Читать книгу Алгоритм судного дня. Как Facebook, Google, Microsoft, Apple и другие корпорации создают искусственный суперинтеллект и почему это приведет к катастрофе онлайн | страница 24
Тем летом произошло другое интересное событие. Работая над вопросом Тьюринга, могут ли машины мыслить, группа разделилась из-за подходов к ответу на него, а именно построению самообучающейся машины. Некоторые участники предпочитали биологический метод. Иными словами, они считали, что при помощи нейронных сетей можно придать ИИ здравый смысл и способность рассуждать логически – и таким образом машины могут стать разумными. Другие возражали, что построить настолько полную копию мыслительного аппарата человека невозможно никогда. Вместо этого они предлагали инженерный подход. Вместо того чтобы подавать машине команды, приводящие к решению задачи, программа могла бы помочь системе «обучиться» на наборе данных. Система делала бы предсказания, основываясь на этих данных, а контролирующий ее человек проверял бы ответы, тренируя и настраивая ее в процессе работы. Таким образом определяется «машинное обучение» в узком смысле, то есть обучение решению изолированной задачи, например игре в шашки.
Психолог Фрэнк Розенблатт, участвовавший в семинаре в Дартмутском колледже, хотел смоделировать обработку визуальной информации в человеческом мозгу и в итоге научить машину распознавать предметы. Он рассчитывал создать простую рамочную программу, восприимчивую к обратной связи. Опираясь на результаты летних исследований, Розенблатт создал систему, которую назвал Perceptron. Это была первая искусственная нейронная сеть (ANN), работавшая по принципу создания связей между многочисленными элементами, обрабатывающими информацию и расположенными послойно. Каждый механический нейрон принимал на входе множество различных сигналов и затем обрабатывал их математически с учетом весов, чтобы определить, какой сигнал генерировать на выходе. Такая параллельная структура позволяла осуществлять доступ ко множеству обрабатывающих элементов одновременно, а это означало, что она не только была быстрой, но и могла непрерывно обрабатывать большой объем данных.
Конец ознакомительного фрагмента.
Текст предоставлен ООО «ЛитРес».