Однако ученые из лагеря нейронных сетей использовали другой подход. Вместо того чтобы учить компьютер правилам, по которым действовал человеческий мозг, они пытались его реконструировать. Насколько нам известно, запутанные сети нейронов в мозге животных – единственная основа интеллекта, и исследователи полагали, что можно напрямую воссоздать эту основу. Они поставили перед собой задачу имитировать архитектуру мозга, выстраивая слои искусственных нейронов, способных получать и передавать информацию внутри структуры подобно нейронам живых существ. Электронным нейронным сетям не задают правил, которым надо следовать при принятии решений. В них просто вводят большое множество примеров какого-либо явления – картинок, шахматных партий, звуков – и позволяют сетям самим определять закономерности внутри массива данных. Иначе говоря, чем меньше человеческого вмешательства, тем лучше.
Различия между двумя подходами можно увидеть на примере простой задачи, в которой надо определить, есть ли на рисунке кошка. Чтобы помочь программе принять решение, основанный на правилах метод требует установить правило типа «если – то»: если сверху круга расположены два треугольника, то, возможно, кошка на рисунке есть. При использовании метода нейронных сетей программа получит миллионы образцов в виде фотографий с пометкой «кошка» или «нет кошки» и попытается самостоятельно выяснить, какие признаки в миллионах изображений наиболее тесно коррелируют с пометкой «кошка». В 1950-х и 1960-х годах ранние версии искусственных нейронных сетей дали многообещающие результаты и наделали немало шума. Но потом в 1969 году лагерь сторонников правил вырвался вперед, используя аргумент, что нейронные сети ненадежны и ограничены в применении. Метод нейронных сетей быстро вышел из моды, и в 1970-х годах наступила первая «зима искусственного интеллекта». В течение последующих десятилетий о нейронных сетях то вспоминали, то снова забывали. В 1988 году я использовал подход, похожий на метод нейронных сетей (скрытые марковские модели), чтобы создать Sphinx – первую в мире независимую от говорящего программу для распознавания непрерывной речи[7]. О моем достижении написали в New York Times[8]. Но этого оказалось недостаточно, и с началом долгого «ледникового периода» в области ИИ, растянувшегося почти на все 1990-е годы, о нейронных сетях снова забыли.