Жизнь 3.0. Быть человеком в эпоху искусственного интеллекта

Тегмарк Макс

Никто сейчас не знает, какой новый вычислительный субстрат вырвется в лидеры, но мы знаем, что до пределов, положенных законами природы, нам еще далеко. Мой коллега по MIT Сет Ллойд выяснил, что это за фундаментальный предел, и мы обсудим его в главе 6, и этот предел на целых 33 порядка (то есть в 10³³ раза) отстоит от нынешнего положения вещей в том, что касается способности материи производить вычисления. Так что если мы будем и дальше удваивать производительность наших компьютеров каждые два – три года, для достижения этой последней черты нам понадобится больше двух столетий.

Хотя каждый универсальный компьютер способен на те же вычисления, что и любой другой, некоторые из них могут отличаться от прочих своей высокой производительностью. Например, вычисление, требующее миллионов умножений, не требует миллионов различных совершающих умножение модулей с использованием различных транзисторов, как показано на рис. 2.6, – требуется только один такой модуль, который можно использовать многократно при соответствующей организации ввода данных. В соответствии с этим духом максимизации эффективности большинство современных компьютеров действуют согласно парадигме, подразумевающей разделение всякого вычисления на

много шагов, в перерывах между которыми информация переводится из вычислительных модулей в модули памяти и обратно. Такая архитектура вычислительных устройств была разработана между 1935 и 1945 годами пионерами компьютерных технологий – такими, как Алан Тьюринг, Конрад Цузе, Преспер Эккерт, Джон Мокли и Джон фон Нейман. Ее важная особенность заключается в том, что в памяти компьютера хранятся не только данные, но и его “софт” (то есть программа, определяющая, что надо делать с данными). На каждом шагу центральный процессор выполняет очередную операцию, определяющую, что именно надо сделать с данными. Еще одна часть памяти занята тем, чтобы определять, каков будет следующий шаг, просто пересчитывая, сколько шагов уже сделано, она так и называется – счетчик команд: это часть памяти, где хранится номер исполняемой команды. Переход к следующей команде просто прибавляет единицу к счетчику. Для того чтобы перейти к нужной команде, надо просто задать программному счетчику нужный номер – так и поступает оператор “если”, устраивая внутри программы петлевой возврат к уже пройденному.

Современным компьютерам удается значительно ускорить выполнение вычислений, проводя их, что называется, “параллельно”, в продолжение идеи повторного использования одних и тех же модулей: если вычисление можно разделить на части и каждую часть выполнять самостоятельно (поскольку результат одной не требуется для выполнения другой), то тогда эти части можно вычислять одновременно в разных составляющих “харда”.

Идеально воплощение параллельности достигается в квантовом компьютере. Пионер теории квантовых вычислений Дэвид Дойч утверждал в полемическом запале, что “квантовый компьютер распределяет доступную ему информацию по бесчисленному множеству копий себя самого во всем мультиверсуме” и решает благодаря этому здесь, в нашей Вселенной, любую задачу гораздо быстрее, потому что, в каком-то смысле, получает помощь от других версий самого себя {6} . Мы пока еще не знаем, будет ли пригодный для коммерческого использования квантовый компьютер создан в ближайшие десятилетия, поскольку это зависит и от того, действительно ли квантовая физика работает так, как мы думаем, и от нашей способности преодолеть связанные с его созданием серьезнейшие технические проблемы, но и коммерческие компании, и правительства многих стран мира вкладывают ежегодно десятки миллионов долларов в реализацию этой возможности. Хотя квантовый компьютер не поможет в разгоне заурядных вычислений, для некоторых специальных типов были созданы изобретательные алгоритмы, способные изменить скорость кардинально – в частности, это касается задач, связанных со взломом криптосистем и обучением нейронных сетей. Квантовый компьютер также способен эффективно симулировать поведение квантово-механических систем, включая атомы, молекулы и новые соединения, заменяя измерения в химических лабораториях примерно в том же ключе, в каком расчеты на обычных компьютерах заменили, сделав ненужными, измерения в аэродинамических трубах.

