Добавь сайт в закладки нажми CTRL+D
В октябре 2024 года Нобелевскую премию по физике получили Джон Хопфилд и Джеффри Хинтон. За открытия в области нейронных сетей и машинного обучения. Мировые СМИ написали, что это признание людей, заложивших основы современного ИИ.
Реакция в российском научном сообществе была сдержанной. Потому что все знают: первую глубокую нейросеть построил и описал в 1965 году советский учёный Алексей Ивахненко. За двадцать лет до работ Хинтона.
И это не субъективное мнение: это признанный факт в истории науки.
Но чтобы понять, как такое стало возможным, нужно начать с начала. С 1948 года, когда советская идеология объявила нейронные сети «реакционной лженаукой».
Кибернетика: продажная девка капитализма
В 1948 году американский математик Норберт Винер опубликовал «Кибернетику»: книгу о принципах управления и передачи информации в любых системах — машинах, живых организмах, обществе. На Западе это стало событием. В СССР книга немедленно попала в спецхраны.
Кампания не заставила себя ждать. В 1950–1954 годах советская пресса обрушила на кибернетику серию уничижительных статей. «Реакционная лженаука»: такая формулировка вошла в Философский словарь 1954 года. «Служанка капитализма» было самым мягким клеймом. В открытых источниках фигурировало ещё и «продажная девка капитализма».
Кибернетику обвиняли одновременно в нескольких противоречащих друг другу грехах: она и «бесполезная лженаука», и «опасный инструмент военной агрессии». Идеологическая кампания не нуждалась в последовательности.
Между тем часть советских учёных читала Винера. Те, кто создавал ЭВМ для военных нужд, имели доступ к спецфондам. И они понимали, что официальные клише расходятся с реальностью.
При этом важно понимать контекст: кибернетика в СССР одновременно подавлялась публично и активно использовалась в закрытых военных проектах. Та же логика работала и в других направлениях холодной войны — например, в системах подводного слежения, где технологии обработки сигналов и автоматического распознавания применялись задолго до их массового появления.
Реабилитация под военным прикрытием
Анатолий Китов в 1952 году защитил первую в СССР кандидатскую по программированию и создал в Академии артиллерийских наук отдел вычислительных машин. Военное положение давало защиту от идеологических нападок: кто станет обвинять человека, проектирующего ЭВМ для ракетчиков?
После смерти Сталина в 1953 году ситуация начала меняться. С 1953 по 1955 год Китов вместе с математиком Алексеем Ляпуновым и академиком Сергеем Соболевым объезжал ведущие институты страны с лекциями о кибернетике. Нечто вроде научной артподготовки перед официальной реабилитацией.
В 1955 году в журнале «Вопросы философии» вышла их общая статья «Основные черты кибернетики». Реабилитация состоялась. «Лженаука» стала «наукой наук».
Маятник качнулся в обратную сторону с советским размахом. Если в начале кибернетикой занималась лишь небольшая группа учёных, то к концу 1960-х изыскания в этой области проводились более чем в 500 институтах. К 1975 году четверть всех учёных мира работала в СССР, и значительная часть занималась автоматическим управлением и самообучающимися системами.
Алексей Ивахненко: первая глубокая нейросеть на планете
Алексей Григорьевич Ивахненко родился в 1913 году в Полтавской губернии. Окончил Ленинградский электротехнический институт в 1938-м. С 1962 года работал в Киевском политехническом институте. Прожил 94 года, умер в 2007-м.
В 1965 году он вместе с Валентином Лапой опубликовал статью, в которой описал метод группового учёта аргументов, МГУА. Это и была первая в мире глубокая нейросеть: многослойная система, в которой каждый слой нейронов генерирует варианты моделей, а затем по критерию точности на проверочных данных отбираются лучшие. Слой за слоем, от простого к сложному.
Ключевая идея: сеть сама выбирает собственную структуру. Точность каждого нейрона оценивается на данных, которые он не видел во время обучения, а наименее точные нейроны удаляются. Это то, что сегодня называется валидацией и регуляризацией: базовые техники машинного обучения, без которых не работает ни одна современная нейросеть.
В 1967 году работа вышла на английском в Нью-Йорке, на немецком в Берлине, на польском в Варшаве. В 1969-м вышла книга «Предсказание случайных процессов» с Лапой, компендиум советских нейросетевых исследований. В 1971-м вышла «Системы эвристической самоорганизации в технической кибернетике» с сотнями промышленных примеров.
К Ивахненко приезжали западные делегации. В составе одной из них был Джон Маккарти, автор самого термина «искусственный интеллект».
Александр Галушкин: обратное распространение за 12 лет до Хинтона
Параллельно с Ивахненко развивалась другая линия советских исследований.
В 1974 году профессор МФТИ Александр Галушкин описал процедуру быстрого вычисления градиентов для обучения многослойных нейронных сетей.
В 1986 году Джеффри Хинтон с соавторами опубликовал метод обратного распространения ошибки. Это стало главным алгоритмом обучения нейросетей и основой всего современного глубокого обучения. Именно за развитие этого направления Хинтон получил Нобелевскую премию.
Галушкин: 1974 год. Хинтон: 1986 год. Двенадцать лет.
При этом на Западе с 1969 по середину 1970-х длилась «зима ИИ»: после книги Марвина Минского «Перцептроны», показавшей ограничения простых нейронных сетей, финансирование резко сократилось. Советская школа этой «зимы» не переживала. Ивахненко и Галушкин продолжали работать без перерыва.
Что шло не так: четыре причины
Советские учёные создали принципиальные алгоритмы раньше Запада. Почему же современный ИИ вырос не из Киева и не из Москвы?
Первая причина: вычислительная база. Алгоритмы Ивахненко правильны, но глубокие нейросети требуют огромных вычислительных ресурсов. Советские ЭВМ 1960-х уступали американским по производительности. Алгоритм без железа не масштабируется.
Вторая причина: разрыв между наукой и промышленностью. На Западе нейросетевые исследования 1980-х и 1990-х оказались сцеплены с коммерческими возможностями: распознавание образов, финансовые модели, интернет. Советские учёные работали в системе плановой экономики. МГУА применялся для прогнозирования паводков и управления промышленными процессами: важные задачи, но не порождающие индустриальной экосистемы.
Третья причина: 1991 год. Советская коннекционистская традиция была непрерывной. После распада страны научные институты потеряли финансирование, лаборатории закрылись, люди уехали или сменили профессию.
Четвёртая причина: инфраструктура признания. Работы Ивахненко выходили на английском и немецком, но публиковались через советские каналы. Хинтон публиковался на конференциях NeurIPS и в журналах, формировавших международный консенсус о том, что считается прорывом. Это не вопрос качества науки: это вопрос того, кто определяет повестку.
Что осталось и зачем это знать
Алексей Ивахненко умер в 2007 году. Александр Галушкин: в 2011-м. Оба дожили до эпохи, когда их разработки стали фундаментом глобальной индустрии стоимостью в триллионы долларов.
Термин МГУА вошёл в международные научные словари. Работают исследовательские центры, продолжающие его методологию.
Нобелевский комитет в 2024 году отметил Хинтона и Хопфилда. Это справедливо: они сделали огромную работу по доведению идей до практического применения. Но история науки устроена иначе, чем Нобелевские премии.
В истории науки зафиксировано: первую многослойную нейросеть с самоорганизующимся обучением описали Алексей Ивахненко и Валентин Лапа. В 1965 году.
Поделись видео: