Цитаты из книги «Жизнь 3.0. Быть человеком в эпоху искусственного интеллекта»

предоставив колоссальный объем информации.

И только команда Google смогла сделать именно это в 2014 году{7}. Если ввести другой набор пикселей, на выходе появится: “Стадо слонов, идущих по сухому травяному полю”, – и снова ответ точный. Как они это смогли? Программируя вручную, как Deep Blue, создавая по отдельности каждый алгоритм, опознающий игру фризби, лица и все такое? Нет, они создали относительно простую нейронную сеть, не обладавшую поначалу никаким знанием о физическом мире и его составляющих, а потом дали ей возможность учиться

Посмотрите, например, на рис. 2.11. Вы сразу догадаетесь, что на этой фотографии, но запрограммировать функцию, на входе которой, ни много ни мало, цвет каждого из пикселей изображения, а на выходе – точно описывающая фотографию подпись, например: “Группа молодых людей, играющих во фризби”, – в течение десятилетий не удавалось ни одному из многочисленных исследователей искусственного интеллекта во всем мире.

Сеть логических гейтов в микропроцессоре ноутбука также рекуррентна в этом смысле: она продолжает использовать уже обработанную информацию, позволяя в то же время вводить новую – с клавиатуры, трекпада, камеры и т. п., которой также позволяется влиять на текущие вычисления, а это, в свою очередь, определяет, как будет осуществляться вывод информации: на монитор, динамики, принтер или через беспроводную сеть. Аналогично нейронная сеть в вашем мозгу рекуррентна, поскольку получает информацию от ваших глаз, ушей и других органов чувств и позволяет этой информации влиять на текущее вычисление, которое, в свою очередь, определяет, как будет производиться вывод результатов к вашим мышцам.

В мозгу есть области, представляющие собой то, что в информатике принято называть рекуррентными нейронными сетями: информация внутри них может протекать в различных направлениях, и то, что на предыдущем такте служило выходом, может стать входом в последующем – в этом их отличие от сетей прямой передачи.

пользуясь этим простым правилом, нейронную сеть можно научить чрезвычайно сложным вычислениям, если задействовать при обучении большие объемы данных.

обратное распространение ошибки (backpropagation) или спуск по стохастическому градиенту (stochastic gradient descent), но основная идея одна и та же: существует некоторое простое детерминированное правило, похожее на закон физики, с помощью которого синапсы со временем обновляются.

если бы два соседних нейрона часто оказывались активны (“светились”) одновременно, то их синаптическая связь усиливалась бы, обучая их включать друг друга

как может нейронная сеть улучшать свои вычислительные способности, обновляя состояние своих синапсов.

Это помогает объяснить не только возросший энтузиазм среди исследователей AI по отношению к нейронным сетям, но также и то, зачем эволюции понадобились нейронные сети у нас в мозгу: если мозг, способный предвидеть будущее, дает эволюционное преимущество, в нем должна развиваться вычислительная архитектура, пригодная для решения именно тех вычислительных задач, которые возникают в физическом мире.