Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет - Терренс Дж. Сейновски

в некотором смысле TD-Gammon была более впечатляющим достижением. Во-первых, Deep Blue использовали специальное оборудование, чтобы просчитывать большее количество ходов, чем любой человек, побеждая «грубой силой»[254]. Для сравнения, TD-Gammon научилась играть, используя распознавание образов – стиль, более похожий на то, как играют люди. Во-вторых, TD-Gammon проявляла изобретательность и придумывала хитрые стратегии и позиционную игру, которые раньше никто не видел, и тем самым подняла уровень человеческой игры. Это достижение стало переломным в истории ИИ, потому что мы узнали что-то новое от программы, которая сама освоила сложную стратегию в хорошо изученной области, что достойно человеческого интереса и усилий.

Обучение мозга методом вознаграждения

В основе TD-Gammon лежит метод временной разности, который был вдохновлен обучающими экспериментами с животными. Почти все виды, которые были протестированы, от пчел до людей, способны к ассоциативному обучению, как собака Павлова. В эксперименте Павлова после сенсорного раздражителя – звука колокольчика – собаке давали еду, что вызывало у той слюноотделение. После нескольких тренировок звон колокольчика сам по себе стал приводить к образованию слюны. У разных видов разные предпочтительные безусловные стимулы. Пчелы очень хорошо ассоциируют запах, цвет и форму цветка с полезным нектаром и используют эту выученную связь, чтобы искать похожие цветы. Что-то в этой универсальной форме обучения было важным, и в 1960-х годах психологи интенсивно изучали условия, которые привели к появлению ассоциативного обучения, и разрабатывали модели для его объяснения. Бихевиористы[255], такие как Беррес Фредерик Скиннер, обучили голубей распознавать людей на фотографиях. Похоже на то, что можно сделать с помощью глубокого обучения, но есть большая разница: обучение с использованием метода обратного распространения ошибки требует подробной обратной связи со всеми единицами выходного слоя, но ассоциативное обучение дает только один сигнал вознаграждения – правильно или неправильно.

Рис. 10.4. Дофаминовые нейроны в человеческом мозге. Несколько ядер среднего мозга (овальные области, заполненные точками) проецируют аксоны в кору и базальные ганглии (подкорковые ядра). Временные всплески означают расхождения между ожидаемым и полученным вознаграждением, которые используются для выбора действий и изменения прогнозов

Только стимул, возникающий непосредственно перед вознаграждением, ассоциируется с вознаграждением. Это имеет смысл, потому что стимул с большей вероятностью вызвал вознаграждение, если он предшествовал вознаграждению, а не шел после него. Причинно-следственная связь – важный закон природы. Обратное происходит, когда условный стимул сопровождается наказанием, например ударом ноги, и животное учится избегать раздражителя. В некоторых случаях разрыв между условным стимулом и наказанием может быть довольно большим. В 1950-х годах Джон Гарсия показал, что, если крысу кормить подслащенной водой и затем через несколько часов вызывать рвоту, крыса начинает избегать подслащенной воды в последующие дни. Это называется условное отвращение ко вкусу, и у людей оно работает так же[256]. Например, порой болезнь может ассоциироваться с неудачным приемом пищи, например с шоколадом, который съели в то время. Возникающее в результате отвращение может сохраняться годами, даже если умом вы понимаете, что проблема не в шоколаде.

Рис. 10.5. Ответ дофаминового нейрона в мозге обезьяны, подтверждающий, что он сигнализирует об ошибке предсказания вознаграждения остальной части мозга. Каждая точка – всплеск в дофаминовых нейронах. Каждая строка – одна попытка обучения. Количество пиков в каждой временной ячейке отображается в верхней части каждого растра. Верхнее изображение: в начале обучения награда неожиданная, и дофамин раз за разом запускает всплеск импульсов вскоре после награды. Среднее изображение: после многих попыток, когда свет (CS) неоднократно мигает перед получением вознаграждения, клетка дофамина реагирует на свет, но не на вознаграждение. Согласно временной разнице в обучении, ответ после награды отменяется предсказанием награды. Нижнее изображение: когда в качестве эксперимента вознаграждение было удержано, обнаружилось падение активности в ожидании награды

Дофамин, нейромодулятор, содержащий набор диффузно проецирующихся нейронов в стволе мозга (рис. 10.4), уже давно ассоциировался с обучением методом вознаграждения, но не было известно, что за сигналы они передают в коре. Питер Даян и Рид Монтегю, будучи постдокторантами в моей лаборатории в 1990-х годах, поняли, что дофаминовые нейроны могут реализовать обучение с учетом временной разницы[257]. Эти модели и их предсказания были опубликованы в один из самых захватывающих научных периодов моей жизни и впоследствии подтверждены на обезьянах Вольфрамом Шульцом, сделавшим запись единичных нейронов[258], и на людях с помощью визуализации мозга (рис. 10.5)[259]. В настоящее время установлено, что переходные изменения в активности дофаминовых нейронов сигнализируют об ошибке прогнозирования вознаграждения.

Мы добились прогресса в исследовании ошибки предсказания вознаграждения у приматов, когда в 1992 году я посетил в Берлине Рандольфа Менцеля, изучавшего быстрое обучение в мозге пчелы. Пчелы – лучшие ученики в мире насекомых. Пчеле нужно всего несколько раз посетить необходимый цветок, чтобы запомнить его. В мозге пчелы около миллиона крошечных нейронов, и из-за размеров их трудно регистрировать. Группа Менцеля обнаружила уникальный нейрон, названный VUMmx1, который реагировал на сахарозу, но не на запах, однако если после появления запаха сразу давали сахарозу, через какое-то время этот нейрон начинал реагировать на запах[260]. Дофаминовая модель обучения методом временной разницы может быть реализована одним нейроном в мозге пчелы. VUMmx1 высвобождает октопамин – нейромодулятор, химически близкий к дофамину. Наша модель обучения пчелы может объяснить некоторые нюансы психологии пчелы, такие как неприятие риска[261]: если у пчелы есть выбор между постоянной и удвоенной наградой, пчелы выберут постоянную награду[262].

Мотивация и базальные ганглии

Дофаминовые нейроны являются основной системой, контролирующей мотивацию в головном мозге (см. рис. 10.4). Все вызывающие привыкание препараты действуют за счет повышения уровня дофаминовой активности. Когда умирает достаточно много дофаминовых нейронов, появляются симптомы болезни Паркинсона, включая дрожание конечностей, затрудненные движения и в конце концов ангедонию – потерю удовольствия от любой деятельности, которая заканчивается кататонией – полным отсутствием движения и эмоциональной реакции. Но в норме дофаминовые клетки обеспечивают кратковременные выбросы дофамина в кору и другие области мозга при получении неожиданного вознаграждения, а снижают свою активность, если полученная награда меньше ожидаемой. Это характерные особенности алгоритма обучения с учетом временной разницы (см. рис. 10.5).

Когда вам нужно принять решение, вы задаете вопрос своим дофаминовым нейронам. Что выбрать из меню? Вы представляете каждый пункт, и дофаминовые клетки оценивают предполагаемое вознаграждение. Должен ли я вступить в брак с этим человеком? Дофаминовые клетки с большей вероятностью дадут верный ответ, нежели рассуждения. Сложнее всего решать проблемы со множеством характеристик, не поддающихся измерению. Что