Состав. Часть четвёртая

Декомпозиция

Третья часть завершилась вопросом о механизме: как модель, в которой не находят ни одной сохранённой песни, воспроизводит чужие мелодии? Ответу на этот вопрос восемьдесят с лишним лет, и по дороге к нему предстоит пережить две зимы. Но начнём с новости: суд уже вынес решение.

Что считать хранением

Земельный суд Мюнхена 31 июля вынес решение по иску GEMA к Suno. Почти по всем пунктам GEMA выиграла. GEMA — немецкое общество по коллективному управлению правами: композиторы, авторы текстов и музыкальные издатели доверяют ему лицензировать свои произведения и собирать вознаграждение. Дело слушала сорок вторая палата, та же самая, что прошлой осенью разбирала дело OpenAI.

В деле было шесть произведений: «Atemlos durch die Nacht», «Daddy Cool», «Rasputin», «Big in Japan», «Forever Young» и припев «Mambo No. 5». Названы они по авторам, а не по исполнителям. Права на «Atemlos» в этом деле принадлежат Кристине Бах, которая песню написала, а не Хелене Фишер, которая её поёт. «Rasputin» и «Daddy Cool» написал Франк Фариан, создатель Boney M. GEMA представляет авторов, и предметом спора были композиции: мелодия с гармонией, без записи, аранжировки и голоса.

Что Suno обучалась на этих песнях, компания не оспаривала. Что брала их с YouTube — тоже. Спор шёл о другом.

Главных доводов у защиты было два. Первый из них суд изложил в решении так: обучающие данные в модели не содержатся и не хранятся, а веса и параметры отражают лишь математически усвоенные закономерности и обобщённые признаки — синтаксические, семантические и контекстные связи. Внутри не песни, а статистика.

Чтобы это проверить, GEMA поставила опыт. Запрос к Suno состоял из трёх частей: текста песни, желаемого стиля и названия. Ни мелодии, ни ритма, ни гармонии, ни аранжировки в запросе не было. А сгенерированная песня совпала с оригиналом ровно по мелодии, гармонии и ритму. Взяться всему этому было неоткуда, кроме как из самой модели.

Второй довод перекладывал ответственность на пользователя. Совпадения в результатах генерации, утверждала компания, — плод сложных, раз за разом уточнённых запросов самой GEMA, а целенаправленное действие пользователя разрывает цепочку: за такой результат отвечает тот, кто его добивался. Суд посмотрел на сами запросы и назвал их простыми и открытыми: текст песни и стиль, ничего сверх. Что выйдет из такого запроса, определила модель. А модель — от отбора обучающих данных до архитектуры и запоминания — построила компания. Ей и отвечать.

Ноты обеих версий, исходной и сгенерированной, GEMA выложила на своём сайте ещё при подаче иска: мелодия с проставленными над ней аккордами. Такая запись называется лид-листом, и это композиция в чистом виде. Там же лежит ролик, в котором эти ноты разбирает музыковед из отдела, издавна ведущего споры об обработках чужих песен. Порядок разбора заведён десятилетиями: ноты нового, ноты исходного, звук как приложение.

Суд встал на сторону GEMA и запретил четыре действия: копировать произведения при обучении в Соединённых Штатах, хранить их через запоминание внутри модели в Германии, открывать публике доступ к модели, в которой они запомнены, и выдавать пользователям песни, в которых они узнаются. Сверх запрета Suno обязали раскрыть, сколько чужого пошло в дело, и возместить убытки.

Громче всего из четырёх прозвучал первый запрет. Обучение шло в Америке, а разбирал его суд в Мюнхене. Право слушать дело он вывел из особого правила о подсудности для обществ по коллективному управлению правами, к самому обучению применил американский закон и отклонил ссылку на добросовестное использование — ту самую, которой Suno третий год защищается в американских судах. Немецкая палата разобрала американскую доктрину и не нашла её применимой. Прежде в Европе такого не было.

Нам же дальше важен второй запрет — тот, что про хранение внутри модели.

Решение не вступило в силу. Suno заявила, что с ним не согласна и изучает все варианты, включая апелляцию. На подачу у неё месяц.

Кажется, будто суд решил, что модель хранит чужие песни. На деле он решил другое: что считать хранением. Довод про математически усвоенные закономерности отклонён — а не опровергнут. Между «модель хранит произведение» и «модель хранит статистику» стоит вопрос об устройстве машины, и решать его не судье.

