Homo Roboticus? Люди и машины в поисках взаимопонимания

Каплан вновь уединился в своем коттедже, на этот раз на полтора года, для работы над программой с участием Белава. Капор помогал с оттачиванием общего замысла. Lotus Agenda была первым представителем пакетных программ нового поколения, так называемых персональных информационных менеджеров, которые в некотором роде предвещали появление Всемирной паутины. Информацию можно было сохранять в произвольной форме, и она автоматически распределялась по категориям. Программу стали описывать как «электронную таблицу для слов», она была классическим примером нового поколения программных средств, которые расширяли возможности пользователей в духе Энгельбарта.

Представленный в 1988 г. пакет получил хвалебные отзывы у отраслевых аналитиков вроде Эстер Дайсон и постепенно стал предметом культа. Зима искусственного интеллекта в Америке уже началась, и большинство компаний новой волны в этой сфере вскоре пришли в упадок. Каплан одним из первых заметил зловещие предзнаменования. Как и Брейнер, он быстро превратился из рыцаря искусственного интеллекта в поборника расширения возможностей человека. PC были самым мощным инструментом усиления интеллекта в истории. Становилось ясно, что человека так же легко включить в компьютерную систему, как и исключить из нее. Когда в сфере искусственного интеллекта возникли коммерческие проблемы, персональные компьютеры, а вместе с ними и усиление интеллекта вырвались вперед. В конце 1970-х гг. и в начале 1980-х гг. в Америке наблюдался взрывной рост индустрии персональных компьютеров. Идея о том, что компьютер может быть и «усилителем фантазии» дома, и средством повышения производительности в офисе, в мгновение ока вытеснила представление о компьютере как о безликом бюрократическом инструменте госучреждений и компаний. К 1982 г. персональные компьютеры стали таким культурным явлением, что журнал Time поместил PC на обложку в качестве «человека года».

Разработчики сами отдали предпочтение усилению интеллекта. Каплан основал компанию Go Corp. и создал первый компьютер с рукописным вводом, который опередил iPhone и iPad более чем на десятилетие. Подобно Шелдону Брейнеру, который отошел от искусственного интеллекта к 1980-м гг., он перешел на сторону ориентированных на человека систем в наступающей эпохе post-PC.

Попытки создать работоспособную систему искусственного интеллекта с самого начала сопровождались ложными надеждами и ожесточенными техническими и философскими спорами. В 1958 г., через два года после Дартмутской летней конференции по искусственному интеллекту, New York Times опубликовала на 25-й странице полученное по телеграфу информационное сообщение агентства UPI. Оно вышло под заголовком «Новое устройство для ВМС учится в процессе работы: психолог показывает прообраз компьютера, который сможет читать и становиться умнее»{120}.

Речь шла о проведенной Фрэнком Розенблаттом, психологом Корнеллского университета, демонстрации прообраза компьютера, который, по расчетам руководства ВМС, однажды научится «ходить, говорить, видеть, писать, воспроизводить и осознавать себя». В действительности это была лишь модель, которая функционировала на принадлежавшей Бюро погоды вычислительной машине IBM 704 и могла с полусотни попыток отличить право и лево. В военно-морском ведомстве, похоже, всерьез надеялось за год превратить это в «думающую машину» за $100 000.

Д-р Розенблатт сказал репортерам, что это первое устройство, думающее, «как человеческий мозг», и что поначалу оно будет делать ошибки, но с опытом станет умнее. Он предположил, что одним из применений нового механического мозга может быть замена человека в космических исследованиях. Заметка заключала, что первый персептрон, модель биологических нейронов, будет содержать около 1000 электронных «связанных клеток», принимающих электрические сигналы от 400 фотоэлементов – подобных глазу сканирующих устройств. Для сравнения отмечалось, что человеческий мозг содержит 10 млрд чувствительных клеток и 100 млн связей с глазами.

Первая работа по искусственным нейронным сетям появилась в 1940-х гг., и в 1949 г. на нее обратил внимание студент-математик из Гарварда Марвин Мински. Он пошел дальше и создал первые электронные обучающиеся сети – одну на последнем курсе Гарварда, а вторую, названную «Стохастическим нейронным аналоговым усиленным калькулятором», или SNARC, когда был аспирантом в Принстоне. Впоследствии он написал докторскую диссертацию по нейронным сетям. Эти математические структуры представляют собой сети узлов, или «нейронов», которые взаимосвязаны численными величинами, выполняющими роль «весов» или «векторов». Их можно обучать, создавая различные образы, например изображения или звуки, которые впоследствии они распознают сами.