в мире независимую от говорящего программу для распознавания непрерывной речи[7]. О моем достижении написали в New York Times[8]. Но этого оказалось недостаточно, и с началом долгого «ледникового периода» в области ИИ, растянувшегося почти на все 1990-е годы, о нейронных сетях снова забыли.
В конечном счете сегодняшнему возрождению метода способствовали технологические прорывы, касающиеся двух важных базовых элементов нейронных сетей. Я имею в виду большую вычислительную мощность и большие объемы данных. Данные «обучают» программу распознавать шаблоны, обеспечивая ее множеством образцов, а вычислительная мощность позволяет ей быстро анализировать эти образцы.
На заре ИИ, в 1950-х годах, не хватало как данных, так и вычислительной мощности. Но за прошедшие десятилетия все изменилось. Сегодня вычислительная мощность вашего смартфона в миллионы раз больше, чем мощность передовых компьютеров НАСА, отправивших Нила Армстронга на Луну в 1969 году. Появление интернета привело к накоплению самых разнообразных текстов, изображений, видео, кликов, покупок, твитов и так далее. В распоряжении исследователей оказались огромные объемы данных для обучения нейронных сетей, а также дешевые вычислительные мощности высокой производительности. Но сами сети все еще были сильно ограничены в возможностях. Для получения точных решений сложных задач требуется много слоев искусственных нейронов, но на тот момент исследователи еще не нашли способ эффективно обучать слои по мере их добавления. Прорыв в этом направлении, наконец, состоялся в середине 2000-х годов, когда ведущий исследователь Джеффри Хинтон обнаружил способ эффективного обучения добавленных слоев. Нейронные сети словно получили дозу стероидов и обрели невиданную мощь, достаточную, чтобы распознавать речь и объекты. Вскоре нейронные сети, названные новым модным термином «глубокое обучение», уже могли превзойти старые модели в решении различных задач. Однако укоренившиеся предрассудки о методе нейронных сетей заставили многих исследователей ИИ игнорировать технологию, которая тем не менее показывала выдающиеся результаты. Поворотный момент наступил в 2012 году, когда сеть, построенная командой Хинтона, одержала убедительную победу в международном конкурсе компьютерного зрения[9], [10].
После десятилетий самоотверженных исследований нейронные сети в одночасье вышли на передний план, теперь в виде глубокого обучения. Этот прорыв обещал растопить лед последней «зимы» ИИ и впервые позволить по-настоящему использовать его силу для решения ряда реальных проблем. Исследователи, футуристы и технические специалисты – все начали твердить о колоссальном потенциале нейросетей. Ожидалось, что скоро они научатся понимать человеческую речь, переводить документы, распознавать изображения, прогнозировать поведение покупателей, выявлять мошенничества и принимать решения о кредитовании, а еще
Ли К.-Ф. О распознавании естественной речи без обучения на образцах речи говорящего // Speech Coomunication 7. 1988. № 4. С. 375–379.
Маркофф Д. Разговор с машинами: прогресс ускоряется // New York Times. URL: https://www.nytimes.com/1988/07/06/business/business-technology-talking-to-machines-progress-is-speeded.html?mcubz=1.HTML-код?mcubz=1 (6 июля 1988 года).
Речь идет о соревновании Large Scale Visual Recognition Challenge. Алгоритмы, представленные соревнующимися командами, должны распознавать, что изображено на картинках.
ImageNet – решение задач визуального распознавания 2012, полные результаты. URL: http://image-net.org/challenges/LSVRC/2012/results.html.
