564    Глава 14. Заключение

и.достигать.гораздо.более.надежных.результатов..Если.у.вас.много.данных.

и.перед.вами.стоит.задача,.где.применяется.гипотеза.многообразий,.используйте. глубокое.обучение.

По.этой.причине.маловероятно,.что.мы.увидим.развитие.подхода,.который. сводил.бы.задачу.рассуждения.к.множественной.интерполяции.или.задачу. восприятия .— .к .дискретным .рассуждениям..Для .создания .искусственного. интеллекта.необходимо.разработать.единый.фреймворк,.включающий.поддержку.обоих.типов.абстрактных.аналогий..Давайте.посмотрим,.как.это.может. выглядеть.

14.5. БУДУЩЕЕ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ

Зная,.как.действуют.глубокие.сети,.понимая.их.ограничения.и.недостатки,.можем.ли.мы.предсказать.направление.движения.в.среднесрочной.перспективе?. Далее.приводятся.некоторые.мои.личные.мысли..Имейте.в.виду,.что.у.меня.нет. хрустального.шара,.поэтому.многим.моим.ожиданиям,.может.быть,.не.суждено. стать.реальностью..Я.разделяю.эти.прогнозы.не.потому,.что.их.состоятельность. будет.доказана.в.ближайшем.будущем,.а.потому,.что.они.интересны.и.выглядят. реальными.в.настоящем.

Вот.основные.направления,.которые.мне.кажутся.многообещающими.

.Модели, более близкие к универсальным компьютерным программам,.построенные.на.основе.более.широкого.набора.примитивов,.чем.современные. дифференцируемые .слои..Именно .так .мы .приблизимся .к .возможности. моделирования.рассуждений.и.обобщения,.отсутствие.которой.является. основным.недостатком.современных.моделей.

.Слияние глубокого обучения и дискретного поиска в программных пространствах,.причем.первое.обеспечивает.возможности.восприятия.и.интуиции,. а.второе.—.возможности.рассуждения.и.планирования.

.Расширение систематического повторного использования прежде извлеченных признаков и сконструированных архитектур.с.созданием.систем.метаобучения,.использующих.модульные.подпрограммы.

Обратите.внимание:.эти.соображения.не.относятся.к.какому-то.конкретному. виду.контролируемого.обучения,.которое.до.сих.пор.остается.хлебом.насущным. глубокого.обучения,.—.скорее,.они.применимы.к.любой.форме.машинного.об- учения,.включая.неконтролируемое.и.самоконтролируемое.обучение,.а.также. обучение.с.подкреплением..Принципиально.неважно,.откуда.берутся.размеченные.данные.или.как.выглядит.цикл.обучения;.это.всего.лишь.разные.ветви. машинного.обучения.—.разные.грани.одной.и.той.же.конструкции..Давайте. рассмотрим.их.поближе.

566    Глава 14. Заключение

Таблица 14.2. Машинное обучение и синтез программ

Синтез.программ.—.это.одно.из.возможных.средств.поддержки.программно- центрической.абстракции.в.наши.системы.ИИ..Недостающая.часть.мозаики.. Ранее.я.упоминал,.что.методы.глубокого.обучения.совершенно.непригодны. для.решения.задач.из.корпуса.ARC.—.теста.для.проверки.интеллектуальности,. ориентированной.на.рассуждения..Между.тем.даже.первые.робкие.подходы. к.синтезу.программ.на.этом.тесте.дают.многообещающие.результаты.

14.5.2. Сочетание глубокого обучения и синтеза программ

Конечно,.глубокое.обучение.никуда.не.денется..Синтез.программ.является.не.за- меной,.а.дополнением..Это.—.второе.полушарие,.которого.до.сих.пор.не.было. в.нашем.искусственном.мозге,.а.нам.нужны.оба.полушария..Возможны.два. варианта.их.совместного.использования.

1.. Разработка.систем,.объединяющих.модули.глубокого.обучения.и.дискретные. алгоритмические.модули.

2.. Использование.глубокого.обучения.для.увеличения.эффективности.процесса. поиска.программы.

Давайте.рассмотрим.каждый.из.этих.путей.

Интеграция модулей глубокого обучения и алгоритмических модулей в гибридные системы

Самые .мощные .современные .системы .ИИ .являются .гибридными:.они .используют .и .модели .глубокого .обучения, .и .созданные .вручную .программы. манипулирования.символами..В.модели.AlphaGo.компании.DeepMind,.например,.большая.часть.интеллекта.спроектирована.и.запрограммирована.опытными.специалистами.с.применением.четких.алгоритмов.(таких.как.алгоритм. Монте-Карло.для.поиска.в.деревьях);.обучение.на.данных.происходит.только. в.специализированных.модулях.(оценочные.и.стратегические.сети)..Или.возьмем.автономные.транспортные.средства:.беспилотный.автомобиль.способен. справиться.с.широким.спектром.ситуаций,.потому.что.поддерживает.модель. окружающего.мира.—.буквальную.трехмерную.модель,.полную.допущений.

14.5. Будущее глубокого обучения    567

и.предположений,.жестко.закодированных.инженерами..Эта.модель.постоянно. обновляется.с.помощью.модулей.восприятия,.основанных.на.глубоком.обучении,. которые.связывают.модель.с.окружением.автомобиля.

