Игнаси Белда - Том 33. Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи

С точки зрения биологии реальный нейрон ведет себя почти так же: каждый нейрон имеет множество входов, куда поступают электрические сигналы от других нейронов (соединения между нейронами называются синапсами), затем определяется, превышают ли эти стимулы порог чувствительности. При этом следует учитывать, что некоторые синапсы важнее других (важность синапсов описывается с помощью весов, о которых мы упоминали выше). Если порог чувствительности превышен, то по аксону проходит электрический сигнал (в случае с искусственным нейроном аналогом этого сигнала будет выходное значение).

Перцептрон оказался полезным при прогнозировании: он способен предсказать, к какому классу принадлежит заданная выборка. Классическим примером является задача о растениях рода ирис, в которой рассматриваются выборки трех видов: ирис щетинистый ( Iris setosa ), ирис разноцветный ( Iris versicolor ) и ирис виргинский ( Iris virginica ). Каждая выборка описывается четырьмя параметрами: длиной и шириной лепестков, длиной и шириной чашелистиков. Цель задачи — определить, к какому виду принадлежат растения из новой выборки. Для решения будем использовать три перцептрона, каждый из которых настроен на обнаружение одного из трех видов. Таким образом, если новая выборка содержит растения вида ирис щетинистый, то всего один перцептрон вернет значение 1, два других — 0.

По порядку: ирис щетинистый, ирис разноцветныйи ирис виргинский.

В зависимости от формы и размеров лепестков и чашелистиков система способна определить, к какому виду принадлежат цветы.

Читатель, возможно, задается вопросом: почему для решения задачи об ирисах нельзя использовать методы статистики? И действительно, эта задача так проста, что ее можно решить классическими методами статистики, к примеру, методом главных компонент. Но обратите внимание, что перцептрон и статистические методы описывают две принципиально различные схемы рассуждений, и описанная перцептроном, возможно, точнее соответствует естественным рассуждениям.

При решении задачи об ирисах методами статистики мы получили бы правила вида «если длина лепестков находится на интервале между указанными значениями, а ширина — между другими указанными значениями, весьма вероятно, что выборка принадлежит к виду Х». Перцептрон же рассуждает следующим образом: «если длина лепестков находится на интервале между указанными значениями, а ширина — между другими указанными значениями, весьма вероятно, что выборка принадлежит к виду X. Но если чашелистики слишком коротки, то размеры лепестков уже не имеют значения, так как выборка будет принадлежать к виду У».

Иными словами, при взвешивании входных значений для принятия решений одни данные могут иметь больший вес, чем другие, однако при достижении предельных значений входные данные, ранее считавшиеся неважными, начинают играть важную роль.

Несмотря на прорыв, которым стало открытие перцептрона и грандиозные перспективы его применения, ученые вскоре обнаружили: перцептроны нельзя использовать для решения линейно неразделимых задач (к несчастью, именно к этой группе относится большинство задач реальной жизни). По этой причине в 1980-е годы в адрес нейронных сетей прозвучало немало критики, а участники дебатов порой переходили от научных рассуждений к личным оскорблениям оппонентов.

К великому разочарованию ученых, эти споры пришлись на «темные века» в истории искусственного интеллекта — период, отмеченный существенным снижением выделяемых средств на исследования в США и Европе.

Во-первых, общество поняло, что идеи, изображенные в «Космической одиссее 2001 года», еще долго не найдут воплощения. Во-вторых, американские государственные организации, которые возлагали большие надежды на искусственный интеллект, считая, что он поможет одержать верх в холодной войне, постигла неудача. Разочарование ждало и тех, кто связывал свои ожидания с системами автоматического перевода, крайне важными для изучения советских технических документов. Когда стала понятна неэффективность перцептронов для решения линейно неразделимых задач, финансирование исследований в этой области существенно снизилось. Однако ученые продолжили исследования, хотя и опасаясь насмешек со стороны недоброжелателей.