Искусственный интеллект

Первый период всеобщего воодушевления начался с Дартмутского семинара. Позднее его главный организатор Джон Маккарти описал это время как эпоху вполне успешного освоения в духе детского «смотри, мам, без рук могу!». В те далекие годы ученые выстраивали системы, целью которых было опровергнуть довольно часто звучавшие утверждения скептиков, будто машины «ни на что не способны». Чтобы парировать удар, исследователи искусственного интеллекта разрабатывали небольшие программы, которые выполняли действие Х в условном микромире (четко определенной ограниченной области, предназначенной для демонстрации упрощенной версии требуемого поведения), тем самым доказывая правильность концепции и показывая принципиальную возможность выполнения действия Х машинами. Одна из таких ранних систем, названная «Логик-теоретик» (Logical Theorist), смогла доказать большую часть теорем из второго тома «Оснований математики» (Principia Mathematica) Альфреда Уайтхеда и Бертрана Рассела[3]; причем одно из доказательств оказалось изящнее оригинального. Тем самым ученые, продемонстрировав способность машины к дедукции и созданию логических построений, сумели развеять миф, будто она «мыслит лишь цифрами»13. За «Логик-теоретик» последовала программа «Универсальный решатель задач» (General Problem Solver, GPS), предназначенная решать, в принципе, любую формально определенную задачу14. Были созданы системы, которые справлялись с такими проблемами, как: математические задачи университетских курсов первого года обучения; визуальные головоломки по выявлению геометрических аналогий, применяемые при проверке показателя интеллекта; простые вербальные задачи по алгебре15. Робот «Трясучка» (Shakey) — названный так из-за вибрации во время работы — показал, что машина может продумывать и контролировать свою двигательную активность, когда логическое мышление совмещено с восприятием окружающей действительности16. Программа ELIZA прекрасно имитировала поведение психотерапевта17. В середине 1970-х годов­ программа SHRDLU продемонстрировала, как смоделированный робот в смоделированном мире спокойно манипулирует объемными геометрическими фигурами, не только выполняя инструкции пользователя, но и отвечая на его вопросы18. В последующие десятилетия были созданы программы, способные сочинять классическую музыку разных жанров, решать проблемы клинической диагностики быстрее и увереннее врачей-стажеров, самостоятельно управлять автомобилями и делать патентоспособные изобретения19. Появилась даже интеллектуальная система, выдававшая оригинальные шутки20 (не сказать, чтобы уровень был высок, но дети, как говорят, находили их забавными).

Однако методы, хорошо зарекомендовавшие себя при разработке тех первых, практически демонстрационных, образцов интеллектуальных систем, не удавалось применить в тех случаях, когда речь заходила о широком спектре проблем и более трудных задачах. Одна из причин заключалась в комбинаторном взрыве, то есть скачкообразном росте количества возможных вариантов, которые приходилось изучать с помощью средств, основанных на простейшем методе перебора. Этот метод хорошо себя проявил на примере несложных задач, но не подходил для чуть более трудных. Например, для решения теоремы с доказательством длиной в пять строк системе логического вывода с одним правилом и пятью аксиомами требовалось просто пронумеровать все 3125 возможных комбинаций и проверить, какая из них приведет к нужному заключению. Исчерпывающий поиск также работал для доказательств длиной в шесть или семь строк. Но поиск методом полного перебора возможных вариантов начинал пробуксовывать, когда проблема усложнялась. Время для решения теоремы с доказательством не в пять, а пятьдесят строк будет отнюдь не в десять раз больше: если использовать полный перебор, то потребуется проверить 5⁵⁰ ≈ 8,9 × 10³⁴ возможных последовательностей — вычислительно немыслимая задача даже для самого сверхмощного компьютера.

Чтобы справиться с комбинаторным взрывом, нужны алгоритмы, способные анализировать структуру целевой области и использовать преимущества накопленного знания за счет эвристического поиска, долгосрочного планирования и свободных абстрактных представлений, — однако в первых интеллектуальных системах все перечисленные возможности были разработаны довольно плохо. Кроме того, из-за ряда обстоятельств — неудовлетворительные методы обработки неопределенности, использование нечетких и произвольных символических записей, скудость данных, серьезные технические­ ограничения по объему памяти и скорости процессора — страдала общая производительность этих систем. Осознание проблем пришло к середине 1970-х годов. Осмысление того, что многие проекты никогда не оправдают возложенных на них ожиданий, обусловило приход первой «зимы искусственного интеллекта»: наступил период регресса, в течение которого сократилось финансирование и вырос скептицизм, а сама идея искусственного интеллекта перестала быть модной.