#14 - Sztuczna Inteligencja: Historia i Przyszłość | prof. Ryszard Tadeusiewicz

Właśnie to, co obecnie jest taką cechą sztucznej inteligencji, że machine learning jest takim dominującym wątkiem, właśnie w Perceptronie Franka Rosenblata. Frank Rosenblatt był psychologiem, badał procesy uczenia się u zwierząt, u szczurów przede wszystkim. Ale doszedł do wniosku, że podobne procesy, które obserwował u żywych organizmów, u szczurów, które się tam uczyły np. w jaki sposób zyskać nagrodę, a uniknąć wstrząsu elektrycznego, te mechanizmy można przenieść do maszyny. Frank Rosenblatt zrobił to na kilka bardzo w nowym czasie rewolucyjnych sposobów, ponieważ po pierwsze, jako pierwszy zbudował urządzenia elektroniczne, a właściwie dokładnie elektromechaniczne urządzenia, które mogły się zachowywać jak komórki nerwowe, a ponieważ jedną z cech komórek nerwowych jest zdolność do uczenia się, zdolność do uczenia się poprzez zmianę swoich parametrów,

Wobec tego te elektromechaniczne, sztuczne neurony, powiedzmy Franka Rosenblata właśnie wchodzące w skład perceptronu, było ich 256 w tym perceptronie, te elementy miały bardzo zabawną z dzisiejszego punktu widzenia technikę uczenia się. Mianowicie proces uczenia musi zmieniać parametry. ...tego neuronu, czy to naszego biologicznego, jak coś słyszymy i czegoś się uczymy, to tam w synapsach następują pewne zmiany, przybywa albo ubywa taki wakuoli i tak dalej. Wobec tego to jest proces parametryczny. Wobec tego, żeby zmieniać parametry w urządzeniu elektronicznym, zastosowano potencjometry.

Dzisiaj potencjometrów się w zasadzie w takiej postaci prawie że w ogóle nie widuje, natomiast przez wiele lat potencjometry były niezbędnym elementem wyposażenia radioodbiorników czy telewizorów przy pomocy właśnie gałki i takiego opornika o zmiennej oporności, czyli właśnie potencjometru. Regulowało się głośność, regulowało się jasność ekranu, Można było po prostu rozmaite rzeczy nastawiać. A ponieważ ten perceptron miał się sam uczyć, wobec tego Rosenblatt kazał wbudować silniczki elektryczne, które kręciły tymi potencjometrami. Wobec tego to się odbywało w taki sposób bardzo, bardzo mechaniczny. Z tego to był pierwszy taki element, który był bardzo oryginalny.

Natomiast to, co było jeszcze oryginalne, aczkolwiek W kontekście późniejszych badań trochę zarzucone, to był fakt, że ludzie przywiązywali wtedy bardzo dużą wagę do struktury. To znaczy uważali, że jeżeli jakaś maszyna ma w sposób korespondujący ze sztuczną inteligencją Coś tam robić, no to w strukturze tej maszyny powinna być jak gdyby zaszyta, zapisana, odwzorowana, no struktura Ukierunkowana na ten cel. Natomiast Rosenblatt oglądał zdjęcia mikroskopowe mózgu wybarwione metodą Golgiego tak, że widać było neurony i połączenia pomiędzy nimi i doszedł do wniosku, niesłusznego wniosku jak się potem okazało, ale doszedł do wniosku, że nasze neurony w mózgu łączą się w sposób chaotyczny, łączą się w sposób przypadkowy.

To nie była prawda, jeszcze raz to chcę podkreślić. Tym niemniej Frank Rosenblatt właśnie ten swój perceptron montował w ten sposób, że zastosował takie losowe techniki. Przy czym, co może zabawne, on taki był trochę cyrkowiec, w związku z tym używał podobno rekwizytów z Las Vegas. Puszczał ruletkę, zależnie od tego, co mu wyszło, łączył te niektóre neurony pomiędzy sobą albo z taką siatkówką, którą też wymyślił, zbudował, żeby pokazywać temu perceptronowi różne obrazki. Również rzucał kostką, wyciągał karty, losowo to wszystko połączył. I co się okazało? Lesowo połączona struktura elementów zdolnych do uczenia się była w stanie działać celowo, oczywiście po nauczeniu.

Uczenie polegało na tym, że pokazywano temu perceptronowi, pokazywano mianowicie w taki sposób, wtedy jeszcze nie istniały te matryce CCD, które obecnie uzbrajają nasze telefony komórkowe czy nasze aparaty fotograficzne, Otóż wtedy tego nie było, wobec tego Rosenblatt kazał zmontować w odpowiednią matrycę fotoelementy, takie fotokomórki. Tworzył w ten sposób pierwszą taką retinę, pierwszy taki rodzaj sztucznej siatkówki, powiedzmy, tak jak siatkówka oka. Na ten element odbiorczy rzutowano różne obrazy. Perceptor coś tam kręcił i miał na wyjściu pewne elementy sygnalizujące jego decyzje.

