Последнее изобретение человечества. Искусственный интеллект и конец эры Homo sapiens

А пока программы, построенные по алгоритмам работы мозга, пробиваются в традиционные компьютерные процессы. Подкорковые узлы — древняя, «рептильная» часть мозга, отвечающая за контроль движений. Исследователи выяснили, что подкорковые узлы при освоении навыков задействуют алгоритмы того типа, что используются в обучении с подкреплением. Команда Грейнджера открыла, что нейронные контуры в коре головного мозга — последнем по времени появления отделе мозга — выстраивают иерархии фактов и создают связи между фактами (подобно иерархическим базам данных). Это два разных механизма.

А теперь самое интересное. Нейронные схемы в этих двух частях мозга, подкорковых узлах и коре, связаны между собой посредством других контуров, сочетающих в себе свойства того и другого. В вычислительной технике существуют прямые параллели этому. Компьютерные системы обучения с подкреплением действуют методом проб и ошибок — они должны проверить громадное число возможностей, чтобы узнать наконец верный ответ. Именно так мы в основном используем подкорковые узлы для освоения автоматических действий, таких как езда на велосипеде или удар по бейсбольному мячу.

Но у человека есть еще иерархическая система коры, позволяющая нам не просто перебирать вслепую все возможности методом проб и ошибок, а каталогизировать и иерархически организовывать их, а затем просеивать куда более разумно. Такая комбинация работает намного быстрее и дает лучшие результаты, чем у животных, к примеру, пресмыкающихся, использующих только систему проб и ошибок, работающую в подкорковых узлах. Возможно, самое продвинутое, что мы можем делать в системе, объединяющей в себе кору и подкорковые узлы, — это проводить внутренние

тесты типа проб и ошибок без необходимости выходить на внешний уровень и проверять в реальном мире. Мы можем проводить множество проверок, просто обдумывая что-то: мы моделируем все это в своей голове. Искусственные алгоритмы, в которых сочетаются эти методы, работают много лучше, чем каждый из методов в отдельности. Грейнджер предполагает, что примерно такое же преимущество дает объединение двух этих систем в нашем мозгу.

Грейнджер и другие нейробиологи выяснили также, что цепями мозга управляют всего несколько типов алгоритмов. Одни и те же базовые вычислительные системы используются вновь и вновь в различных сенсорных и когнитивных операциях, таких как слуховое восприятие и дедуктивные рассуждения. Не исключено, что, как только эти операции удастся воспроизвести в компьютерах программно и аппаратно, можно будет простым их дублированием создавать модули для моделирования различных частей мозга. А воссоздание алгоритмов, скажем, слухового восприятия должно помочь в усовершенствовании приложений распознавания устной речи. Более того, это уже произошло.

Курцвейл был одним из первых новаторов, применивших знания о мозге в программировании. Как мы уже говорили, он утверждал, что обратное проектирование мозга — самый перспективный путь к созданию УЧИ. В очерке, отстаивавшем эту точку зрения и его предсказания по поводу этапов и вех технического развития, он писал:

Говоря в целом, мы ищем в биологии методы, способные ускорить разработку ИИ, которые в основном ведутся без сколько-нибудь полного представления о том, как аналогичные функции реализует мозг. Из своего собственного опыта в области распознавания речи я знаю, что наша работа сильно ускорилась, когда мы получили достоверные сведения о том, как мозг готовит и обрабатывает слуховую информацию.

Еще в 1990-е гг. фирма Курцвейла делала первые шаги в распознавании речи и разрабатывала приложения, которые позволили бы врачам диктовать медицинские отчеты. Курцвейл продал свою компанию, и на ее, в частности, основе возникла компания Nuance Communications. Всякий раз, прибегая к помощи Siri, вы пользуетесь алгоритмами Nuance, задействованными в речевой части этого волшебства. Распознавание речи — искусство перевода произнесенного слова в текстовую форму (не путать с обработкой естественного языка, цель которой — извлечение смысла из написанных слов). После того, как Siri переведет ваш запрос в текстовый вид, в дело вступают три остальных ее главных таланта: обработка естественного языка, поиск в громадной базе данных и взаимодействие с поисковыми серверами Интернета, такими как OpenTable, Movietickets и Wolfram | Alpha.