6

Один из создателей теории квантовых вычислений Дэвид Дойч показывает, каким образом квантовые вычисления связаны с многомировой интерпретацией квантовой механики, в книге: David Deutsch. The fabric of reality. London: Penguin, 1997 (есть русский перевод: Дойч Д. Структура реальности. Наука параллельных вселенных. М.: Альпина нон-фикшн, 2015. – Прим. перев.). Если вас интересует мой собственный подход к квантовым параллельным вселенным как к третьему из четырех уровней мультиверсума, то смотрите мою книгу Our Mathematical Universe (см. рус. пер.: Тегмарк М. Наша математическая Вселенная. В поисках фундаментальной природы реальности. М.: Corpus, 2016 / пер. с англ. А. Сергеев. – Прим. перев.).

Что такое обучение?

Хотя даже карманный калькулятор легко обгоняет меня в состязании на быстроту в арифметических подсчетах, он никогда не улучшит своих показателей ни по быстроте вычислений, ни по их точности, сколько бы ни тренировался. Он ничему не учится, и каждый раз, когда я, например, нажимаю кнопку извлечения квадратного корня, он вычисляет одну и ту же функцию, точно повторяя одни и те же действия. Точно так же первая компьютерная программа, обыгравшая меня в шахматы, не могла учиться на своих ошибках и каждый раз просчитывала одну и ту же функцию, которую умный программист разработал, чтобы оценить, насколько хорош тот или иной следующий ход. Напротив, когда Магнус Карлсен в возрасте пяти лет проиграл свою первую игру в шахматы, он начал процесс обучения, и это принесло ему восемнадцать лет спустя титул чемпиона мира по шахматам.

Способность к обучению, как утверждается, – основная черта сильного интеллекта. Мы уже видели, как кажущийся бессмысленным фрагмент неживой материи оказывается способным запоминать и вычислять, но как он может учиться? Мы видели, что поиск ответа на сложный вопрос подразумевает вычисление некоторых функций, и определенным образом организованная материя может вычислить любую вычислимую функцию. Когда мы, люди, впервые создали карманные калькуляторы и шахматные программы, мы как-то организовали материю. И теперь, для того чтобы учиться, этой материи надо как-то, просто следуя законам физики, реорганизовывать себя, становясь все лучше и лучше в вычислении нужных функций.

Чтобы демистифицировать процесс обучения, давайте сначала рассмотрим, как очень простая физическая система может научиться вычислять последовательность цифр в числе или любом другом числе. Выше мы видели, как холмистую поверхность с множеством ям между холмами (рис. 2.3) можно использовать в качестве запоминающего устройства: например, если координата одной из ям точно равна х = и поблизости нет никаких других ям, то, положив шарик в точку с координатой х = 3, мы увидим, как наша система вычисляет отсутствующие знаки после запятой, просто наблюдая, как шарик скатывается в ямку. Теперь предположим, что поверхность сделана из мягкой глины, поначалу совершенно плоской как стол. Но если какие-то фанаты-математики будут класть шарики в одни и те же точки с координатами, соответствующими их любимым числам, то благодаря гравитации в этих точках постепенно образуются ямки, и со временем эту глиняную поверхность можно будет использовать, чтобы узнать, какие числа она “запомнила”. Иными словами, глина выучила, как ей вычислить значащие цифры числа .

Другие физические системы, в том числе и мозг, могут учиться намного эффективнее, но идея остается той же. Джон Хопфилд показал, что его сеть пересекающихся нейронов, о которой шла речь выше, может учиться подобным же образом: если вы раз за разом приводите ее в одни и те же состояния, она постепенно изучит эти состояния и будет возвращаться в какое-то из них, оказавшись где-то поблизости. Вы хорошо помните членов вашей семьи, поскольку часто их видите, и их лица всплывают в вашей памяти всякий раз, как только ее подталкивает к этому что-либо связанное с ними.

