Архитекторы интеллекта. Вся правда об искусственном интеллекте от его создателей. Мартин Форд

информации. Мы надеемся, что углубление сетей позволит машине представлять более абстрактные вещи.

      М. Ф.: То есть под слоями вы подразумеваете уровни абстракции? И если в качестве примера взять изображение, то первым уровнем будут пикселы, затем контуры и т. д.?

      И. Б.: Да, все правильно.

      М. Ф.: Правда ли то, что компьютеры до сих пор не понимают, что такое объект?

      И. Б.: До некоторой степени компьютер понимает. Скажем, кошка понимает, что такое дверь, но не так, как человек. Даже люди обладают разными уровнями понимания многих вещей, а наука призвана углубить это понимание. Люди интерпретируют образы в контексте трехмерного мира благодаря стереоскопическому зрению и опыту познания. Человек получает не визуальную, а физическую модель объекта. Компьютер интерпретирует изображения на примитивном уровне, но для множества приложений этого достаточно.

      М. Ф.: Правда ли, что глубокое обучение стало возможным благодаря методу обратного распространения ошибки, основная идея которого состоит в том, что информацию об ошибке можно отправить от выходов сети к ее входам, корректируя каждый слой в зависимости от конечного результата?

      И. Б.: Да, метод обратного распространения стал краеугольным камнем успехов глубокого обучения. Он позволяет присваивать данным коэффициенты доверия (credit assignment), то есть рассчитывать, как для корректного поведения всей сети должны измениться внутренние нейроны. В контексте нейронных сетей об этом методе заговорили в начале 1980-х гг., когда я только начинал работать самостоятельно. Одновременно с Яном Лекуном метод развивали Джеффри Хинтон и Дэвид Румельхарт (David Rumelhart). Идея не новая, но примерно до 2006 г. особых успехов в обучении глубоких сетей не наблюдалось. Сейчас мы имеем механизм внимания, память и способность не только классифицировать, но и генерировать изображения.

      М. Ф.: Существуют ли аналоги обратного распространения в человеческом мозге?

      И. Б.: Хороший вопрос. Дело в том, что нейронные сети не пытаются скопировать мозг, хотя и появились как попытка смоделировать некоторые происходящие в нем процессы. Мы полностью не понимаем, как работает мозг. Нейробиологи пока не соединили результаты своих наблюдений в общую картину. Возможно, наша работа сможет дать доступную для проверки гипотезу. Ведь метод обратного распространения до сих пор считался уделом компьютеров, но не человеческого мозга. Прекрасные результаты, которые он дает, заставляют подозревать, что, возможно, мозг умеет проделывать похожие штуки. Я участвую в исследованиях, которые могут дать ответ на этот вопрос.

      М. Ф.: В период «зимы ИИ», когда общий интерес к нему угас, вы вместе с Джеффри Хинтоном и Яном Лекуном продолжали свои исследования. Как вам удалось добиться таких успехов, как сейчас?

      И. Б.: К концу 1990-х гг. нейронные сети вышли из моды, и ими практически никто не занимался. Но моя интуиция говорила, что мы упускаем что-то важное. Ведь благодаря композиционной структуре они могли представить богатую информацию о данных,