Кейд Метц "Создатели искусственного гения. О бунтарях, которые наделили интеллектом Google, Facebook и весь мир"

В этой книге журналист New York Times из Кремниевой долины Кейд Метц рассказывает о том, как создавался искусственный интеллект, как он внедрялся в бизнес, социальную сферу и в повседневную жизнь. Перед читателем раскрывается драматичный конфликт между корпоративными и научными интересами и защитой частной жизни. Книга, как настоящий роман, наполнена эксцентричными, сложными персонажами и ставит перед читателем сложнейшие нравственные вопросы.

date_range Год издания :

foundation Издательство :Попурри

person Автор :

workspaces ISBN :978-985-15-5268-5

child_care Возрастное ограничение : 16

update Дата обновления : 14.06.2023


то, как это событие трактовалось прессой, – особенно заголовок одной из газет Оклахомы: «Мыслящее чудовище Франкенштейна, родившееся в недрах ВМС». В последующие годы его пыл поугас, и он, как в кругу коллег, так и в СМИ, описывал этот проект в гораздо более сдержанных красках

. Он настаивал

на том, что речь не шла о попытке создания искусственного интеллекта и что он прекрасно сознавал весьма ограниченные возможности этой системы. И однако сама идея выскользнула из его пальцев и перестала быть его идеей.

«Перцептрон» был одной из первых нейронных сетей, ранним воплощением той самой технологии, которую Джефф Хинтон продал за огромные деньги на аукционе более чем полвека спустя. Но прежде чем цена этой идеи достигла 44 миллионов долларов, не говоря уже о наступлении того экстравагантного будущего, предсказанного на страницах New York Times, она была надолго засунута в темный чулан науки. К началу 1970-х, когда все эти громкие прогнозы разбились о недостатки, присущие технологии Розенблатта, идея практически умерла.

* * *

Фрэнк Розенблатт родился

в 1928 году в городе Нью-Рошелл, в штате Нью-Йорк чуть севернее Бронкса. Учился он в Bronx Science

, элитной муниципальной школе, из которой вышли восемь лауреатов Нобелевской премии

, шесть лауреатов Пулитцеровской премии, восемь лауреатов Национальной научной медали США

и трое лауреатов премии Тьюринга

, самой престижной награды за достижения в области информатики. Этот щуплый коротышка с пухлыми щеками и коротко стриженными черными курчавыми волосами, носивший очки в черной оправе, получил диплом в области психологии, но сфера его интересов была гораздо шире. В 1953 году в New York Times вышла статья

с описанием тогдашнего компьютера, который он использовал для обработки данных – а именно психологических профайлов своих пациентов – при работе над докторской диссертацией. Это был ЕРАС – «электронная вычислительная машина для анализа профайлов». С годами он все больше утверждался во мнении, что такого рода машины могут в еще большей степени помочь разгадать тайны разума. Защитив диссертацию, он поступил на работу в Корнеллскую лабораторию аэронавтики

, расположенную в Буффало, почти в ста пятидесяти милях от главного кампуса Корнеллского университета в Итаке. Переданный Корнеллскому университету компанией, производившей в годы Второй мировой войны боевые самолеты, этот авиационный научно-исследовательский центр в послевоенные годы приобрел более разносторонний характер и обладал в отношениях с Итакой значительной автономией. Именно там Розенблатт создал свой «Перцептрон», выполняя заказ научно-исследовательского управления ВМС.

Розенблатт рассматривал этот проект

как окно, позволяющее заглянуть во внутреннее устройство мозга. Если бы удалось создать компьютерную модель человеческого мозга, полагал он, это помогло бы разгадать многие тайны «естественного интеллекта», как он его называл. Опирающийся на идеи, высказанные десятилетием ранее двумя учеными из Чикагского университета, «Перцептрон» анализировал объекты и искал в них устойчивые качества, позволяющие эти объекты идентифицировать (например, карточка имеет отметку слева или справа). Это достигалось путем серии математических вычислений, которые моделировали (в самом широком смысле) сеть нейронов в мозгу. Когда «Перцептрон» анализирует и пытается идентифицировать объект, его попытки иногда оказываются удачными, а иногда нет. Но он способен учиться на своих ошибках, методично корректируя все эти математические расчеты, так что ошибки случаются все реже. Подобно нейронам в мозгу, каждое вычисление само по себе практически ничего не значит, это лишь скромный винтик в общем алгоритме. Но алгоритм в целом – своего рода математический рецепт – может быть очень даже значимым и полезным. По крайней мере, именно на это возлагалась надежда. Во время той демонстрации в Бюро погоды летом 1958 года Розенблатт показал лишь самые зачатки этой методики