Rosenblatt jednak nie byłby sobą, gdyby, że tak powiem, na tym poprzestał. To już był sukces. Zbudował maszynę uczącą się i ta maszyna skutecznie się uczyła. Wobec tego było to pierwsze jego osiągnięcie, które no już zadziwiło świat, zaczęto się temu bardzo bacznie przyglądać. Ale Rosenblatt postanowił skomplikować sprawę. Mianowicie ten nauczyciel, który przyznawał nagrody i kary, miał się mylić. To znaczy, była sytuacja taka, pokazywano jakiś znaczek, perceptor sygnalizował, że jego zdaniem to jest taki i taki znaczek, powiedzmy np. litera X albo trójkąt, powiedzmy, w zależności od tego, co rozpoznawano. Nauczyciel w tym momencie, jakoś tam losowo, rzucał może kostką albo w jakiś inny sposób decydował, czy powie prawdę, czy nie.

Mądrego, spolegliwego, uczciwego nauczyciela. Po prostu gorzej uczony percepton lepiej się nauczył tego zadania, które miał rozwiązywać. To były dość szokujące wiadomości. Jak te informacje zaczęły być publikowane, to na całym świecie zaczęto gwałtownie sprawdzać, czy to naprawdę jest możliwe. Na przykład, no Włosi zbudowali w swoich laboratoriach taki właśnie też powiedzmy odpowiednik tego perceptronu na środownictwo, nazwali go pandemonium, no bo właśnie neurony to takie demony, no więc w związku z tym ta zbiorowość tych demonów miała być no właśnie tym czymś. Pamiętam, że Głuszkow, akademik Głuszkow w Kijowie, Rosjanie, znaczy no Ukraińiec powiedzmy, ale działający w Rosyjskiej Akademii Nauk, też gwałtownie budował taki perceptor i też potwierdził, że to wszystko co Rosenblatt napisał jest prawdą, to naprawdę tak właśnie działa.

Ludzie wtedy zetknęli się z tym, że uczenie jako technika jest ważniejsza od struktury. Perseverance nie miał ukierunkowanej na jakikolwiek cel struktury. Przeciwnie, był budowany tak, żeby tej struktury nie miał, mianowicie był budowany losowo. A tymczasem fakt uczenia przezwyciężył tę niedogodność. Oczywiście współczesne systemy, które są konsekwencją prac Rosenblata, tak zwane sieci neuronowe, zresztą na te sieci neuronowe w ubiegłym roku padły cztery nagrody Nobla, No więc te rzeczy były rzeczywiście bardzo, bardzo jeszcze wtedy niedoskonałe. Obecnie nikt nie buduje oczywiście sieci neuronowych w sposób taki, żeby losowo coś tam z czymś łączyć.

Te sieci mają ładną, regularną, warstwową budowę, w ten sposób się je łatwiej realizuje elektronicznie, w ten sposób się łatwiej je programuje software'owo, jeżeli mamy program, który realizuje zasadę sieci neuronowej w komputerze. No i tak to, że tak powiem jest. Natomiast Rosenblatt robił przedziwne rzeczy, bo na przykład tak, jak już ten jego perceptor bardzo dobrze się czegoś nauczył, to on przyszedł podobno do laboratorium z wielkimi nożycami takimi do strzyżenia żywopłotu. I zaczął siąć, siąć połączenia, wyrywać te neurony, rozbijać. Czemu to robił? Dlatego, że u człowieka zachodzi naturalny proces obumierania komórek nerwowych w naszym mózgu.

Ten proces zachodzi u każdego. U mnie, powiedzmy, w moim wieku trochę szybciej, u młodych ludzi trochę wolniej. Niemniej jednak każdy z nas mniej więcej od momentu osiągnięcia dojrzałości płciowej, to się ten proces degeneracji mózgu zaczyna, okazuje się, że ubywa tych neuronów. A mimo wszystko my jednak nie głupiejemy tak już całkiem do końca. Bo Weston Rodenblatt starał się pokazać, że jego perceptron też będzie działał, pomimo tego, że się go weźmie i trochę zepsuje. Coś się przetnie, poprzerwa się jakieś połączenie, coś się wyrzuci, coś się wyrwie. I on to wykazał. Pokazał, że rzeczywiście ten perceptron

Potrafił działać, nawet jakby zniszczono jakiś tam procent tych elementów. Ja sam robiłem te eksperymenty oczywiście symulacyjnie i potrafiłem zniszczyć w mojej sieci neuronowej, Oczywiście realizowanej komputerowo. Potrafiłem zniszczyć do 60% struktury, a sieć jeszcze ciągle zachowywała się sensownie, była w stanie coś tam realizować. Więc to były rzeczywiście sensacyjne rzeczy. Niestety Rosenblatt zabił się. Zabił się akurat swoje urodziny, bo on poza tym, że robił ciekawe eksperymenty, to uwielbiał ścigać się na łodziach motorowych. Zaraz się ścigał troszeczkę za bardzo zajadle, no i zginął.

Co się okazało? Po pierwsze, oni się mylili. Mianowicie w ten sposób, że po prostu rozważali jako jedyne perceptrony takiego typu, jakiego użył Rosenblatt, mianowicie perceptrony jednowarstwowe. Perceptron, w którym właściwie między wejściem, gdzie stawia się zadanie, a odbiornikiem, gdzie uzyskuje się odpowiedź, jest tylko jedna warstwa neuronów. Rzeczywiście, te perceptrony miały ograniczenia, ale w tym momencie właśnie ludzie myślący szerzej, myślący głębiej, doszli do wniosku, że przecież to wcale tak być nie musi, że można mieć te