Как машина научилась учиться: история создания первой нейросети

8 июля 1958 года в The New York Times вышла заметка о новом устройстве ВМС США, которое «обучается в процессе работы». За день до этого журналистам представили сам проект Фрэнка Розенблатта – перцептрон, прообраз современных нейросетей. В тот день машина получила способность не просто исполнять инструкции, а учиться на ошибках и корректировать своё поведение.

Для демонстрации устройству дали задачу отличить карточки с метками слева от карточек с метками справа. Тот же принцип должен был работать с буквами, простыми фигурами и другими визуальными паттернами. Перцептрон предлагал ответ, оператор отправлял ему сигнал об ошибке, и машина обновляла весовые коэффициенты. Нейроускорителей и персональных компьютеров тогда, конечно, не было, поэтому перцептрон запустили как программу на компьютере IBM 704 с перфокартами. Спустя примерно полсотни попыток система начала сортировать карточки без ошибок. Позже Розенблатт собрал отдельную электромеханическую машину, с фотоэлементами и весами в виде резисторов, которые физически подкручивались моторчиками.

Военные, вероятно чтобы оправдать потраченные средства, представили эксперимент с карточками как первый шаг к полноценному электронному разуму. В пресс-релизах устройство описывали как «эмбрион» будущей машины, способной ходить, разговаривать и обладать сознанием. Газеты подхватили этот образ, а журнал The New Yorker назвал перцептрон серьёзным соперником человеческого мозга. До языковых моделей было ещё очень далеко, а люди уже ждали скорого появления андроидов.

Правда, дальше выяснилось, что ожидания завысили преждевременно. Схема Розенблатта умела решать только ограниченное число задач. На более сложных примерах перцептрон учился бесконечно долго и примерно настолько же безрезультатно. Поскольку тогда никто не знал, как масштабировать эту идею, интерес к технологии угас и финансирование проектов свернули. Это событие стало одним из первых предвестников кризиса индустрии, который позже назовут зимой искусственного интеллекта.

Но эксперимент всё же доказал, что машину можно обучить. Вместо того чтобы выполнять созданные программистом инструкции, компьютер научился сам находить нужные закономерности в данных и стал предвестником современного машинного обучения.