Об ИИ без мифов. Путеводитель по истории Искусственного Интеллекта

Черняк Леонид

Глава 5 Дуэт «Мак-Каллок и Питтс» и рождение кибернетики

Дуэты обычны в исполнительском искусстве, их меньше в литературе, и совсем уж редки они в науке, если они и встречаются, то это скорее совместное использование двух имен, не связанное с общим творчеством. Двойные имена несут открытия или изобретения, сделанные одновременно, например, закон Бойля – Мариотта. Случается, что имена двух людей связывает не сотрудничество, а наоборот – многолетнее противостояние, как в случае Роберта Гука и Исаака Ньютона. Исключение являет собой творческий союз Уоррена Мак-Каллока (Warren McCulloch, 1898–1969), и Уолтера Питтса (Walter Pitts, 1923–1969), двух удивительных, почти позабытых персонажей, невероятно значимых для современности. Каждый из них обладал собственным даром, а синергия двух талантов стала фундаментом тех современных систем AI, где используются нейронные сети

и машинное обучение. В истории науки имена Уоррена Мак-Каллока и Уолтера Питтса неразрывно связаны, они основатели коннекционизма, в этом они оказались настолько неразделимы, что о них говорят не иначе как о «дуэте Мак-Каллока и Питтса», или просто MCP.

Мятежный гений

Современники называли Уоррена Мак-Каллока «человеком эпохи Возрождения» (Renaissance man). Он был одним из последних представителей исчезнувшего племени универсальных гениев-полиматов, о нем было сказано: «Этот человек, способен сделать все что угодно, если захочет». В Сети доступна запись его интервью, сделанного канадским телевидением в 1969 году, незадолго до его кончины, она дает возможность воочию увидеть облик Мак-Каллока, его благородство и умение говорить. Писатель Тара Абрахам, автор посвященной Мак-Каллоку книги с весьма символическим названием «Мятежный гений» (Rebel Genius) видит в нем философа, поэта, невролога, нейрофизиолога, нейропсихиатра и кибернетика. Наряду с качествами ученого, она отмечает его уникальную харизму и редкую способность объединять единомышленников и создавать творческую атмосферу. Для таких людей в английском есть специальное слово collaborator (его иногда ошибочно переводят как коллаборационист, хотя по-английски это collaborationist). Коллаборатор же – это тот, кто создает условия для совместного творчества, то есть для коллаборации. Особенно ярко эта черта натуры Мак-Каллока проявилось в процессе организации конференций Мэйси, вошедших в историю науки как место, где родилась кибернетика.

Профессиональная жизнь Мак-Каллока делится на три периода:

• По окончании университета в 1923 году он работал в госпитале, с 1934 года продолжил свои исследования в лаборатории нейрофизиологии Йельского университета и с 1941 года на факультете психиатрии Иллинойского университета в Чикаго.

• Параллельно с работой в университете в период с 1943 по 1953 Мак-Каллок был занят подготовкой масштабных научных встреч, вошедших в историю науки как «Кибернетические конференции Мэйси», там были выработаны существующие поныне подходы к кибернетике.

• В последние пятнадцать лет жизни работал в МТИ, сначала совместно с Норбертом Винером, но по ряду причин ему пришлись продолжить свои исследования в области физики нейронных сетей в MIT Research Laboratory of Electronics (RLE).

Уоррен Мак-Каллок выходец из состоятельной религиозной семьи квакеров-первопоселенцев, следуя семейной традиции, он в юные годы готовил себя к карьере священника и поступил в соответствующий этому выбору Квакерский колледж. Осуществлению этих намерений помешала Первая Мировая Война, Уоррен записался во флот добровольцем, хотя поучаствовать в сражениях ему не довелось, но служба серьезно повлияла на его взгляды на жизнь и в даже на некоторые профессиональные взгляды. По окончании войны он покончил с богословием и поступил в Йельский университет, входящий в Лигу плюща, так называют неформальное объединение университетов на северо-востоке США за побеги плюща, которые обвивают их старинные здания. Вскоре после начала учебы на философском факультете вектор интересов Мак-Каллока изменил свое направление: он погрузился в труды Декарта, Лейбница и Канта, а потом область интересов сместилась в сторону нейрофизиологии, об этом чуть ниже. Изменению интересов в немалой степени способствовала, как это ни покажется странным, работа сигнальщиком на корабле. Напомним, что до появления радиосвязи на флоте использовалась семафорная азбука, где каждой букве соответствуют определенное положение рук сигнальщика с флажками. Выступая в роли ретранслятора на прием и передачу, Мак-Каллок убедился в ненадежности используемой на флоте централизованной системы связи, где флагман принимал сигналы с одних кораблей и далее транслировал их на другие. Удивительно, но возникшая тогда идея создания надежных децентрализованных систем из ненадежных компонентов, прослеживается в работах на протяжении всей его последующей деятельности.