 – имитацию работы «Перцептрона» с использованием принадлежащего Бюро погоды компьютера IBM 704, самой распространенной коммерческой ЭВМ на то время. Вернувшись в свою лабораторию в Буффало, он вместе с командой инженеров приступил созданию совершенно новой машины, основанной на той же самой идее. Машина получила название Mark I. В отличие от других компьютеров того времени, эта электронная машина должна была научиться видеть мир вокруг себя – в этом была ее главная задача. «Впервые в истории небиологическая система

научится подстраиваться под организацию внешней среды», – заявил он репортерам позже в том же году, когда опять отправился в Вашингтон на встречу со своими спонсорами.

Его главный куратор от научно-исследовательского управления ВМС

, с которым он непосредственно сотрудничал, не разделял его слишком оптимистичных и даже экстравагантных взглядов на «Перцептрон», но Розенблатт не сдавался. «Мой коллега не одобряет

всех этих нынешних разговоров о механическом мозге, – признался он одному журналисту за чашечкой кофе, – но все так и есть». Он взял в руки маленькую серебряную солонку

, стоявшую перед ним на столике. Вот я эту солонку первый раз вижу

, объяснял Розенблатт, но все равно знаю, что это солонка. «Перцептрон» способен делать то же самое

. Он способен делать умозаключения

, позволяющие, скажем, отличить собаку от кошки. При этом Розенблатт признавал

, что этой технологии нужно пройти еще долгий путь, прежде чем она сможет иметь какое-то прикладное значение: пока что «Перцептрону» недостает глубины восприятия и «тонкости суждений». Но в его потенциале Розенблатт не сомневался. Однажды, говорил он

, «Перцептрон» отправится в космос и будет сообщать на Землю свои наблюдения. Когда журналист спросил

, есть ли на свете то, на что «Перцептрон» не способен, Розенблатт поднял руки. «Любовь. Надежда. Отчаяние

. Человеческая природа, короче говоря. Если мы сами не понимаем природу человеческого полового влечения, то как можно ждать этого от машины?»

В декабре того же года журнал New Yorker восславил

творение Розенблатта как способное всерьез соперничать с человеческим мозгом. Незадолго до этого авторы журнала

изумлялись способности компьютера IBM 704 играть в шахматы. А теперь они описывали

«Перцептрон» как еще более удивительную машину, как компьютер, который способен научиться «мыслить по-человечески». Хотя ученые утверждают

, что видеть, чувствовать и мыслить способны только биологические системы, говорилось в журнале, «Перцептрон» ведет себя так «словно он видит, чувствует и мыслит». Правда, машину эту Розенблатт еще не построил

, но это казалось пустяком. «Ее непосредственное создание лишь вопрос времени

(и денег)», – утверждал журнал.

Процесс создания Mark I был завершен

в 1960 году. Компьютер представлял собой шесть шкафов, наполненных всяческим электрическим снаряжением, и каждый шкаф был размером с большой холодильник. К компьютеру было присоединено также нечто вроде огромного студийного фотоаппарата. Это и был фотоаппарат, только пленку инженеры заменили небольшим квадратным устройством, которое было усеяно четырьмя сотнями черных точек. Это были фоторезисторы, реагирующие на изменение освещенности. Розенблатт и его инженеры напечатали на больших листах картона буквы – A, B, C, D и т. д., – и, когда одну из этих букв располагали на подставке перед объективом фотоаппарата, фоторезисторы отличали черный цвет букв от белого фона. При этом компьютер учился распознавать форму букв – примерно так же, как это происходило с помеченными карточками во время показа в Бюро погоды. Разумеется, первоначально процесс учебы не обходился без помощи человека: по мере того как машина распознавала буквы, оператор сообщал ей, правильный ответ она дает или нет. Но с течением времени компьютер учился и сам на своих ошибках, постепенно выявляя определенные характеристики, отличавшие одну букву от другой: наклонную линию буквы А, двойную дугу буквы В… При демонстрации способностей машины Розенблатту нужно было доказать, что она действительно самообучаемая. Он открывал один из шкафов и отсоединял какие-то провода, разрывая таким образом контакт между моторами, исполнявшими роль псевдонейронов. Когда провода возвращались на место, машине приходилось заново учиться распознавать буквы, но, просмотрев новую серию карточек, она успешно восстанавливала утраченный навык и снова работала так же, как прежде.

