Невронни мрежи, изкуствен интелект… повтаряме и чуваме тези определения всеки ден, без да се замисляме колко са свързани те с идеята софтуерът да наподоби човешкия мозък.

Това съвсем не е случайно, асоциацията е логична. Първи успява не просто да се сети за нея, а и да я приложи днешният ни герой, един от най-големите учени на нашето време. Много е вероятно, ако не следите тази област на познанието, да не сте чували името му, но на Джефри Хинтън дължим огромна част от напредъка, който имаме днес в областта на така актуалния изкуствен интелект.

Често го наричат „Кръстника на ИИ“, с което той доста се забавлява.

Изкуствен интелект, сър

По времето, когато Хинтън предлага компютърни системи, които да работят на принципа на човешкия мозък, това звучи като (не)научна фантастика. Той обаче е убеден в концепцията си, защото е сред малцината, които имат достатъчно задълбочени познания и в двете посоки: когнитивните науки и софтуерно инженерство.

От малък Джефри се интересува от начина, по който работи мозъкът ни и веднъж се заприказва по темата с приятел. Заедно стигат до извода, че спомените се съхраняват в мозъка ни в многопластова мрежа от неврони по същия начин, по който данните за 3-измерна холограма се пазят в компютърния харддиск.

Става му любопитно и се заравя в темата. В резултат стига до извода, че модерната наука все още не може да даде много от отговорите, свързани с начина, по който функционира най-важният ни от гледна точка на еволюцията орган. Нито психолозите, нито специалистите по невронауки могат да кажат какви са физиологичните механизми, от които зависи интелигентността.

Елементарно, Джийвс

През следващите години той специализира в тази област – завършва бакалавърска степен по психология в Кеймбридж и докторат по изкуствен интелект в Единбург. Започва и да преподава. Основните му научни интереси са в софтуерните разработки, наподобяващи работата на мозъка с цел той да бъде изследван.

После обаче Хинтън стига до фундаменталната идея, която стои и зад днешния бум на ИИ: ако бъдат използвани подходящите структури, компютрите могат да се учат и да развиват своя интелигентност, сходна с човешката.

Така се ражда направлението, което днес ни дава невероятни възможности в най-различни посоки: от автономните автомобили до лицевото разпознаване.

„В науката често се случва да кажеш нещо, което звучи шантаво, а в дългосрочен план да се окаже, че си бил на прав път“, казва Хинтън.

Разбира се, терминът „изкуствен интелект“ съществува много преди британецът да предложи днешното му значение. Преди да се появят дълбоките невронни мрежи обаче, става дума за много по-прости алгоритми. Те няма как да откриват фините закономерности, а именно това е търсената задача на изкуствения интелект.

За невронни мрежи се говори още от зората на компютърната ера. Става дума за поредици от алгоритми, „подредени“ в слоеве, които могат да обработват информацията и да търсят закономерности така, както го прави човешкият мозък.

Трима ИИ в една лодка, без да броим кучето

В края на 50-те погледите привлича изследователят от Корнел Франк Розенблат, създателят на „Перцептрон“. Програмата, базирана на примитивните тогавашни платформи, уж може да разпознава изображението на ябълка. Тя е първата, която носи и званието „невронна мрежа“. Уви, доста неубедително.

През 1958-а в „Ню Йорк Таймс“ излиза голяма публикация, която разказва как „Перцептрон“ ще се превърне в първата машина, способна да работи като човешкия мозък. „Един ден той ще може да говори, да върви, да гледа, да пише, да се възпроизвежда, дори да осъзнава факта, че съществува“.

Само че „Перцептрон“ не може дори да различава ляво от дясно. Проваля се и в основната си задача. А докато работи, примитивният компютър изглежда по-скоро като пародия на научнофантастичен хорър. Конгломерат от случайно сглобени врати от хладилник и компютърни чаркове.

През следващите 40 години никой не иска да споменава отново идеята за невронна мрежа. Хинтън също среща скепсиса на преподавателите си, който неминуемо е до него през целия път. Но не се отказва от идеята.

Може би тайната на упоритостта е някъде в гените му. Второто му име е „Еверест“, човекът, чието име носи най-високият връх на планетата, е сред предците му. Негов прапрадядо е Джордж Бул, бащата на булевата алгебра, чиито основи програмистите използват всеки ден. И дори споменават името му заради типа променлива, кръстена на него – булева.

Мистър ИИ, предполагам?

Два са големите пробиви, с които е свързано името на Джефри Хинтън. През 1986 г. той влиза в светлината на прожекторите, след като с двама съавтори създават научна публикация, която изважда от паяжините концепцията за невронни мрежи. Тя е обогатена от идеята, че информацията трябва да се обработва и в двете посоки от алгоритмите. След като веднъж е преминала през поредицата от слоеве, трябва да бъде обработена и „наобратно“, за да се провери доколко са точни намерените закономерности.

