену Ньюэллу, одному из основоположников разработок ИИ вообще и одному из лидеров символического направления в этих разработках, который в то время возглавлял в Университете Карнеги – Меллона кафедру информатики. Уже на следующий день он предложил Хинтону место у себя на кафедре, но, прежде чем согласиться, Хинтон остановил его.

– Вам нужно кое о чем знать, – сказал он.

– Что такое? – спросил Ньюэлл.

– Я ничего не понимаю в компьютерах.

– Ничего страшного. У нас достаточно людей, которые в них разбираются.

– В таком случае я согласен.

– А зарплата вас интересует? – спросил Ньюэлл.

– О нет, я занимаюсь этим не ради денег, – ответил Хинтон.

Некоторое время спустя Хинтон обнаружил, что ему платили меньше, чем его коллегам (26 000 против 35 000 долларов), но он не возражал, потому что наконец обрел здесь возможность свободно заниматься своими неортодоксальными исследованиями. Он продолжал работать над «машиной Больцмана» вместе с Сейновски, к которому часто ездил на выходные в Балтимор, и начал вновь экспериментировать с алгоритмом обратного распространения ошибки, полагая, что это может быть полезно для сравнительного анализа. Ему нужно иметь то, с чем можно было бы сравнивать результаты работы «машины Больцмана», и алгоритм обратного распространения ошибки для этого идеально подходил. Старая идея оказалась новой. В Университете Карнеги – Меллона у него не просто была возможность продолжать развивать эти две идеи. Теперь в его распоряжении были гораздо более мощные и быстродействующие компьютеры. Это позволяло продвигать исследования вперед с большей скоростью, поскольку мощность компьютеров позволяла математическим системам обучаться на больших объемах данных. Прорыв был достигнут в 1985 году, через год после той лекции, с которой он выступил перед Мински. Но прорыв был связан не с «машиной Больцмана», а как раз с алгоритмом обратного распространения ошибки.