Чтобы ответить на него, придётся вернуться далеко назад, к истокам искусственного интеллекта.

Кот, который научился говорить

В 1943 году нейрофизиолог Уоррен Мак-Каллок и логик Уолтер Питтс опубликовали статью «Логическое исчисление идей, присущих нервной деятельности» — о том, как описать работу нейрона языком логики.

О самом нейроне физиологи к тому времени знали многое, и почти за каждое открытие давали Нобелевскую премию. Испанец Сантьяго Рамон-и-Кахаль установил, что нервная система собрана из отдельных клеток, а не из сплошной сети, — за это ему дали премию 1906 года. Чарльз Шеррингтон в 1897 году назвал место стыка двух клеток синапсом и показал, что одни связи возбуждают соседнюю клетку, а другие её тормозят. Эдгар Эдриан научился измерять разряд одиночного нервного волокна и в 1928 году обнаружил, что величина разряда всегда одна и та же: клетка либо срабатывает целиком, либо молчит, промежуточных значений не бывает. Эдриан разделил с Шеррингтоном премию 1932 года. Это «либо да, либо нет» и понадобилось Мак-Каллоку и Питтсу: сработавший нейрон — истинное высказывание, молчащий — ложное. Оставалось написать правила.

Модель Мак-Каллока и Питтса устроена так: нейрон получает сигналы от соседей: возбуждающие входы подталкивают его к срабатыванию, тормозящие удерживают. Возбуждение нейрон сравнивает с пороговым значением: набралось — срабатывает и передаёт сигнал дальше, не набралось — молчит. Из таких элементов собираются схемы «и», «или», «не», а из этих схем — что угодно.

Мак-Каллок и Питтс доказали, что сеть из таких нейронов способна вычислить всё, что вообще способна вычислить машина. Изъян был один: правил обучения в исчислении не было. Статья показывала, как по любому логическому выражению построить сеть, которая его вычислит, — но само выражение пишет человек. Хочешь, чтобы сеть отличала круг от квадрата, — сначала запиши это отличие формулой, а сеть исполнит написанное. Вычислять она могла что угодно, а узнавать — только то, что человек заранее записал. На то, чтобы одолеть этот изъян, ушло пятнадцать лет.

Имя у нового научного направления появилось раньше работающих мыслящих машин. В 1950 году английский математик Алан Тьюринг предложил не спорить о том, может ли машина мыслить: спорить пришлось бы о словах, ведь что такое «мыслить», никто не определил. Тьюринг заменил спор проверкой поведения. Человек из отдельной комнаты переписывается с двумя невидимыми собеседниками, машиной и человеком, спрашивает обоих о чём угодно и должен угадать, кто из них кто. Если человек не угадывает, значит, разговором машину от человека не отличить, а ничего другого нам и не дано. Такую машину Тьюринг предложил считать мыслящей. Само словосочетание «искусственный интеллект» появилось на бумаге 31 августа 1955 года. Четверо исследователей — Джон Маккарти из Дартмутского колледжа, Марвин Минский из Гарварда, Натаниэль Рочестер из IBM и Клод Шеннон из Bell Labs — просили у Рокфеллеровского фонда денег на летний семинар и должны были назвать его предмет. Название придумал Маккарти. Собрались они в Дартмуте летом 1956 года, и это лето считают моментом рождения направления.

Первым заставил машину учиться Фрэнк Розенблатт, психолог и нейрофизиолог из Корнеллской авиационной лаборатории в Буффало. В 1957 году он описал перцептрон. Нейрон в нём тот же, что у Мак-Каллока и Питтса, но сила каждого входа задана числом — весом, и веса можно менять. Машине показывают примеры: вот один образ, вот другой. Она отвечает наугад и ошибается, а после каждой ошибки её веса чуть сдвигают в сторону правильного ответа. Через тысячи примеров веса складываются так, что машина отвечает верно, хотя ей никто не объяснял, чем образы различаются. Правило сдвига умещается в одну строку, и никакой хитрости в нём нет. Всё дело в том, что свои числа машина теперь находит сама.

Публике перцептрон показал флот: деньги на проект давало Управление военно-морских исследований. Показ устроили 7 июля 1958 года в Вашингтоне, в вычислительном зале Бюро погоды, на его пятитонной IBM 704 — своего железа у проекта не было, программу запускали на чужой машине. Ей подавали перфокарты с отметкой слева или справа, и после полусотни попыток она научилась их различать. Назавтра New York Times писала, что флот ждёт машину, способную «ходить, говорить, видеть, писать, воспроизводить себя и осознавать своё существование».

