Мы только подходим к теоретическому пониманию того, в каких случаях и почему глубокое обучение дает верные результаты. По большому счету все происходящее до сих пор выглядит для нас как магия. Кажется, что изображения, звуковые сигналы и речь, подаваемые на вход глубокой сети, обладают каким-то свойством, помогающим вычленить из них нужный признак. Но пока не ясно, каким.
М. Ф.: Может сложиться впечатление, что ИИэто синоним глубокого обучения. Это не так?
С. Р.: Приравнивать глубокое обучение к ИИошибка, потому что умение отличать далматинцев от ваз с вишнямиэто малая часть требований к эффективному ИИ. Программы AlphaGo и AlphaZero привлекли внимание СМИ к глубокому обучению, но на самом деле это гибрид классического ИИ, который использует метод поиска, с алгоритмом глубокого обучения, который оценивает каждую игровую позицию. Хотя умение отличать хорошую позицию от плохой в го ключевое, программа не смогла бы сыграть на уровне чемпиона мира только в результате глубокого обучения.
По такому же принципу работает система беспилотного автомобиля. На дороге то и дело возникают ситуации, разрешение которых должно происходить по классическим правилам, но в то же время нужно предугадывать возможную реакцию других участников движения, оценивать последствия.
Восприятиеэто важный компонент ИИ, который вполне адекватно удается реализовать через глубокое обучение, но для создания системы ИИ требуется множество других способностей различного типа. Особенно это касается действий, растянутых во времени, таких как поездка в отпуск, или сложныхстроительство завода. Такие виды деятельности невозможно организовать, имея только систему типа «черный ящик» с глубоким обучением. Иначе алгоритму глубокого обучения нужно будет продемонстрировать все способы, которые когда-либо применялись для строительства. Научится ли система после этого строить заводы? Нет. Во-первых, таких данных не существует, а если бы они и былинет смысла строить заводы таким образом.
Для строительства нужны специальные знания. Умение планировать. Знание свойств материалов. Чтобы решать долгосрочные и сложные задачи, можно создать системы ИИ, но глубокое обучение тут не поможет.
М. Ф.: Есть ли достижения в сфере ИИ, которые можно считать прорывом?
С. Р.: Хороший вопрос. Дело в том, что многие достижения, о которых активно говорили в СМИ, это не концептуальный прорыв, а всего лишь демонстрация. Вспомните хотя бы победу суперкомпьютера Deep Blue над Каспаровым. По сути, речь шла о демонстрации алгоритмов, разработанных тридцатью годами ранее и постепенно совершенствовавшихся на более мощном оборудовании. Но прорыв заключался в особенностях шахматной программы. В ней интересны и способ прогнозирования, и альфа-бета-алгоритм, сокращающий объем поиска, и некоторые из методов проектирования функций оценки. В итоге, как это часто бывает, СМИ назвали прорывом то, что им не является.
Также и сегодня. Вспомните отчеты о восприятии и распознавании надиктованной речи, заголовки в газетах о точности понимания текста на уровне человека или еще точнее. Но все эти впечатляющие практические результатытолько демонстрация прорывов, произошедших в 19801990-х гг.
Сейчас к более старым достижениям прибавлены современные методы проектирования, огромные наборы данных, многоуровневые сети и новейшее оборудование. Есть интерес к ИИ. Но обсуждаются не прорывы.
М. Ф.: Можно ли считать примером прорывной технологии программу AlphaZero от DeepMind?
С. Р.: Это интересная программа. Но нет ничего удивительного в том, что программное обеспечение для игры го смогли использовать для игры в шахматы и сеги на уровне чемпионов мира.
Тот факт, что программа AlphaZero менее чем за сутки научилась играть на сверхчеловеческом уровне в три разные игры, используя одно и то же программное обеспечение, безусловно, вызывает волнение. Но это всего лишь подтверждает, что если вы четко понимаете класс задачи, особенно детерминированной, если есть два игрока, делающих ходы по очереди, а игра идет по известным правилам и за ней можно наблюдать, то решением может стать хорошо спроектированный класс алгоритмов ИИ, позволяющих обучать функции оценки и использовать классические методы управления поиском.
Примечания
1
Форд М. Роботы наступают: развитие технологий и будущее без работы / Пер. с англ. С. Чернина. М.: Альпина нон-фикшн, 2016. 429 с.: ил. (Серия «Искусственный интеллект»).
2
Форд М. Технологии, которые изменят мир / Пер. с англ. А. Кардаш. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2014. 268 с.
3
https://futureoflife.org/lethal-autonomous-weapons-pledge/
4
Бостром Н. Искусственный интеллект: этапы, угрозы, стратегии / Пер. c англ. С. Филина. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2016. 490 с.: ил.
5
https://www.wired.com/story/artificial-intelligence-researchers-gender-imbalance
6
http://ai-4-all.org/
7
Тьюринг А. Вычислительные машины и разум / Пер. с англ. К. Королева. М.: АСТ, 2018. 128 с. (Серия «Эксклюзивная классика»).
8
Бенджио И., Гудфеллоу Я., Курвилль А. Глубокое обучение / Пер. с англ. А. Слинкина. М.: ДМК пресс, 2017. 652 с.: ил. Книга бесплатно доступна по адресу https://www.deeplearningbook.org.
9
Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект. Современный подход. 2-е изд. / Пер. с англ. К. Птицына. М.; СПб.: Диалектика, 2019. 1407 c.: ил.