Однако по мере продвижения в деле создания всё более мощных вычислительных систем становилось ясно, что разработать интеллект in silico так просто не получится, и исследователей в этом отношении ждало такое же разочарование, как создателей различных механических кукол (автоматонов), которым казалось, что ещё чуть-чуть – и их куклы обретут разум. Как не получилось с механикой, так же не получилось и с электроникой. Это способствовало вовлечению в исследования нейрофизиологов и других специалистов в части анатомии, физиологии и других аспектов функционирования нервной системы и других регуляторных систем организмов человека и животных.

И вот в 1943 г. американские нейрофизиолог Уоррен Мак-Каллок и математик Уолтер Питтс публикуют статью, которая открыла миру новую вычислительную модель, основанную на понятии искусственного нейрона. Да, эта модель была довольно упрощённой и не принимала во внимание большое количество свойств органических нейронов, однако она позволяла производить вычисления. Эта статья фактически открыла широчайшее направление исследований, которое сегодня превалирует в области искусственного интеллекта – искусственные нейронные сети. Вслед за У. МакКалоком и У. Питтсом следует отметить таких учёных, как канадский физиолог Дональд Хебб, который описал принципы обучения искусственного нейрона (он предложил первый работающий алгоритм обучения искусственных нейронных сетей), а также американский нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт, который разработал на искусственных нейронах устройство, моделирующее процесс восприятия, – перцептрон.

Но всё, как обычно, оказалось не таким простым, как казалось. Несмотря на то что исследователям удалось смоделировать один нейрон и составить из таких моделей нейронную сеть, сознания в ней так и не зародилось. С одной стороны, это было связано с тем, что на тех вычислительных мощностях, которые были доступны учёным в середине XX века, можно было смоделировать нейронную сеть, состоящую из пары сотен нейронов и нескольких слоёв. Такой объём совсем не соответствует десяткам миллиардов нейронов в головном мозге человека с сотнями тысяч связей для каждого нейрона. С другой стороны, становилось понятно, что «карта не является местностью», так что ждать самозарождения сознания в нейронной сети, даже если она будет очень сложной, слишком странно. Поэтому исследователи обратились к такой науке, как психология.

Одним из первых учёных, кто обратил внимание на этот аспект искусственного интеллекта и его отношения к человеческому разуму, был русский учёный-медик и кибернетик Николай Михайлович Амосов. В ряду его обширной библиографии есть такие знаковые работы, как «Искусственный разум», «Автоматы и разумное поведение» и «Алгоритмы разума». Несмотря на глубокую степень проработки ряда важнейших вопросов, в этих работах всё так же остаётся нераскрытым вопрос о природе сознания. И получается довольно парадоксальная ситуация. Есть практически полное понимание того, как работает нейрон на уровне клетки и субклеточных структур вплоть до биохимических реакций и метаболических путей преобразования веществ, что фактически и эмулирует вычислительные процессы в рамках одной клетки. Также есть понимание, но уже не такое целостное, того, как работают нейронные сети. А ещё есть понимание психологии человека, его поведения и высших когнитивных и интеллектуальных функций. Это понимание ещё менее глубокое, но есть множество операционных гипотез, которые позволяют описывать, объяснять и предсказывать. Но при этом нет никакого понимания того, что находится посередине. Каким образом биохимические реакции нейрона и электрохимические процессы в нейронных сетях приводят к возникновению сознания, интеллекта и разума? Ответа на этот вопрос до сих пор нет. И в итоге получается, что психология – это попытки «дизассемблировать» высшую психологическую деятельность центральной нервной системы человека, но они отвязаны от базовых химических и физических процессов.

Наконец, учёные задумались и о таком важном аспекте интеллектуальной деятельности, как «коллективный интеллект». Само человеческое общество в целом часто показывает более высокий уровень интеллектуальной деятельности, чем каждый его отдельный представитель. Ведь многие сложные научные концепции и технические объекты могут быть изобретены и разработаны исключительно в рамках объединения усилий разноплановых специалистов. Однако не только человеческое общество показывает подобный паттерн поведения. Он виден и в жизни, например, общественных насекомых, когда каждая отдельная особь, вообще не имеющая и тени разума, делает вклад в поведение своего «суперорганизма», который кажется вполне интеллектуальным. Муравьи и пчёлы – это вершина эволюции насекомых на Земле. Эти наблюдения натолкнули исследователей в области искусственного интеллекта на идеи о «роевой модели интеллекта» в рамках так называемых многоагентных систем. Это – одно из самых быстро развивающихся сегодня направлений науки и техники. Здесь сложно назвать какую-либо ключевую личность, поскольку тема возникла совсем недавно. Но эта тема очень горячая и ещё долго будет оставаться на острие научного поиска.

Итак, мы рассмотрели большую часть научных направлений, которые лежат в основе искусственного интеллекта. Это, можно сказать, его базис и научные и технологические предтечи, предпосылки. Когда же родилось само направление исследований, которое назвали «искусственный интеллект»? Для ответа на этот вопрос необходимо обратиться к работам философов и практиков искусственного интеллекта Марвина Мински и Джона Маккарти. Второй так вообще является автором самого термина «искусственный интеллект» (а кроме того, он разработал язык программирования LISPи является одним из основоположников функционального программирования). Эти учёные основали в 1959 г. Лабораторию информатики и искусственного интеллекта в рамках Массачусетского технологического института, и это была первая научная лаборатория, которая занималась данной проблемой.

Именно Джон Маккарти сформулировал основополагающие принципы искусственного интеллекта, определив то, что потом было названо «чистым подходом», или «нисходящим искусственным интеллектом», и выразилось в гипотезе Ньюэлла-Саймона о том, что осмысленные действия можно выполнять только при наличии в некоторой системе механизма символьных вычислений, а сами такие символьные вычисления являются необходимым условием наличия в этой системе интеллекта. Другими словами, подход Джона Маккарти выражался в том, что системы искусственного интеллекта должны имитировать высокоуровневые психологические процессы разумного существа, такие как логическое мышление, логический вывод, речь, творчество и т. д.

С другой стороны, его друг и коллега Марвин Мински сформулировал совершенно противоположное определение искусственного интеллекта, которое получило наименование «грязного подхода», или «восходящего искусственного интеллекта». В основе этой парадигмы лежит попытка моделирования естественных процессов, происходящих в самой природе человека. В первую очередь это, конечно же, моделирование нейросетевых процессов в разных аспектах. Наиболее широко проявившейся технологией в рамках грязного подхода стали искусственные нейронные сети, которые моделируют разные процессы человеческого разума на логическом уровне. Можно было бы попробовать смоделировать биохимический уровень, однако для этого не хватает вычислительных мощностей даже сегодня, не говоря уже про те давние времена. Другой известной технологией являются различные генетические и эволюционные методы решения задач. Но в целом этот подход не является «искусственным интеллектом» в том понимании Джона Маккарти, как он определил данный термин.

При этом необходимо понимать, что первоначально предназначением той междисциплинарной области исследований, которая получила название «искусственный интеллект», было моделирование когнитивных функций человека для их исследования на модели, чтобы понять природу интеллекта, разума и сознания человека. Другими словами, искусственный интеллект первоначально рассматривался как довольно фундаментальная область исследований, и только через какое-то время появилась задача по практическому применению наработок, которая нашла своё отражение в создании большого количества искусственных систем, решающих задачи, традиционно относившиеся к прерогативе человека.