Штучні нейромережі: як навчити машину мислити?

Штучні нейромережі: як навчити машину мислити?

Останнім часом почастішали публікації про перспективи появи штучного розуму. Обговорюються практичні і морально-етичні аспекти співіснування людства з ним. Наскільки своєчасні такі дискусії? Невже і дійсно слід чекати появи мислячих машин"?

Усі проекти із створення штучного розуму можна умовно розділити на два напрями. Перше полягає в накопиченні баз даних і їх обробці програмами, що імітують діяльність людського мозку. Друге засноване на вивченні моделей інтелектуальної поведінки. Ключовий недолік обох — ми ще недостатньо добре знаємо, що таке розум і інтелектуальна поведінка, та і людський мозок, прямо скажемо, серйозно почали вивчати порівняно недавно.

Є думка, що проблему можна обійти за рахунок кіборгів, тобто шляхом зрощення живого мозку (мавпячого, а в перспективі — людського) з комп'ютером, проте і цей шлях зв'язаний з величезними труднощами, і, гірше за те, в даному випадку не можна буде говорити про повноцінний штучний розум.

Втім, учені вважають, що цілком реально перестрибнути через декілька сходинок, дозволивши штучному розуму розвинутися самостійно — подібно до того, як він розвинувся в живій природі, з тією відмінністю, що її еволюція відбуватиметься у віртуальному, а не речовому просторі. Тут ставка робиться на штучні нейронні мережі або нейромережі (Artificial Neural Network).

Давайте згадаємо, що таке нейрон. Так називають нервову клітину, відмінність якої від інших клітин в тому, що вона здатна зберігати і транслювати інформацію електричними і хімічними сигналами. Функцію нейронів відкрили у кінці XIX століття, що, звичайно, було на руку матеріалістам, що набирали у той час авторитет у всьому світі : вони негайно заявили, що саме нейрони містять душу". Звідси витікала ідея, що якщо якимсь чином виростити точну копію мозку, то в нім зароддиться і душа". Але вставало філософське питання: а чи можна говорити про душу" без розуму? Адже він є продуктом виховання, що показало вивчення маугли" — людських дітей, вихованих тваринами. Відповідно, створити копію мозку недостатньо — його ще треба виховати" до надбання розуму.

Технічні тонкощі

Мозок нормальної дорослої людини містить приблизно 86 мільярдів нейронів. Ще зовсім нещодавно ідея створити його аналог в електронно-цифровому виді здавалася абсолютно фантастичною. Проте сьогодні, з розвитком інформаційних технологій, це вже здається цілком досяжним.

Потрібно згадати, що основоположником теорії моделювання складних біологічних процесів, у тому числі мозкових, вважається знаменитий американський математик Норберт Винер — батько" кібернетики. У 1949 році канадський психолог Дональд Хебб, фахівець з вивчення процесів мислення, на основі викладень Вінера склав перший повчальний алгоритм для нейромереж (до речі, у свій час Хебб служив в ЦРУ, де займався проблемою промивання мізків").

У 1957 році американець Френк Розенблатт, теоретик штучного інтелекту, на основі попередніх робіт створив логічну схему персептрона — самонавчальній кібернетичній моделі мозку, через три роки реалізованої на базі електронно-обчислювальної машини Марк-1". Персептрон передає сигнали від фотоелементів (сенсори, S— елементи) у блоки електромеханічних елементів пам'яті, сполучені випадковим чином. Якщо на один з осередків поступає сигнал, що перевищує порогову величину, то вона транслює його далі — в суматор (R— елемент), причому з певним коефіцієнтом (вагою" A — R— зв'язку). Залежно від суми сигналу, помноженої на вагові коефіцієнти, суматор видає на вихід усієї системи один з трьох можливих результатів : — 1, 0 і +1. Навчання персептрона відбувається на етапі введення в систему вагових коефіцієнтів. Наприклад, ми розміщуємо перед фотоелементами фігуру квадрат" і встановлюємо правило: при появі квадрата в полі зору персептрон повинен видавати позитивний результат (+1), а при появі будь-якого іншого об'єкту — негативний (— 1). Потім ми міняємо об'єкти один за іншим і коригуємо вагові коефіцієнти при появі квадрата у бік збільшення, а при його відсутності — у бік зменшення. В результаті ми отримуємо унікальний масив значень вагових коефіцієнтів усередині системи при будь-якому варіанті появи квадрата і надалі можемо використати його для розпізнавання квадратів. Марк-1", незважаючи на його примітивність в порівнянні з сучасними комп'ютерами, міг розпізнавати не лише геометричні фігури, але і букви алфавіту, причому написані різними почерками.

Розумні речі

Зрозуміло, відтоді з'явилася безліч складніших схем, алгоритмів і варіантів персептронів. Проте, в цьому підході організації моделі нейромережі є принципові обмеження: наприклад, персептрони виявляються безсилі перед рішенням задачі розділення фігури на окремі частини або визначення взаємного розташування фігур.

Коли стало ясно, що штучний розум на основі персептронів побудувати неможливо, інтерес до них впав. Проте на початку 1980-х років з'явилися нові варіанти нейромереж з самонавчанням і самоорганізацією : мережа Хопфилда, мережа Хемминга, мережа Кохонена, мережа Джордана і інші. У 1986 році сталася свого роду революція: радянськими і американськими ученими був розроблений метод зворотного поширення помилки (ітеративний градієнтний алгоритм), що дозволило здолати відкриті раніше обмеження. Після цього нейромережі отримали бурхливий розвиток, який тут же реалізовувався в застосовних комп'ютерних програмах.

Сучасні програмні пакети, побудовані на основі штучних нейромереж, здатні розпізнавати скільки завгодно складні тексти, звукові команди, осіб, жестикуляцію і міміку. Проте це лише найпростіші варіанти використання, хапає і більше незвичайних. Самонавчальні автопілоти, здатні реагувати на розвиток катастрофічних ситуацій раніше льотчиків. Біржові інспектори, що виявляють підозрілі угоди на фондових ринках. Мережеві рекламні агенти, що відстежують переваги потенційних клієнтів. Медичні діагности, що визначають патології у немовлят.

Зрозуміло, що у міру вдосконалення інформаційних технологій ускладнюватимуться і нейромережі. Вони управлятимуть усією побутовою технікою і життєзабезпеченням будинків, заводами і супермаркетами. У їх силах відстежувати загрози, аналізувати тенденції і давати поради, наприклад, по оптимальному вкладенню грошей. Вони зможуть створювати навіть предмети мистецтва : вже є картини і вірші, написані нейромережами!

Рабство або дружба?

Фактично все йде до того, що нейромережа коли-небудь стане незамінним помічником в тисячі великих і малих справ. Футурологи побоюються цього. Вони вважають, що в якийсь момент кількість перейде в якість, в нейромережах зароддиться штучний розум, який тут же кине виклик людству і знищить його. Можливий і інший варіант — люди настільки стануть залежні від рішень, що приймаються нейромережею, що самі не помітять, як перетворяться на її рабів.

Подібні сценарії, що лякають, виглядають занадто фантастичними. Річ у тому, що нейромережі спочатку структуруються так, щоб підлаштовуватися під запити конкретної людини або групи людей. Вони можуть допомогти виправити помилку або дати раду, виділити проблему або помітити обман, але самі не здатні робити вибір між рівнозначними варіантами, адже ми (на жаль або на щастя) не зможемо навчити їх головному — моральності. Тому у всі часи нейромережі будуть подібні до домашніх собак — слухняних, вірних і доброзичливих.

Антон Первушин