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

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] M. A. Boden, Mind as Machine: A History of Cognitive Science (Oxford: Oxford University Press, 2006), 2:913. . В 1969 году Минский и его коллега по MIT Сеймур Пейперт опубликовали книгу “Перцептроны” [33] M. L. Minsky and S. L. Papert, Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry (Cambridge, Mass.: MIT Press, 1969). (Минский М., Пейперт С. Персептроны / Пер. с англ. Г. Гимельфарба и В. Шарыпанова – М.: Издательство “Мир”, 1971.) , 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] Выражаясь техническим языком, любую булеву функцию можно вычислить с помощью полностью подключенной многослойной сети с линейными пороговыми значениями и одним внутренним (“скрытым”) слоем. . 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] Olazaran, “Sociological Study of the Official History of the Perceptrons Controversy”. . Сам Фрэнк Розенблатт много работал с многослойными перцептронами и признавал, что их сложно обучать [36] G. Nagy, “Neural Networks – Then and Now”, IEEE Transactions on Neural Networks 2, no. 2 (1991): 316–318. . Но последний гвоздь в крышку гроба перцептронов вогнала не математика Минского и Пейперта, а их рассуждения о многослойных нейронных сетях:

[Перцептрон] обладает многими свойствами, привлекающими внимание: линейность, интригующая способность к обучению, очевидная простота перцептрона как разновидности устройства для параллельных вычислений. Нет никаких оснований предполагать, что любое из этих достоинств распространяется на многослойный вариант. Тем не менее мы считаем важной исследовательской задачей разъяснить (или отвергнуть) наше интуитивное заключение о том, что обсуждаемое расширение бесплодно [37] Minsky and Papert, “Perceptrons”, 231–232. (Пер. с англ. Г. Гимельфарба и В. Шарыпанова.) .

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] J. Lighthill, “Artificial Intelligence: A General Survey”, in Artificial Intelligence: A Paper Symposium (London: Science Research Council, 1973).