GotAI.NET - Форум - Искусственный интеллект

Нашел в сети старую рецензию Х. Д. Блока на книгу "Перцептроны" М. Минского и С. Паперта, 1969. Привожу выдержки в переводе:

5. СРАВНЕНИЕ С ПЕРСЕПТРОНАМИ РОЗЕНБЛАТТА

Перцептрон, как его определяют Минский и Пейперт, является немного более общим, чем то, что Розенблатт называл простым Персептроном. (В то время как Минский и Пейперт допускают участие всех предикатов φ в линейной пороговой функции, Розенблатт допускал только "нейроны"; не каждый предикат может быть реализован "нейроном".)

С другой стороны, простой Персептрон (который состоит из набора входов, одного слоя нейронов и единственного выхода, без обратной связи или перекрестных связей) — это вовсе не то, что энтузиаст Персептронов считал бы типичным Персептроном. Он был бы больше заинтересован в Персептронах с несколькими слоями, обратной связью и перекрестными соединениями.

Одной из целей Персептронов Розенблатта было определить модель Хебба более точно, чтобы ее работу можно было проанализировать математически. Одной из ключевых особенностей машин Розенблатта была возможность изменения нейронной сети в результате ее активности. Только включив механизм изменения сети, можно надеяться получить модель для памяти и обучения. Анализ сложных сетей такого типа казался очень трудным. Чтобы посмотреть, происходит ли форма обучения даже в самом примитивном случае, сначала был изучен простой Персептрон, и для него была доказана «теорема о сходимости перцептрона». Это было обнадеживающим не потому, что простой Персептрон сам по себе является разумной моделью мозга (чем он определенно не является; ни один существующий Персептрон не может даже начать конкурировать с мышью!), а потому что это показало, что адаптивные нейронные сети в своей простейшей форме могут, в принципе, улучшаться. Это предполагало, что более сложные сети могут демонстрировать более интересное поведение. Минский и Пейперт иначе видят роль простого перцептрона: «... ключевой частью процесса, приведшего к теореме о сходимости, была отливка концепции машины в соответствующую форму». Таким образом, то, что перцептронисты считали временной опорой, Минский и Пейперт интерпретируют как окончательную структуру.

Другое различие, по-видимому, проистекает из давнего недоразумения относительно того, зачем Розенблатт использовал рандомизированные связи. Специалисты по теории переключений ищут в такой организации какую-то особую пользу. Не находя таковой, они объявляют систему неэффективной. За исключением определенных небольших преимуществ независимости, упомянутых ранее, в рандомизации нет никакого особого достоинства. Именно поэтому она и используется! Если случайным образом соединенная сеть может обучаться, то, конечно, это может и сеть с тщательно определенными связями.

Чтобы показать разницу еще одним способом: предположим, что мы случайным образом соединили 10¹⁰ математических нейронов, предоставили входы, определили правила подкрепления и наблюдали выходы. Предположим далее, что мы затем обнаружили, что эта масса функционирует как мозг; воспринимает, мыслит, запоминает, принимает решения, угадывает, управляет целенаправленным поведением и т.д. Это могло бы быть очень захватывающим; но это действительно не доказывало бы ничего о том, как работает любой реальный мозг. Она неверна во всех деталях; она слишком сложна для анализа; она не может рассказать нам ничего о функции гиппокампа, или о том, где хранятся воспоминания или как они извлекаются. Она предполагает, как мозг может быть организован, но не вносит ничего в вопрос о том, как любой живой

[А концовка просто феерична]

Подводя итог, можно сказать, что Минский и Пейперт используют слово «перцептрон» для обозначения ограниченного подмножества общего класса Персептронов. Они показывают, что эти простые машины обладают ограниченными возможностями. Этот подход напоминает моэля, который бросает младенца в печь, протягивает отцу крайнюю плоть и говорит: «Вот он; но из него ничего путного не выйдет».

Форум: Проблемы искусственного интеллекта