Архитекторы интеллекта. Вся правда об искусственном интеллекте от его создателей
Шрифт:
И. Б.: Да, многолетний прогресс в области глубокого обучения и нейронных сетей означает, что открытые концепции будут активно использоваться и дальше. Возможно, именно они помогут понять, каким образом мозг животных и человека осваивает сложные понятия. Но этого недостаточно для создания сильного ИИ. В настоящее время мы видим ограниченность имеющихся систем и собираемся улучшать и развивать их.
М. Ф.: Я знаю, что Институт искусственного интеллекта Пола Аллена (AI2) работает над проектом Mosaic, в рамках которого компьютеру пытаются помочь обрести разум. Считаете ли вы, что это важная задача? Ведь, возможно, разум рождается в процессе обучения?
И.
М. Ф.: Глубокое обучение – основной путь к созданию сильного ИИ или потребуются гибридные системы?
И. Б.: Изначально ИИ был условным понятием, ни о каком обучении речи не шло. В центре внимания была способность машины делать последовательные выводы и объединять фрагменты информации. А глубокое обучение нейронных сетей можно назвать познанием снизу вверх. Все начинается с восприятия, в котором мы закрепляем понимание мира машиной. Затем можно строить распределенные представления и фиксировать связи между множеством переменных.
Отношения между такими переменными мы с братом изучали в 1999 г., что дало толчок к появлению в области естественного языка таких подходов, как векторное представление слов или распределенные представления слов и предложений. В них слово описывается характером активности в мозге или набором чисел. Слова со сходными значениями связываются со сходными числовыми комбинациями.
В настоящее время на базе этих подходов пытаются решать классические проблемы ИИ, связанные с умением рассуждать и понимать, программировать и планировать. «Строительные блоки», обнаруженные при изучении восприятия, сейчас пробуют распространять на когнитивные задачи более высокого уровня (психологи называют это действиями Системы 2). Я полагаю, именно таким способом мы будем двигаться к сильному ИИ. Это нельзя назвать гибридной системой; скорее, мы пытаемся работать над классическим ИИ, используя как строительный материал концепции из глубокого обучения. Можно сказать, что требуются альтернативные пути достижения цели.
М. Ф.: То есть вы считаете, что все сведется к нейронным сетям с различными архитектурами?
И. Б.: Да. Ведь человеческий мозг состоит из нейронных сетей. Нужно придумать архитектуры и обучающие техники, позволяющие решать задачи, поставленные перед классическим ИИ.
М. Ф.: Обучения и тренировки будет достаточно или потребуется какая-то дополнительная структура?
И. Б.: Она уже существует, просто отличается от привычной структуры представления знаний, которую мы наблюдаем в энциклопедиях или формулах. Она имеет архитектуру нейронной сети и довольно широкие допущения по поводу окружающего мира и вершины собственных возможностей. Чтобы реализовывать в нейронной сети механизм внимания, такая структура требует большого количества предварительных знаний. Оказывается, данные имеют решающее значение для таких вещей, как машинный перевод.
Уже существует множество предположений в разных предметных областях о мире и о внедряемой функции, которые в виде архитектур и целей содержались в технологии глубокого обучения. Именно этому посвящено большинство современных научных работ.
М. Ф.: Говорят, что новорожденные развивают навык распознавания лиц с первых дней жизни. Очевидно, что это возможно благодаря некой структуре в мозге. Это не просто реакция нейронов на пикселы.
И. Б.: Ошибаетесь! Это именно реакция нейронов на пикселы, кроме того, в мозге ребенка присутствует особая структура, которая распознает нечто круглое с двумя
М. Ф.: Я считаю, что она существует с момента рождения.
И. Б.: Разумеется. И все то, что мы проектируем в нейронных сетях, тоже существует с самого начала. Работа исследователя в области глубокого обучения напоминает процесс эволюции. Знания вводятся как в виде структуры, так и через обучение.
При желании можно создать нечто, позволяющее сети распознавать лица, но в этом нет смысла, так как ИИ быстро обучается. Поэтому мы работаем над решением более сложных проблем.
Никто не говорит об отсутствии врожденных знаний у людей, детей и животных. Более того, у большинства животных знания исключительно врожденные. Муравью не приходится долго учиться, он действует в соответствии с заложенной в него программой. Но чем выше существо в иерархии интеллекта, тем большую роль в его жизнедеятельности начинает играть обучение. Человека отличает именно соотношение врожденных и приобретенных навыков.
М. Ф.: Я бы хотел уточнить некоторые из этих концепций. В 1980-е гг., после периода забвения, снова появился интерес к нейронным сетям, но речи о множестве слоев и глубине еще не шло. Вы участвовали в развитии глубокого обучения. Не могли бы вы простыми словами объяснить, что это такое?
И. Б.: Глубокое обучение – это совокупность методов машинного обучения. Но если в случае классического машинного обучения компьютеры учатся по прецедентам, глубокое обучение больше напоминает процесс, происходящий в мозге человека.
Эти методы работы над ИИ появились как продолжение более раннего изучения нейронных сетей. Слово «глубокие» указывает на появление у сетей дополнительных уровней, со своими вариантами представления информации. Мы надеемся, что углубление сетей позволит машине представлять более абстрактные вещи.
М. Ф.: То есть под слоями вы подразумеваете уровни абстракции? И если в качестве примера взять изображение, то первым уровнем будут пикселы, затем контуры и т. д.?
И. Б.: Да, все правильно.
М. Ф.: Правда ли то, что компьютеры до сих пор не понимают, что такое объект?
И. Б.: До некоторой степени компьютер понимает. Скажем, кошка понимает, что такое дверь, но не так, как человек. Даже люди обладают разными уровнями понимания многих вещей, а наука призвана углубить это понимание. Люди интерпретируют образы в контексте трехмерного мира благодаря стереоскопическому зрению и опыту познания. Человек получает не визуальную, а физическую модель объекта. Компьютер интерпретирует изображения на примитивном уровне, но для множества приложений этого достаточно.
М. Ф.: Правда ли, что глубокое обучение стало возможным благодаря методу обратного распространения ошибки, основная идея которого состоит в том, что информацию об ошибке можно отправить от выходов сети к ее входам, корректируя каждый слой в зависимости от конечного результата?
И. Б.: Да, метод обратного распространения стал краеугольным камнем успехов глубокого обучения. Он позволяет присваивать данным коэффициенты доверия (credit assignment), то есть рассчитывать, как для корректного поведения всей сети должны измениться внутренние нейроны. В контексте нейронных сетей об этом методе заговорили в начале 1980-х гг., когда я только начинал работать самостоятельно. Одновременно с Яном Лекуном метод развивали Джеффри Хинтон и Дэвид Румельхарт (David Rumelhart). Идея не новая, но примерно до 2006 г. особых успехов в обучении глубоких сетей не наблюдалось. Сейчас мы имеем механизм внимания, память и способность не только классифицировать, но и генерировать изображения.