Это хитроумное изобретение работало достаточно хорошо, чтобы интерес к нему проявили не только в научно-исследовательском управлении ВМС. В течение следующих нескольких лет разработкой тех же самых идей занялись в Стэнфордском научно-исследовательском институте, а кроме того, лаборатория Розенблатта заручилась контрактами с почтовой службой США и военно-воздушными силами. Почтовая служба нуждалась в устройстве, способном автоматически прочитывать адреса на конвертах, а интерес ВВС заключался в возможности идентификации объектов на аэрофотоснимках. Но все это было делом далекого будущего. Система, разработанная Розенблаттом на тот момент, едва справлялась с распознаванием печатных букв, что было сравнительно простой задачей. Когда система анализировала карточки с изображением буквы А, каждый из фоторезисторов реагировал на определенный участок на карточке. Скажем, один из резисторов отвечает за нижний правый угол. Если в этом месте черный цвет появляется чаще, чем белый, машина придает этому участку больший «весовой коэффициент», а это означает, что он играет более значимую роль в тех математических расчетах, которые в конечном счете определяют, что является буквой А, а что нет. При прочтении новой карточки машина сможет узнать букву А, если большинство наиболее весомых участков черные. Вот и вся технология. И конечно, такая система была совершенно не приспособлена для распознавания рукописного текста, где уловить закономерности значительно сложнее.

Несмотря на очевидные недостатки своей системы, Розенблатт продолжал смотреть в будущее с оптимизмом. Другие тоже верили в то, что в последующие годы эта технология усовершенствуется и позволит решать более сложные задачи. Но вскоре она наткнулась на очень серьезное препятствие в лице Марвина Мински.

* * *

Фрэнк Розенблатт и Марвин Мински

учились в Bronx Science в одно и то же время. Правда, в 1945 году родители Марвина

перевели его в другую школу, частную Академию Филлипса в Эндовере, которая, как считалось, давала наилучшую подготовку для поступления в вузы, а после окончания войны он поступил в Гарвард. Но впоследствии он говорил

о том, что нигде ему не было так хорошо учиться, как в Бронксе: там и сложность заданий постоянно держала в тонусе, и учащиеся были более амбициозные: «с ними ты мог обсуждать свои самые замысловатые идеи, и никто не смотрел на тебя свысока», – говорил он. После смерти Розенблатта Мински назвал своего старого однокашника

воплощением того творческого мышления, к которому приучает школа Bronx Science. Как и Розенблатт, Мински был одним из первопроходцев в разработках искусственного интеллекта. Но смотрел он на эти разработки через совсем другую призму.

Будучи студентом Гарвардского университета

, Мински из трех с лишним тысяч радиоламп и нескольких деталей от бомбардировщика В-52 построил устройство, которое он назвал SNARC, – возможно, первую в истории искусственную нейронную сеть. Затем, поступив в аспирантуру в начале 1950-х

, он продолжал изучать математические концепции, которые, среди прочего, привели к созданию «Перцептрона». Однако он видел в искусственном интеллекте значительно более широкое понятие. Он принадлежал к той небольшой группе ученых

