Идиот или гений? Как работает и на что способен искусственный интеллект - страница 10

Адвокаты символического подхода к ИИ утверждали, что невозможно наделить компьютер разумом, не написав программы, копирующие человеческий мозг. Они полагали, что для создания общего интеллекта необходима лишь верная программа обработки символов. Да, эта программа работала бы гораздо сложнее, чем в примере с миссионерами и людоедами, но все равно состояла бы из символов, комбинаций символов, правил и операций с символами. В итоге символический ИИ, примером которого стал Универсальный решатель задач, доминировал в сфере ИИ в первые три десятилетия ее существования. Самым заметным его воплощением стали экспертные системы, которые использовали созданные людьми правила для компьютерных программ, чтобы выполнять такие задачи, как постановка медицинских диагнозов и принятие юридических решений. Символический ИИ по-прежнему применяется в нескольких сферах – я приведу примеры таких систем позже, в частности при обсуждении подходов ИИ к построению логических выводов и здравому смыслу.

Вдохновением для символического ИИ послужила математическая логика и описание людьми своих сознательных мыслительных процессов. Субсимволический ИИ, напротив, вдохновлялся нейробиологией и стремился ухватить порой бессознательные мыслительные процессы, лежащие в основе так называемых процессов быстрого восприятия, например распознавания лиц или произносимых слов. Программы субсимволического ИИ не содержат понятного людям языка, который мы наблюдали в примере с миссионерами и людоедами. По сути, они представляют собой набор уравнений – настоящие дебри непонятных операций с числами. Как я поясню чуть дальше, такие системы на основе данных учатся выполнять поставленную перед ними задачу.

Одной из первых субсимволических ИИ-программ, созданных по модели мозга, стал перцептрон, изобретенный в конце 1950-х годов психологом Фрэнком Розенблаттом[29]. Сегодня термин “перцептрон” кажется заимствованным из научной фантастики пятидесятых годов (как мы увидим, вскоре за ним последовали “когнитрон” и “неокогнитрон”), но перцептрон стал важной вехой развития ИИ и может считаться авторитетным прадедом самого успешного инструмента современного ИИ, глубоких нейронных сетей.

Розенблатт изобрел перцептрон, обратив внимание на то, как нейроны обрабатывают информацию. Нейрон – это клетка мозга, которая получает электрический или химический импульс от связанных с нею нейронов. Грубо говоря, нейрон суммирует все импульсы, которые получает от других нейронов, и сам посылает импульс, если итоговая сумма превышает определенный порог. Важно, что разные связи (синапсы) конкретного нейрона с другими нейронами имеют разную силу, а потому, суммируя импульсы, нейрон придает больше веса импульсам от сильных связей, чем импульсам от слабых связей. Нейробиологи полагают, что поправки на силу связей между нейронами – важнейший элемент процесса обучения, происходящего в мозге.

С точки зрения специалиста по информатике (или, как в случае с Розенблаттом, психолога), обработку информации нейронами можно смоделировать в компьютерной программе – перцептроне, – которая преобразует много численных входных сигналов в один выходной сигнал. Аналогия между нейроном и перцептроном показана на рис. 1. На рис. 1A мы видим нейрон с ветвистыми дендритами (волокнами, которые проводят входящие импульсы в клетку), телом клетки и аксоном (или выводным каналом). На рис. 1B изображен простой перцептрон. Как и нейрон, перцептрон суммирует все входящие сигналы. Если итоговая сумма равняется