Жизнь 3.0. Быть человеком в эпоху искусственного интеллекта - [32]

Мы обнаружили, что класс функций, с которыми нас познакомили законы физики и которые, собственно, и заставили нас заинтересоваться вычислениями, – это удивительно узкий класс функций, потому что по причинам, которые мы все еще не полностью понимаем, законы физики удивительно просты. Более того, крошечная часть функций, которую могут вычислить нейронные сети, очень похожа на ту крошечную часть, интересоваться которыми нас заставляет физика! Мы также продолжили предыдущую работу, показывающую, что нейронные сети глубокого обучения (слово “глубокое” здесь подразумевает, что они содержат много слоев) гораздо эффективнее, чем мелкие, для многих из этих функций, представляющих интерес. Например, вместе с еще одним удивительным студентом MIT, Дэвидом Ролником, мы показали, что простая задача перемножения n чисел требует колоссальных 2ⁿ нейронов для сети с одним слоем и всего лишь около 4n нейронов в глубокой сети. Это помогает объяснить не только возросший энтузиазм среди исследователей AI по отношению к нейронным сетям, но также и то, зачем эволюции понадобились нейронные сети у нас в мозгу: если мозг, способный предвидеть будущее, дает эволюционное преимущество, в нем должна развиваться вычислительная архитектура, пригодная для решения именно тех вычислительных задач, которые возникают в физическом мире.

Теперь, когда мы знаем, как нейронные сети работают и как вычисляют, давайте вернемся к вопросу о том, как они могут учиться. В частности, как может нейронная сеть улучшать свои вычислительные способности, обновляя состояние своих синапсов.

Канадский психолог Дональд Хебб в своей книге 1949 года The Organization of Behavior, вызвавшей живой отклик, утверждал, что если бы два соседних нейрона часто оказывались активны (“светились”) одновременно, то их синаптическая связь усиливалась бы, обучая их включать друг друга – эта идея нашла отражение в популярной присказке “Связаны вместе, светятся вместе”. Хотя до понимания в подробностях, как именно происходит обучение в настоящем мозгу, нам еще далеко, и исследования показывают, что ответы во многих случаях должны будут далеко выходить за рамки простых предложенных правил вроде того, что стало известно как “обучение по Хеббу”, даже эти простые правила, тем не менее, способны объяснить, каким образом происходит обучение нейронных сетей во многих интересных случаях. Джон Хопфилд ссылался на обучение по Хеббу, которое позволило его исключительно простой искусственной нейронной сети сохранить много сложных воспоминаний путем простого повторения. Такое экспонирование информации в целях обучения обычно называют “тренировкой”, когда речь идет об искусственных нейронных сетях (а также о животных или о людях, которым надо приобрести определенный навык), хотя слова “опыт”, “воспитание” или “образование” тоже подходят. В искусственных нейронных сетях, лежащих в основе современных систем AI, обучение по Хеббу заменено, как правило, более сложными правилами с менее благозвучными названиями, такими как обратное распространение ошибки (backpropagation) или спуск по стохастическому градиенту (stochastic gradient descent), но основная идея одна и та же: существует некоторое простое детерминированное правило, похожее на закон физики, с помощью которого синапсы со временем обновляются. Словно по волшебству, пользуясь этим простым правилом, нейронную сеть можно научить чрезвычайно сложным вычислениям, если задействовать при обучении большие объемы данных. Мы пока еще не знаем точно, какие правила использует при обучении наш мозг, но, каков бы ни был ответ, нет никаких признаков, что эти правила нарушают законы физики.

Большинство цифровых компьютеров увеличивают эффективность своей работы, разбивая задачу на много шагов и многократно используя одни и те же вычислительные модули, – искусственные и биологические нейронные сети поступают аналогично. В мозгу есть области, представляющие собой то, что в информатике принято называть рекуррентными нейронными сетями: информация внутри них может протекать в различных направлениях, и то, что на предыдущем такте служило выходом, может стать входом в последующем – в этом их отличие от сетей прямой передачи. Сеть логических гейтов в микропроцессоре ноутбука также рекуррентна в этом смысле: она продолжает использовать уже обработанную информацию, позволяя в то же время вводить новую – с клавиатуры, трекпада, камеры и т. п., которой также позволяется влиять на текущие вычисления, а это, в свою очередь, определяет, как будет осуществляться вывод информации: на монитор, динамики, принтер или через беспроводную сеть. Аналогично нейронная сеть в вашем мозгу рекуррентна, поскольку получает информацию от ваших глаз, ушей и других органов чувств и позволяет этой информации влиять на текущее вычисление, которое, в свою очередь, определяет, как будет производиться вывод результатов к вашим мышцам.

История обучения по крайней мере столь же длинна, как и история самой жизни, поскольку каждый самовоспроизводящийся организм так или иначе производит копирование и обработку информации, то есть как-то себя ведет, чему ему надо было каким-то образом научиться. Однако в эпоху Жизни 1.0 организмы не учились в течение своей жизни: способы обработки информации и реакции на нее определялись унаследованной организмом ДНК, поэтому обучение происходило медленно, на уровне видов, через дарвиновскую эволюцию от поколения к поколению.