Идиот или гений? Как работает и на что способен искусственный интеллект - стр. 20
Поскольку “знания” перцептрона состоят из набора чисел, а именно – определенных в ходе обучения весов и порогового значения, – сложно выявить правила, которые перцептрон использует при выполнении задачи распознавания. Правила перцептрона не символические: в отличие от символов Универсального решателя задач, таких как ЛЕВЫЙ-БЕРЕГ, #МИССИОНЕРОВ и ПЕРЕМЕСТИТЬ, веса и порог перцептрона не соответствуют конкретным понятиям. Довольно сложно преобразовать эти числа в понятные людям правила. Ситуация существенно усложняется в современных нейронных сетях с миллионами весов.
Можно провести грубую аналогию между перцептронами и человеческим мозгом. Если бы я могла заглянуть к вам в голову и понаблюдать за тем, как некоторое подмножество ста миллиардов ваших нейронов испускает импульсы, скорее всего, я бы не поняла, ни о чем вы думаете, ни какие “правила” применяете при принятии конкретного решения. Тем не менее человеческий мозг породил язык, который позволяет вам использовать символы (слова и фразы), чтобы сообщать мне – часто недостаточно четко, – о чем вы думаете и почему приходите к определенным выводам. В этом смысле наши нервные импульсы можно считать субсимволическими, поскольку они лежат в основе символов, которые каким-то образом создает наш мозг. Перцептроны, а также более сложные сети искусственных нейронов, называются “субсимволическими” по аналогии с мозгом. Их поборники считают, что для создания искусственного интеллекта языкоподобные символы и правила их обработки должны не программироваться непосредственно, как для Универсального решателя задач, а рождаться в нейроноподобных архитектурах точно так же, как интеллектуальная обработка символов рождается в мозге.
Ограниченность перцептронов
После Дартмутского семинара 1956 года доминирующее положение в сфере ИИ занял символический лагерь. В начале 1960-х годов, пока Розенблатт увлеченно работал над перцептроном, большая четверка “основателей” ИИ, преданных символическому лагерю, создала авторитетные – и прекрасно финансируемые – лаборатории ИИ: Марвин Минский открыл свою в MIT, Джон Маккарти – в Стэнфорде, а Герберт Саймон и Аллен Ньюэлл – в Университете Карнеги – Меллона. (Примечательно, что эти университеты по сей день входят в число самых престижных мест для изучения ИИ.) Минский, в частности, полагал, что моделирование мозга, которым занимался Розенблатт, ведет в тупик и ворует деньги у более перспективных проектов символического ИИ[32]. В 1969 году Минский и его коллега по MIT Сеймур Пейперт опубликовали книгу “Перцептроны”