«Крестный отец» ИИ: «Будущее за неконтролируемыми системами»

Лауреат премии Тьюринга и один из специалистов Google Brain Джеффри Хинтон рассказал об истоках нейронных сетей и поделился прогнозами на будущее.

Джеффри Хинтона с его 30-летним опытом разработки нейросетей, называют «крестным отцом ИИ». Помимо своей плодотворной научной деятельности, он стал автором или соавтором свыше 200 статей, в том числе, исследования 1986 года о технологии обратного распространения ошибки (backpropagation) — одного из главных подходов к обучению и настройке нейросетей. Также он популяризировал идею глубокого обучения, сообщает VentureBeat.

Нынешние темпы прогресса в области ИИ удивляют его. «В 2012 я не ожидал, что в ближайшие пять лет мы сможем переводить на многие языки с помощью этой технологии», — говорит Хинтон.

Однако, Хинтон считает, что у нынешнего подхода к машинному обучению есть ограничения. Большинство моделей компьютерного зрения не имеют механизма обратной связи — то есть, они не пытаются реконструировать данные из более высокоуровневых представлений.

Сам он и его коллеги недавно обратились к визуальной коре головного мозга как к источнику вдохновения. Человеческое зрение работает по принципу реконструкции и, как оказалось, такие методы в системах компьютерного зрения повышают надежность системы.

При этом Хинтон полагает, что нейробиологи могут многое почерпнуть у разработчиков ИИ. Он считает, что будущие системы ИИ в большинстве своем будут неконтролируемыми. В ходе неконтролируемого обучения информация поступает от неклассифицированных и неразмеченных данных. Такой подход близок человеческой способности искать сходства и реагировать на их присутствие или отсутствие.

Возможно, теория ИИ поможет даже раскрыть великую тайну снов. «Почему мы не можем вспомнить, что нам снилось?» — задается вопросом Хинтон.

Он полагает, что здесь мы имеем дело с чем-то вроде потери знаний. «Вся суть сновидений может заключаться в том, чтобы запускать процесс обучения в обратную сторону», — предположил ученый.

Хинтон считает, что ИИ трансформирует целые отрасли, например, образование, где будут разработаны более персонализированные курсы, которые примут в расчет человеческую биохимию. Было бы странно понять, как функционирует мозг и не попытаться улучшить нашу способность к обучению, подчеркивает он.