Оказывается, чтобы не дать маху
с «главным вопросом жизни,
вселенной и вообще»,
нужно просто правильно
его сформулировать.
Человечество всегда стремилось и будет стремиться облегчить себе выполнение каких-то особо трудоёмких задач. Сперва мы копили знания — и обложились справочниками, полки с которыми превратились в целые склады данных, сделав нас бессильными перед такими объёмами. Когда пришло осознание, что сами мы уже почти не в силах в этом богатстве разобраться, были созданы полчища умных помощников. Но чем лучше инструменты, тем срочнее и разнообразнее становятся задачи. Детские мечты о волшебной палочке заставляют нас усердно работать над созданием кнопки «сделать красиво», которая будет понимать нас с полуслова.
И что теперь? Что станет следующим шагом после умного ассистента? Исследователи из Вашингтонского университета считают, что им станет устройство, которое сможет по-настоящему взять на себя изобретательские задачи. Нам нужен интеллектуальный инструмент, который не просто повторяет заученные инструкции и учится на примерах, а сам находит прорывные решения там, где их ещё нет. Звучит как фантастика? Авторы опубликованной в Nature Communications работы, похоже, придумали как это сделать.
Современный мир управляется тремя типами искусственного интеллекта. Во-первых, это, конечно, машины логического вывода вроде излюбленного ChatGPT: дайте им задачу вроде сборки кубика Рубика, и он мгновенно выдаст готовую инструкцию. Он повторяет выученное. Вторые — самообучающиеся машины: им никто не показывает шаги, они сами перебирают варианты, чтобы освоить все возможные способы решения. Но это требует огромных ресурсов.
Но есть и третий, редчайший на сегодня тип моделей. Это так называемые машины открытий — нейросети, способные среди триллионов факторов и закономерностей отыскать единственную связь, дающую идеальное решение. И при этом наиболее значимо то, что они позволяют не просто «надеяться на удачу», а гарантировать результат.
Профессор Шантану Чакрабарти и его команда предложили готовый «рецепт» создания такой машины, который они опубликовали в журнале Nature Communications. И у этого рецепта всего два ингредиента. Но каких!
Во-первых, речь о нейроморфном архиваторе, сути которого заключается в упрощённой сортировки данных. Дело в следующем: наш мозг потрясающе умеет сжимать информацию — например, мы не помним каждый пиксель лица друга, а просто запоминаем характерные черты, — и так же работает эта технология. Гигантские потоки данных сжимаются до сути, а затем сети учатся на по ней предсказывать закономерности. Машина-автокодировщик сжимает снова и снова, пока её прогнозы не станут безупречными.
Однако сжатых данных мало. Иногда, чтобы найти лучшее решение, нужно, как это ни странно, добавить хаоса. И тут на сцену выходит метод, позаимствованный у квантовой механики — так называемый отжиг Фаулера — Нордхейма. Грубо говоря, это контролируемый «шум» или случайность, которая позволяет машине не перебирать варианты по очереди, а буквально «прорываться» к оптимальному ответу. Это похоже на момент, когда вы часами ломаете голову над задачей, а потом вдруг — вдохновение, откровение, догадка — тот самый пресловутый инсайт!
Этот квантовый толчок к озарению и есть второй ингредиент. Новые компьютерные чипы позволяют применять этот квантовый подход в реальных устройствах. Гибридная система (архиватор + квантовый толчок) как раз и создаёт тот самый «момент озарения». И не просто искусственный, а по расписанию.
Главный бонус: гарантия, которую не дают даже суперкомпьютеры
Самое ценное в разработке Чакрабарти — это обещание. Обычно, когда учёные запускают сложную задачу на суперкомпьютере, они готовы молиться, чтобы угадать с начальными настройками и результаты сошлись с реальностью. Потому что, если это не удалось, гоняйте вычисления хоть целый год, хоть несколько лет — из неверных исходников не получится верного результата. Новая же гибридная архитектура даёт гарантию «сходимости»: неважно, потребуется машине шесть месяцев или год — в конце этого срока вы обязательно получите полезный ответ.
Профессор Чакрабарти шутит, что у команды получилось создать антипод знаменитого суперкомпьютера «Мыслителя» («Deep Thought» — глубокая задумчивость) из романа Дугласа Адамса «Автостопом по галактике». Тот 7,5 миллионов лет вычислял ответ на «главный вопрос жизни, Вселенной и всего такого» и выдал фундаментальное «42» — сколь сокровенное, столь и бесполезное.
«С машинами-исследователями, созданными на основе гибридной системы команды, такого не случится, — уверяет учёный. — Такие машины дают такую гарантию. Через полгода у вас будет то, что работает».
Пока что исследователи успешно тестируют систему на «модели Изинга» — стандартном проклятии для нейросетей, с которым они веками не могли справиться. Теперь же квантово-нейроморфный гибрид побеждает. Ирония в том, что мы создаём машины, которые творят как природа (работая как мозг) и одновременно используют законы самой неочевидной науки — квантовой механики.
Возможно, через несколько лет фраза «дай мне новую идею» будет адресована не коллеге, а чипу, который умеет находить иголку в стоге сена — гарантированно. А пока мы можем констатировать, что это будущее, видимо, уже наступило и просто ещё не добралось до нас.