Например, если бы вопрос звучал так: «Где родился Барак Обама?», система Watson знала, что ответом будет название места. В ее базе данных был список всех документов, в которых упоминался Барак Обама. Поэтому где-нибудь обязательно нашлась бы статья со словами «Обама», «родился» и «Гавайи». Затем машине просто нужно было выбрать слово «Гавайи», соответствующее ответу. Watson, по сути, состояла из системы быстрого поиска информации в сочетании с хорошей индексацией данных. Но эта система не понимала смысла вопроса. Она вела себя как школьник, выполняющий домашнее задание с открытой книгой (или открытой Википедией!). На заданный вопрос она может найти правильный ответ в учебнике и переписать его, ничего не понимая в том, что пишет.
В 2016 г. появляется еще одно достижение. В Сеуле южнокорейский чемпион по игре в го был побежден своим компьютерным противником AlphaGo, внушительной системой, разработанной DeepMind, дочерней компанией Google. Восемнадцатикратный чемпион мира Ли Седоль проиграл машине четыре игры из пяти. В отличие от Deep Blue, AlphaGo была «обучена». Она тренировалась, играя против самой себя, сочетая при этом несколько хорошо известных методов: сверточные сети, усиленное обучение и метод Монте-Карло для поиска в дереве, метод «рандомизированных деревьев поиска». Впрочем, не будем забегать вперед.
Нейробиология и перцептрон
В 1950-х гг., когда «великие магистры» классического искусственного интеллекта, основанного на логике и графах, раздвинули границы его применения, пионеры машинного обучения сформулировали альтернативные идеи. Они были уверены, что логики недостаточно, чтобы компьютерные системы были способны решать сложные задачи. Необходимо было приблизиться к функционированию мозга и тем самым сделать системы способными программировать самих себя, опираясь на механизмы обучения мозга. Это направление основано на так называемом «глубоком обучении» (deep learning) и искусственных нейронных сетях, – именно в этой области я и работаю. На подобных механизмах основана работа большинства продвинутых современных приложений, включая автономные автомобили.
Происхождение метода относится к середине прошлого века. Еще в 1950-х гг. пионеры искусственного интеллекта поддерживали теории, разработанные Дональдом Хеббом, канадским психологом и нейробиологом, который, в частности, размышлял о роли нейронных связей в обучении. Вместо того чтобы воспроизводить логические цепочки человеческих рассуждений, почему бы не исследовать их носитель, этот потрясающий биологический процессор, которым является мозг?