Дори и най-големите скептици се убеждават, че предложеното решение има огромен потенциал. Уви, по онова време компютрите все още не са готови за следващите големи стъпки, идеите са изпреварили драстично технологиите.

Така идва дългият период, известен като „зимата на ИИ“. Напредъкът по темата спира, малкото специалисти в тази посока се насочват към други области.

После обаче идва моментът. През новото хилядолетие компютрите натрупват все по-внушителна изчислителна мощ. През 2004-а Хинтън вече живее в Канада и получава нужното доверие, за да направи дългоочаквания пробив. Местният Институт за изследване на иновациите му предлага сериозно финансиране, за да създаде обща програма за специалисти по компютърни и невронауки, психолози и хора от други области, които да работят в тази посока.

ИИ да пази кралицата

Така стигаме до 2012-а, когато отново заедно с колеги Хинтън предлага първия впечатляващо добре работещ модел, който може да класифицира изключително точно снимки – да разпознава какво се вижда на подаденото му изображение.

Съавтори в това начинание са други двама забележителни учени от днешния ИИ свят. Иля Суцкевер – съосновател на милиардната компания OpenAI заедно с Елон Мъск, си спомня с носталгия „ИИ зимата“, когато професията им изглежда обречена. „Ние бяхме пълни аутсайдери, но в същото време усещахме, че знаем нещо повече от света и това ни караше да се чувстваме специални“.

Триото се допълва от Алекс Крижевски. „ИИ е нещо като крайната цел на компютърните науки“, казва днес той. „Целта им е да автоматизират повече неща, а изкуственият интелект цели да автоматизира абсолютно всичко“.

И така, Хинтън и колегите му се явяват на ежегодно състезание за различни системи, които могат да разпознават снимките от популярната база ImageNet. Печелят с цели 10% разлика пред конкурентите. И, което е по-важното, се оказват по-точни дори в сравнение с човешкия поглед.

„Причината днес да имам влияние в тази сфера е, че аз бях сред малцината вярващи в невронните мрежи. Но бях толкова убеден в тях, че всички студенти спонтанно ми се доверяваха и идваха да работят с мен. Имах късмета да мога да избирам само най-добрите“, спомня си онези времена Джефри Хинтън.

След състезанието екипът създава компания, която почти незабавно е придобита от „Гугъл“ за 400 милиона долара. Не случайно след това имената им са свързани именно с различни начинания на тази компания.

Сър ИИ

Алгоритъмът им се оказва истинска революция. Да, за да работи достатъчно добре, използва доскоро немислими изчислителни възможности, но се превръща в първото безспорно приложение на дълбоките невронни мрежи.

Дълго чаканото бъдеще идва като вълна. Появяват се някои от най-големите днешни компании, занимаващи се с разработки в областта на изкуствен интелект. Приложенията му растат, алгоритмите стават все по-добри, убеждаваме се всеки ден. И можем само да гадаем дали бихме стигнали дотук, ако мистър Джефри не беше толкова смел и упорит.

През 2018-а идва венецът на кариерата му. Заедно с други пионери на направлението – Ян Лекун и Джошуа Бенджо, Джефри Хинтън получава „Тюринг“, аналог на Нобеловите награди в областта на компютърните науки.

През последното десетилетие Хинтън продължава да работи активно, вече като част от екипа на „Гугъл“.

Спокойствие и само спокойствие

При традиционното машинно самообучение, за да бъде постигнат резултат, трябва основните закономерности да бъдат обработени и въведени ръчно. Специалистите, които подготвят данните, е важно да познават достатъчно добре сферата и да ги оставят до известна степен „смлени“ на алгоритъма, който да ги обработи.

„Смятам, че невронните мрежи имат много общо с Фройд“, обяснява Хинтън. „Идеята, че има тънък видим слой на съзнанието и всички онези кипящи неща отдолу. Те не са осъзнато, умишлено разсъждение, а нещо друго – нещо, което работи по аналогии. Точно както го правят дълбоките невронни мрежи“.

Според Хинтън те са естествената следваща стъпка в развитието на технологиите. „Ранният ИИ се базираше на логиката. Опитваш се да правиш компютри, които да разсъждават като хората. Вторият път дойде от биологията: опитваш се да правиш компютри, които могат да възприемат, да действат и да се адаптират, подобно на животните“.

Станало е мозък

След пробива на Хинтън и колегите му в света на дълбоките невронни мрежи нещата се променят. Едни и същи алгоритми се оказват способни на чудеса в различни области и неслучайно все по-вероятно изглежда бъдещето, когато ще стигнем и до генералния изкуствен интелект – невронна мрежа, способна да решава огромен кръг различни задачи. А оттук… пътят ни води до дълго очакваната от самия Хинтън цел: компютърен „мозък“, неразличим от човешкия.

Можем само да гадаем докъде ще ни доведе всичко това. Интересно е обаче какво мисли по темата днешният ни герой.

