Можно провести грубую аналогию между перцептронами и человеческим мозгом. Если бы я могла заглянуть к вам в голову и понаблюдать за тем, как некоторое подмножество ста миллиардов ваших нейронов испускает импульсы, скорее всего, я бы не поняла, ни о чем вы думаете, ни какие “правила” применяете при принятии конкретного решения. Тем не менее человеческий мозг породил язык, который позволяет вам использовать символы (слова и фразы), чтобы сообщать мне – часто недостаточно четко, – о чем вы думаете и почему приходите к определенным выводам. В этом смысле наши нервные импульсы можно считать субсимволическими, поскольку они лежат в основе символов, которые каким-то образом создает наш мозг. Перцептроны, а также более сложные сети искусственных нейронов, называются “субсимволическими” по аналогии с мозгом. Их поборники считают, что для создания искусственного интеллекта языкоподобные символы и правила их обработки должны не программироваться непосредственно, как для Универсального решателя задач, а рождаться в нейроноподобных архитектурах точно так же, как интеллектуальная обработка символов рождается в мозге.

После Дартмутского семинара 1956 года доминирующее положение в сфере ИИ занял символический лагерь. В начале 1960-х годов, пока Розенблатт увлеченно работал над перцептроном, большая четверка “основателей” ИИ, преданных символическому лагерю, создала авторитетные – и прекрасно финансируемые – лаборатории ИИ: Марвин Минский открыл свою в MIT, Джон Маккарти – в Стэнфорде, а Герберт Саймон и Аллен Ньюэлл – в Университете Карнеги – Меллона. (Примечательно, что эти университеты по сей день входят в число самых престижных мест для изучения ИИ.) Минский, в частности, полагал, что моделирование мозга, которым занимался Розенблатт, ведет в тупик и ворует деньги у более перспективных проектов символического ИИ[32]. В 1969 году Минский и его коллега по MIT Сеймур Пейперт опубликовали книгу “Перцептроны”[33], в которой математически доказали, что существует крайне ограниченное количество типов задач, поддающихся безошибочному решению перцептроном, а алгоритм обучения перцептрона не сможет показывать хорошие результаты, когда задачи будут требовать большого числа весов и порогов.

Минский и Пейперт отметили, что если перцептрон усовершенствовать, добавив дополнительный “слой” искусственных нейронов, то количество типов задач, которые сможет решать устройство, значительно возрастет[34]. Перцептрон с таким дополнительным слоем называется многослойной нейронной сетью. Такие сети составляют основу значительной части современного ИИ, и я подробно опишу их в следующей главе. Пока же я отмечу, что в то время, когда Минский и Пейперт писали свою книгу, многослойные нейронные сети еще не были широко изучены, в основном потому что не существовало общего алгоритма, аналогичного алгоритму обучения перцептрона, для определения весов и пороговых значений.

Ограниченность простых перцептронов, установленная Минским и Пейпертом, была уже известна людям, работавшим в этой сфере[35]. Сам Фрэнк Розенблатт много работал с многослойными перцептронами и признавал, что их сложно обучать[36]. Но последний гвоздь в крышку гроба перцептронов вогнала не математика Минского и Пейперта, а их рассуждения о многослойных нейронных сетях:

Ой-ой! Сегодня последнее предложение этого отрывка, возможно, сочли бы “пассивно-агрессивным”. Такие негативные спекуляции отчасти объясняют, почему в конце 1960-х финансирование исследований нейронных сетей прекратилось, хотя государство продолжало вливать немалые деньги в символический ИИ. В 1971 году Фрэнк Розенблатт утонул в возрасте сорока трех лет. Лишившись главного идеолога и большей части государственного финансирования, исследования перцептронов и других систем субсимволического ИИ практически остановились. Ими продолжали заниматься лишь несколько отдельных академических групп.

Тем временем поборники символического ИИ писали заявки на гранты, обещая скорые прорывы в таких областях, как понимание речи и языка, построение логических выводов на основе здравого смысла, навигация роботов и беспилотные автомобили. К середине 1970-х годов были успешно развернуты некоторые узкие экспертные системы, но обещанных прорывов общего характера так и не произошло.

Это не укрылось от внимания финансирующих организаций. Британский Совет по научным исследованиям и Министерство обороны США подготовили отчеты, в которых дали крайне отрицательную оценку прогрессу и перспективам исследований ИИ. В частности, в британском отчете отмечалось, что некоторые надежды вселяет продвижение в области специализированных экспертных систем – “программ, написанных для работы в узких сферах, где программирование полностью принимает во внимание человеческий опыт и человеческие знания в соответствующей области”, – но подчеркивалось, что текущие результаты работы “над программами общего назначения, ориентированными на копирование механизма решения широкого спектра задач с человеческого [мозга], удручают. Вожделенная долгосрочная цель исследований в сфере ИИ кажется все такой же далекой”[38]. После этого отчета государственное финансирование исследований ИИ в Великобритании резко сократилось, Министерство обороны США тоже существенно урезало бюджеты базовых исследований ИИ.

Это стало одним из первых примеров повторяющегося цикла взлетов и падений ИИ. Как правило, двухфазный цикл развивается следующим образом. Фаза 1: Новые идеи рождают большой оптимизм в научном сообществе. Появляются прогнозы о грядущих прорывах в сфере ИИ, которые часто приводят к шумихе в прессе. Государственные структуры и частные инвесторы выделяют средства на проведение научных исследований и организацию коммерческих стартапов. Фаза 2: Обещанные прорывы не происходят или оказываются гораздо скромнее, чем предполагалось. Приток средств от государственных и частных инвесторов сокращается. Стартапы сворачивают деятельность, исследования ИИ замедляются. Такая схема прекрасно знакома ИИ-сообществу: за “весной ИИ” следуют раздутые обещания и шумиха в прессе, а затем наступает “зима ИИ”. В той или иной степени это происходит циклично с периодичностью от пяти до десяти лет. Когда в 1990 году я окончила университет, сфера ИИ переживала одну из зим и заработала такую плохую репутацию, что мне даже посоветовали не упоминать об искусственном интеллекте в своем резюме.

Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.