Выводы Тьюринга были правильными и исключительно плодотворными. Они положили начало революции вычислительной техники. Затем Тьюринг обратился к теме создания разумных компьютеров. Прежде всего, следовало предложить формальное определения понятия разум, и Тьюринг нашел оригинальный способ проверки наличия интеллекта. Его метод, впоследствии получивший название теста Тьюринга, состоял в следующем: если компьютер сможет обмануть человека, который будет задавать ему различного рода вопросы, так, чтобы последний воспринимал отвечающего не как машину, а как другого человека, тогда компьютер может считаться разумным. Вот таким образом с помощью теста Тьюринга и его оценочных критериев, а также машины Тьюринга как посредника и появились на свет первые ростки истории создания искусственного интеллекта. Основополагающей догмой оставалась следующая: мозг – это просто еще одна разновидность компьютера, а значит, справедливо и обратное: искусственный интеллект должен воспроизводить мышление человека.
Приверженцы теории искусственного интеллекта проводили своего рода параллель между вычислительным процессом и процессом мышления. Они говорили:
«Послушайте, а ведь наиболее выдающиеся изобретения человеческого разума, вне всякого сомнения, возникают в результате использования абстрактной символики. Компьютеры используют символы, как и люди в процессе коммуникации, разговаривая или слушая, оперируют символами, которые мы называем словами (и символы эти подчиняются строгим правилам грамматики). Или возьмем игру в шахматы. Во время партии игроки используют мысленные символы, которые описывают расположение и возможности каждой фигуры на доске. Или же что такое зрение? Зрение – это символьное восприятие объектов, которые мы видим, их названий, свойств, расположения в пространстве. Безусловно, абстрактное мышление человека обусловлено мозгом, а не основано на работе вычислительных машин, но ведь Тьюринг убедительно доказал, что способ применения и особенности комбинирования символов не играют никакой роли. Мы можем создать машину из гаек и проводов, используя систему электронных переключателей или используя сети нейронов. Какая в сущности разница, главное – чтобы созданная вещь по своей функциональности стала эквивалентом универсальной машины Тьюринга».
В 1943 году в одном из влиятельных научных изданий была опубликована статья нейропсихолога Уоррена Мак-Калоха и математик Уолтера Питтса. Ученые описали механизм осуществления нейронами цифровых функций, т. е. того, как нервные клетки могут воссоздавать формальную логику, положенную в основу работы компьютеров. Нейроны вполне могут выполнять функцию логических входов/выходов как это принято называть у разработчиков электронно-вычислительной техники. Логические входы служат для выполнения операций «И» «ИЛИ», «НЕ». Микропроцессоры вычислительных машин состоят и: миллионов логических входов, которые связаны между собой в очень четкую и сложную схему. Центральный микропроцессор – это не что иное как совокупность логических входов.
Мак-Калох и Питтс подчеркивали: вполне возможно, что нейроны тоже связываются между собой для выполнения тех или иных логических функций. Вероятно, они получают данные друг от друга, затем обрабатывают их и на основе обработки подают выходящие данные. Это означает, что нейроны являются живыми логическими входами. Таким образом, – продолжали развивать мысль двое ученых, – предположительно мозг по своему строению состоит из «И»-входов, «ИЛИ»-входов. а также других логических элементов, образованных нейронами, что само по себе аналогично структуре схем в цифровой электронной плате. Из публикации ясно, что исследователи лишь предполагали, что мозг так устроен, но не были в этом уверены. Рассуждая логически, описанный выше принцип работы нейронов не выглядит абсурдным. Теоретически нейроны вполне могут выполнять цифровые функции. С другой стороны, ни у Мак-Калоха, ни у Питтса не возник вопрос: а действительно ли нейтроны взаимодействуют между собой именно таким способом? Несмотря на недостаток биологических доказательств, они выдвинули постулат, что мозг является разновидностью компьютера.
Следует отметить, что философия искусственного интеллекта пребывала под значительным влиянием бихевиоризма, наиболее влиятельного направления психологической науки первой половины XX века. Бихевиористы утверждали, что мозг является непознаваемым, и проводили аналогию с черным ящиком. С другой стороны, в исследованиях поведения животных была установлена связь между внешними факторами, влияющими на их поведение, и ответной реакцией. Исходя из этого, бихевиористы утверждали, что мозг включает рефлекторные механизмы, и, для того чтобы побудить животное к определенному типу поведения, нужно использовать методы поощрения и наказания. Если последовательно придерживаться упомянутого подхода, то нет необходимости изучать мозг, в особенности такие беспорядочные субъективные ощущения, как страх или голод, а также функции сознания. По вполне понятным причинам данное направление потеряло популярность во второй половине XX века, в то время как теория искусственного интеллекта продолжала развиваться.
