Как думает компьютер? Развитие искусственного интеллекта от простого алгоритма к нейросетям

Завершив разговор о тайнах мозга человеческого, которому был посвящен первый месяц осени на портале «Научная Россия», мы переходим к загадкам разума механического. В течение всего октября мы вместе с вами будем искать ответы на вопросы, связанные с искусственным интеллектом (ИИ) и техническими науками. В первой статье, посвященной этой теме, мы обсудим, с чего вообще начинался ИИ и к чему пришел за век развития компьютерных технологий.

Что такое интеллект? Одно из возможных определений гласит: «Интеллект — способность воспринимать информацию и сохранять ее в качестве знания для построения адаптивного поведения в среде или контексте». Таким образом, интеллект делится на следующие составляющие: сохраняемую информацию, взаимодействие с миром и то, как первое влияет на второе и наоборот. В данном определении есть еще кое-что примечательное — отсутствие понятия «сознание».

История программируемых машин началась несколько столетий назад с изобретения перфокарт для ткацких станков Жозефом Мари Жаккаром. Станок «воспринимал информацию» и «взаимодействовал с миром» на ее основе, то есть в зависимости от рисунка на перфокарте менял рисунок на ковре. Но можно ли сказать, что такой ткацкий станок обладал искусственным интеллектом? Нет.

Главное отличие ИИ от простого алгоритма, пример которого мы только что увидели, заключается в третьем пункте определения интеллекта — в «адаптивном поведении». Алгоритм обязан быть четким, точным, предсказуемым, состоять из конечного числа шагов для решения задачи. Интеллект же решает задачу непредсказуемо, меняясь в зависимости от разнообразных факторов.

С чего же тогда началась история ИИ? Сама по себе идея роботов и автоматонов существовала еще во времена Древней Греции: созданная Зевсом искусственная женщина Пандора вполне попадает под определение ИИ. А вот реализовать эту идею люди впервые смогли не так уж давно — в XX в.

Все началось с английского математика Алана Тьюринга и его «игры в имитацию». Как понять, что машина достигла уровня разумности, сопоставимого с человеческим? Тьюринг придумал тест, который бы позволял это сделать. Упрощенно он выглядит следующим образом: человек общается с одним компьютером и одним человеком. На основании их ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы — ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор.

Следующим шагом на пути развития ИИ стал перцептрон. В конце 1950-х гг. психолог-исследователь Фрэнк Розенблатт создает, по сути, первую нейросеть. Сетка светочувствительных элементов, соединенных проводами с банками узлов, содержала электромоторы и поворотные резисторы. Розенблатт разработал «перцептронный алгоритм», управлявший сетью, которая постепенно подстраивала силу входных сигналов так, чтобы в итоге правильно идентифицировать объекты, — она обучалась, то есть была самым настоящим ИИ.

В течение второй половины XX в. понятие «искусственный интеллект» то исчезало, то вновь появлялось в лексиконе ученых. Дело в том, что из-за сложности и громоздкости технологий для реализации ИИ в то время эта идея казалась коммерчески невыгодной. Нужно было дождаться момента, когда компьютеры станут достаточно дешевыми и маленькими.

Все изменилось, когда в 1997 г. компьютер под названием Deep Blue одолел в шахматной битве чемпиона мира Гарри Каспарова* (*Настоящий материал (информация) произведен, распространен и (или) направлен иностранным агентом Каспаров Гарри Кимович либо касается деятельности иностранного агента  Каспаров Гарри Кимович). Это пока еще не был полноценный обучаемый ИИ, компьютер просто перебирал ходы и выбирал наилучший. И все равно его победа была впечатляющей — с этого момента человек все сильнее начнет отставать от компьютеров в силе шахматного «гения».

Наступает 2011 г., и программисты Джефф Дин и Эндрю Ын создают на основе мощных серверов Google огромную нейросеть, которая начинает обрабатывать изображения и на их основе создавать новые. Нейросеть обучалась на тысячах картинок и, наконец, выдала три изображения: лицо человека, его тело и кота. Прорыв был совершен.

Что же такое нейросеть? Это ИИ, работающий по тому же принципу, что и человеческий мозг. Существуют «нейроны», хранящие и обрабатывающие информацию, существуют «синапсы», по которым информация переходит от нейрона к нейрону. Вместе они образуют нейронную сеть, в которой информация постоянно обрабатывается, видоизменяется, обучая сеть, создавая в ней новые связи или нейроны.

Самое любопытное в нейросетях — их способность к самообучению на основе «сырых данных». Если для обычного ИИ программист обязан заготавливать подходящий формат информации, то нейросети можно «скармливать» почти что угодно: она сама будет выделять из массива бесполезных слов и изображений то, что ей нужно.

Этим процессом «глубокого обучения» мы обязаны профессору Торонтского университета Джеффри Хинтону и его нейросети AlexNet, победительнице соревнования ImageNet по распознаванию изображений. В 2012 г. ей удалось определить содержимое тысяч изображений с ошибкой в 15% — немыслимый по тем временам показатель.

С каждым годом мощь искусственного интеллекта лишь растет. Мы уже привыкли к тому, что поисковые сайты способны распознавать изображения и искать похожие, привыкли, что человек неспособен обыграть машину в шахматы. Нейросети научились рисовать, писать музыку. И хотя тексты машин пока еще не позволяют им пройти знаменитый «тест Тьюринга», кто знает, так ли много времени пройдет, прежде чем это случится?

Материал подготовлен по информации из открытых источников.