Искусственный интеллект – надежды и опасения. Сборник

стыдился). Мне было четыре года, когда Винер умер. В 1964 году в начальной школе мы учились нырять под парты на случай ядерной атаки. Учитывая человеческое применение человеческих существ в ту эпоху, Винер, приведись ему увидеть нашу нынешнюю жизнь, в первую очередь порадовался бы тому, что мы до сих пор живы.

      Глава 2

      Ограничения «непрозрачных» обучаемых машин

      Джуда Перл

      профессор компьютерных наук и директор Лаборатории когнитивных систем в Калифорнийском университете (Лос-Анджелес). Последняя из опубликованных им книг, в соавторстве с Даной Маккензи, называется «Книга почему: новая наука причин и следствий».

      В 1980-е годы Джуда Перл предложил новый подход к разработке искусственного интеллекта – на основании байесовских сетей. Эта вероятностная модель машинного мышления позволяла машинам функционировать – в сложном и неопределенном мире – в качестве «локомотивов доказательств», постоянно пересматривая свои убеждения в свете новых свидетельств.

      Всего через несколько лет байесовские сети Перла целиком вытеснили предыдущие подходы к искусственному интеллекту, основанные на правилах. Появление методики глубинного обучения – когда компьютеры фактически самообучаются и становятся умнее, обрабатывая мириады данных, – поставило Джуду перед новым вызовом, ведь эта методика лишена прозрачности.

      Признавая несомненные заслуги в области глубинного обучения таких коллег, как Майкл И. Джордан и Джеффри Хинтон[26], Перл не готов мириться с указанной непрозрачностью. Он намеревается изучить теоретические ограничения систем глубинного обучения и утверждает, что существуют базовые препятствия, которые не позволят этим системам уподобиться человеческому интеллекту, что бы мы ни делали. Используя вычислительные преимущества байесовских сетей, Джуда осознал, что комбинация простых графических моделей и данных также может применяться для репрезентации и выведения причинно-следственных связей. Значение этого открытия намного превосходит исходный контекст исследований в сфере искусственного интеллекта. Последняя книга Перла[27] объясняет широкой публике суть каузального мышления; можно сказать, что это своего рода учебник для начинающих, которые хотят научиться мыслить, будучи людьми.

      Принципиально математический подход к причинности (каузальности) представляет собой значительный вклад Перла в сферу идей. Обращение к этому подходу уже принесло пользу практически во всех областях исследований, в первую очередь в сфере цифровой медицины (data-intensive health – букв. информационно емкого здравоохранения) и социальных наук.

      Как бывший физик, я всегда интересовался кибернетикой. Пусть она не использовала в полной мере всю мощь машин Тьюринга, кибернетика – чрезвычайно прозрачная область знаний, возможно, потому, что она опирается на классическую теорию управления

26

М. Джордан – статистик и специалист по машинному обучению, профессор Калифорнийского университета в Беркли; Дж. Хинтон – британо-канадский когнитивист, ведущий научный сотрудник проекта Google Brain, где ведутся исследования ИИ на основе методов глубинного обучения.

27

Judea Perl. Causal Inference in Statistics: A Primer (with Madelyn Glymour and Nicholas Jewell). NY, Wiley, 2016. – Примеч. автора.