, которые, собравшись летом 1956 года на конференцию в Дартмутском колледже, решили выделить изучение ИИ в отдельную, самостоятельную научную дисциплину. Ранее дартмутский профессор Джон Маккарти тщетно призывал ученых поддержать его усилия в «исследованиях автоматов», как он это называл, но для большинства это был пустой звук. И тогда он ввел в обращение понятие «искусственный интеллект» и организовал в Дартмуте конференцию, куда съехались несколько его единомышленников и другие ученые, проявившие интерес. В повестке Дартмутской научной конференции по искусственному интеллекту

упоминались не только «нейронные сети», но и такие понятия, как «автоматические компьютеры», «абстрагирование» и «самосовершенствование». Среди участников этой конференции были ученые, которые стали лидерами этого направления научных поисков в 1960-е годы. Особенно следует отметить Маккарти, который со временем перебрался на Западное побережье, в Стэнфордский университет, Герберта Саймона и Аллена Ньюэлла, которые создали свою лабораторию в Университете Карнеги – Меллона на Среднем Западе, и Мински, который обосновался на Востоке, в Массачусетском технологическом институте. Они стремились создать искусственную версию человеческого интеллекта, используя любые методы, которые могли бы привести к цели, и были уверены в том, что это не должно занять много времени

; некоторые утверждали, что в течение десяти лет удастся создать машину, которая победит чемпиона мира по шахматам, а также сформулирует и докажет новые теоремы в математике. Лысоватый смолоду, с большими ушами и вечной ехидной улыбкой, Мински стал увлеченным проповедником ИИ, но его проповедничество не распространялось на нейронные сети. Искусственные нейронные сети рассматривались лишь как один из способов построения ИИ, и Мински, как и многие его коллеги, сосредоточился на других путях. К середине 1960-х, когда его вниманием завладели другие технологии, он начал открыто сомневаться, способны ли нейронные сети в принципе на что-то большее, нежели на решение тех простейших задачек, которые демонстрировал Розенблатт у себя в Буффало.

Мински был лишь частью кампании, развернутой против идей Розенблатта. Как писал сам Розенблатт в своей книге, вышедшей в свет в 1962 году, его «Перцептрон» вызывал противоречивые оценки

в научном сообществе, и значительную долю вины за это он возлагал на прессу. Журналисты, писавшие о его исследованиях

в конце 1950-х годов, утверждал Розенблатт, «делали свое дело с задором и беззаботностью своры жизнерадостных собак». В частности, он сетовал

на кричащие заголовки – особенно выделяя одну из оклахомских газет, – которые подрывали у публики доверие к его деятельности как к серьезным научным исследованиям. Через четыре года после вызвавшей шум презентации в Вашингтоне он отзывал обратно свои прежние заявления и настаивал на том, что «Перцептрон» вовсе не был попыткой

создания искусственного интеллекта – по крайней мере не в том смысле, который вкладывают в понятие «искусственный интеллект» ученые вроде Мински. «Основная цель проекта “Перцептрон”

заключается не в изобретении механизмов, обладающих “искусственным интеллектом”, но скорее в изучении физических структур и нейродинамических принципов, лежащих в основе “естественного интеллекта”, – писал он. – Его польза в том, что он позволяет нам определить физические предпосылки для проявления различных психологических качеств». Иными словами, он хотел лишь понять, как работает человеческий мозг, а вовсе не пытался одарить мир новой разновидностью мозга. Человеческий мозг – настолько таинственная вещь, что воссоздать его искусственным путем невозможно, полагал Розенблатт, но можно использовать машины с тем, чтобы эту тайну исследовать, а может быть, даже и раскрыть.

Границы, отделявшие искусственный интеллект как научную дисциплину от информатики, психологии и нейробиологии, с самого начала были размытые, поскольку этой новой дисциплиной занимались представители самых разных научных школ, рассматривавшие эту тематику с разных углов и в разном контексте. Некоторые психологи, нейробиологи и даже ученые, работавшие в сфере информатики, смотрели на эти умные электронные машины так же, как смотрел на них Розенблатт: как на моделирование человеческого мозга. Другие ученые относились к этой идее с неприятием, утверждая, что компьютеры с человеческим мозгом не имеют ничего общего и что даже если они будут способны имитировать интеллект, то будут делать это по-своему. Никто из них, однако, даже близко не подошел к созданию того, что можно было бы по праву назвать «искусственным интеллектом». Основоположники этой науки, считавшие, что путь к воссозданию мозга будет достаточно быстрым, заблуждались: он оказался очень даже долгим. Их первородный грех как раз и состоял в том, что они назвали свою дисциплину «искусственным интеллектом». Это создавало у непосвященной публики впечатление, что ученые вот-вот научатся искусственно воссоздавать могущество человеческого разума, тогда как на самом деле они были очень далеки от этого.

