Создатели искусственного гения. О бунтарях, которые наделили интеллектом Google, Facebook и весь мир - [16]

В Сан-Диего они с Румельхартом показали, что многослойная нейронная сеть может сама регулировать свои весовые коэффициенты. Затем, уже будучи в Университете Карнеги – Меллона, Хинтон показал, что такая нейронная сеть способна на действия, которые могут произвести впечатление не только на математиков. Нейронной сети предъявлялись элементы некоего генеалогического древа, и она училась определять родственные связи между разными членами семейства. Это вроде бы небольшое умение свидетельствовало о том, что машина способна на гораздо большее. Если нейронной сети сообщали, что мать Джона зовут Викторией, а муж Виктории – Билл, она могла прийти к выводу, что Билл является отцом Джона. Хинтон не знал о том, что учеными, работавшими в совершенно других областях науки, математические методы, сходные с алгоритмом обратного распространения ошибки, уже были разработаны в прошлом. Но, в отличие от своих предшественников, он смог показать, что у этой математической идеи было будущее, причем распознавать можно было не только образы, но и речь. Это направление сулило гораздо больший потенциал возможностей, нежели другие технологии ИИ, поскольку машина могла в значительной мере самообучаться.

Год спустя Хинтон женился на Розалинд Залин, с которой познакомился в Университете Сассекса, куда приезжал на стажировку. Она там занималась молекулярной биологией, но ее вера в гомеопатию всегда была источником напряжения между ней и ее мужем. «Молекулярному биологу не подобает верить в гомеопатию, – говорил он. – Поэтому отношения были сложные, и нам пришлось условиться обходить эту тему молчанием». Она была также убежденной социалисткой, не любила Питтсбург и осуждала политику президента Рейгана. Но для Хинтона этот период жизни был очень плодотворный. Наутро после свадьбы он на полчаса ушел из дома на почту, чтобы отправить пакет в редакцию Nature, одного из ведущих научных журналов мира. В пакете была статья с описанием метода обратного распространения ошибки, написанная им в соавторстве с Румельхартом и профессором Рональдом Уильямсом из Северо-Восточного университета. В том же году статья была опубликована⁸⁰.

Это событие было из разряда тех, которые сами по себе проходят незамеченными, но влекут за собой важные последствия. После выхода статьи исследования нейронных сетей вступили в новую эпоху оптимизма и прогресса, вызвав новую волну инвестиций в эту сферу, ознаменовавшую окончание «зимы искусственного интеллекта». «Бэкпроп», как называли сами ученые алгоритм обратного распространения ошибки, оказался не просто идеей!

Одно из практических приложений этого направления исследований появилось в 1987 году. Ученые из лаборатории искусственного интеллекта Университета Карнеги – Меллона пытались разработать автомобиль, способный обходиться без водителя. За основу они взяли синий фургон Chevrolet, по форме напоминавший машину скорой помощи. На крыше установили видеокамеру, а к ведущему заднему мосту подключили «суперкомпьютер», как они его называли: ЭВМ, способную обрабатывать данные в сотню раз быстрее, чем типичные персональные компьютеры того времени. Идея состояла в том, что этот мощный компьютер, занимавший в фургоне несколько шкафов с электрическими панелями, проводами и кремниевыми чипами, будет прочитывать поток кадров, снимаемых камерой на крыше, и принимать решение о том, как машине ехать по дороге. Но исполнение этой задумки потребовало немало работы. Несколько аспирантов кодировали все касавшиеся движения команды вручную, строчка за строчкой, разрабатывая для автомобиля детальные инструкции для любой ситуации, которая может встретиться на дороге. Это был сизифов труд. К осени – а проект на тот момент осуществлялся уже несколько лет – машина была способна перемещаться лишь с черепашьей скоростью: несколько дюймов в секунду.

И вот тогда один из аспирантов по фамилии Померло перечеркнул все уже написанные программные коды и воссоздал программу с нуля, используя идеи, предложенные Румельхартом и Хинтоном.

Свою систему он назвал ALVINN. Обе буквы N в названии обозначали «нейронную сеть» (neural network). Когда программа была готова, машина поехала совсем по-другому. Пока Померло и его коллеги ехали в этом фургоне через питтсбургский парк Шенли по извилистым асфальтированным велодорожкам, кадры, снимаемые камерой на крыше, фиксировали все действия водителя. Подобно тому как «Перцептрон» Фрэнка Розенблатта учился распознавать буквы, анализируя напечатанное на листах картона, так и фургон учился рулить самостоятельно, глядя на то, что делает человек на каждом изгибе дороги. В скором времени фургон смог проехать через тот же парк уже в режиме автопилота. Поначалу этот начиненный электроникой Chevrolet ездил со скоростью не более девяти-десяти миль в час. Но по мере того, как он продолжал обучаться, когда Померло или другие исследователи садились за руль, и анализировать все большее количество кадров, снимаемых на большем количестве дорог и на большей скорости, его езда в режиме автопилота продолжала улучшаться. В то время как рядовые американцы клеили на свои машины стикеры «Ребенок в машине» или «За рулем бабушка», Померло и его коллеги украсили свой фургон ALVINN наклейкой «За рулем никого». И это было правдой – по крайней мере по духу. Ранним воскресным утром в 1991 году этот фургон самостоятельно проехал от Питтсбурга до Эри, штат Пенсильвания, со скоростью почти шестьдесят миль в час. Через два десятилетия после публикации книги Мински и Пейперта «Перцептроны» удалось сделать то, на что, как утверждалось в книге, нейронная сеть была неспособна.