После окончания Второй мировой войны электронные цифровые вычислительные машины получили более широкое применение. Первопроходцы создания искусственного мозга были полны энтузиазма. Научить компьютер переводить с одного языка на другой? Никаких проблем! Это напоминает взлом кода. Единственное, что для этого нужно, – соотнести каждый символ системы А с его аналогом в системе Б. Визуализация? Ни малейших трудностей. Человечеству давно известны теоремы о ротации, изменении масштабов, перемещении в пространстве, а значит, на их основе можно построить компьютерные алгоритмы, т. е. мы на верном пути. Ученые мужи, бьющиеся над созданием искусственного интеллекта, делали громкие заявления о том, как искусственный мозг сначала сравняется по своему потенциалу с человеческим разумом, а со временем и превзойдет его.
По иронии судьбы программисты смогли создать программу, которая была очень близка к тому, чтобы пройти тест Тьюринга. Программа, разработанная Джозефом Вейзенбаумом из Массачусетсского технологического института, называлась «Элиза» и копировала поведение врача-психотерапевта при первичном опросе пациента[3]. Например, если девушка вводит предложение: «Я и мой парень больше не разговариваем», то Элиза спросит: «А расскажи-ка мне побольше о своем парне», или: «Как по-твоему, почему ты и твой парень больше не общаетесь?»
Хоть автор программы заявил, что изобрел пародию на поведение психотерапевта, предназначенную лишь для исследования иллюзии понимания, которая часто возникает в разговоре между людьми. Некоторых «Элиза» приводила в изумление.
Более серьезным достижением были программы, подобные «Фигурному миру» – виртуальной комнате, смоделированной из геометрических фигур разных форм и цветов. Вы можете, например, спросить компьютер: «Стоит ли зеленая пирамида на большом красном кубе?», или же приказать ему: «Положи синий кубик на маленький красный кубик» и т. п. Программа ответит на ваш вопрос или выполнит ваш приказ. Все это было смоделировано и тем не менее работало! Единственным недостатком было то, что работа программы ограничивалась своим собственным мирком геометрических фигур. Программисты не смогли расширить ее функциональность, добившись решения более полезных задач.
Тем временем широкая публика была в полном восторге от кажущихся поразительными успехов в области разработки искусственного интеллекта. Одна из программ, вызвавших особенно бурные отклики, могла доказывать математические теоремы. Со времен Платона пошаговый метод математической дедукции считался венцом человеческого разума, а значит, рукотворный разум наконец-то сорвал джекпот! Однако ликование оказалось преждевременным. Как и в случае «Фигурного мира», прикладные возможности программы были несущественными. Она могла доказывать лишь очень простые теоремы, которые и так были давно известны и доказаны. Затем всеобщий интерес вызвали так называемые экспертные системы. Это были базы данных, которые могли давать ответы на вопросы человека. Например, медицинская экспертная система могла поставить диагноз больному, если в нее предварительно были введены списки возможных симптомов. Но, как и в предыдущем случае, применение экспертных систем было достаточно ограниченным, поскольку они не могли даже приблизиться к функциональной универсальности живого мозга. Компьютеры могли отлично играть в шахматы – всем известен случай, когда компьютер Deep Blue, детище компании IBM, выиграл партию у чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. Все приведенные примеры не могут свидетельствовать о серьезных успехах в разработке искусственного интеллекта. Компьютер выиграл у чемпиона мира вовсе не потому, что он был умнее своего соперника, а потому, что скорость его реакций в миллионы раз превышает таковую у человека. У компьютера нет интуиции. Профессионал в шахматах смотрит на позиции фигур на доске, и в его уме возникает целостная картина. Он видит потенциально выигрышные и проигрышные зоны, а также предугадывает действия соперника. Компьютер же не обладает такой внутренней интуицией, поэтому вынужден анализировать намного большее количество ходов. Deep Blue не проводил ретроспективный анализ партии, ему ничего не было известно о своем противнике. Компьютер играл в шахматы, ничего в них не смысля, подобно тому, как калькулятор выполняет арифметические действия, не зная математики.