В 1966 году несколько десятков ученых съехались в столицу Пуэрто-Рико Сан-Хуан

. Они собрались

в местной гостинице Hilton, чтобы обсудить последние достижения в области «распознавания паттернов», как они это называли. Речь шла о технологии выявления закономерностей и шаблонов в изображениях и других данных. Если Розенблатт видел в «Перцептроне» модель мозга, другие видели в нем средство распознавания паттернов. Впоследствии некоторые комментаторы изображали дело так, будто Розенблатт и Мински постоянно бодались на научных конференциях, включая сан-хуанскую, открыто споря о будущем «Перцептрона», но на самом деле их соперничество было неявным. Розенблатта в Сан-Хуане вообще не было. Страсти на конференции накалились после выступления молодого ученого по имени Джон Мэнсон. Он работал в Стэнфордском научно-исследовательском институте и проникся идеями Розенблатта после появления Mark I. В составе большой группы разработчиков он пытался построить искусственную нейронную сеть, способную различать не только печатные, но и рукописные буквы, и в своем докладе на конференции хотел рассказать о достигнутом прогрессе. Но когда Мэнсон закончил свое выступление и предложил задавать вопросы, слово взял Мински: «Как может такой умный молодой человек, как вы, тратить свое время на подобную чепуху?»

Это вызвало гневную реакцию со стороны сидевшего в аудитории Рона Свонгера, инженера из Корнеллской лаборатории аэронавтики, где компьютер Mark I как раз и был создан. Возмутившись тональностью, с которой был задан вопрос, он выразил недоумение, каким образом выпад Мински вообще связан с темой доклада. Мински возразил, что он не против распознавания рукописных букв как такового, а против самой концепции «Перцептрона». «У этой идеи нет будущего», – сказал он. Ричард Дуда, еще один участник команды, работавшей над технологией распознавания рукописного текста, был уязвлен смехом, прозвучавшим в зале, когда Мински иронично отозвался об утверждениях, что «Перцептрон» является попыткой моделирования сети нейронов мозга. Вообще это выступление было типично для Мински, которому нравилось расшевеливать улья. Однажды, выступая перед физиками, он заявил, что в области искусственного интеллекта всего за несколько лет был достигнут более значимый прогресс, чем физики достигли за века. Но Дуда полагал, что у профессора МТИ были свои практические резоны подвергать нападкам деятельность сотрудников Стэнфорда и Корнелла: их лаборатории конкурировали за государственные заказы. Позже на той же самой конференции, когда еще один докладчик представил новую систему, предназначенную для создания компьютерной графики, Мински рассыпался в похвалах – и не преминул еще раз пнуть идеи Розенблатта. «А “Перцептрон” на такое способен?» – спросил он.

По итогам конференции Мински и его коллега по МТИ Сеймур Пейперт опубликовали книгу, посвященную искусственным нейронным сетям

, которая получила название «Персептроны»[1 - Под таким названием книга выходила в русском переводе в 1971 г. (М. Минский, С. Пейперт, Персептроны. «Мир», 1971). Однако сегодня одноименную компьютерную модель, а также аппарат принято называть «перцептроном» (от лат. perceptio – восприятие, перцепция), поэтому дальше по тексту будет использоваться данный вариант. – Прим. ред.]. Многие считали, что эта книга практически похоронила идеи Розенблатта на следующие пятнадцать лет. Мински и Пейперт описали «Перцептрон» во всех подробностях, во многих случаях утрируя то, что говорил о нем сам Розенблатт. Они хорошо понимали, на что «Перцептрон» способен, но так же хорошо видели его недостатки. Они показали, что «Перцептрон»

