Об ИИ без мифов. Путеводитель по истории Искусственного Интеллекта - Черняк Леонид - Страница 29

Возникают естественные вопросы: «Что задержало развитие машинного обучения как базиса для AI на несколько десятилетий? Почему оно уступило свое место символьному подходу, чтобы потом возродиться и практически полностью его вытеснить?» Ответ довольно прост, он обращает нас в проблеме «mind and body» (тела и души) – машинному обучению нужно тело, нужна система параллельной распределенной обработки данных (Parallel Distributed Processing, PDP), что принципиально невозможно на компьютерах, построенных по фон-неймановской схеме, вполне удовлетворяющей требованиям символического подхода. Как только открылась технологическая возможность материализации альтернативного символическому коннекционистского подхода машинное обучение расцвело бурным цветом.

Персептрон Розенблатта

Первым человеком, попытавшимся доступными ему скудными техническими средствами преодолеть барьер современного ему компьютинга и реализовать какое-то подобие PDP, был Фрэнк Розенблатт. Он ввел понятие персептрон (от латинского perceptio – восприятие) для математической или компьютерной модели восприятия информации мозгом. С тех пор представление о персептроне заметно изменилось, в современных учебниках и энциклопедиях персептрон трактуется и как математическая или кибернетическая модель восприятия информации мозгом, и как виртуальное устройство, состоящее из элементов трех типов: датчиков (тип S), передающих сигналы ассоциативным элементам (тип A) и далее реагирующим элементам (тип R). Собранные в группу такие устройства способны к восприятию (перцепции) в частном случае зрительных образов. Трактовок так много, что появляются статьи с называниями What the Hell (или Heck) is Perceptron?, что можно перевести как «Что за хреновина это персептрон?» Скорее всего, потому, что персептроном можно назвать и модель отдельного нейрона, и нейронную сеть, состоящую из группы нейронов, и стек простых нейронов, образующих многоуровневый персептрон (Multi-Layer Perceptron) и сеть из таких более сложных нейронов. Они объединены способностью к перцепции.

Можно обнаружить огромное множество статей, где в деталях разбирается работа именно той конкретной модели нейрона, которую предложил Розенблатт, анализируется ее возможности и недостатки, хотя сегодня устройство этой модели не имеет большого значения. К работе Розенблатта стоит отнестись примерно так, как к изобретенному Николаусом Отто двигателю внутреннего сгорания. В наше время лишено смысла проводить детальный анализ этого примитивного по современным представлениям двигателя конца XIX века, достаточно знать, что на нем поехал первый автомобиль Даймлера и Бенца, в этом его историческая миссия, с него начитаюсь автомобилизация. То же самое относится к персептрону Розенблатта, по объективным причинам он остался в прошлом, однако сыграл точно такую роль пускового механизма, как двигатель Отто.

Но сам Розенблатт отнесся к нему иначе, он рассматривал персептрон не просто как модель мозга, наделял его большими возможностями, он писал о нем как «первой машине, способной к собственным идеям». Основанием для этого смелого утверждения был удачный эксперимент, результаты которого стали достоянием гласности в июле 1956 года, точно в то же время, когда проводился Дартмутский семинар. Программная модель персептрона была загружена в один из первых серийных мэйнфреймов IBM 704, построенных на лампах, с памятью на линиях задержки, еще даже не с ферритовой. Эксперимент проводился в военно-морской лаборатории Корнельского университета. Эта программа сортировала вводимую колоду перфокарт, деля ее на две с разными кодами перфорации. Программа обладала способностью к обучению и через пятьдесят проходов смогла выполнять задание безошибочно. Скромность результата не помешала Розенблатту сделать в статье «Проектирование умных автоматонов» (The Design of an Intelligent Automaton) следующее амбициозное заявление: «Истории о создании машин с человеческими способностями много лет волновали писателей-фантастов, но теперь мы становимся свидетелями рождения таких машин – машин, способных воспринимать, распознавать и идентифицировать окружающее без вмешательства человека в процесс обучения». Удивительно похоже на ленинское «Революция, о необходимости которой все время говорили большевики, совершилась».

