Как мы учимся. Почему мозг учится лучше, чем любая машина… пока - стр. 20

Меняя положение прицела, наш храбрый охотник применяет алгоритм научения, хотя сам этого не осознает. Он имплицитно вычисляет то, что математики называют «производной» системы, или ее градиентом, и использует «метод градиентного спуска». Иными словами, охотник учится смещать видоискатель ружья в направлении, уменьшающем вероятность ошибки.

Несмотря на миллионы входов, выходов и регулируемых параметров, большинство искусственных нейросетей, используемых в современном искусственном интеллекте, действуют точно так же, как наш охотник: они анализируют свои ошибки и на их основе корректируют свое внутреннее состояние в направлении, которое должно эти ошибки уменьшить. Во многих случаях такое обучение строго контролируется. Мы сообщаем сети, какой именно ответ она должна была выдать на выходе («Это 1, а не 7»), и точно знаем, в каком направлении необходимо корректировать параметры, если они привели к ошибке (математические вычисления позволяют определить, какие именно связи следует модифицировать, если в ответ на изображение цифры 1 сеть слишком часто дает на выходе 7). На языке машинного обучения это называется «обучением с учителем» (поскольку некто знает правильный ответ, который должна дать система) и «обратным распространением ошибки» (поскольку сигналы об ошибке отправляются обратно в сеть для изменения ее параметров). Процедура проста: я пробую ответить, мне сообщают правильный ответ, я определяю свою ошибку и корректирую параметры, чтобы впредь этой ошибки не совершать. На каждом этапе я делаю лишь небольшие поправки в нужном направлении. Вот почему такое обучение может протекать крайне медленно: в ходе овладения сложным видом деятельности вроде игры в Tetris данный цикл необходимо повторить тысячи, миллионы, даже миллиарды раз. Это и неудивительно: в пространстве с множеством регулируемых параметров поиски оптимальных настроек для каждой гайки и болта могут занять некоторое время.

Данный принцип постепенной коррекции ошибки был реализован уже в самых первых искусственных нейросетях, созданных в 1980-х годах. Достижения в области вычислительной техники позволили распространить эту идею на гигантские нейронные сети, включающие сотни миллионов регулируемых соединений. Эти глубокие нейросети состоят из последовательностей этапов, каждый из которых адаптируется к текущей задаче. Например, на цветной иллюстрации 4 представлена система GoogLeNet на основе архитектуры LeNet. Последняя была предложена Яном Лекуном и выиграла один из самых престижных международных конкурсов по распознаванию образов. Анализируя миллиарды изображений, система научилась распределять их на тысячи различных категорий: лица, пейзажи, лодки, автомобили, собаки, насекомые, цветы, дорожные знаки и так далее. Каждый уровень ее иерархии настроен на некий важный аспект реальности: например, нейроны низших уровней избирательно реагируют на линии и текстуры. Чем выше уровень, тем больше нейронов учится реагировать на сложные признаки: геометрические фигуры (круги, кривые, звезды), части объектов (карман брюк, ручку автомобильной двери, пару глаз) и даже целые объекты (здания, лица, пауков)