Эти странные новые разумы: Как ИИ научился говорить и что это значит - Кристофер Саммерфилд Страница 12

разума, почти столь же стара, как и сами исследования в области ИИ. В 1940-х годах, когда на Европу сыпался град бомб, на другой стороне Атлантики замечательный дуэт — биолог и математик — разработал проект мыслящей системы, основанной на принципах работы нейронных связей. Уоррен Мак-Каллок только что получил должность профессора нейрофизиологии в Иллинойсском университете, когда встретил Уолтера Питтса, эксцентричного и не по годам развитого студента-математика. Питтс — по всем свидетельствам — жил исключительно по собственным правилам. В то время как другие дети Среднего Запада играли на улицах в шарики или догонялки, Питтс просиживал в публичной библиотеке, уткнувшись носом в экземпляр «Principia Mathematica» Бертрана Рассела.

Всего в двенадцать лет он взял на себя смелость написать Расселу в Тринити-колледж в Кембридже, указав на несколько ошибок, замеченных им в первом томе. Это положило начало оживленной переписке, которая в итоге привела к тому, что в нежном возрасте пятнадцати лет Питтс стал учеником как самого Рассела, так и его друга и коллеги по логическому позитивизму Рудольфа Карнапа, а затем и нейроанатома Герхардта фон Бонина, написавшего основополагающий труд по структуре коры головного мозга человека. Однако Питтс сбежал из дома, чтобы осуществить свою мечту о жизни в «башне из слоновой кости», оборвав все связи с семьей, и потому остался без гроша в кармане и без крыши над головой. К счастью, Мак-Каллок взял его под свое крыло, и Питтс поселился в его доме. Так началось почти идеальное интеллектуальное партнерство, в равных долях сочетавшее биологию и математику.

Плодом этого союза стала эпохальная статья под названием «Логическое исчисление идей, имманентных нервной активности». Питтс и Мак-Каллок сосредоточили свое внимание на важнейшей особенности передачи сигналов в нейронных сетях: клетки мозга активируются по принципу «все или ничего». Нейрон срабатывает только тогда, когда суммарные входные сигналы превышают определенный порог. Таким образом, его можно представить в виде переключателя, посылающего сигналы другим нейронам только при соблюдении определенных условий. Питтс и Мак-Каллок, как и их современники, были пропитаны позитивистским идеалом, согласно которому мышление можно свести к логическим операциям вроде И, НЕ и ИЛИ. Их удивительное открытие состояло в том, что сеть из подобных переключателям нейронов может физически реализовывать алгебраические операции, предложенные Булем веком ранее, где «выключенные» нейроны обозначают «ложь», а «включенные» — «истину». Если сеть устроена так, что сигналы сходятся в одном узле, то состояние этого выходного нейрона — включен или выключен — можно интерпретировать как утверждение об истинности или ложности входных данных. Рассмотрим утверждение: «Я проголосую за политика, если он выступает за защиту климата И за социальную справедливость, но НЕ в том случае, если окажется, что он замешан в коррупции». Этот мысленный процесс может быть сымитирован элементарной нейронной сетью, которая выдает результат y , если присутствуют оба входных сигнала — x1 И x2, а x3 НЕ присутствует. В своей статье Питтс и Мак-Каллок приводят математическое доказательство того, что нейронная система, организованная подобным образом, способна решить практически любую вычислительную задачу, и предлагают ее в качестве модели мыслящей машины.

Сеть Питтса и Мак-Каллока устроена так, чтобы выполнять логические вычисления строго определенным образом, и поэтому не может учиться на опыте. Как таковая, она страдает от того же недостатка, что и другие символические модели, — она слишком хрупка, чтобы справляться с хаотичной действительностью реального мира. Как же тогда справляется дрозофила? Ответ заключается в том, что сила связей в мозге плодовой мушки способна адаптироваться. На самом деле, как и почти любое другое животное на Земле, дрозофила способна учиться — корректировать свое поведение на основе опыта. Об этом известно по меньшей мере с 1970-х годов, со времен ранних исследований, в которых дрозофилам предоставляли выбор: лететь по синему или желтому туннелю, причем за неверный выбор они получали удар током (они быстро научились выбирать безопасный маршрут).[*4] Плодовых мушек можно научить предпочитать определенные запахи (например, этанола или бананового масла), избегать определенных зон в тренировочной камере, поскольку те часто оказываются неприятно горячими, или сворачивать в ту или иную сторону в ответ на изображения разноцветных фигур (что фиксируется с помощью крошечного симулятора полета). Их можно даже научить предпочитать одного потенциального партнера другому на основе цвета его глаз: для этого самцов обучают тому, что красноглазые самки, как правило, более благосклонны к спариванию, в то время как кареглазые обычно менее сговорчивы.[*5] У дрозофил обучение не добавляет новых и не исключает старых форм поведения из базового репертуара животного. Ее невозможно научить летать задом наперед или танцевать танго. Вместо этого обучение тонко настраивает уже существующие нейронные программы, заставляя их работать так, чтобы определенные места, запахи или партнеры-мушки предпочитались доступным альтернативам.

В мозге обучение происходит потому, что связи между нейронами пластичны — то есть под влиянием опыта они могут становиться сильнее или слабее. В биологии это происходит в основном по принципу, называемому хеббовским обучением. Когда сигнал проходит между двумя нейронами, это запускает каскад синтеза белка, что приводит к укреплению синапса, и в будущем эти две клетки будут легче обмениваться информацией. Это означает, что по мере обучения организм становится все более склонным повторять одни и те же действия и воспринимать мир привычным образом. Возможно, вы наблюдали за тем, как вода течет по песку, когда после дождя по пляжу извивается маленький ручеек. Первая струйка растекается широко и равномерно, но со временем она пробивает русла, которые постепенно превращаются в устойчивую сеть каналов. Подобным образом и небольшие первоначальные различия в нейронных связях запечатлеваются в мозге под влиянием опыта, вот почему поведение взрослых людей зачастую менее гибко, чем поведение ребенка (надо полагать, пожилые плодовые мушки тоже несколько более старомодны). Во многих областях мозга, если за сигналом, проходящим между двумя нейронами, следует положительный результат — например, сахар или секс — то эта связь становится еще прочнее. Поэтому, когда дрозофила получает в награду сахарозу за вытягивание хоботка (аналог высовывания языка у плодовых мушек) в ответ на запах бананового масла, синапсы, связывающие чувствительные к этому запаху клетки с клетками, отвечающими за вытягивание хоботка, потенциируются (усиливаются). Это означает, что при последующих встречах с запахом бананового масла муха с большей вероятностью повторит это действие.

Вскоре исследователи ИИ нашли способ создавать нейронные сети, способные обучаться. Одну из первых таких систем — перцептрон — разработал в 1960-х годах психолог Фрэнк Розенблатт. Вместо использования нейронов, работающих как переключатели «все или ничего» (как предлагали Питтс и Мак-Каллок), Розенблатт предположил, что сила связи может быть