Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения - Ян Лекун

Итак, в июле 1986 г. я провел две недели в Питтсбурге в Летней школе коннекционистских моделей в Университете Карнеги-Меллона, куда меня пригласил Джеффри Хинтон. Я сомневался, нужно ли мне лететь в Соединенные Штаты: моя жена была беременна нашим первым ребенком, а роды ожидались через четыре недели после моего возвращения…

Я помню эту поездку и соотношу ее с основанием сообщества исследователей нейронных сетей. Я подружился с Джеффри и Майклом Джорданом, который только защитил диссертацию. Почему только его назвали Майклом – он был франкофилом и говорил по-французски лучше, чем я по-английски! На пикниках в Летней школе он исполнял песни Жоржа Брассенса, аккомпанируя себе на гитаре.

Рис. 2.1. Участники Летней школы по коннекционистским моделям 1986 г. в Университете Карнеги-Меллона (Питтсбург, США)

На фото мы видим Станисласа Дехаена (SD), Майкла Джордана (MJ), Джея Макклелланда (JMcC), Джеффри Хинтона (GH), Терри Сейновски (TS) и меня (YLC). Многие участники встречи тоже станут видными фигурами в области машинного обучения, искусственного интеллекта и когнитивных наук: Энди Барто, Дэйв Турецки, Джерри Тезауро, Джордан Поллак, Джим Хендлер, Майкл. Мозер, Ричард Дурбин и ряд других (© Организаторы летней школы).

Хотя я был всего лишь аспирантом, Джеффри предложил мне выступить с речью, объясняя это тем, что именно я создал алгоритм обратного распространения. За ужином, запив его хорошей бутылкой бордо, которую я привез с собой в багаже, он сказал мне, что через год планирует уйти из университета Карнеги-Меллон[25] и перейти в Университет Торонто. «Вы хотите присоединиться ко мне в качестве младшего исследователя?» Конечно! У меня оставался лишь год на то, чтобы защитить докторскую.

Революция продолжалась. Публикация статьи Рамельхарта-Хинтона-Уильямса об обратном распространении произвела эффект взорвавшейся бомбы[26]. Новости об успехе NetTalk распространялись как лесной пожар. Сообщество исследователей нейронных сетей быстро пополнялось все новыми участниками.

Мое программное обеспечение для моделирования нейронных сетей и обучения методом обратного распространения ошибки – все еще называемое HLM – представляло интерес для некоторых французских производителей. В частности, программу купила компания Thomson-CSF (теперь Thales).

Я получил докторскую степень в июне 1987 г. Диссертацию в Университете Пьера и Марии Кюри (теперь переименованном в Университет Сорбонны) я защищал в буквальном смысле на костылях, потому что в апреле сломал лодыжку, экспериментируя с новым методом передвижения по песку при помощи паруса! Джеффри Хинтон входил в состав жюри вместе с Морисом Милграмом, Франсуазой Фогельман-Суле, Жаком Питра (один из столпов исследований в области символического ИИ во Франции) и Бернаром Анжениолем (директором исследовательской группы Thomson-CSF). Через месяц я присоединился к Джеффри в Торонто вместе с женой и нашим ребенком, которому тогда исполнился всего лишь год. Моя жена согласилась отодвинуть на второй план свою карьеру фармацевта и заниматься сыном во время нашего пребывания в США, которое, как мы считали, не должно было продлиться более года…

Я взял с собой одного из своих друзей, Леона Ботту, студента, которого я встретил в начале 1987 г., когда он учился на последнем курсе Политехнической школы. Он проявил интерес к нейронным сетям и решил пройти со мной выпускную стажировку, не сообщив администрации школы, что я на тот момент еще не защитил докторскую. У меня уже были планы написать новое программное обеспечение для создания и обучения нейронных сетей. Это должен был быть симулятор, управляемый интерпретатором Lisp (особенно гибкого и интерактивного языка программирования). Я попросил Леона создать такой интерпретатор[27], что он и сделал буквально за три недели. Нашему сотрудничеству способствовал тот факт, что мы работали на одинаковых компьютерах: Amiga от компании Commodore. В отличие от ПК и Mac того времени, компьютеры Amiga обладали свойствами, аналогичными свойствам рабочих станций Unix, широко распространенных в ИТ-отделах по обе стороны Атлантики: они программируются на языке C с помощью компилятора gcc и текстового редактора Emacs. Я писал диссертацию на своем Amiga, используя компьютерную систему обработки текстов LaTeX. Мы обменивались программами удаленно, подключая к нашим компьютерам сеть Minitel.

Мы назвали новую программу SN (от термина «Neuronal Simulator», т. е. «нейронный симулятор»). Ее написание положило начало сотрудничеству и дружбе, продлившимся долгие годы: и сегодня офис Леона находится рядом с моим, в помещении FAIR[28] в Нью-Йорке.

В Торонто я закончил работу над SN и модифицировал эту программу, чтобы реализовать идею архитектуры нейронной сети, адаптированной к распознаванию изображений, которую я обдумывал уже некоторое время (теперь эта архитектура называется «сверточной сетью»; см. Главу 6). Она была вдохновлена неокогнитроном Фукусимы, но использовала более «классические» нейроны и управлялась алгоритмом обратного распространения. В то же время Джеффри Хинтон разработал другой, более простой тип сверточной сети, которую он использовал для распознавания речи. Он назвал ее TDNN (Time Delay Neural Network, т. е. «нейронная сеть с временной задержкой»).

В конце 1987 г. меня пригласили прочесть лекцию в Монреальском исследовательском центре компьютерных наук – институте, связанном с университетом Макгилла. В конце моего выступления один из молодых магистрантов задал ряд вопросов, из которых было очевидно, что он серьезно подошел к многослойным нейронным сетям. В то время в этой области было очень мало исследователей. Он задавался вопросом о том, как адаптировать архитектуру нейронных сетей, чтобы они могли обрабатывать протяженные во времени сигналы, такие как речь или текст. Я запомнил его имя: Йошуа Бенджио. Его вопросы были настолько актуальны, что я пообещал себе не упускать его из виду и начать с ним сотрудничество после завершения его учебы. Позже я нашел его уже работающим в Bell Labs, куда его взяли после защиты докторской диссертации и недолгой работы в Массачусетском технологическом институте.

Конференция в Лез-Уш оказалась полезной для меня и по другим причинам. В 1986 г., во время Летней школы по машинному обучению[29]. Ларри Джекел и сотрудники отдела исследований адаптивных систем Bell Labs узнали, что я был в Питтсбурге. Они попросили меня заехать в Bell Labs в Нью-Джерси на обратном пути, чтобы выступить с докладом. Я помню свое первое появление в этом знаменитом «храме технологий» – по крайней мере, таким он был в 1980-х гг. – где родились многие изобретения современного мира. Там собрались все светила физики, химии, математики, информатики и электротехники. Лаборатория Ларри Джекеля примыкала к лаборатории Артура Ашкина, будущего лауреата Нобелевской премии по физике в 2018 г. за работу над «лазерным