Той твърдо вярва, че бъдещето е именно в тази посока, но имаме още много стъпки дотам. В едно от знаковите му интервюта го питат дали наистина машините могат да бъдат научени на всички дейности, на които е способен и човешкият мозък. Дали емоциите ще могат да се възпроизведат? Дали всичко човешко ще може да бъде претворено в невронни мрежи?

„Сигурен съм на 99,9%“ – отвръща Хинтън. „Останалите 0,1% за мен са вероятността, че живеем в огромна симулация“.

Познавате типичното британско самочувствие и характерното чувство за хумор. И все пак, убедеността му е повод да се замислим.

Той не обича да дава интервюта. Цитират го също да казва, че можем да постигнем човешко ниво на интелигентност, но това не се задава поне в близките 40 години. Други цитати обаче му приписват значително повече оптимизъм.

Джентълмени на късмета

Джефри Хинтън е показал, че знае как да се бори за идеите си, дори когато са непопулярни. Така е и в личния му живот. С първата му съпруга тъкмо успяват след дълги перипетии да осиновят момче и момиче, когато тя е дигностицирана с напреднал рак на маточната шийка. След броени месеци Хинтън остава самотен баща и се грижи за хлапетата в годините, когато идват най-големите му научни успехи. Синът му се оказва със синдром на дефицит на вниманието.

После се жени втори път, но решава, че ще пази в тайна личния си живот и за следващия му брак не се знае много. В някакъв момент и втората му съпруга чува диагнозата „рак“, но за щастие успява да се излекува.

А Джефри Хинтън си остава джентълмен и рядко говори по тези теми. Още един знак за характера му: ученият страда от постоянна силна болка. Когато е на 19, наранява кръста си, носейки радиатор към стаята на майка си. Това отключва дискова херния, която постепенно се усложнява. Какво е решението на проблема? По собствените му думи, той нито веднъж не е сядал от 2005-а.

Мъж на място

Дълги години той и семейството му живеят в САЩ, където смята, че има по-благотворна почва за работа. Но тъй като има леви политически възгледи, емигрира в Канада по времето на Рейгън, защото се чувства потиснат.

Макар днес да го смятат за канадец, тъй като няколко десетилетия живее в северната страна, той си остава британец по дух. „Иронията е едно от трудните неща, на които да научим алгоритмите“, казва той. „Първо трябва да ги направим майстори в света на литературата. Но американците също не схващат иронията. Така компютрите ще стигнат нивото на американците, преди британците да го направят“.

Джефри разчита много на алгоритмите да ни помагат във все повече области. „Мисля, че изкуственият интелект ще направи живота ни по-лесен. Потенциалните опасности, за които говорят някои хора, нямат нищо общо със самата технология, а са свързани с това как е организирано човешкото общество. Тъй като съм социалист, аз чувствам, че когато технологията идва заедно с по-висока продуктивност, всеки трябва да получи от благата ѝ“.

Един британец в двора на крал Рейгън

„Та ние всъщност сме машини!“, смята изследователят, който, както разбрахме, определено знае какво говори по темата. „Ние просто сме създадени биологично. Повечето хора, които работят в сферата на ИИ, нямат съмнение, че сме машини. Просто сме изключително изпипани машини. И не трябваше да казвам „просто“. Та ние сме едни специални, невероятни машини!“.

И така, не разчитайте на него за точни прогнози какво е бъдещето, което ни очаква. Но разчитайте за технологиите, които ще го доведат.

Защото през 2021-а, в разгара на пандемията, Джефри Хинтън се появи в специализираните медии с впечатляваща новина. Престоят вкъщи му помогнал да създаде изцяло нов модел на алгоритми, базирани на невронните мрежи, които могат значително да изпреварят днешните!

Макар вече да е на 75, щом той го казва, определено си струва да обърнем внимание.

Глом, глом

Нарича новия си принцип ГЛОМ и го определя като „най-доброто, което мисля, че обединява различните посоки“. Признава, че за момента не предлага готов, работещ модел, а по-скоро концепция, която трябва да бъде доразвита от следващите учени, за да направи следващата голяма стъпка в изкуствения интелект. Хинтън обяснява, че ГЛОМ е начинът да моделираме човешките възприятия в машина – дава ни нов начин да обработваме визуалната информация. Той решава два основни проблема, които днес стоят пред този тип алгоритми. До момента те определят успешно различните елементи от картината, която виждат, но не са способни да дадат информация за местоположенията им един спрямо друг. Освен това не са способни да променят перспективата към тях. ГЛОМ обаче обещава чудеса в тази посока.

А това може да ни помогне сериозно там, където до момента алгоритмите все още не постигат дълго чаканите резултати.

„Основната цел на живота ми е да разбера как работи мозъкът. И всички тези технологии идват като опити да го направя. Те не работят като мозъка, но са доста полезни странични ефекти“, казва Хинтън.

Човешкият мозък си остава чудо. Но и технологиите идват с много чудеса благодарение на хора като днешния ни герой. Какво ли ни готвят за бъдещето?

В петък: очаквайте интервю с футуролог, с известна българска изследователка, с която ще потърсим заедно този отговор.