Часть 7. Технологии будущего

Глава 40. В сетях разума

В1960 году Розенблатт построил первый примитивный нейроком­пьютер, который успешно распознавал некоторые буквы. Автор на­звал свое детище персептроном (от англ. perception - восприятие). В газетах появились статьи о том, что искусственный интеллект на под­ходе. Прошло четверть века. В 1986 году Дэвид Румельхарт приду­мывает перспективный метод обучения персептрона. Почуяв жаре­ное, встрепенулись военные. В Агентстве перспективных военных ис­следований США решили, что нейрокомпьютеры - как раз их профиль, и деньги полились рекой. Начался нейросетевой бум...

Тут нужно, пожалуй, пояснить, чем нейрокомпьютеры (персеп-троны) принципиально отличаются от обычных фон-неймановских машин. Поняв это, вы поймете, чем наш мозг отличается от компь­ютера.

Чтобы не вдаваться в технические подробности, можно провес­ти аналогию. Допустим, у вас есть функция:Y=(7X+5)/9. Как полу-чить Упри Х=4? Четыре умножаете на семь. Затем прибавляете пять. Затем делите полученный результат на девять. Последовательность ваших действий является алгоритмом, то есть программой.

Но есть другой способ решить ту же задачу. Можно построить график этой функции. Потом взять линейку и провести вверх пер­пендикуляр отточки 4 на оси X. Нахбдите точку пересечения функ­ции и этой прямой и получаете искомый результат.

Казалось бы, какая разница между этими двумя способами? И то и другое - математика, чтобы построить функцию, нужно раз за разом подставлять в формулу разные значения X. Почему бы сразу не подставить нужное, зачем лишний ход - функцию рисовать?..

А представьте себе ситуацию, когда у нас нет формулы, но есть график. Ну, например, нарисуйте на миллиметровке профиль своей любимой девушки. Вы замучаетесь искать функцию (точнее, целый набор функций), который описывает этот профиль. А профиль вот он!

Так вот, процесс обучения нейросети, например, воспитание че­ловека, является своего рода построением готового графика. Ребенку формируют поведенческие стереотипы, учат, как поступать в разных ситуациях - дают готовый график. Сталкиваясь с необычным и экст­раполируя этот поведенческий график в разные стороны, ребенокпонимает, как поступать в незнакомых, но схожих ситуациях.

Вашему головному нейрокомпьютеру родители сообщают гото­вые результаты - какое Y1 при Х1. Вы ставите в уме точку. Вам дают вторую пару чисел - Х2,Y2, вы ставите вторую точку... Если у васмного-много точек, вы размещаете их в системе координат, соеди­няете ближайшие, и таким образом у вас оформляется замечатель­ная кривая поведения. Теперь вы можете по любому X выявить Y, не зная никаких формул. Просто бросив взгляд на рисунок.

Интуиция, между прочим, работает так же. Нейросеть у нас в голове обобщает опыт, массив знаний, строит график и по нему

выдает готовый результат. Выдает, порой даже минуя сознание; ответ всплывает будто бы ниоткуда, а на самом деле - из подкор­ковых глубин. Об интуиции мы еще поговорим чуть ниже, а пока нужно разобраться, чем нейросети прогрессивнее тьюринговых (фон-неймановских) машин.

Для работы с машиной Тьюринга всякую задачу нужно форма­лизовать (силуэт любимой превратить в набор функций: прямой нос будет описан линейной функцией, а округлый лоб гиперболой и так далее). При этом если с винчестером фон-неймановской ма­шины случится какая-нибудь неприятность и хотя бы одна из фор­мул будет повреждена, неверным окажется и конечный результат. В фон-неймановской машине ошибка фатальна.

А вот для графика потеря части данных не играет решающей роли. Если вы нарисовали профиль любимой карандашом, и по­том какой-то подлец стер резинкой у нее нос или часть лба, вы всегда можете восстановить утраченное, продолжив оставшие­ся линии. Так работает природная нейросеть - мозг. По тому же пути идут и ученые. Сейчас они обучают нейросети не только ис­кать закономерности в массивах данных, но и формируют в них ассоциативную память! В нейрокомпьютере каждому слову отво­дится свое персональное «место». Если слова относятся к одной теме, они близко расположены друг к другу. И компьютер, при задании ему какого-нибудь слова, ассоциативно «вспоминает» слова, ближайшие по смыслу к данному, и таким образом гене­рирует ассоциации. Это еще один шаг на пути к «нормальному мышлению».

Человеческий мозг - пример хорошей ассоциативной нейро­сети. В истории было немало случаев, когда какая-нибудь задача решалась человеком во сне, то есть нейросеть сама, без участия сознания выявляла закономерность. Ярчайший пример - Менде­леев. Когда он писал учебник «Основы химии», у него имелась боль­шая база данных - все известные на тот момент химические эле­менты, их свойства, валентность и атомная масса. Менделеев ус­нул, и было ему видение - периодическая таблица.

Антропологи утверждают, что во время сна мозг потребляет на 10 % больше энергии, чем когда мы бодрствуем (мощность мозга около 25 Вт, частота 100 Гц). Связано это с тем, что нейросеть в нашей голове в фазе парадоксального сна выполняет очень важ­ную работу - обрабатывает накопленную днем информацию.

Между прочим, для нынешних нейрокомпьютеров открытие периодической системы при том объеме информации, который был накоплен к 1869 году, - простейшая задача! Любой нейросе­тевой симулятор из ныне существующих открыл бы сей закон за считанные секунды! Согласитесь, это уже способность мыслить, а когда она перерастет в полноценный разум - вопрос времени.

324

325