Журнал «Компьютерра» № 3 от 24 января 2006 года

Выход первой книжки Пенроуза «Новый ум короля» («Emperor’s New Mind», 1989), равно как и очередной виток блужданий по китайской комнате Серля, спровоцированный публикацией его статьи в Scientific American, совпали по времени с периодом острого недовольства инвесторов и спонсоров результатами исследований ИИ. С начала 1980-х гг. американское правительство довольно щедро оплачивало умозрительные, по большей части, разработки. Одна из главных причин такой широты души заключалась в создании противовеса японской программе разработки компьютеров пятого поколения, которая, как опасались американцы, может привести к созданию ИИ японцами. Кроме того, в 1980-х гг. на смену экспертным системам, в которых многие исследователи уже успели разочароваться, пришли подающие надежды нейросети. Однако к концу декады выяснилось, что существующие модели нейросетей при всей своей обучаемости не обладают долговременной памятью. Японский проект потерпел фиаско. Таким образом, к началу 1990-х гг. у исследователей не было на руках ни подхода, который не успел себя скомпрометировать, ни стимула, который мог бы убедить правительство на дальнейшие денежные вливания.

Разработки в направлении Strong AI практически остановились. Большая часть ученых подалась в родственные узкоспециализированные отрасли, занявшись компьютерным зрением, распознаванием речи, data-mining и т. п. Обсуждение машинного интеллекта по-прежнему велось довольно активно, но в отсутствие новых разработок сместилось в умозрительную плоскость, породив дискуссии об этических аспектах загрузки сознания в компьютер и неизбежности технологической сингулярности.

В ожидании сингулярности

Но, похоже, время собирать камни закончилось. Не исключено, что выросшие на порядки компьютерные мощности, узкоспециализированные ИИ-разработки вкупе с достижениями в таких областях, как нейроинформатика, могут привести к возрождению Strong AI. И Джефф Хокинc – один из первых исследователей новой (а точнее, очередной) волны разработчиков ИИ.

Впрочем, не только он пытается создать компьютерную эмуляцию работы мозга. В мае прошлого года компания IBM совместно с Лозаннским политехническим институтом (Ecole Polytechnique Federale de Lausanne) запустила проект Blue Brain, в рамках которого сначала планируется эмулировать сеть из 10 тысяч нейронов (108 синапсов) на клеточном уровне. После того как эта задача будет выполнена, работа пойдет сразу по двум направлениям: исследователи начнут создавать эмуляцию этой сети, но уже на молекулярном уровне, а также увеличивать мощность модели, чтобы в идеале создать модель человеческого мозга. О том, насколько ресурсоемка эта проблема, свидетельствует хотя бы тот факт, что для создания сети из десяти тысяч нейронов ученым потребовалась мощность восьми тысяч процессоров (другими словами, за эмуляцию одного нейрона отвечает практически один процессор), а на прохождение первого этапа отведено два года. По прошествии этого времени у исследователей будет готова компьютерная реплика небольшого участка мозга двухнедельной крысы. При этом куратор проекта Генри Маркрэм (Henry Markram) вовсе не ожидает, что успешное выполнение всех поставленных задач, включая построение полной модели человеческого мозга, приведет к созданию искусственного интеллекта, хотя и не исключает, что работа Blue Brain поможет разработчикам ИИ.

Кроме того, хорошо забытое старое тоже рано сбрасывать со счетов. В феврале 2005 года активизировался запущенный еще в 1984 году проект Cyc Дуга Лената (Doug Lenat). Являющийся, по большому счету, очень продвинутой экспертной системой общего назначения, Сус успешно пережил финансовые заморозки, хотя его создателю пришлось организовать компанию Cycorp, когда консорциум MCC, десять лет оплачивавший счета, прекратил финансирование. В начале прошлого года Cycorp выпустила ResearchCyc 1.0 (версия для разработчиков ИИ; в комплекте – база из более 60 тысяч концепций) и OpenCyc 0.9 (бесплатная версия; в комплекте – база из 60 тысяч фактов и 6 тысяч концепций). «Внутренняя» версия Cyc в то же время «знала» более 3 млн. фактов. Естественным образом выращенный интеллект 1984 года рождения уже вернулся бы из армии, но Дуг Ленат утверждает, что «чем дальше, тем быстрее Cyc учится».