Создатели искусственного гения. О бунтарях, которые наделили интеллектом Google, Facebook и весь мир - [6]
«Перцептрон» был одной из первых нейронных сетей, ранним воплощением той самой технологии, которую Джефф Хинтон продал за огромные деньги на аукционе более чем полвека спустя. Но прежде чем цена этой идеи достигла 44 миллионов долларов, не говоря уже о наступлении того экстравагантного будущего, предсказанного на страницах New York Times, она была надолго засунута в темный чулан науки. К началу 1970-х, когда все эти громкие прогнозы разбились о недостатки, присущие технологии Розенблатта, идея практически умерла.
Фрэнк Розенблатт родился>19 в 1928 году в городе Нью-Рошелл, в штате Нью-Йорк чуть севернее Бронкса. Учился он в Bronx Science>20, элитной муниципальной школе, из которой вышли восемь лауреатов Нобелевской премии>21, шесть лауреатов Пулитцеровской премии, восемь лауреатов Национальной научной медали США>22 и трое лауреатов премии Тьюринга>23, самой престижной награды за достижения в области информатики. Этот щуплый коротышка с пухлыми щеками и коротко стриженными черными курчавыми волосами, носивший очки в черной оправе, получил диплом в области психологии, но сфера его интересов была гораздо шире. В 1953 году в New York Times вышла статья>24 с описанием тогдашнего компьютера, который он использовал для обработки данных – а именно психологических профайлов своих пациентов – при работе над докторской диссертацией. Это был ЕРАС – «электронная вычислительная машина для анализа профайлов». С годами он все больше утверждался во мнении, что такого рода машины могут в еще большей степени помочь разгадать тайны разума. Защитив диссертацию, он поступил на работу в Корнеллскую лабораторию аэронавтики>25, расположенную в Буффало, почти в ста пятидесяти милях от главного кампуса Корнеллского университета в Итаке. Переданный Корнеллскому университету компанией, производившей в годы Второй мировой войны боевые самолеты, этот авиационный научно-исследовательский центр в послевоенные годы приобрел более разносторонний характер и обладал в отношениях с Итакой значительной автономией. Именно там Розенблатт создал свой «Перцептрон», выполняя заказ научно-исследовательского управления ВМС.
Розенблатт рассматривал этот проект>26 как окно, позволяющее заглянуть во внутреннее устройство мозга. Если бы удалось создать компьютерную модель человеческого мозга, полагал он, это помогло бы разгадать многие тайны «естественного интеллекта», как он его называл. Опирающийся на идеи, высказанные десятилетием ранее двумя учеными из Чикагского университета, «Перцептрон» анализировал объекты и искал в них устойчивые качества, позволяющие эти объекты идентифицировать (например, карточка имеет отметку слева или справа). Это достигалось путем серии математических вычислений, которые моделировали (в самом широком смысле) сеть нейронов в мозгу. Когда «Перцептрон» анализирует и пытается идентифицировать объект, его попытки иногда оказываются удачными, а иногда нет. Но он способен учиться на своих ошибках, методично корректируя все эти математические расчеты, так что ошибки случаются все реже. Подобно нейронам в мозгу, каждое вычисление само по себе практически ничего не значит, это лишь скромный винтик в общем алгоритме. Но алгоритм в целом – своего рода математический рецепт – может быть очень даже значимым и полезным. По крайней мере, именно на это возлагалась надежда. Во время той демонстрации в Бюро погоды летом 1958 года Розенблатт показал лишь самые зачатки этой методики>27 – имитацию работы «Перцептрона» с использованием принадлежащего Бюро погоды компьютера IBM 704, самой распространенной коммерческой ЭВМ на то время. Вернувшись в свою лабораторию в Буффало, он вместе с командой инженеров приступил созданию совершенно новой машины, основанной на той же самой идее. Машина получила название Mark I. В отличие от других компьютеров того времени, эта электронная машина должна была научиться видеть мир вокруг себя – в этом была ее главная задача. «Впервые в истории небиологическая система>28 научится подстраиваться под организацию внешней среды», – заявил он репортерам позже в том же году, когда опять отправился в Вашингтон на встречу со своими спонсорами.
Его главный куратор от научно-исследовательского управления ВМС>29, с которым он непосредственно сотрудничал, не разделял его слишком оптимистичных и даже экстравагантных взглядов на «Перцептрон», но Розенблатт не сдавался. «Мой коллега не одобряет
Данная книга посвящена древним мегалитическим сооружениям и другим памятникам Земли, с которыми связано множество легенд, мифов и интересных гипотез. Читателей ждут встречи с такими загадочными сооружениями, как изваяния острова Пасхи, каменные шары Коста-Рики, Стоунхендж, Мохенджо-Даро, этрусские саркофаги, Парфенон, Гугун и т.д.
Научно-популярный журнал "Открытия и гипотезы" представляет свежий взгляд на самые главные загадки вселенной и человечества, его проблемы и открытия. Никогда еще наука не была такой интересной. Представлены теоретические и практические материалы.
Автор книги, известный английский археолог, в живой и непринужденной форме рассказывает о последствиях похода Александра Македонского на Восток — переменах в ходе развития культуры и искусства.
В занимательной и доступной форме автор вводит читателя в удивительный мир микробиологии. Вы узнаете об истории открытия микроорганизмов и их жизнедеятельности. О том, что известно современной науке о морфологии, методах обнаружения, культивирования и хранения микробов, об их роли в поддержании жизни на нашей планете. О перспективах разработок новых технологий, применение которых может сыграть важную роль в решении многих глобальных проблем, стоящих перед человечеством.Книга предназначена широкому кругу читателей, всем, кто интересуется вопросами современной микробиологии и биотехнологии.
Эта книга – о погоде в самом широком смысле слова. В ней собраны наиболее типичные вопросы о погоде, задаваемые обычно людьми разных возрастов, уровней образования, профессий. Отвечая на эти вопросы, автор не углубляется в теоретические основы метеорологии, но и не впадает в упрощение. Предназначается широкому кругу читателей, учителям и учащимся в первую очередь.