Филипп Изола: изучение интеллекта человека через призму искусственного интеллекта
Можно ли лучше понять человеческий интеллект, изучая то, как «думают» машины? Филипп Изола, недавно получивший должность доцента на факультете электротехники и компьютерных наук (EECS) MIT, считает, что это возможно. Он изучает фундаментальные механизмы, лежащие в основе человеческого интеллекта, с вычислительной точки зрения.
Основная цель его работы — понять интеллект, но основное внимание он уделяет компьютерному зрению и машинному обучению. Изола особенно заинтересован в изучении того, как интеллект проявляется в моделях ИИ, как эти модели учатся представлять окружающий мир и что общего у их «мозгов» с мозгами их создателей-людей.
«Я вижу много общего во всех видах интеллекта и хочу понять эти общие черты. Что общего у всех животных, людей и ИИ?» — говорит Изола, который также является членом Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта (CSAIL).
По мнению Изолы, более глубокое научное понимание интеллекта, которым обладают агенты ИИ, поможет безопасно и эффективно интегрировать их в общество, максимально используя их потенциал на благо человечества.
Интерес к научным вопросам у Изолы появился в юном возрасте. Во время прогулок и походов с отцом по побережью северной Калифорнии он увлекался геологическими процессами и задавался вопросом, как работает природный мир. В школе его отличала ненасытная любознательность.
В Йеле Изола начал работать в лаборатории своего наставника Брайана Шолла, а после года работы в компании по разработке видеоигр поступил в аспирантуру MIT по мозговым и когнитивным наукам. Там его исследования сместились в сторону компьютерных наук и искусственного интеллекта.
В своей диссертации Изола сосредоточился на перцептивной группировке — механизмах, которые люди и машины используют для организации отдельных частей изображения в единый объект. Если машины смогут самостоятельно изучать перцептивные группировки, это позволит системам ИИ распознавать объекты без вмешательства человека.
После окончания MIT Изола прошёл стажировку в Калифорнийском университете в Беркли, где разработал фреймворки для преобразования изображений, раннюю форму генеративной модели ИИ, которая может, например, превратить эскиз в фотографическое изображение.
Затем он принял должность преподавателя в MIT, но отложил начало работы на год, чтобы поработать в стартапе OpenAI. После года работы там Изола вернулся в MIT и создал собственную исследовательскую группу.
Сейчас его группа изучает фундаментальные вычисления, лежащие в основе человеческого интеллекта, который проявляется в машинах. Один из основных фокусов — обучение представлениям, то есть способность людей и машин представлять и воспринимать окружающий сенсорный мир.
Изола и его коллеги заметили, что различные модели машинного обучения, от языковых моделей до моделей компьютерного зрения и аудиомоделей, представляют мир схожим образом. Это привело к выдвижению гипотезы Платонического представления, которая утверждает, что представления, которые изучают эти модели, сходятся к общему базовому представлению реальности.
Ещё одна область исследований его команды — самообучение без надзора. Оно включает в себя способы, с помощью которых модели ИИ учатся группировать связанные пиксели в изображении или слова в предложении без помеченных примеров для обучения.
Изола также преподаёт и делится знаниями со следующим поколением учёных и инженеров. Среди его любимых курсов — «Глубокое обучение», который он запустил вместе с несколькими другими преподавателями MIT.