Еще на выбор пути в немалой степени повлиял поставленный в юности вопрос, ответа на который он искал почти полвека: «Что такое число, которое может знать человек, и что такое человек, который может знать число?» (What is a number that a man may know it and a man that he may know a number?)

Именно в такой далеко не простой форме юный Мак-Каллок озадачил преподавателя философии в Квакерском колледже. Пораженный глубиной вопроса, учитель сказал, что для ответа на него не хватит и трех жизней. Но Мак-Каллоку хватило одной, в 1960 году он прочитал лекцию в Институте общей семантики (The Institute of General Semantics), в название которой был вынесен тот же вопрос и был дан ответ на него. Текст лекции тогда же был опубликован в ежегоднике этого института, его несложно найти в Сети.

Упрощая и переводя на современную лексику, вопрос Мак-Каллока можно переформулировать следующим образом: «Как соотносятся человеческий разум и доступные ему данные?» Это, возможно, один из ключевых вопросов для понимания различия между интеллектом человека и AI, поскольку они обладают качественно разными способностями при работе с данными. Преимущество человеческого интеллекта – в способности делать логические выводы и решать стоящие перед ним проблемы в условиях неопределенности, ограниченного и порой неполного объема данных. Ему помогает предшествующий опыт, интуиция, наблюдательность. Но человеческий интеллект слаб при работе с большими объемами данных, он попросту не подготовлен к этому виду деятельности в процессе эволюции. И напротив, примитивный механистичный AI, снабженный необходимыми алгоритмами, используя серьезные вычислительные ресурсы, успешно справляется с извлечением полезных данных из колоссальных объемов, но ни к какому творчеству не приспособлен. Интеллектуальный потенциал машины сводится к способности перемалывать огромные массивы данных, извлекая полезную информацию, это качество оказалось востребовано с возникновением проблемы Больших данных.

Такая трактовка отношения «разум-данные» служит ключом к пониманию различия в двух намеченных Аланом Тьюрингом альтернативных подходов к AI – имитирующего человеческий мозг «сверху-вниз» и чисто машинного «снизу-вверх». Врожденная слабость первого заключается в том, что машина не обладает творческим началом, у нее нет интуиции – отсюда вывод, не следует возлагать надежды на решение средствами AI тех задач, на которые способен человек. И напротив, беспредельные перспективы развития второго подхода обеспечены неограниченной мощностью машин, их способностью механически перемалывать данные. Она не имеет пределов, поэтому компьютеры могут быть мощнейшим инструментом, поддерживающим творческий потенциал человека.

Интерес к изучению работы мозга Мак-Каллока пробудило чтение в студенческие годы тех трудов Декарта, которые не входят в классические университетские программы по философии. В них Декарт рассуждает о мозге, как о системе, состоящей из нервных волокон в виде гидравлических трубочек, движением жидкости по которым управляют мышцы, открывающие или закрывающие клапаны. Это, возможно, самая первая «нейронная» модель мозга с обратными связями. Возникший интерес к работе мозга побудил Мак-Каллока к поступлению в магистратуру Медицинского и хирургического колледжа в Нью-Йорке, но там он был разочарован, оказалось, что медики сосредоточены исключительно на физиологии и оставляют в стороне логику работы мозга и его системную организацию. В ответ на выраженное им сомнение в единственности такого подхода, он получил упрек в противоестественном, с точки зрения медиков, желании применить математические подходы к живому мозгу.

На дальнейшее становление Мак-Каллока как самостоятельного ученого неожиданным образом положительно повлияла Великая депрессия, она заставила его встать на землю, отвлечься от философских исследований, задуматься о хлебе насущном и перейти к более практическим оплачиваемым занятиям нейрофизиологией. С 1934 по 1941 год Мак-Каллок работал в Йельской Медицинской школе, где ему невероятно повезло, там он получил возможность сотрудничать с Дюссером де Баренном (1885–1940), голландским нейропсихиатром, который с 1930 года руководил лабораторией нейрофизиологии в Йеле. Де Баренн исследовал функции коры головного мозга, что особенно привлекало Мак-Каллока, к тому же их обоих объединяла этническая общность – Мак-Каллок был полушотландец, полуголландец и испытывал привязанность к Голландии как родине своих предков.

Под руководством де Баренна Мак-Каллок изучал нейроанатомию и параллельно с философских позиций размышлял о логических операциях, выполняемых мозгом. В то время в Йеле проводились семинары, предметом которых были сходные вопросы, на них Мак-Каллок узнал о работах Тьюринга с описанием универсальной машины, об «Основаниях математики» Рассела и о том, как в них рассматриваются эти вопросы. Все это способствовало усилению интереса к логике работы мозга, поэтому он продолжил свои исследования связей в нейронных сетях.