Размером с мышь или кошку. Известный нейробиолог рассказал про ИИ будущего
Пересказ интервью новатора в сфере ИИ Джеффа Хокинса, переносящего принципы работы человеческого мозга на компьютеры.
merhanhaval22 / pixabay
Уилл Дуглас Хевен
(Will Douglas Heaven)
об авторе
Ведущий редактор тематики ИИ в медиакомпании MIT Technology Review. Освещает новые исследования, тренды ИИ и рассказывает о людях, которые стоят за ними. Ранее — первый редактор сайта BBC о технологиях в области геополитики Future Now (англ. «Будущее сегодня») и главный по теме технологий в научно-популярном журнале New Scientist.
Оригинал статьи: We’ll never have true AI without first understanding the brain
анастасия шеламова
Переводчик-фрилансер. Переводит тексты о маркетинге, HR, IT и многом другом. В 14 лет стала последовательным переводчиком для своей семьи на экскурсии по Чичен-Ице.
- Исследователи искусственного интеллекта зашли в тупик и занимаются не тем, что нужно, — так считает исследователь Джефф Хокинс
- Учёный предлагает свою альтернативу нынешним разработкам и говорит о главной ошибке инженеров ИИ
- Хокинс уже попробовал свой подход, и тот показал первые результаты
- Учёный ждёт, что к концу XXI века ИИ выйдет из кризиса и выполнит свою глобальную цель
Американский исследователь Джефф Хокинс 40 лет изучал нейробиологию и искусственный интеллект. Свою карьеру он начал с должности разработчика Intel, однако в 1986 году покинул компанию, чтобы получить степень по нейробиологии в Калифорнийском университете в Беркли. Тогда исследования Хокинса зашли в тупик, и через несколько лет он вернулся в Кремниевую долину, где в 1993 году создал Palm Pilot — один из первых КПК и предшественник современных смартфонов. В 2008 году Хокинс вновь вернулся к исследованиям мозга и возглавил лабораторию нейробиологии при Беркли.
Сегодня Хокинс руководит исследовательской компанией Numenta, которая изучает неокортекс — часть коры головного мозга, отвечающую за мышление, речь и движение. За последние годы его лаборатория совершила несколько открытий и теперь занимается разработкой ИИ, применяя полученные знания о человеческом разуме. Сам Хокинс в 2021 году выпустил книгу «Тысяча мозгов», в которой представил революционную теорию об организации интеллекта на клеточном уровне.
Пересказываем интервью Хокинса американскому журналу MIT Technology Review, в котором он говорит об ошибках современных исследований ИИ, рассказывает о своих последних открытиях и делится прогнозами будущего искусственного интеллекта.
О тупике, в который зашли современные исследователи ИИ
Хокинс убежден, что создать идеальный ИИ можно лишь по подобию человеческого разума — ведь других примеров интеллектуальных систем у исследователей просто нет. Копировать мозг полностью не нужно — достаточно заимствовать некоторые принципы.
Сегодня развитие ИИ идёт в неверном направлении — его разработчики игнорируют человеческий мозг, и оттого их продукты всё ещё не могут с ним тягаться.
«Представьте, что я впервые показываю вам компьютер и вы говорите: „Это удивительно! Я хочу сделать нечто подобное“. Но вместо того чтобы разбираться с принципами работы компьютера, вы просто начинаете делать что-то с нуля», — объясняет исследователь.
Хокинс хочет перевернуть отрасль ИИ, сместив фокус её внимания. По его словам, сегодня в ней вообще отсутствует само понятие интеллекта, а для исследователей важнее всего «соответствие стандартам и всевозможные фокусы в исполнении ИИ».
Тест Тьюринга Хокинс называет «одним из худших изобретений человечества». Учёный уверен, что, разработав такой способ тестирования ИИ, Тьюринг просто пытался прекратить споры о возможности разработки разумной машины. Однако на самом деле такая проверка ничего не может сказать о качестве ИИ: «Ну, обхитрили вы кого-то с помощью ИИ, ну, решили какую-то задачку с помощью сложной разработки — ок, результат достигнут, метрика пройдена; но понимания того, что вообще такое интеллект, как не было, так и нет».
В будущем ИИ будет использоваться только для действий, которые человек не может выполнять сам, — поэтому тест Тьюринга будет бесполезен для определения их способностей. В то же время Хокинс не хочет отрицать достижений современных компьютерщиков.
«ИИ, который может обнаружить раковые клетки, гениален. Но разве это разум? Нет, конечно», — говорит учёный.
Другие исследователи в сфере ИИ совсем не понимают, как важны знания об устройстве человеческого разума для развития их отрасли. «Да, конечно, нейросети глубинного обучения уже давно существуют, и многие принципы их функционирования заимствованы у мозга человека, — говорит Хокинг. — Но никто не пытается воссоздать мозг для ИИ. Работает нейросеть, и ладно. К тому же современные нейросети глубинного обучения действительно очень хороши».