Теперь благодаря нейронным сетям трансформировался не только биологический, но и искусственный интеллект, и с недавнего времени они начали доминировать в такой исследовательской области, связанной с искусственным интеллектом, как машинное обучение (изучение алгоритмов, которые улучшаются вследствие приобретения опыта). Прежде чем углубиться в то, как эти сети могут учиться, давайте сначала поймем, как они могут выполнять вычисления. Нейронная сеть – это просто группа нейронов, соприкасающихся друг с другом и потому способных оказывать взаимное влияние. Ваш мозг содержит примерно столько же нейронов, сколько звезд в нашей Галактике – порядка сотен миллиардов. В среднем каждый из этих нейронов контактирует примерно с тысячей других через переходы, называемые синапсами – именно сила этих синаптических связей, которых насчитывается примерно сотни триллионов, кодирует большую часть информации в вашем мозгу.

Рис. 2.9

Сеть из нейронов может выполнять вычисления функций так же, как это делает сеть из гейтов NAND. Например, сети искусственных нейронов обучились по вводимым числам, представляющим собой яркость пикселей изображения, давать на выходе числа, соответствующие вероятностям, что на этих изображениях тот или иной человек. Каждый искусственный нейрон (желтый кружок) вычисляет взвешенную сумму чисел, отправленных ему через связи (прямые линии) от нейронов предыдущего слоя, применяет простую функцию и посылает результат нейронам следующего слоя – чем дальше, тем больше вычисляется подробностей. Типичная нейронная сеть, способная распознавать лица, содержит сотни тысяч нейронов. На этом рисунке для простоты показана лишь жалкая горсточка.

Мы можем схематически изобразить нейронную сеть в виде точек, представляющих нейроны, и соединяющих их линий, которые представляют синапсы (см. рис. 2.9). Настоящие синапсы – это довольно сложные электрохимические устройства, совсем не похожие на эту схематическую иллюстрацию: они включают в себя разные части, которые называют аксонами и дендритами; есть много разновидностей нейронов, которые действуют по-разному, и точные детали того, как и когда электрическая активность в одном нейроне влияет на другие нейроны, все еще остаются предметом дальнейших исследований. Однако уже сейчас ясно, что нейронные сети могут достичь производительности человеческого уровня во многих удивительно сложных задачах, даже если на время забыть обо всех этих сложностях и заменить настоящие биологические нейроны чрезвычайно простыми имитирующими их устройствами, совершенно одинаковыми и подчиняющимися очень простым правилам. В настоящее время наиболее популярная модель такой искусственной нейронной сети представляет состояние каждого нейрона одним числом и силу каждого синапса – тоже одним числом. В этой модели при каждом действии каждый нейрон обновляет свое состояние, вычисляя среднее арифметическое от состояния всех присоединенных к нему нейронов с весами, в качестве которых берутся силы их синаптической связи. Иногда еще прибавляется константа, а к результату применяется так называемая функция активации, дающая число, которым будет выступать в качестве состояния данного нейрона на следующем такте [15] . Самый простой способ использовать нейронную сеть как функцию заключается в том, чтобы сделать ее прямой, превратив в канал передачи, где информация направляется лишь в одну сторону, как показано на рис. 2.9, загружая на вход функции верхний слой нейронов и считывая выход со слоя нейронов внизу.

15

Добавим для тех, кто любит математику, что в качестве этой функции чаще всего выступает либо сигмоидальная функция (x) – 1/(1 + e^–x), либо пороговая функция (x) = max{0, x}, хотя доказано, что в этой роли можно использовать какую угодно, лишь бы она не была линейной (то есть не представлялась в виде прямой линии на графике). В знаменитой модели Хопфилда использовалась функция (x) = –1 if x < 0 and (x) = 1 if x >= 0. Если состояния нейронов хранятся в памяти в виде вектора, то при переходе к следующему такту он обновляется умножением сначала этого вектора на матрицу, элементами которой служат силы синаптических связей, и последующим применением функции (x) ко всем новым вычисленным элементам.