ЖАНРЫ

Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта
Шрифт:

— Чтобы у неё не было никаких предубеждений о том, как нужно играть.

Тогда Минский закрыл глаза.

— Зачем ты закрыл глаза? — спросил Сассман своего учителя.

— Чтобы эта комната стала пуста.

В этот момент Сассман просветлился [1447] .

По всей видимости, в основе этого коана лежит реальная история. Сассман действительно сказал Минскому, что использует в своей программе метод рандомизации, поскольку хочет, чтобы у машины не было никаких предзаданных представлений о задаче. Минский ответил: «Ну, они у неё есть, просто ты не знаешь, какие именно». Эти слова произвели большое впечатление на Сассмана. Затем Минский продолжил, сказав Сассману, что мир построен определённым образом и самое важное, что мы можем сделать с этим миром, — это избежать случайности и выяснить способы, с помощью которых можно было бы осуществлять планирование [1448] .

1447

Raymond E. S., Steele G. L. (1996). The New Hacker's Dictionary. MIT Press // https://books.google.ru/books?id=g80P_4v4QbIC

1448

Levy S. (2010). Hackers: Heroes of the Computer Revolution. 25th Anniversary Edition. O'Reilly Media, Inc // https://books.google.ru/books?id=mShXzzKtpmEC

Важность проблемы топологии нейронных сетей осознавалась как Розенблаттом, который посвятил этой теме немалую долю текста «Принципов нейродинамики», так и Минским в его анализе способности нейронных сетей вычислять предикаты чётности и связности. Каким бы мощным инструментом ни был метод обратного распространения ошибки, задача обучения больших полносвязных сетей довольно быстро становится неподъёмной по мере увеличения количества их нейронов. Да и естественные нейронные сети в своей топологии явно далеки от полносвязных: каждый нейрон человеческого мозга связан лишь с несколькими тысячами из почти сотни миллиардов других нейронов. В своих поисках эффективных архитектур искусственных сетей Розенблатт, вполне ожидаемо, обратился к данным нейрофизиологии.

В «Принципах нейродинамики» содержатся ссылки на наиболее передовые для начала 1960-х исследования в области нейрофизиологии. Здесь мы находим отсылки к работам Роджера Сперри; Летвина, Мак-Каллока, Питтса и Матураны (та самая работа про глаз и мозг лягушки); Стюарта Сазерленда (исследование зрения осьминогов) и замечательным результатам, полученным Торстеном Визелем и Дэвидом Хьюбелом в процессе изучения зрительной коры кошек [1449] . Примечательно, что Сперри, Визель и Хьюбел в 1981 г. разделят Нобелевскую премию в области физиологии и медицины.

1449

Rosenblatt F. (1961). Principles of Neurodynamics. Perceptrons and the Theory of Brain Mechanisms. Cornell aeronautical lab inc., Buffalo, New York. Defense Technical Information Center // https://books.google.ru/books?id=Tk2tDAEACAAJ

Существует мнение, что Розенблатт вплотную приблизился к идее создания свёрточных нейронных сетей [1450] . Как показывают его статьи [1451] , [1452] , он пытался построить нейронную сеть, которая бы моделировала работу зрительного аппарата живого существа. Эксперименты Розенблатта с элементарными перцептронами явственно демонстрировали, что полносвязная или связанная случайным образом сеть обладает низкой эффективностью, то есть неспособна учиться достаточно быстро. Розенблатт искал механизмы, позволяющие сократить число параметров модели, а также объяснить существование механизма долгосрочной памяти. Эти теоретические размышления, а также результаты опытов по переносу памяти у крыс убедили его в том, что в мозге существует механизм, позволяющий передавать информацию о величинах синаптических весов из одной области в другую. Розенблатт предположил, что это может происходить химическим путём, но в итоге наука нашла другие объяснения (хотя и отдалённо похожие на идеи Розенблатта). Этому как раз способствовали результаты, полученные Хьюбелом и Визелем.

1450

Pater J. (2017). Did Frank Rosenblatt invent deep learning in 1962? // https://blogs.umass.edu/comphon/2017/06/15/did-frank-rosenblatt-invent-deep-learning-in-1962/

1451

Rosenblatt F. (1964). Analytic Techniques for the Study of Neural Nets / IEEE Transactions on Applications and Industry, Vol. 83(74), pp. 285–292 // https://doi.org/10.1109/tai.1964.5407758

1452

Rosenblatt F. (1967). Recent Work on Theoretical Models of Biological Memory / Computer and Information Sciences, Vol. 2, pp. 33—56 // https://blogs.umass.edu/brain-wars/files/2016/01/rosenblatt-1967.pdf

5.2.4.1 Роль котиков в развитии нейронных сетей

Хьюбел и Визель занимались изучением первичной зрительной коры (V1), также называемой «полем Бродмана 17» или же «стриарной корой». Последнее название происходит от латинского слова stria, то есть «полоса», и отражает тот факт, что здесь отчётливо видна полоска Дженнари (наружная полоска Байярже), образованная конечными отделами покрытых миелиновой оболочкой аксонов, отходящих от нейронов латерального коленчатого тела и заканчивающихся в IV слое серого вещества. Выучив все эти термины, вы сможете без особого труда подавлять в споре недостаточно уверенных в себе оппонентов.