Именно.благодаря.комбинации.созданных.человеком.дискретных.программ. и.непрерывно.обучающихся.моделей.обеим.системам.—.AlphaGo.и.беспилотным. транспортным.средствам.—.удалось.достичь.высочайшего.уровня.точности,.что. было.бы.невозможно.при.использовании.любого.из.этих.подходов.в.отдельности,. например,.для.сквозной.глубокой.сети.или.программного.обеспечения.без.элементов.машинного.обучения..Пока.отдельные.алгоритмические.элементы.таких. гибридных.систем.кропотливо.кодируются.инженерами-людьми..Но.в.будущем. подобные.системы.можно.будет.создавать.без.участия.человека.

Как.это.будет.выглядеть?.Рассмотрим.хорошо.изученный.тип.сетей:.рекуррентные.нейронные.сети.(RNN)..Важно.отметить,.что.RNN.имеют.немного.меньше. ограничений,.чем.сети.прямого.распространения,.потому.что.RNN.—.это.чуть. больше, .чем .простые .геометрические .преобразования: .это .геометрические. преобразования, .многократно повторяемые во внутреннем цикле .for. .Сам. временной.цикл.for .«зашит».человеком-разработчиком:.это.предположение,. имплантированное.в.сеть..Естественно,.рекуррентные.сети.все.еще.очень.ограничены.в.возможности.представления,.в.первую.очередь.потому,.что.каждый. их.шаг.является.дифференцируемым.геометрическим.преобразованием.и.они. переносят.информацию.из.шага.в.шаг.через.точки.в.непрерывном.геометрическом.пространстве.(векторы.состояний)..Теперь.вообразите.нейронную.сеть,. дополненную.программными.примитивами,.но.вместо.единственного.жестко. зашитого.цикла.for.с.четко.определенной.геометрической.памятью.она.включает. в.себя.обширный.набор.программных.примитивов,.которыми.может.свободно. манипулировать.и.расширять.свои.функции.обработки,.организуя.ветвление.

с.помощью.инструкции.if,.выполняя.условные.циклы.while,.создавая.переменные,.используя.диск.в.качестве.долговременного.хранилища,.применяя.операции. сортировки,.используя.сложные.структуры.данных.(например,.списки,.графы. и.хеш-таблицы).и.многое.другое..Пространство.программ,.которые.такая.сеть. сможет.представить,.было.бы.намного.шире,.чем.то,.что.можно.представить.

с.помощью.современных.моделей.глубокого.обучения,.и.некоторые.из.этих. программ.могли.бы.достигать.высочайшей.степени.обобщения..Важно.отметить,. что.такие.программы.не.будут.дифференцируемыми.от.начала.до.конца.(хотя. некоторые.модули.сохранят.свою.дифференцируемость),.поэтому.их.необходимо.будет.генерировать.с.помощью.комбинации.поиска.дискретной.программы. и.градиентного.спуска.

Мы.одновременно.уйдем.от.жестко.запрограммированного.интеллекта.(программного.обеспечения,.написанного.вручную).и.от.обучаемого.геометрического. интеллекта.(глубокое.обучение)..Вместо.этого.мы.получим.сочетание.формальных.алгоритмических,.поддерживающих.возможность.абстрагирования.и.рассуждения.модулей.и.геометрических.модулей,.поддерживающих.неформальное. знание.и.распознавание.шаблонов.(рис..14.12)..Вся.система.будет.обучаться.

568    Глава 14. Заключение

без.участия.или.с.минимальным.участием.человека..Это.должно.существенно. расширить.круг.задач,.успешно.решаемых.с.помощью.машинного.обучения.—. пространства.программ,.которые.могут.генерироваться.автоматически.с.использованием.соответствующих.обучающих.данных..Такие.системы,.как.AlphaGo. или.даже.RNN,.можно.рассматривать.как.доисторических.предков.подобных. гибридных.алгоритмически-геометрических.моделей.

Рис. 14.12. Программа, сгенерированная одновременно на основе геометрических (распознавание шаблонов, предсказание) и алгоритмических (рассуждения, поиск, память) примитивов

Использование глубокого обучения для направления поиска программ

В.настоящее.время.синтез.программ.стоит.перед.серьезным.препятствием:.он. чрезвычайно.неэффективен..Он.просто.перебирает.все.возможные.программы. в.пространстве.поиска,.пока.не.найдет.ту,.которая.соответствует.заданным.требованиям..С.усложнением.требований.или.расширением.словаря.примитивов,. используемых.в.программе,.процесс.поиска.приводит.к.так.называемому.комбинаторному взрыву,.когда.число.возможных.программ,.которые.нужно.оценить,. растет.даже.быстрее,.чем.в.экспоненциальной.прогрессии..В.результате.сегодня. синтез.программ.можно.применять.только.для.разработки.очень.коротких.программ..В.ближайшее.время.у.вас.не.получится.создать.новую.операционную. систему.для.своего.компьютера.

Чтобы.двигаться.вперед,.нам.нужно.сделать.синтез.программ.эффективным,. приблизить.его.к.тому,.как.люди.пишут.программы..Когда.вы.открываете.редактор,.чтобы.написать.сценарий,.вы.не.думаете.о.каждой.возможной.программе,. которую.потенциально.могли.бы.создать..Вы.имеете.в.виду.ограниченное.число. возможных.подходов:.вы.можете.использовать.свое.понимание.задачи.и.свой. прошлый.опыт,.чтобы.резко.сузить.пространство.возможных.вариантов.

Глубокое.обучение.может.помочь.сделать.то.же.самое.для.синтеза.программ:. каждую.конкретную.программу,.которую.необходимо.сгенерировать,.можно. представить.как.принципиально.дискретный.объект,.выполняющий.неинтерпо- ляционные.манипуляции.с.данными,.а.имеющиеся.данные.—.как.пространство