Это еще один метод машинного обучения, подобный алгоритму “случайного леса”, уже знакомому нам по главе “Правосудие”. Этот алгоритм выходит за рамки инструкций программистов, он умеет учиться самостоятельно по тем изображениям, которые ему предоставили. Именно способность алгоритма к самообучению дает нам основания говорить об искусственном интеллекте. Кроме того, множество уровней “рычажков и ручек” также делают структуру нейросети более глубокой и сложной, отсюда и взялся термин “глубокое обучение”.
Нейросети появились в середине XX века, но еще в недалеком прошлом нам не хватало мощных компьютеров, которые позволяли бы использовать весь потенциал нейросетей. Лишь в 2012 году, когда ученый-информатик Джеффри Хинтон и двое его студентов представили на конкурс по распознаванию изображений нейросеть нового типа>[160], мир наконец встрепенулся и всерьез занялся искусственным интеллектом. Было дано задание: найти на картинках среди всего прочего собак. Программа Хинтона и его учеников посрамила самых сильных своих конкурентов и стимулировала широкомасштабное возрождение алгоритмов глубокого обучения.
От алгоритма, который сам принимает какие-то решения, как и почему — нам неведомо, попахивает нечистой силой, однако принцип его действия, возможно, не так уж далек от нашего с вами учебного процесса. Вот вам пример для сравнения. Недавно группа специалистов учила алгоритм различать на фотографиях волков и хаски. Как выяснилось, алгоритм подгонял свои настройки таким образом, что какие-либо признаки собак в качестве подсказки ему не требовались. Он принимал решения на основании того, был ли объект изображен на фоне снега или нет. Есть снег — волк. Нет снега — хаски>[161].
Вскоре после того, как статья была опубликована, мне довелось побеседовать с профессором математики из Кембриджа Фрэнком Келли, и он пересказал мне свой разговор с четырехлетним внуком. По дороге в детский сад они увидали хаски. Мальчик сказал, что “собачка похожа на волка”. Фрэнк спросил его, откуда он знает — может, это и правда волк, и получил такой ответ: “Так она же на поводке”.
Союз интеллектов
К хорошей программе для скрининга молочных желез у нас два требования. Она должна быть достаточно чувствительной, чтобы всегда отлавливать отклонения от нормы в пораженных раком молочных железах, не пропуская ни пикселя и не выдавая их за “чистые”. Но она должна также действовать достаточно избирательно, чтобы под подозрение не попала абсолютно здоровая грудь.
