Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет - Терренс Дж. Сейновски

виды птиц, так как некоторые могут отличаться лишь отдельными неявными чертами. В популярной прикладной книге, помогающей идентифицировать птиц, дается всего одна фотография каждой птицы и множество схематичных рисунков, на которых обозначены ключевые различия (рис. 2.4)[46]. Хорошая особенность – та, которая присутствует только у одного вида птиц, но практика показывает, что схожие признаки можно обнаружить у нескольких видов. Таким образом, единственный способ идентифицировать птицу – определить уникальный набор различных признаков: цвет оперения, полосы над глазами, вкрапления на крыльях. Когда не получается распознать птиц по этим чертам, ученые обращаются к их пению. Рисунки отличительных особенностей птиц гораздо информативнее, так как фотографии переполнены лишней информацией.

Рис. 2.4. Изображение отличительного признака, по которому можно определить вид птицы среди схожих. Стрелки указывают на участки оперения, которые особенно важны для того, чтобы распознать вид птицы семейства соловьиных: некоторые из них бросаются в глаза, другие нечеткие; одни длинные, другие короткие. Из книги Роджера Петерсона, Гайя Маунтфорта и Филипа Холлома «Справочник птиц Британии и Европы»

Проблема такого подхода в том, что очень непросто разработать анализаторы признаков для сотен тысяч объектов, и даже с большим набором признаков программе будет трудно различить объекты на изображении, если те частично закрыты, и понять, где заканчивается один объект и начинается другой.

Едва ли в 1960-х кто-то мог предположить, что потребуется 50 лет и в миллион раз бо́льшая мощность компьютера, прежде чем компьютерное зрение достигнет уровня человеческого. Предположение, что создать машинное зрение будет просто, основывается на том, что мы сами без труда видим, слышим и передвигаемся. Мы профессионалы во всем вышеперечисленном, потому что указанные навыки помогают нам выжить, а эволюции понадобились миллионы лет, чтобы усовершенствовать их. Это и сбило с толку первых исследователей в области ИИ. Обратная ситуация с доказательством теорем: человеку нужно обладать высоким интеллектом, чтобы сделать это, в то время как для компьютера приведение доказательства не составит никакого труда, потому что логика у него развита гораздо лучше, чем у нас. Способность мыслить логически – результат поздней эволюции, и даже людям нужна тренировка, чтобы выстроить длинную логическую цепочку и по ней прийти к однозначному выводу. Для большинства проблем, которые нужно решить, чтобы выжить, необходимы выводы из предыдущего опыта и их обобщение.

Экспертная система

Экспертные системы, основывающиеся на определенных правилах, были популярны в 1970–1980-х годах. Их цель – решение таких проблем, как постановка медицинского диагноза, с помощью набора правил. Одна из первых экспертная систем MYCIN[47], например, была специально разработана для анализа на бактерии, вызывающие различные инфекции, в том числе менингит. Первый шаг – сбор правил и фактов, которыми руководствуются врачи-инфекционисты. Далее были добавлены истории болезни и диагнозы пациентов, и на их основе сделаны соответствующие логические выводы. Слабым местом такого подхода был сбор экспертной информации, особенно если речь шла о сложных проблемах. Лучшие диагносты не используют правила, они полагаются на свой опыт, а его трудно кодифицировать[48]. Более того, экспертная система должна постоянно обновляться: нужно вносить в базу данных новые факты и убирать оттуда устаревшие. На практике MYCIN никогда не использовалась врачами, потому что все вопросы, которые система задает пациенту, требовалось вносить в компьютер, а занятой врач не может тратить на это по полчаса каждый раз. Однако многие экспертные системы были написаны для других целей, например для управления разливом токсичных веществ, планирования маршрута для беспилотных транспортных средств и распознавания речи. Некоторые из них используются до сих пор.

В первые десятилетия существования ИИ были изучены многие направления, но дальнейшая их разработка оказалась более трудоемкой, нежели действительно полезной. Недооценивали не только сложность проблем реального мира, но и масштаб возможных решений. В комплексных областях, когда число различных правил может быть огромным, а новые факты и поправки добавляются вручную, отслеживание исключений и взаимодействия с другими правилами становится нецелесообразным. Например, в 1984 году Дуглас Ленат запустил проект CYC с целью систематизировать здравый смысл. Поначалу идея казалась хорошей, но впоследствии она обернулась катастрофой[49]. Мы воспринимаем как данность огромное количество фактов об окружающем нас мире. Множество из них основываются на опыте. Например, кот, упавший с высоты в 7,5 метра, скорее всего, избежит травм[50], в то время как человек – нет.

Еще одна причина, почему ИИ развивался медленно, заключалась в том, что цифровые компьютеры были примитивными, а накопители данных – непростительно дорогими по нынешним меркам. Тем не менее ЭВМ очень эффективны при выполнении логических операций, манипулировании символами и применении правил, поэтому неудивительно, что в XX веке они стали популярны. Например, Аллен Ньюэлл и Герберт Саймон, программисты из Университета Карнеги – Меллона, в 1955 году написали программу Logic Theorist, которая могла доказывать теоремы из сборника Бертрана Рассела «Начала математики» – одной из первых попыток систематизировать всю математику. На заре развития ИИ люди надеялись, что появление «умных» компьютеров уже не за горами.

Пионеры в области ИИ старались писать программы, обладающие возможностями человеческого интеллекта, однако не задумывались о том, как мозг приходит к разумному поведению. Однажды я спросил Аллена Ньюэлла, почему они игнорировали это. Он ответил, что хотел исследовать мозг, однако в то время о нем было известно слишком мало, чтобы знания удалось применить. Основные принципы работы мозга были открыты только в 1950-х годах в классической работе Алана Ходжкина и Эндрю Хаксли, в которой объясняется, как благодаря колебаниям нервов передаются сигналы в мозг. Также свой вклад в изучение функционирования мозга внес Бернард Кац, открывший, как электрические сигналы конвертируются в химические сигналы в синапсе, осуществляющем связь между нейронами.

К 1980-м годам мозг исследовали более подробно, а полученные знания выходили далеко за пределы биологии. Но к тому времени мозг как образец стал неактуален для следующего поколения разработчиков ИИ, а их целью было написать программу, которая функционировала бы схожим образом. Это было хорошим поводом игнорировать неясные детали в биологии. Тем не менее небольшая группа ученых, не подвергшихся влиянию новых взглядов на ИИ, верила, что путь к развитию ИИ лежит через познание биологических основ мозга, называемый нейронными сетями, с прямой связью и параллельной обработкой, и что именно он поможет решить проблемы, с которыми не справились ИИ на базе логических схем.

Я был одним из них.

В логове льва

В 1989 году глава компьютерной научной лаборатории МТИ Михалис Дертузос пригласил меня прочитать лекцию в МТИ (рис. 2.5). Я был одним