И все же усилия окупились. Мы открыли счет в банке и завели еженедельный ритуал, когда я отвожу заработанные деньги - всегда наличными, конечно, - к кассиру, чтобы положить их на депозит, расширяя небольшую, но долгожданную свободу. Впервые мы смогли откладывать понемногу каждый месяц. Покупки продуктов стали чуть менее ограниченными. И самое главное - моя мать обрела чувство собственного достоинства, когда звонила домой. Это было наградой, которую я слышал в ее голосе; ее разговоры с бабушкой и дедушкой, хотя и оставались краткими, несли в себе следы того неторопливого тона, который я помнил по их обеденному столу в Чэнду.
История науки часто бывает извилистой, ироничной и суровой. Идеи открываются, теряются и вновь открываются. Парадигмы, которые считались основой для поколений , переворачиваются, иногда в одночасье, часто благодаря наблюдениям такой очевидной простоты, что их не замечают даже самые вдумчивые светила в этой области, создавая условия для того, чтобы кто-то посторонний все изменил. Но именно этот неровный ритм, в равной степени склонный к гармонии и диссонансу, делает погоню столь драматичной.
Как ни странно, озарение, которое объяснило бы, почему перцептрон так и не оправдал возложенных на него надежд, и как его преемники могли бы это сделать, произошло как раз в то время, когда Розенблатт разрабатывал его, но исследователями в другой области. В 1959 году нейрофизиологи Дэвид Хьюбел и Торстен Визель провели в Гарварде эксперимент, который позволил заглянуть в мозг млекопитающих - в частности, в зрительную кору кошки. Проецируя рисунки основных фигур на стену в темной комнате, исследователи могли контролировать, что именно видит кошка - линии, промежутки и другие простые детали, - и внимательно изучать, как в ответ на это срабатывают ее нейроны.
Хьюбел и Визель прозрели, что восприятие происходит не в одном слое нейронов, а во многих, организованных в иерархию, которая начинается с распознавания поверхностных деталей и заканчивается сложным, высокоуровневым осознанием. Например, первые слои нейронов могут замечать мелкие визуальные особенности, такие как края, ориентированные под определенным углом, отчетливая текстура или всплеск цвета, причем каждый из них сосредоточен на узкой области общей сцены, известной как "рецептивное поле". Сами по себе эти проблески мало что значат. Но когда они переходят на следующий слой, то интегрируются в более сложные формы и особенности, охватывая все более широкие рецептивные поля, как кусочки паззла, соединяющиеся вместе, чтобы открыть более крупные фрагменты картины.
В конце концов, эти постепенно интегрируемые детали передаются в последние слои, и тогда мы воспринимаем такие значимые вещи, как лица, предметы, местоположение и т. д. А поскольку сетевая архитектура мозга позволяет этим мириадам этапов разворачиваться одновременно, параллельно, наш опыт - это непрерывное, яркое осознание. Работа Хьюбела и Визеля изменила наше представление о сенсорном восприятии и принесла дуэту Нобелевскую премию в 1981 году.
Хотя открытие Хьюбела и Визеля, казалось бы, специально создано для тех, кто только начинал осваивать искусственный интеллект и искал образец для подражания, ему потребовались годы, чтобы добраться до этого мира - в это время жизнь Розенблатта оборвется в результате несчастного случая на лодке в возрасте сорока трех лет. Но его появление в 1980 году стало преобразующим. Кунихико Фукусима, японский исследователь, работавший в Научно-исследовательской лаборатории телерадиовещания NHK в Токио, разработал алгоритм, состоящий из нескольких перцептронов, теперь реализованных в программном обеспечении и объединенных в иерархию. Поскольку каждый слой был чувствителен к чуть более сложным паттернам, чем тот, что находился под ним, алгоритм в целом мог распознавать множество уровней деталей, а также взаимосвязи между ними.
Результат, который он назвал "неокогнитроном", был особенно устойчив и терпим к отклонениям в исходных данных, что позволило ему достичь прорывных результатов в точной интерпретации почерка - особенно сложной проблемы из-за его крайней нерегулярности и разнообразия стилей.
Однако, как это часто бывает в науке, успех неокогнитрона лишь выявил новое препятствие. Хотя алгоритм был мощным и универсальным, его архитектура была настолько сложной, что его нельзя было практически обучить с помощью методов, разработанных для его более простых предшественников, у которых не было плотно связанных внутренних слоев неокогнитрона. Прогресс снова застопорился, пока всего несколько лет спустя не появился следующий кусочек головоломки машинного обучения.