Хокинс написал свою книгу для того, чтобы объяснить специалистам в области ИИ важность исследований мозга. «Мне хотелось, чтобы мои коллеги со всего мира читали книгу и обсуждали то, что в ней написано, — говорит учёный. — Согласны ли они с моими идеями? Раньше такой разговор даже невозможно было себе представить».
О том, что ИИ может позаимствовать у человеческого мозга
На основании своих открытий Хокинс разработал теорию функционирования интеллекта, которую назвал «теорией тысячи мозгов». Современная наука считает, что интеллект формирует представление об объекте иерархически: низшие функции мозга распознают общие черты вещи и рисуют базовую картинку, а затем системы высшего порядка превращают её в целостное знание.
Согласно теории Хокинса, разум работает как сеть: каждая из десятков тысяч колонок (группа клеток) неокортекса связана с отдельным органом чувств — глазом, участком кожи, пальцем — и формирует свою собственную модель вещи. Мозг превращается в несколько тысяч маленьких мозгов, каждый из которых обдумывает объект со своей точки зрения. Затем колонки «обсуждают» свои модели в сетевых взаимодействиях, соотнося информацию о вещи с информацией о расположении органов чувств, и голосуют. Результат голосования и становится итоговым образом вещи в сознании.
Редакция SkillBox
По словам Хокинса, первый признак интеллекта — способность к обучению по мере развития. Это свойство требует телесности: мы не можем одновременно воспринимать всё вокруг. Нам приходится концентрировать, двигаться, менять положение глаз или рук, чтобы создать образ окружающего мира.
Все наши ощущения попадают в десятки тысяч колонок (групп клеток) неокортекса. Каждая из них хранит в себе частичку информации об окружающем мире. Для того, чтобы обработать новые сведения и создать целостную картину мира, колонки вступают в цепочки сложных взаимодействий.
«В интеллектуальной системе ИИ это равносильно машине, управляющей разными датчиками — изображения, сенсорного ввода, радиолокатора, которые отвечают за создание полного представления о мире», — поясняет Хокинс.
Такой процесс позволяет человеку обучаться новому, не забывая о том, что он знал раньше, — однако современные нейросети воспроизвести этот механизм неспособны.
Ещё одно важное свойство человеческого разума, на которое стоит обратить внимание создателям ИИ, — восприятие мира в системе физических координат.
«Если я коснусь края чашки с кофе, то могу предположить, что почувствую её ободок, потому что знаю, где находится моя рука по отношению к ней. Машина так не может», — поясняет учёный.
О том, как человеческий подход уже ускорил нейросети
Сегодня Хокинс руководит лабораторией исследовательской компании Numenta, которая изучает неокортекс. По его словам, несколько лет лаборатория занималась нейробиологическими исследованиями, однако накопила достаточно знаний о мозге и сейчас пытается использовать их в разработках ИИ. Сегодня лаборатория изучает возможности непрерывного обучения машин.
Одним из последних удачных опытов Numenta стало исследование меры незаполненности нейросетей. По словам учёного, в мозге одновременно активно работает лишь 2% нейронов, а остальные находятся в спокойствии. Этот же принцип исследователи применили к нейросетям.
«Мы получили ошеломляющие результаты: работа существующих сетей ускорилась в 50 раз. Регулировка степени незаполненности также позволяет создать более устойчивые сети с меньшим энергопотреблением», — говорит учёный.
Также Хокинса интересуют возможности переноса на ИИ принципа телесности. Любая интеллектуальная система, вне зависимости от её физического воплощения — будь то человекоподобный робот, механическая змея, машина, самолёт или даже просто компьютер, помогающий вам скроллить ленту Instagram*, строит свою модель мира, воспринимая разные его составляющие с помощью передвижения. Эти особенности учёный хочет учитывать при обработке информации.
О том, в чём глобальная цель ИИ
Хокинс надеется, что к концу XXI века отрасли удастся выбраться из тупика и «перейти от ловких фокусов и красивых игрушек к действительно полезным для нашего будущего вещам». Разумные машины будущего станут маленькими и компактными — «как, например, мышь или кошка», а нужды в человекоподобном ИИ не возникнет. Как конкретно станет применяться ИИ в будущем, Хокинс судить не берётся — однако не сомневается, что спрос на него будет огромным.
Главная глобальная цель развития ИИ, по мнению исследователя, — защита информации и опыта, накопленных людьми, от их собственной смертности.
«Думаю, что создание разумных машин — не тех машин, которые есть сейчас, а совершенно других, — это возможность сохранить наши знания. Нас самих — во времени и пространстве, о которых мы пока ещё не знаем».