Машинное обучение включает первый этап обучения или тренировки, когда машина постепенно «учится» выполнять задачу, и второй этап – реализацию – когда машина закончила обучение.

Чтобы научить машину определять, содержит ли изображение автомобиль или самолет, мы должны начать с представления ей тысяч изображений, содержащих самолет или автомобиль. Каждый раз, когда на входе системе дается изображение, нейронная сеть (или «нейросеть»), состоящая из соединенных между собой искусственных нейронов (в действительности – это множество математических функций, вычисляемых компьютером), обрабатывает это изображение и выдает выходной ответ. Если ответ правильный, мы ничего не делаем и переходим к следующему изображению. Если ответ неверный, мы немного корректируем внутренние параметры машины, то есть силу связей между нейронами, чтобы ее выходной сигнал приближался к желаемому ответу. Со временем система настраивается и в конечном итоге сможет распознать любой объект, будь то изображение, которое она видела ранее, или любое другое. Это называется способностью к обобщению.

Сравнение этой способности нейросетей с соответствующими функциями мозга говорит о том, что машинам до нас еще далеко. Приведем некоторые цифры. В мозге 8,6·10^>10 нейронов, связанных между собой примерно 1,5·10^>14 синапсами. Каждый синапс может выполнять «вычисление» сотни раз в секунду. Данный синаптический расчет эквивалентен сотне цифровых операций на компьютере (умножение, сложение и т. д.) или 1,5·10^>18 операций в секунду для всего мозга, хотя в действительности лишь часть нейронов активна в любой момент времени. Для сравнения, карта GPU (графического процессора) может выполнять 10^>13 операций в секунду. Чтобы приблизиться к мощности мозга, потребуется 100 000 видеокарт. И тут есть одна загвоздка: человеческий мозг потребляет мощность, эквивалентную 25 Вт. Карта с одним GPU (графического процессора) потребляет в десять раз больше, т. е. 250 Вт. Электронные цепи в миллион раз менее эффективны, чем биологические.

Сегодняшние приложения, как правило, используют сочетание машинного обучения, GOFAI и классических вычислений. Рассмотрим машину, способную управлять автомобилем без водителя. Бортовая система визуального распознавания, обученная распознавать визуальные объекты и сигналы, присутствующие на дороге, использует определенную архитектуру нейронной сети, называемую «сверточной сетью». Но решение, которое принимает автопилот автомобиля, когда он «видит» разметку полосы движения, тротуар, припаркованный автомобиль или велосипед, зависит от традиционных систем планирования траектории движения, с правилами, написанными вручную, или же систем, основанных на правилах, которые относятся к области GOFAI.

Полностью автономные транспортные средства находятся все еще на этапе тестирования, но ряд коммерческих автомобилей, подобных «Tesla» 2015 г., уже имеют системы помощи водителю с использованием сверточных сетей. Регуляторы скорости, оснащенные системами технического зрения, берут транспортное средство под автономное управление на автостраде, удерживают его в пределах полосы движения или автоматически меняют ее после того, как водитель включает сигнал поворота, и при этом следят за наличием других автомобилей вокруг.

Мы будем писать о возможностях и приложении искусственного интеллекта на протяжении всей этой книги, но сейчас пришло время сделать шаг назад. Как определить общие черты всех этих интеллектуальных машин?

Я бы сказал, что искусственный интеллект – это способность машины выполнять задачи, обычно выполняемые животными и людьми, то есть воспринимать, рассуждать и действовать. Эти свойства неотделимы от способности учиться, как это наблюдается и у живых существ. Системы искусственного интеллекта – это просто очень сложные электронные схемы и компьютерные программы. Но возможности хранения информации, доступ к памяти, скорость вычислений и возможности обучения позволяют им «абстрагироваться» от конкретных примеров, содержащейся в огромных объемах данных.