Аппарата в тот день не существовало вовсе — существовала программа. Зато газетная слава принесла проекту деньги на железо, и его собрали в Буффало. Изображение подсвечивали и проецировали на сетку из 400 фотоэлементов, 20 на 20. Весами служили переменные сопротивления, знакомые каждому по ручке громкости приёмника, и при обучении эти ручки крутили электромоторы. Машина училась в самом ремесленном смысле слова. Готовый аппарат назвали Mark I, и публике флот показал его в июне 1960 года. Обещания прозвучали за два года до появления реальной машины. Тем же словом «вес» защита Suno описывала суду содержимое модели: вес Розенблатта был положением ручки, вес Suno — числом среди миллиардов таких же.

Полностью машина называлась фотоперцептроном: она работала со светом. Следующий свой аппарат Розенблатт строил уже не для картинок, а для звука, и строил долго, с 1961 года. Описание вышло в 1963-м. Фоноперцептрон принимал сигнал с микрофона и магнитной ленты, учился различать произнесённые слова, а имя получил в честь Тобермори, говорящего кота из рассказа Саки — под этим псевдонимом писал британец Гектор Манро. Рассказ вышел в 1911 году: кот заговорил на светском приёме и стал пересказывать вслух всё, что слышал о гостях, пока его считали бессловесным. Гости сговорились его отравить, но кот погиб раньше, в драке с чужим котом. А учёного, который обучил его речи, через несколько недель убил слон в дрезденском зоопарке.

Свои ожидания Розенблатт записал сам ещё в 1958 году: мы вот-вот увидим рождение машины, которая воспринимает, узнаёт и опознаёт окружающее без всякого человеческого обучения и надзора. Ричард О'Брайен, коллега по биологическому отделению, излагал этот замысел проще: Розенблатт хотел понять, какой наименьший набор устройств нужен мозгу, чтобы делать то, что он делает. Тобермори строила группа его аспирантов и студентов, в основном из корнеллской программы когнитивных исследований. Так у шкафа с проводами впервые задумали единую машину, которая не только видит и слышит мир, но и отвечает ему.

Потом деньги кончились. Но с чистой наукой это никак не было связано.

«Конкретная военная функция»

К тому времени исследователи разделились. Минский и Маккарти держались символьного подхода: у машины есть словарь понятий и правила вывода, а рассуждение сводится к преобразованию одних записей в другие. Знание в такую машину вкладывает человек, и потом его можно прочесть и проверить. Розенблатт со своими перцептронами принадлежал к противоположному направлению — коннекционизму, который вырос из науки о нервной системе. Отдельный элемент не знает ничего, знание заключено в силе связей между элементами и складывается само, когда машине показывают примеры. Прочесть его нельзя: оно записано числами. Так и будем называть эти два лагеря: сторонники символьного подхода и сторонники нейронных сетей.

После советского спутника американское государство платило за науку, не считая денег: никто не знал, какое из направлений сработает, поэтому платили всем. Перцептроны Розенблатта оплачивало военно-морское ведомство. Минский с Джоном Маккарти в 1959 году создали в MIT группу искусственного интеллекта, и первые годы она жила на деньги, которые институт получил от IBM. Агентство перспективных исследований министерства обороны, ARPA, в июне 1963 года дало институту 2,2 миллиона долларов, и группа вошла в проект MAC. Дальше агентство платило по 3 миллиона в год до самых семидесятых, причём без условий: Джозеф Ликлайдер, начальник его вычислительного отдела, считал, что деньги надо давать людям, а не проектам. К концу шестидесятых, посреди войны во Вьетнаме, настроения в Конгрессе изменились. Сенат в 1969 году принял поправку Мэнсфилда. Записано в ней было так: Пентагону запрещается оплачивать исследования, у которых нет «прямой и очевидной связи с конкретной военной функцией или операцией». В переводе на обычный язык: деньги дают, только если понятно, чем исследование поможет воевать. Сам Мэнсфилд, противник войны, добивался другого: гражданскую науку должны оплачивать гражданские ведомства, а не военный бюджет. Для машины, которая училась слушать и говорить, «конкретной военной функции» не было, а гражданских денег ей никто не предложил. Работа над Тобермори осталась без финансирования вместе со всей программой Розенблатта.