был неспособен выполнять логическую операцию, которую математики называют «исключающее или», и что это имеет очень серьезные последствия. Если нанести на карточку две метки, «Перцептрон» мог бы сказать, что они обе черные. Так же он мог бы правильно назвать две белые метки. Но он был неспособен ответить на такой прямой вопрос: «Эти две метки разного цвета?» Это означало, что в некоторых случаях «Перцептрон» был не в состоянии распознать даже простейшие паттерны, не говоря уже о сложнейших паттернах, которые характерны для аэрофотоснимков или голосовых команд. Некоторые ученые, и Розенблатт в их числе, уже занимались разработкой новых модификаций «Перцептрона», пытаясь решить эту проблему. И все же выход в свет книги Мински повлиял на то, что реки бюджетных денег, выделяемых государством на науку, потекли в другие русла, а идеи Розенблатта были на время позабыты. Вслед за Мински большинство ученых сосредоточились на исследовании так называемого «символического ИИ».

Фрэнк Розенблатт пытался создать систему, которая бы училась самостоятельному поведению примерно так же, как учится человеческий мозг. В последующие годы ученые назвали этот подход «коннекционизмом», поскольку, как и мозг, такая система опирается на большое число взаимосвязанных расчетов. Но система Розенблатта была гораздо проще по сравнению с человеческим мозгом, и процесс обучения ограничивался сущими пустяками. Подобно многим другим ведущим специалистам в этой области знаний, Мински считал, что ученые не смогут создать искусственный разум, пока не проявят готовность отказаться от идей коннекционизма со всеми их ограничениями и переключиться на совершенно иной, куда более прямолинейный подход к построению искусственного интеллекта. Если нейронные сети учатся самостоятельному решению задач через анализ большого количества данных, то символическому ИИ это не нужно. Он ведет себя в соответствии с предельно конкретными инструкциями, которые вводятся в него инженерами; в этих конкретных правилах предусматривается все, что машина должна делать в каждой мыслимой ситуации, в которой она может оказаться. Такую форму ИИ назвали символической, потому что эти инструкции сообщали машине, какие конкретные операции она должна выполнять, получая определенный набор символов, то есть букв и цифр. На протяжении следующего десятилетия именно это направление доминировало в исследованиях ИИ. Это научное движение достигло своего пика

в середине 1980-х, когда началась реализация проекта Cyc, идея которого заключалась в попытке наделить машину здравым смыслом с помощью набора логических правил. Небольшая команда компьютерщиков, базировавшаяся в Остине, штат Техас, день за днем вводила в память машины такие базовые истины, как «невозможно находиться в двух местах одновременно» или «когда пьют кофе из чашки, ее держат дном книзу». Они понимали, что этот процесс займет десятки, может быть, даже сотни лет. Но, подобно многим другим ученым, они были уверены, что другого пути просто нет.

Розенблатт пытался развить идею «Перцептрона», чтобы возможности машины не ограничивались распознаванием образов. Еще в Корнелле он в сотрудничестве с другими учеными создал систему распознавания произносимых голосом слов. Эта система получила название «Тобермори» в честь говорящего кота из рассказа английского писателя Саки, однако она так и не заработала по-настоящему. К концу 1960-х, вернувшись в Итаку, Розенблатт переключился на совершенно иную область исследований

и стал проводить эксперименты на крысах. Дав время одной группе крыс научиться ориентироваться в лабиринте, он впрыскивал их мозговое вещество в мозг другой группы крыс, после чего запускал их в лабиринт, чтобы посмотреть, способны ли они абсорбировать знания первой группы крыс вместе с их мозгом. К какому-то определенному выводу эксперименты не привели.

Летом 1971 года

в свой сорок третий день рождения Розенблатт трагически погиб, катаясь на яхте в Чесапикском заливе. В прессе не сообщали, что именно произошло. Но по свидетельству одного из его коллег, с Розенблаттом на борту были двое студентов, которые не умели управлять яхтой, и, когда резкий поворот паруса сбросил Розенблатта в воду, они не сумели развернуться, чтобы подобрать его. Яхта продолжала движение вперед, а он утонул.

Глава 2

Все книги на сайте предоставены для ознакомления и защищены авторским правом