Идиот или гений? Как работает и на что способен искусственный интеллект - Мелани Митчелл Страница 12

В 1980-х годах самой заметной из работавших над нейронными сетями групп была команда Калифорнийского университета в Сан-Диего, возглавляемая двумя психологами, Дэвидом Румельхартом и Джеймсом Макклелландом. То, что мы сегодня называем нейронными сетями, в те годы обычно именовали коннекционистскими сетями, поскольку в их основе лежала идея, что знания этих сетей заключены во взвешенных связях (англ. connections) между единицами. Команда Румельхарта и Макклелланда прославилась составлением так называемой библии коннекционизма – двухтомного трактата “Параллельная распределенная обработка данных”, опубликованного в 1986 году. Хотя в области ИИ в то время доминировал символический подход, в книге продвигался субсимволический ИИ и утверждалось, что “люди умнее современных компьютеров, потому что мозг использует базовую вычислительную архитектуру, гораздо лучше подходящую для… решения естественных задач по обработке информации, с которыми так хорошо справляются люди”, например “распознавания объектов в естественных средах и анализа их взаимодействий… понимания языка и извлечения релевантной информации из памяти” ^[44]. Авторы пришли к выводу, что “символические системы, любимые Минским и Пейпертом” ^[45], не смогут воссоздать эти человеческие способности.

К середине 1980-х экспертные системы – методы символического ИИ, в основе которых лежат разработанные людьми правила, отражающие экспертные знания в конкретной сфере, – все чаще демонстрировали свою хрупкость: они были ненадежны и часто не справлялись с обобщением и адаптацией к новым ситуациям. Анализируя ограничения таких систем, ученые обнаружили, до какой степени разрабатывающие правила эксперты полагаются на бессознательное знание – или здравый смысл, – чтобы действовать разумным образом. Этот здравый смысл сложно было заложить в запрограммированные правила или логическую дедукцию, а его нехватка сильно ограничивала любое широкое применение методов символического ИИ. Иными словами, после цикла больших обещаний, огромных финансовых вливаний и шумихи в прессе символический ИИ снова оказался на пороге зимы.

По мнению сторонников коннекционизма, ключом к разумности была подходящая вычислительная архитектура – выстроенная по образу и подобию мозга – и способность системы к самостоятельному обучению на основе данных или действий. Команда под руководством Румельхарта и Макклелланда создавала коннекционистские сети (программно реализованные) как научные модели человеческого обучения, восприятия и развития речи. Хотя производительность этих сетей и близко не подходила к человеческому уровню, различные сети, описываемые в “Параллельной распределенной обработке данных” и других работах, оказались достаточно интересными артефактами ИИ, чтобы на них обратили внимание многие люди, включая сотрудников финансирующих организаций. В 1988 году высокопоставленный чиновник Управления перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (DARPA), которое обеспечивало львиную долю финансирования исследований ИИ, заявил: “Я уверен, что технология, к разработке которой мы приступаем [то есть нейронные сети], важнее атомной бомбы” ^[46]. И вдруг нейронные сети снова оказались “в игре”.