Актуальные сегодня способности «воспринимать, распознавать и идентифицировать» – это те ключевые понятия, которые отличают точку зрения Розенблатта на AI от того, что вкладывали в представление об AI отцы-основатели, ведомые Минским и Маккарти. Розенблатт не пытался возложить на машину свойственные человеку функции, но предложил использовать ее для расширения способностей человека. Информация о достижениях Розенблатта вышла на национальный уровень, The New York Times оценила их как революционные, газета вышла под заголовком «Новое военно-морское устройство обучается в процессе работы», примерно так же отреагировала и остальная пресса. Если учесть практическую ценность исторического наследия персептрона, то мы вправе сказать, что наше нынешнее представление об AI существенно ближе к тому, как понимал его Розенблатт, чем те, кто работал в МТИ. Он считал, что задача AI не в замещении человека при решении тех задач, на которые он способен, а восприятии, распознавании и идентификации потока данных со скоростью и в объемах, на которые человек не способен. Именно так сейчас трактуется AI. Если с этим согласиться, то вопреки сложившейся традиции местом рождения AI следует считать не Дартмутский колледж, а Корнельский университет, поскольку там появился только лишь термин AI, а Розенблатт наполнил его современным содержанием.

На момент создания персептрона его автору было всего 30 лет. Он, как и значительная часть специалистов первого поколения в области AI, по случайному, а может быть и не случайному совпадению родился в семье выходцев из Украины, в пригороде Нью-Йорка называющемся Нью-Рошель с преимущественно еврейским населением. Здесь он окончил Bronx High School of Science и поступил в Корнельский университет. На год позже, заметим, ту же самую школу закончил Марвин Минский, еще один сын эмигрантов из Российской империи, однако избравший МТИ для продолжения образования. По школе оба знакомы, их отношения даже можно назвать дружескими, к тому же и первая научная работа Минского тоже связана с нейронными сетями. Но в последующем научные интересы школьных друзей заметно разошлись, и даже вылились в острую, но сугубо научную полемику, отчего нередко их изображают злобными антагонистами, хотя сам Розенблатт считал своего школьного товарища всего лишь «лояльным оппозиционером».

Розенблатт не только ученый, но и инженер, уже в процессе написания диссертации в 1956 году он разработал специализированное устройство EPAC (Electronic Profile Analyzing Computer). Простейший EPAC получил развитие в созданном в 1960 году Розенблаттом более серьезном устройстве Mark-1, которое обладало в зародыше тем, что сейчас называют компьютерным зрением. Это была электромеханическая машина, снабженная матрицей из фотосенсоров 20х20, моделирующая двухуровневый персептрон и способная обучаться распознаванию алфавитно-цифровых символов. Сегодня она размещена в Смитсоновском музее в Вашингтоне. Машину не стоит путать с ее тезкой Mark I, построенной 1937–39 годах Говардом Айкеном (Howard Aiken, 1900–1973).

В отличие от других первопроходцев, для Розенблатта создание AI не стало самоцелью, он остался нейропсихологом, исследовал вопросы передачи выученных механизмов поведения от одних крыс другим с помощью вытяжек из головного мозга, опубликовал по этой теме немало работ и в конечном итоге доказал невозможность переноса памяти и навыков. У Розенблатта был широкий круг интересов, его увлекала астрономия, он создал собственную обсерваторию, где работал со студентами, и в не меньшей мере парусный спорт. Это опасное хобби привело Розенблатта к гибели во время прогулки по Чесапикскому заливу в возрасте 43 лет. Невольно на память приходит другая трагедия, в 2007 не вернулся из однодневного путешествия на яхте один из крупнейших авторитетов в компьютерной науке Джим Грей.