Что такое интеллект?
Еще в 1948 году Джон фон Нейман, один из отцов-основателей компьютерной революции, сказал: «Вы утверждаете, будто есть что-то, чего не могут делать машины. Если вы скажете мне, что именно не способна сделать машина, то я смогу создать ту, что это сможет». Он считал, что превосходство компьютеров над людьми в решении большинства интеллектуальных задач – лишь вопрос времени.
Но многие ученые и философы не разделяли подобной уверенности. Они утверждали, что в человеке есть нечто такое, до чего никогда не смогут «дорасти» компьютеры. Поначалу споры сосредотачивались на таких свойствах разума, как сознание и самосознание, но разногласия по поводу определений данных терминов и способов их тестирования загубили подобные дебаты на корню. Другие ученые признавали, что компьютеры могут стать разумными, но в то же время настаивали, что машины не способны развить в себе такие качества, как сострадание или мудрость, которые являются исключительно человеческими и проистекают из нашего опыта и эмоционального взросления. Сам по себе термин «разум» стал выходить за рамки философии, а споры на эту тему продолжаются и по сей день.
Если говорить о назначении ИИ, то многие исследователи видят в нем создание машины, чьи действия, будь они совершены человеком, признавались бы «разумными». Другие исследователи еще больше расширяют данное определение. Колонии муравьев и иммунная система, говорят они, тоже ведут себя разумно, но совершенно не по-человечески.
А увязнуть в пучине этих споров – значит попасть в ту же ловушку, от которой десятилетиями страдал ИИ.
Тест Тьюринга – это объективный критерий оценки, но в наши дни он теряет свою актуальность. В принципе, многие ИИ-системы (например, системы распознавания лиц или управления автомобилями) делают что-то, что мы могли бы назвать «разумным», однако они не пройдут тест Тьюринга. А чат-боты способны легко обмануть людей благодаря использованию набора простых приемов.
Многие люди согласятся, что разумные системы можно разделить на два лагеря: обладатели так называемого узкого, или ограниченного, интеллекта и системы с общим интеллектом. Большинство современных ИИ-систем ограничены: они подходят для выполнения только конкретной задачи. Машины с общим интеллектом способны решать широкий спектр задач и куда лучше соответствуют ожиданиям Тьюринга и других ученых. Но они все еще находятся в стадии разработки. И до сих пор не ясно, сможем ли мы когда-либо создать искусственный интеллект, способный соперничать с нашим.
Смерть ИИ
Неудача с символьным мышлением породила всплеск энтузиазма в отношении новых подходов, таких как искусственные нейронные сети, на рудиментарном уровне имитирующие работу мозговых нейронов, или генетические алгоритмы, способные моделировать генетическое наследование и разрабатывать лучшие способы решения проблем в каждом поколении.
Возлагались надежды на то, что при адекватной сложности подобные подходы смогут продемонстрировать разумное поведение. Однако этим надеждам не суждено было сбыться, поскольку на практике такие системы демонстрировали весьма посредственные результаты. В то время для получения качественных результатов не хватало вычислительной мощности или, что еще более важно, легкодоступных входных данных для достижения нужного уровня сложности.
Далее последовал период «зимы ИИ». Найти финансирование для исследований становилось все труднее, и многие исследователи переключали свое внимание на изучение конкретных проблем: машинное зрение, распознавание речи и автоматическое планирование. По мнению исследователей, именно в этих областях было проще всего получить результаты. Это привело к дроблению общей области ИИ на множество отраслей. ИИ как комплексная дисциплина внезапно изжил себя и бесславно погиб.
В 1990-х – начале 2000-х годов большинство ученых, работавших в ранее связанных с ИИ областях, отказывались даже от ассоциаций с данным термином. Для них «искусственный интеллект» навсегда запятнало предыдущее поколение исследователей, беспричинно раздувших технологию из воздуха. Таким образом, изучение ИИ превратилось в пережиток прошлого, который вытеснили исследованиями с менее амбициозными и более конкретными целями.
Что такое зима ИИ?
Из-за спекулятивных пузырей, раздуваемых чрезмерными ожиданиям инвесторов, новые технологии часто подвержены циклам зрелости. Одним из таких примеров можно назвать железнодорожную манию 1840-х годов в Великобритании и пузырь доткомов из 1990-х.
Искусственный интеллект в этом плане не исключение. Разговоры о машинах с человеческим разумом подпитывали беспричинный ажиотаж. Это перемежалось с периодами, когда государственное финансирование ИИ-проектов прекращалось, а возлагавшиеся надежды разбивались о суровую реальность, говорившую нам о том, что создание компьютеров с человекоподобным интеллектом – слишком сложная задача.
Уникальность ИИ, пожалуй, заключается в том, что он за сравнительно короткий период времени прошел через несколько циклов зрелости. Резкий спад оптимизма даже получил свое название – «зима искусственного интеллекта». Две главные «зимы ИИ» пришлись на начало 1970-х и конец 1980-х годов.
Сейчас ИИ находится в обновленной стадии повышенного оптимизма и инвестирования. Но ждет ли его очередной период затишья? Сейчас, в отличие от предыдущих витков цикла, ИИ имеет прочный и четко разграниченный поток коммерческих вложений. Со временем мы узнаем, окажется ли это очередным пузырем.
Шкала развития ИИ
1936
Алан Тьюринг завершает работу «О вычислимых числах», в которой закладываются основы искусственного интеллекта и современных вычислений.
1942
Айзек Азимов в своем произведении «Я, Робот» формулирует три закона робототехники.
1943
Уорен МакКаллок и Уолтер Питтс публикуют работу «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности», в которой описываются обучаемые нейронные сети.
1950
Алан Тьюринг публикует основополагающую работу «Вычислительные машины и разум». Она начинается с предложения: «Я предлагаю рассмотреть вопрос: "Могут ли машины мыслить?"»
1956
На семинаре в Дартмутском колледже вводится термин «искусственный интеллект».
Станислав Улам разрабатывает Maniac I – первую шахматную программу, обыгравшую игрока-человека в Лос-Аламосской национальной лаборатории.
1959
Ученые из Технологического института Карнеги (ныне Университет Карнеги – Меллона), специализирующиеся на компьютерных науках, создают General Problem Solver (GPS) – программу, которая может решать логические задачи.
1965
Нобелевский лауреат и пионер ИИ-отрасли Герберт Саймон из Технологического института Карнеги предсказывает, что «к 1985 году машины будут способны выполнять любую работу, которую может сделать человек».
1966
Джозеф Вейценбаум, ученый в области информатики из Массачусетского технологического университета, разрабатывает Eliza – первого в мире чат-бота.
1973
Наступает первая зима ИИ. Угасает интерес общества, прекращается финансирование.
1975
Система MYCIN диагностирует бактериальные инфекции и подбирает антибиотики с помощью логических выводов, основанных на вопросах серии «да/нет». Эта система никогда не применялась на практике.
1979
Ханс Моравек из Стэнфордского университета создает «Стэндфордскую тележку» (Stanford Cart) – автономное транспортное средство под управлением компьютера. Она успешно преодолевает комнату, заполненную стульями.
