Ознакомительная версия. Доступно 15 страниц из 71
В 2011 г. Грейнджер с коллегами запатентовал чип с изменяемой конфигурацией для параллельной обработки данных, основанный на этих алгоритмах. Это означает, что некоторые из самых распространенных структур мозга уже можно воспроизвести в виде компьютерного чипа. Стоит собрать их вместе, как в программе SyNAPSE фирмы IBM, — и вы на пути к созданию виртуального мозга. Всего один из этих чипов уже сегодня мог бы ускорить и улучшить работу систем, созданных для распознавания лиц в толпе, обнаружения ракетных пусков на спутниковых фотографиях, автоматической каталогизации вашей коллекции цифровых снимков и решения сотен других задач. Со временем искусственное воспроизведение мозговых схем, возможно, позволит «ремонтировать» поврежденный мозг, встраивая в него компоненты, способные восстановить «неисправные» области. Когда-нибудь микросхема параллельной обработки данных, запатентованная командой Грейнджера, могла бы заменить собой поврежденные структуры живого мозга.
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.
Watson — что-то вроде Siri на стероидах и безусловный чемпион по обработке естественного языка. В феврале 2011 г. эта программа, применив построенные по образцу мозга системы, одержала убедительную победу над соперниками-людьми в «Своей игре». Как и шахматный чемпион Deep Blue, для IBM Watson — это способ продемонстрировать свои вычислительные ноу-хау при одновременном продвижении дела ИИ. Известная игра представляла для программы серьезный вызов, ведь в вопросах часто задействованы ассоциации и игра слов. Участники должны понимать каламбуры, сравнения и культурный контекст, а ответы необходимо формулировать в том же стиле, что и вопросы. Однако распознавание речи не является специализацией Watson. Он не способен понимать устную речь. А поскольку он не видит и не чувствует, он не может и читать, так что в ходе игры вопросы приходится вводить вручную. К тому же Watson не слышит, так что аудио- и видеоподсказки исключались.
Эй, погодите-ка! Так что же выиграл Watson — «Свою игру» или специально подстроенную под него ее разновидность?
Уже после громкой победы, чтобы научить Watson понимать человеческую речь, IBM скрестила его с технологией распознавания речи фирмы Nuance. Кроме того, Watson читает терабайты медицинской литературы. Одна из целей IBM — уменьшить его габариты с нынешней комнаты, наполненной серверами, до, скажем, размеров холодильника и сделать из него лучшего в мире медика-диагноста. Когда-нибудь, уже довольно скоро, вам, возможно, придется записываться к врачу через виртуального помощника, который засыплет вас вопросами и сообщит врачу ваш предварительный диагноз. К несчастью, Watson по-прежнему не видит и может просмотреть такие признаки вашего состояния, как блеск в глазах, румяные щеки или свежее пулевое ранение. IBM планирует также установить Watson на ваш смартфон в качестве идеального приложения «вопрос-ответ».
Где же работают скопированные с мозга способности Watson? Его аппаратное обеспечение имеет выраженную параллельную структуру: 3000 параллельных процессоров оперируют 180 различными программными модулями, написанными для параллельных процессоров. Параллельная обработка информации — величайшее достижение мозга, и разработчики программного обеспечения вовсю пытаются повторить это достижение. Как сказал мне Грейнджер, параллельные процессоры и написанные для них программы не оправдали ожиданий. Почему? Потому что написанные для них программы плохо справляются с разделением задач для параллельного решения. Но, как продемонстрировал Watson, доработанные параллельные программы меняют ситуацию, и «железо» с параллельной архитектурой не слишком отстает. Разрабатываются новые чипы параллельных вычислений, которые должны невероятно ускорить работу уже существующих программ.
Ознакомительная версия. Доступно 15 страниц из 71
