Создатели искусственного гения. О бунтарях, которые наделили интеллектом Google, Facebook и весь мир - [17]

Хинтон этого не видел. В 1987 году, в тот самый год, когда Померло поступил в аспирантуру Университета Карнеги – Меллона, Хинтон с женой переехали в Канаду. Причиной этого, как он сам утверждает, был Рональд Рейган. В США государственное финансирование исследований искусственного интеллекта шло главным образом из бюджета военных и разведывательных ведомств, и в этом плане особенно выделялось Управление перспективных исследовательских проектов Министерства обороны (DARPA). Созданное в 1958 году, после запуска первого советского спутника⁸¹, это управление финансировало разработки ИИ едва ли не с первых дней. Именно оно было главным источником грантов, которые Мински оттяпал у Розенблатта и других коннекционистов благодаря своей книге, и из этого же источника финансировался проект ALVINN. Но в условиях тогдашнего политического климата в США, особенно в связи с разразившимся скандалом, получившим название «Иран – контрас» (когда администрация Рейгана тайно продавала оружие⁸² Ирану, чтобы финансировать военные операции против социалистического правительства в Никарагуа), Хинтон не пожелал получать деньги из рук американских военных и решил перебраться в Канаду. Сказалось также и давление жены, которая изначально не хотела жить в США. Итак, в то время как исследования нейронных сетей пошли в гору, Хинтон сменил Университет Карнеги – Меллона на должность профессора в Университете Торонто.

Через несколько лет после этого переезда, когда ему вновь пришлось столкнуться с проблемой финансирования, он заговорил с женой о том, правильно ли они поступили.

– Надо было мне ехать в Беркли, – сказал он жене.

– В Беркли? – уточнила жена. – В Беркли бы я поехала.

– Но ты же говорила, что не хочешь жить в США.

– Беркли – не США. Это Калифорния.

Но решение было принято. Они переехали в Торонто. И это был шаг, изменивший будущее искусственного интеллекта – не говоря уже о геополитическом ландшафте.

Глава 3 Неприятие. «Я всегда был уверен, что я прав»

Ян Лекун сидит за компьютером⁸³ в своем любимом синем свитере, натянутом поверх белой рубашки. На дворе 1989 год, когда мониторы настольных компьютеров были размером с микроволновку и имели колесики для регулировки цвета и яркости. Помимо кабеля, идущего к монитору, второй кабель⁸⁴, выходящий из компьютера, соединен с чем-то напоминающим перевернутую настольную лампу. Но это не лампа. Это камера⁸⁵. Понимающе улыбаясь⁸⁶, Лекун берет со стола лист бумаги с написанным от руки номером телефона⁸⁷ (201-949-4038) и подносит его к камере. При этом номер отображается на экране монитора. Лекун касается клавиатуры⁸⁸, в верхней части экрана что-то дергается, мимолетная вспышка, намекающая на какие-то мгновенно проделанные компьютером вычисления, и несколько секунд спустя машина прочитывает то, что было написано на листе бумаги, и отображает уже в электронном виде: «201-949-4038».

Это была система LeNet, которую создал Лекун и назвал в свою честь. Телефонный номер 201-949-4038 принадлежал научно-исследовательскому центру Bell Labs, который располагался в Холмделе, штат Нью-Джерси, в неофутуристическом зеркальном здании, построенном финско-американским архитектором Эро Сариненом, где под эгидой телекоммуникационной корпорации AT&T десятки ученых трудились над разработкой новых идей. Bell Labs имеет, наверное, самый богатый послужной список среди аналогичных научно-исследовательских центров. В их активе разработка транзистора, лазера, компьютерной операционной системы Unix и языка программирования С. В это время Лекун, двадцатидевятилетний – хоть и очень юный на вид – программист и инженер-электронщик из Парижа, занимался здесь разработкой новой системы распознавания образов, развивающей идеи, выдвинутые несколькими годами ранее Джеффом Хинтоном и Дэвидом Румельхартом. Система LeNet училась распознавать рукописные цифры, нацарапанные на конвертах не дошедших до адресата писем, предоставленных исследователю Почтовой службой США. Созданная Лекуном нейронная сеть проанализировала тысячи образцов каждой цифры – от 0 до 9 – и после двух недель обучения могла уже распознавать их самостоятельно.

Сидя за компьютером в своей лаборатории⁸⁹ в комплексе Bell Labs в Холмделе, Лекун повторяет тот же фокус еще с несколькими числами. Последний случай особенно сложный, ведь каждая цифра как произведение искусства⁹⁰: четверка двойной ширины, шестерка с завитками, двойка составлена из прямых линий. Но машине удалось прочесть их все⁹¹ – и прочесть правильно. Хотя ей потребовались недели, чтобы научиться выполнять такую простую задачу, как прочтение цифр телефонного номера или почтового индекса, Лекун верил, что эта технология будет продолжать совершенствоваться, в том числе за счет создания новой разновидности компьютерных чипов, единственной задачей которых будет обучение нейронных сетей. Он видел в этом путь к таким машинам, которые смогут распознавать практически все, что запечатлено камерой: собак, кошек, автомобили, даже человеческие лица. Почти как Фрэнк Розенблатт сорока годами ранее, он также верил в то, что по мере продолжения этих исследований машины научатся слушать и говорить, и даже рассуждать, как человек. Но об этом не упоминали вслух. «Мы думали об этом, – признается он, – но почти не обсуждали». После того как столько лет ученые приписывали искусственному интеллекту то, чем он далеко не обладал, отношение к подобным заявлениям в научном сообществе изменилось. Теперь, если кто-то утверждал, что успешно движется к созданию ИИ, его просто не принимали всерьез. «Не стоит вслух говорить об этом, пока слова не подтверждены делом, – говорит Лекун. – Вот если ты создал систему и она работает, тогда ты можешь сказать: “Посмотрите, вот какие мы имеем результаты на такой-то базе данных” – да и все равно тебе никто не поверит. Даже когда у тебя есть все доказательства и ты демонстрируешь, как это работает, – даже тогда не поверят».