Homo Roboticus? Люди и машины в поисках взаимопонимания

В то время мир искусственного интеллекта был очень ограниченным. «Больших данных» не существовало, исследователи могли лишь построить небольшую модель мира ребенка. Поучаствовав в этом проекте, Грубер создал программу моделирования такого мирка. Он дал няням и родителям возможность добавлять предложения и таким образом персонифицировать систему для конкретного ребенка. Программа Грубера была примером того, что сообщество искусственного интеллекта называет «системами на основе знаний», программ, которые судят о сложных проблемах, опираясь на правила и базу данных. Идея состояла в создании программы, способной действовать как эксперт: врач, адвокат или инженер. Грубер быстро увидел трудность приобретения сложных знаний и сделал эту проблему предметом своей докторской диссертации.

Грубер был квалифицированным программистом, и многие сотрудники кафедры хотели заручиться его помощью в выполнении трудной части своей работы. Он, однако, подрабатывал по вечерам в компании – производителе мини-компьютеров Digital Equipment Corporation. Ему довелось участвовать в целом ряде проектов DEC, включая разработку первой многооконной системы, написанной на созданном Маккарти языке программирования Lisp. Программа, к удивлению многих разработчиков программного обеспечения, работала хорошо, хотя Lisp не был предназначен для графических приложений, где необходима высокая скорость. Груберу потребовался месяц, чтобы написать программу. Разработчики обычно писали приложения такого типа на ассемблере или C, но, как оказалось, для Грубера Lisp был достаточно эффективен. Чтобы показать возможности языка Lisp, он сделал для посетителей из Агентства национальной безопасности демоверсию системы «подборки вырезок». У программы был интерактивный интерфейс, позволявший пользователю проводить поиск, а затем сохранять результаты в системе оповещения, осуществлявшей фильтрацию этой информации. Грубер не бросил эту идею и воспользовался ею несколько лет спустя, когда основал свою первую компанию.

Сосредоточенный на получении степени доктора философии и по-прежнему увлеченный наукой о разуме, Грубер не пошел работать в тогда быстро растущую DEC. Аспирантура была нирваной. Он часто колесил на велосипеде по Западному Массачусетсу и мог работать удаленно со своего домашнего терминала, зарабатывая больше $30 в час, а лето проводил в Кембридже, работая в лаборатории DEC. Грубер также стал частью узкого сообщества исследователей искусственного интеллекта, которые пытались создать программные системы, приближающиеся к человеку по интеллектуальному потенциалу. Встречи членов сообщества проходили ежегодно в Банфе. Исследователи быстро поняли, что некоторые модели мышления противоречат обычной логике. Например, инженерное проектирование связано с целым рядом разных видов деятельности. Проектировщик систем обогрева, вентиляции и кондиционирования воздуха за редким исключением мог руководствоваться набором правил и ограничений. В оптике точные требования позволяют написать программу, которая проектирует идеальные линзы. Но встречаются и сложные случаи: например, конструирование изделий без очевидных правильных ответов и с миллионом вопросов о том, что обязательно, а что опционально. Здесь набор возможных ответов огромен, и очень сложно формализовать в программе талант квалифицированного проектировщика.

Груберу уже в начале исследований стало ясно, почему традиционные модели экспертных систем потерпели неудачу: интеллектуальный потенциал человека не сводится к отдельным идеям или методам. Он начал с разработки небольших моделей вроде инструмента для минимизации применения пестицидов в лесничествах. Помимо этого он работал с кардиологами над созданием диагностической системы, моделирующей использование их знаний и опыта. И то и другое было попыткой описать специальные знания с помощью программы. Очень простые модели могли работать, но реальный мир было крайне трудно упростить до набора правил. Врачи десятилетиями занимаются медициной, и Грубер понял, что свести их работу к «симптомам и признакам» невозможно. Врач мог спросить пациентов, что у них болит, сделать анализы, а затем выписать нитроглицерин и отправить их домой. В медицине соединялись диагностическое и лечебное направления. То, что наблюдал Грубер, было высокоуровневой стратегией, намного превосходившей простое запоминание действий, доступное в то время для сравнительно негибких экспертных систем.

Вскоре Грубер осознал, что ему интересно не улучшать экспертные системы, а создавать инструменты, облегчающие другим разработку экспертных систем. Потом это назовут «проблемой накопления знаний». В диссертации он утверждал, что для создания эффективной экспертной системы надо моделировать не знания, а стратегию, т. е. понимание того, что делать дальше. В то время экспертные системы постоянно зависали, создавались вручную и требовали участия специалистов для компилирования знаний. Его цель состояла в автоматизации приобретения этого неуловимого «стратегического знания».