Именно в зрительную зону V1 попадают нервные импульсы нейронов зрительного нерва, генерируемые сетчаткой. Все остальные чувствительные к зрительным сигналам участки мозга связаны с глазами строго через зону V1. У млекопитающих зона V1 занимает задний полюс затылочной доли каждого полушария. Это наиболее простая и по происхождению более «древняя» из зон коры головного мозга, связанных со зрением.

Но перед рассмотрением эксперимента Хьюбела и Визеля надо обсудить важные особенности строения коры головного мозга.

Кора головного мозга человека представляет собой плотно уложенный складками слой нервной ткани толщиной около двух — четырёх миллиметров [1453] . Если развернуть этот слой, то площадь коры одного полушария составит порядка 1000–1400 квадратных сантиметров [1454] . Под микроскопом в ткани коры можно разглядеть множество нейронов — примерно 100 000 на квадратный миллиметр.

1453

Roberts P. A. (1992). Neuroanatomy. Springer-Verlag, p. 86 // https://books.google.ru/books?id=7zywoAEACAAJ

1454

Toro R., Perron M., Pike B., Richer L., Veillette S., Pausova Z., Paus T. (2008). Brain Size and Folding of the Human Cerebral Cortex / Cerebral Cortex, Vol. 18, Iss. 10, pp. 2352—2357 // https://doi.org/10.1093/cercor/bhm261

Клеточные тела образуют несколько слоёв, в каждом из которых плотность их размещения практически постоянна, но более плотные слои перемежаются менее плотными. Ещё в конце XIX в. учёным удалось установить, что кора подразделяется на области, выполняющие различные функции (локализация функций). Обширным источником знаний о функциональных зонах коры стали клинические данные. Врачи неоднократно отмечали, что черепно-мозговые травмы, в зависимости от их локализации, могут вызвать слепоту, паралич, онемение или потерю речи, при этом слепота может быть как полной, так и ограниченной некоторой частью зрительного поля, а онемение может затрагивать как всю конечность, так и только несколько пальцев. Изучение взаимосвязей между местом повреждения коры и участком проявления на теле позволило со временем составить общую карту коры, выделив тем самым зрительную, слуховую, соматосенсорную (отвечающую за ощущения тела), речевую и моторную кору.

Тщательный анализ коры с помощью микроскопа и улучшенных способов окраски показал, что, несмотря на относительную однородность, в коре существуют структурные различия, хорошо коррелирующие с картой локализации функций. Дополнительные подтверждения этого были получены в ходе изучения электрической активности мозга, возникающей при стимуляции организма при помощи прикосновений, звуков или световых раздражителей. Сходным образом, наблюдая за движениями тела в ответ на электрическую стимуляцию коры, удалось также составить и карту двигательных зон. Это систематическое картирование коры вскоре привело к фундаментальному выводу: в большинстве случаев сенсорные и моторные зоны мозга представляли собой «проекции» соответствующих областей тела. Стало ясно, что тело сопоставлено соматосенсорной и моторной областям коры, при этом полю зрения соответствует первичная зрительная кора площадью около 15 квадратных сантиметров. В первичной зрительной коре карта достаточно проста, поскольку не содержит НИ ЕДИНОГО РАЗРЫВА, за исключением примечательного разделения поля зрения посередине, причём левая его половина проецируется на кору правого полушария головного мозга, а правая — на кору левого полушария.

Важной особенностью корковых (также говорят «кортикальных», от лат. corticalis — кора) карт является их переменный масштаб: одна и та же площадь поверхности тела, в зависимости от конкретного участка, может отображаться в различные по площади участки коры. Например, квадратному миллиметру поверхности пальцев, губ или языка соответствует бoльшая площадь коры, чем квадратному миллиметру поверхности ягодиц или спины, а квадратный миллиметр центральной части сетчатки глаза представлен в коре мозга примерно в 35 раз детальнее, чем квадратный миллиметр её периферической части.

Во многих учебниках по нейрофизиологии можно обнаружить изображение удивительного существа — соматосенсорного гомункулуса. В основу гомункулуса положена фигурка человека, но размеры разных анатомических областей его тела выполнены в масштабе, пропорциональном числу находящихся в них рецепторов и, соответственно, площади, приходящейся на эти анатомические области зоны соматосенсорной коры.

Рис. 102. Соматосенсорный гомункулус
Поделиться с друзьями: