Хорошо.
История искусственного интеллекта.
Часть первая — машина Тьюринга
Когда-то, при царе Горохе, еще до Войны, Алан Тьюринг доказал математическую теорему о том, что возможен некий абстрактный универсальный вычислитель. Ключевое слово здесь — универсальный. Это такой вычислитель который может вычислить все, что могут вычислить все остальные вычислители. Какими бы навороченными счеты не были, ничего они не смогут такого чего не может машина Тьюринга.
Оказалось, что машина Тьюринга не обычная математическая заумь, а нечто, что можно склепать из релюшек и скотча. Что и было проделано. И тут возникла мысль — это ж универсальная штука, значит она и как мозги может работать. Мы сделаем робота — ящик с глазами, внутри компьютер (машина Тьюринга) и обязательно лампочка вместо носа. И сделали. Зачем, кроме рекламщиков никто не знает.
Часть вторая — нейронные сети
Нашлись люди которые сказали — машина с лампочкой это мило, однако давайте лучше подсмотрим у природы. Загвоздка состояла в том, что никто не знает как подсмотреть у природы. Удалось подсмотреть что в мозгах есть сеточка из клеток. Очень густая. Каждая клетка соединена со множеством других. И по ним идут какие-то сигналы, похожие на электрические. Что сие означает непонятно.
Кто-то почесал голову и сказал — непонятно, так непонятно. Попробуемка мы поиграть с сеточками и сигналами, благо у нас есть электрические элементы, и посмотрим что сеточки, самые простые, умеют сами по себе. Сказано — сделано. И о чудо, оказалось что сеточки могут распознавать образы! Например, подсовываешь им десяток табличек с буквами и просишь сказать где какая и они угадывают. Причем правильно в девяти случаев из десяти.
Что же это за магические (или интеллектуальные) сеточки? А это слои из «искуственных нейронов». А нейрон смоделирован так — множество проводков разного сопротивления сходятся к сумматору. Он их суммирует и подает на релюшку. При достаточном уровне сигнала релюшка срабатываем и мы знаем что это была буква А, а не котик.
А какое отношения сумматор с релюшкой имеет к нейрону? Трудно сказать. Ну это просто самое простое что пришло в голову. Чтобы было с сеточкой и с сигналами. У настоящего нейрона и сигналы другие, и не совсем электрические, скорее химические. А химия это вам не просто включил — выключил. Там разные вещества в разных нейронах. А иногда и несколько разных в одном нейроне. Это надо донну Окану спросить.
Как все эти вещества и сигналы взаимодействуют, да сплетенные в хитроумную сеточку, никто не знает. Есть мысль — разобраться с этим делом взяв умное существо у которого каждая клетка наперечет. Вот есть такой червячок. У него строгое количество клеток, с сотню кажется, причем некоторые из них нервные. И главное видно каждое соединение между ними. Составили грандиозную исследовательскую программу, каждую клетку исследовали. Причем не только саму по себе, полное их происхождение. Как червячок развивается из яйцеклетки. Полная история. И сигналы между нервными клетками можно замерить, записать, изучить. Изучили. О чем думал червячок осталось тайной.
И кто собственно решил что все дело в этих сигналах? Вон инфузории какие шустрые. Все умеют. А они одноклеточные. Нетути самой сеточки то. Ну не понятно, значит не понятно, вернемся к истории с релюшками.
Обалдев от того, что сеточки из сумматоров с редкими релюшками узнают самые настоящие буквы исследователи обратились в Пентагон с прожектом — сделаем Военный Искусственный Интеллект который в раз раздолбает СССР. И получили финансирование. Год за годом ИИ угадывал буквы со все большим процентом, но не так чтобы особо. А военные стали интересоваться — как идут дела?
- Дела отлично. Вот он ИИ, стоит на столе и щелкает релюшками. А то что лишь буквы узнаёт, так то от незнания что мы от него хотим. Он ведь окромя табличек с буквами ничего не видел и больше о мире ничего не знает. Наша научная задача ему об этом рассказать. Однако пока не можем. В конструкции микрофон не предусмотрен.
Военные приказали микрофон установить. А еще отправили проект на Комиссию. Комиссия в деле разобралась и спросила:
- Вот эта ваша конструкция из сумматоров. Она эквивалентна системе линейных уравнений. Такие системы в школе проходят, однако никто не замечал что линейные уравнения обладают интеллектом. Ну и что, что у вас сзади еще и релюшка стоит?
На что ученые ответили что в этой то релюшке и весь фокус. Релюшка то вовсе не линейная и конструкция в целом умеет не только линии проводить. Думать то надо комплексно. Да и релюшка то не одна. Они между каждыми слоями из «нейронов» стоят. И в целом это не что иное, как мозг. Надо только научиться его обучать. А обучить его можно чему угодно, теоретически. Но это большая научная задача и надо финансирование на следующую пятилетку.
Однако Комиссия не поверила и постановила: никакая конструкция из сумматоров и релюшек не сможет раздолбать СССР независимо от способа их соединения и метода обучения. И Пентагон зарубил программу. А поскольку организация это авторитетная, то финансирование прекратили везде. И начались для ИИ темные десятилетия.
Часть третья — ренессанс нейронных сетей
Так и жили любители ИИ без денег, потихоньку колупаясь, пока не настал 21 век. Никакого прогресса и изучении настоящего интеллекта он не принес. О чем думал червячок до сей поры не известно. Как вся эта химия переплетается, по прежнему — темные тайны электричества. Однако, случился прорыв в истории с релюшками. Это по прежнему те же самые сумматоры с релюшками, но кое-что улучшилось. Во-первых, ускорились компьютеры. То что тогда было суперкомпьютером с хорошим финансированием теперь облапошивает всякий айфон. Во вторых, и вправду улучшились методы обучения. И главный из них — показывать МНОГО данных. Не десяток табличек с буквами, а десяток миллионов. Ну и много всяких мелких штук. Ничего прорывного, но в целом это заработало много лучше (в основном благодаря быстрым компьютерам, очень многослойным наборам сумматоров и накопленным огромным коллекциям картинок с котиками).
Кое кто из авторов этого прорыва и впрямь думает, что они открыли устройство мозгов.
- Разум это обработка очень больших векторов. Мамой клянусь.
Да, вот так вот, в сами мозги даже не глянув. И самое смешное что даже могут оказаться правы. Как Нострадамус.
Что же есть на самом деле. Есть узнающие конструкции. Классифицирующие конструкции: котик, буква, пчелка. Есть конструкции аппроксимирующие, они наоборот могут синтезировать что-то. Голос. Ретушировать кино/фото. Если они и имеют какое-то отношение к мозгу, то лишь к отдельным его системам. Вот говорят что распознавание у нас начитается прямо в глазу. Не знаю, может быть нейронные сити и впрямь модель сетчатки. Это опять надо донну Окану спрашивать.
