Три года назад исследователи из секретной лаборатории «X Google lab» в Маунтин-Вью, Калифорния, взяли почти 10 миллионов кадров из видеороликов на «YouTube» и загрузили их в «Google Brain» — сеть из 1 000 компьютеров, запрограммированных учиться новому так, как это делает человеческий ребенок. Через три дня просмотра повторяющихся рисунков «Google Brain» вполне самостоятельно решил, что среди них есть несколько категорий, которые он может определить: человеческие лица, тела людей и… коты.

«Google Brain» обнаружил, что в Интернете полным-полно видео с котами, неутомимо шутили журналисты. Но, кроме того, это веха в возрождении «глубокого обучения»: разработанной тридцать лет назад технологии, где большие объемы данных и способность их обрабатывать помогают компьютерам разбираться в сложных задачах, которые люди решают почти интуитивно — от распознавания лиц до понимания языка.

Само по себе глубокое обучение — это вторая жизнь еще более старой идеи, нейронных сетей. Такие системы, созданные по подобию тесно взаимосвязанных нейронов в мозгу, должны имитировать процесс обучения у людей: изменять силу имитированных нейронных связей в ответ на определенный опыт. «Google Brain», имея примерно 1 миллион моделей нейронов и 1 миллиард моделей связей, в десять раз больше любой глубокой нейронной сети из когда-либо созданных. Основатель проекта, Эндрю Нжи (Andrew Ng), который сейчас работает председателем Лаборатории искусственного интеллекта в Стэнфордском университете Калифорнии, решил сделать системы глубокого обучения еще в десять раз больше.

Подобные успехи способствуют впечатляющим изменениям в области искусственного интеллекта (ИИ) – ранее попытки заставить компьютеры думать так, как это делают люди, часто были безрезультатным. В прошлые годы такие компании, как «Google», «Apple» и «IBM» упорно скупали стартап-компании и переманивали исследователей — экспертов в вопросе глубокого обучения. Для обычных покупателей результатом стало программное обеспечение, позволяющее сортировать фотографии, распознавать произнесенные вслух команды и переводить тексты с иностранных языков. Для ученых, которым качественное литьё бронзы предлагается на сайте http://www.aventatm.ru/catalog/lite/, способные к обучению компьютеры могут помочь в поиске вероятных кандидатов в лекарства будущего, изготовлении схем настоящих нейронных сетей мозга и прогнозировании функций белков.