О том, чем это кончилось для Розенблатта, говорили уже на панихиде. Погиб он 11 июля 1971 года, в собственный сорок третий день рождения, — его смыло за борт шлюпа в Чесапикском заливе. Прощальное слово произнёс тот же Ричард О'Брайен. Розенблатт, сказал он, не выбирал, как поступают благоразумные профессора, маленький кусочек мироздания, который обещает решение через год-другой, — он брался за самые большие задачи, какие видел. Ученики вспоминали, что он не озлобился, потеряв сотни тысяч долларов в год.

Марвин Минский о тех же годах вспоминал иначе: «Я не писал ни единой заявки до 1980 года». Про самое начало, до ARPA, он говорил, что MIT получил тогда «огромную кучу денег» от IBM и «никто не знал, что делать с деньгами, поэтому их отдали нам». Одному деньги девать некуда. У другого их отняли. Разница не в таланте, а в том, что работу Розенблатта оплачивали под обещанный военный прибор, а Минскому платили просто за то, что он думает.

Была и вторая причина, внутренняя: сам метод упёрся в стену. Однослойный перцептрон (хотя, строго говоря, перцептроны Розенблатта не были однослойными) умел отделять один образ от другого только в простейших случаях, и все понимали, где выход, — в слоях. Пусть первый слой находит в картинке простые признаки, штрихи и углы, а следующий собирает из них сложные. Но как учить многослойную сеть, не знал никто. Когда ошибается сеть из многих слоёв, непонятно, какие из тысяч весов сдвинули ответ не туда и насколько сильно. Как разнести ошибку по слоям, в шестидесятые годы не придумали. Исследователи уходили сами: Бернард Уидроу строил собственные обучающиеся схемы, но алгоритма для многослойных сетей не нашёл и переключился на телефонные фильтры.

Началом первой зимы искусственного интеллекта принято считать третье событие 1969 года. Минский с Сеймуром Пейпертом выпустили книгу «Перцептроны» — математический разбор того, что однослойная сеть может, а чего не может в принципе. К началу зимы книга отношения не имеет. Деньги кончились до неё, а исследователи разошлись ещё раньше — Уидроу вспоминал, что, когда книга вышла, нейронными сетями уже никто не занимался. Просто отсчитывать от книги оказалось удобнее всего: у неё есть автор, название и год издания, а у поправки к бюджету ничего этого нет.

Так началась первая зима искусственного интеллекта. Первая — значит, была и вторая. Она — в следующей части, вместе с историей, которую на Западе не читали: как в СССР кибернетику объявили лженаукой и кто за неё вступился, отчего в годы безденежья Розенблатта советская школа шла в гору.

Для пытливых умов:

1. Пресс-релиз земельного суда Мюнхена I о решении по делу GEMA против Suno, дело 42 O 763/25 (31 июля 2026): https://www.justiz.bayern.de/gerichte-und-behoerden/landgericht/muenchen-1/presse/2026/16.php
2. Пресс-релиз GEMA о выигранном деле, на английском (31 июля 2026): https://www.gema.de/en/w/gema-prevails-over-suno
3. Досье GEMA об исках к разработчикам ИИ, на английском: пары песен — оригинал и генерация Suno, лид-листы в PDF, разбор музыковеда: https://www.gema.de/en/news/ai-and-music/ai-lawsuit
4. Уоррен Мак-Каллок, Уолтер Питтс, «Логическое исчисление идей, присущих нервной деятельности», Bulletin of Mathematical Biophysics (1943): https://home.csulb.edu/~cwallis/382/readings/482/mccolloch.logical.calculus.ideas.1943.pdf
5. Корнеллский университет о Розенблатте: перцептрон, показ 1958 года, Тобермори, слова О'Брайена на панихиде (сентябрь 2019): https://news.cornell.edu/stories/2019/09/professors-perceptron-paved-way-ai-60-years-too-soon
6. Мемориальная записка Корнелла памяти Фрэнка Розенблатта (1971): https://ecommons.cornell.edu/server/api/core/bitstreams/9722f83a-1386-4956-a576-06d29b41c197/content
7. Разбор показа 7 июля 1958 года по архивным материалам: как пресс-конференция добыла деньги на Mark I (июнь 2025): https://www.learningfromexamples.com/p/uncle-sams-electronic-brain
8. «Национальный научный совет: история в главных событиях, 1950–2000», глава о поправке Мэнсфилда — официальное издание НСФ (2000): https://nsf-gov-resources.nsf.gov/nsb/documents/2000/nsb00215/nsb00215.pdf