Система распознавания рукописного текста, созданная мною, в конце концов стала основой для системы ввода текста, получившей название Graffiti (последняя применялась в первых версиях «палмов»). А компания Nestor, насколько мне известно, просуществовала недолго.
Море внимания столь простому явлению, как нейронные сети! Большинство их возможностей легко воспроизводятся при помощи иных методов. И вот, наконец, вся эта шумиха вокруг НС потихоньку начинает спадать. Надо отдать должное изобретателям и исследователям нейронных сетей – они хотя бы не утверждали, что их детищу присущ интеллект. Первые нейронные сети были весьма простыми устройствами и значительно уступали программам, базирующимся на искусственном интеллекте. (Я вовсе не хочу, чтобы у вас сложилось впечатление, будто нейронные сети представляют собой упрощенную трехслойную структуру.) Ряд исследователей продолжили изучать нейронные сети различных модификаций. В настоящее время термин нейронные сети применяется для описания широкого диапазона моделей, в разной степени соответствующих биологическому «шаблону». Но не было предпринято даже малейших попыток воспроизвести общий принцип функционирования и архитектуру неокортекса.
По моему мнению, фундаментальной проблемой большинства нейронных сетей является следующая их особенность, присущая также программам, основывающимся на принципе искусственного интеллекта. И программы, базирующиеся на принципах искусственного интеллекта, и нейронные сети отягощены акцентом на поведении. Называют ли его «ответами», «моделями» или «выходными сигналами», предполагается, что именно в поведении, моделируемом НС или ИИ, заключается их «разумность». Об успешности компьютерной программы или нейронной сети судят по тому, выдает она правильный или желаемый выходной сигнал. Со времен Алана Тьюринга между интеллектом и поведением ставят знак равенства.
Но интеллект – это не просто разумный способ действий или разумное поведение. Действительно, поведение является проявлением интеллекта, но ни в коем случае не его ключевой характеристикой и не основным аспектом определения данного понятия. Это легко доказать в одно мгновение: вы остаетесь разумным, лежа в полной темноте, размышляя и осознавая себя самого и окружающий мир. Отрицая важность того, что происходит у вас в голове, и сосредоточиваясь, наоборот, на видимом поведении, ученые создали себе непреодолимое препятствие на пути познания человеческого интеллекта и создания по-настоящему разумных машин.
Прежде чем мы сформулируем новое определение интеллекта, я хочу рассказать вам о другом, коннекционистском, подходе, последователи которого подошли к пониманию работы мозга гораздо ближе. Основная проблема состоит в том, что важность указанного направления познания осознают лишь немногие ученые.
В то время как нейронные сети попали в центр внимания исследователей, небольшая отколовшаяся группа теоретиков разработала НС, положив в ее основу не поведение. Изобретение, названное автоассоциативной памятью, также состояло из простых «нейронов», сообщающихся друг с другом и генерирующих возбуждение при достижении определенного порога. В отличие от нейронных сетей предыдущих поколений (в которых информация проходила только в одном направлении) нейроны автоасссоциативной памяти были соединены большим числом обратных связей. Каждый выходящий сигнал в таких сетях преобразовывался в исходящий – как в телефонном разговоре. Благодаря этой цепи обратных связей ученые получили возможность наблюдать ряд интересных моментов.
Усвоив определенную модель активности, искусственные нейроны запомнили ее. Автоассоциативная сеть ассоциировала модели сами с собой, отсюда ее название – автоассоциативная память.
Результат подобной связи, на первый взгляд, может показаться смехотворным. Для воспроизведения модели, сохраненной в такой памяти, следовало предоставить указанную модель. Проиллюстрирую данный вывод наглядным примером. Допустим, вы пришли в магазин с намерением купить связку бананов. Когда продавец просит вас оплатить покупку, вы говорите ему, что расплатитесь… бананами. «Что же ценного тогда в этом открытии?» – спросите вы. А то, что автоассоциативная память обладает несколькими важными особенностями, присущими головному мозгу человека. Самая важная из них такова: нет необходимости предъявлять системе целую модель, которую вы желаете получить от нее, – достаточно ее фрагмента или видоизмененной по сравнению с желаемой модели. Автоассоциативная память способна воспроизвести сохраненную модель в неизмененном виде, даже если все, что у вас есть в наличии, – ее искаженный вариант.