Рождение разума: Как интеллект зарождается в людях и нейросетях - Джей Макклелланд

Многие исследователи склоняются к мысли, что способность AlexNet классифицировать объекты напоминает аналогичный процесс в мозге. Мы согласны, что сходства есть, и считаем это прогрессом, но справедливо и то, что различий остается немало.

Анил. Спасибо, что согласились на интервью! Я пишу статью об AlexNet. Не могли бы вы как нейробиолог, изучающий зрение человека, прокомментировать поразительное сходство между архитектурой AlexNet и человеческим зрением?

Анна. Некоторое сходство есть. AlexNet использует детекторы признаков, иерархически организованную нейронную сеть и опирается на знание о ранее распознанных объектах при классификации новых. В этом есть определенное сходство с человеческой зрительной системой.

Анил. Вас, наверное, очень воодушевляет, что принципы биологических нейронных сетей, которые вы изучаете, были воссозданы в искусственных нейронных сетях?

Анна. Нет, они вовсе не были воссозданы.

Анил. Простите, как это?

Анна. Между тем, как распознают объекты люди, и тем, как это делает AlexNet, есть принципиальные различия. Пожалуй, важнейшее из них состоит в том, что в AlexNet используются прямые связи, а в человеческой зрительной системе – двусторонние.

Анил. Понятно. Не ожидал такого поворота. Не могли бы вы пояснить?

Анна. В AlexNet нижние слои передают информацию верхним. Например, активация элементов, распознающих две линии в определенной области пространства, передается следующему слою, который может обнаружить угол. Тот, в свою очередь, передает информацию дальше. Такие соединения называются прямыми связями.

Анил. Полагаю, в человеческой зрительной системе есть и обратные связи?

Анна. Да. Возьмем, к примеру, важную структуру мозга – таламус. Он получает сигналы от глаз и передает их в так называемую первичную зрительную кору, или V1. Это прямые связи. Но существуют и обратные связи – от V1 к таламусу. Причем обратных связей больше, чем прямых. И такая картина наблюдается во всей зрительной системе.

Анил. Ладно. И что с того? Почему это так важно?

Анна (впервые слегка улыбается). Хороший вопрос. Обратные связи нужны нам потому, что мы распознаем объекты не только на основе восходящих сигналов, но и с помощью нисходящих ожиданий. Нисходящие ожидания создают контекст для того, что мы видим. Покажу вам кое-что. (Открывает изображение на компьютере.) Что вы видите?

Рисунок 2.7. Видите корову?

Анил (несколько секунд пристально всматривается). Совершенно ничего. Какие-то случайные пятна.

Анна. Хорошо. А теперь я скажу вам, что на изображении – морда коровы. Видите теперь?

Анил (сначала всматривается с сомнением, потом его лицо озаряется улыбкой). Вижу! Она смотрит прямо на меня с левой части изображения! Маленькие темные точки – это глаза, рядом с ними видны уши, а внизу – нос.

Анна. И теперь вы уже не сможете этого не видеть. Понимаете, что произошло? Нисходящее ожидание увидеть корову изменило ваше восприятие. Многие нейробиологи считают, что в этом и состоит функция обратных связей. То, что мы видим, – это конструкция, которую формируют как восходящие сигналы, так и нисходящие ожидания.

Анил. AlexNet использует только восходящие сигналы. (Ссутулившись, несколько секунд молчит.) Знаете, я шел к вам с мыслью, что вы будете в восторге от AlexNet. Что сочтете его великим достижением.

Анна. В каком-то смысле это действительно великое достижение. Но до копии человеческого мозга ему далеко. AlexNet изобретательно применяет множество приемов машинного обучения, которые в человеческом мозге попросту невозможны. Например, используется оборудование, способное обрабатывать больше 1000 изображений одновременно, а человек обрабатывает изображения последовательно, одно за другим. Для некоторых людей в таких проектах есть большой смысл.

Анил. Но не для вас?

Анна. Меня интересуют вечные вопросы: кто мы такие? Как возникает наш разум? Что делает возможным человеческое зрение? Вот мои вопросы, и я работаю над ними. Другим нравится создавать инструменты, способные улучшить жизнь людей. И они работают над этим.

Анил. Значит, изучение разума и ИИ не имеют между собой ничего общего?

Анна. Нет-нет, общего очень много. И все благодаря простому факту: современный ИИ, тот самый, что демонстрирует впечатляющий прогресс, основан на нейронных сетях. Старый добрый ИИ использовал алгоритмы с явными правилами, созданные людьми, а не нейронные сети. Но сегодняшний ИИ практически целиком построен на нейронных сетях. А нейронные сети во многом разрабатывали люди, стремившиеся понять человеческий разум. Так что теперь у нас общий инструментарий. И потому – много общего.

Анил. Получается, изучение нейронных сетей поможет разобраться как в человеческом, так и в искусственном интеллекте?

Анна. Вполне возможно. Я считаю, что взаимодействия внутри нейронной сети – ключ к пониманию интеллекта, будь то биологического или искусственного. Но для этого потребуется постоянный диалог. Мой совет сообществу ИИ – изучать, как человеческий мозг решает интересующие их задачи. А тем, кто стремится понять человеческий разум, советую не закрываться от мысли, что некоторые достижения в области ИИ могут подсказать новые направления исследований мозга. Надеюсь, эти области будут и дальше обогащать друг друга!

Рисунок 2.8. А теперь вы видите корову?

Мы обсудили, как мы распознаем и классифицируем объекты окружающего мира. Но как активация нейронов порождает сознательное переживание зрения? Мы, люди, в отличие от AlexNet, способны осознанно видеть деревья, а не просто распознавать и относить объект к категории «дерево». Открыв глаза, мы мгновенно воспринимаем богатую визуальную картину вокруг. AlexNet может подсказать, как наш мозг классифицирует объекты вроде дерева, но ничего не говорит о том, как возникает переживание самого акта видения. Как у людей возникают сознательные зрительные переживания?

Теорий множество, но точного ответа нет ни у кого. Мы знаем лишь, что видим не мир как таковой, а конструкцию, существующую целиком и полностью в нашем сознании. Эта конструкция обычно неплохо отражает внешний мир, но сама им не является. Как же активация нейронов связана с сознательным переживанием зрения? К этому фундаментальному вопросу мы вернемся в главе 10.

Но сначала нам предстоит разобраться, что делает нейронная сеть и почему она может дать нам инструменты для понимания разума. Эти важнейшие вопросы мы рассмотрим в следующей главе.

Энтомологу, изучающему, как муравьиная колония обходит препятствия, необходимо разбираться в поведении муравьев. Не зная, например, что муравьи выделяют феромоны и следуют по наиболее насыщенному феромонному следу, невозможно построить