Об ИИ без мифов. Путеводитель по истории Искусственного Интеллекта

Выбор этого подхода легко объясним, человечество не придумало ничего иного для описания и воспроизведения присущих ему знаний кроме символьных записей. Но никакая запись не тождественна знанию, соотношение между записью и знанием далеко не так просто, только человек, понимающий язык записи (естественный или научный) может извлечь знания из записи, собственно говоря, сущность образования в значительной мере состоит в обучении этому языку. О соотношении данных, инфлюации и связи см. главу 8. Но если допустить, что символьная запись является носителем знания и метазнания, то, вполне логично предположить, что компьютер, как машина, оперирующая некими сложными символами, окажется способен к операциям со знаниями. Однако трудно представить, как можно было отождествить некий умозрительный символ, как носитель знания, с тривиальным алфавитно-цифровым символом, из кодовой таблицы ASCII или Unicode? Что общего у символа в сознании человека и восьмеричным кодом? Но тогда участникам семинара этот подход показался единственно возможным. Они его не назвали никак, но позже, когда потребовался какой-то ретроним в противовес альтернативному коннекционистскому подходу, его стали называть символьным.

Не все из побывавших на семинаре нашли понимание со стороны организаторов. Например, Саймон и Ньюэлл, стоявшие в академической иерархии заметно выше организаторов, приехали на Дартмутский семинар в полной уверенности своего приоритета, однако неожиданно для себя получили достаточно прохладный прием. Позже Саймон писал, что организаторы не захотели их выслушать, что вызвало и у них самих ответную реакцию, поскольку «… они только собирались делать то, что мы уже сделали». Однако неблагожелательный прием не помешал вскоре этим двум маститым ученым по каким-то причинам изменить свою позицию и стать верными союзниками Маккарти и Минского. Можно лишь догадываться, чем была вызвана такая покладистость.

Категорическое несогласие с позицией большинства выразил разве что один Карвер Мид, ставший позже разработчиком методов кремниевой компиляции, которые по сей день служат теоретической основой для всех современных средств проектирования полупроводниковых изделий: «Я верю в то, что отцы-основатели AI Марвин Минский и Джон Маккарти были правы в своих взглядах, но когда дошло до дела, то выяснилось, что требуются компьютеры, как минимум на восемь-девять порядков более мощные, чем те, которыми они располагали. Осознав наличие этого барьера, AI-сообщество распалось на две группы, одни отправились на поиски этих порядков, а другие продолжили делать вид, что они занимаются наукой. Я из первых». Миду совместно с Лин Конвей удалось решить задачу перевода логического описания полупроводниковых устройств в кремний, их решение и называют кремниевой компиляцией. А в начале 1970-х Мид осознал, что необходимо отделить теорию проектирования от производства и выделить ее как самостоятельную дисциплину (Electronic Design Automation, EDA), что заметно повлияло на создание технологий микроэлектроники.

После Дартмутского семинара

Организаторам семинара в короткий срок удалось добиться самого благожелательного отношения к себе со стороны правительственных кругов, а затем на выделенные им колоссальные средства создать специализированную исследовательскую лабораторию в Массачусетском технологическом институте (МТИ), учебном заведении, известном как кузница научных кадров высшей квалификации, прежде всего, для ВПК. Для работы в лаборатории Маккарти переехал в Бостон из Хановера, где он жил прежде, не случайно это место было избрано для Дартмутского семинара. Минскому было проще, он перешел в МТИ из соседствующего с ним Гарвардского университета. Удачный поворот событий и неограниченное финансирование стимулировали энтузиазм молодого коллектива талантливых исследователей. Он был подкреплен неоправданной верой в потенциал компьютеров, характерной для пятидесятых годов, тогда их называли «большим железом» (mainframe). Надежда на возможности компьютеров и на свои способности позволяла им считать, будто они смогут создать AI за какие-нибудь 5–10 лет, правда, не уточняя, что это такое, видимо по конъюнктурным соображениям. В короткий срок Минский и его коллеги отказались от прежнего определения AI как науки и инженерии в пользу размытого и неопределенного представления AI как готового для использования интеллектуального продукта. Такая «продуктовая» интерпретация AI была намного удобнее в общении с сильными мира сего.