Всё об искусственном интеллекте за 60 минут - Питер Дж. Бентли Страница 3

Предложение Летнего исследовательского проекта по искусственному интеллекту в Дартмуте 31 августа 1955 года

ДЖОН МАККАРТИ, МАРВИН Л. МИНСКИ, НАТАНИЭЛЬ РОЧЕСТЕР И КЛОД Э. ШЕННОН

Мы предлагаем провести двухмесячное исследование искусственного интеллекта, рассчитанное на десять человек, летом 1956 года в Дартмутском колледже в Гановере, штат Нью-Гэмпшир. Исследование должно основываться на предположении о том, что каждый аспект обучения или любые другие свойства интеллекта могут быть описаны настолько точно, что удастся сконструировать машину для его моделирования. Будет предпринята попытка выяснить, как заставить такую машину использовать язык, выделять главные признаки и создавать концепции, решать различные типы задач, свойственных пока только человеку, и самосовершенствоваться. Мы считаем, что можно добиться значительного прогресса в достижении одной или нескольких из этих целей, если тщательно отобранная группа ученых поработает над этим вместе в течение лета.

Оживление, вызванное ИИ, быстро росло после проведения Дартмутской конференции. Новые идеи, касающиеся логических функций, процесса принятия решений, планируемого поведения и даже моделирования нейронов, наполняли исследователей оптимизмом. Некоторые из них полагали, что проблема машинного перевода будет решена очень скоро благодаря достижениям в таких областях, как теория информации, например, и формулированию правил, описывающих, как слова объединяются в предложения в естественных языках. Другие исследователи концентрировались на изучении того, как работают нейроны, каким образом мозг использует нейронные сети, чтобы обучаться и делать прогнозы. Уолтер Питтс и Уоррен Мак-Каллок разработали одну из первых искусственных нейронных сетей; Марвин Мински сконструировал искусственную нейронную сеть SNARC. (см. главу 5). Однако к началу 1960-х годов даже очень опытные и умные исследователи делали слегка нереалистичные прогнозы, учитывая состояние технологий на тот момент.

Теоретически это возможно – построить мозг, который смог бы воспроизводить сам себя на конвейере и осознавать свое собственное существование.

Благодаря такому воодушевлению росло также финансирование, и исследователи лихорадочно работали над проектами машинного перевода и искусственных нейронных сетей. И все же ажиотаж оказался слишком велик. К 1964 году спонсоры в США (Национальный исследовательский совет) начали беспокоиться из-за отсутствия прогресса в области машинного перевода. Консультативный комитет по автоматической обработке текстовой информации изучил проблему. Казалось, исследователи недооценили многозначность слов – тот факт, что их значение зависит от контекста. В результате в 1960-х годах ИИ допускал весьма досадные ошибки. Так, при переводе с английского на русский и обратно «с глаз долой – из сердца вон» превратилось в «слепой идиот».

Уже на нашем веку машины могут превзойти нас по общему уровню интеллектуального развития.

В отчете Консультативный комитет заключил, что машинный перевод хуже человеческого и к тому же значительно дороже. После публикации этого отчета Национальный исследовательский совет, уже потратив к тому моменту 20 миллионов долларов, прекратил финансирование исследований в области машинного перевода в США. Что касается исследования нейросетей, они тоже постепенно сходили на нет, поскольку ученые отчаянно пытались заставить простые нейронные сети делать что-то полезное. Последней каплей стала книга Марвина Мински и Сеймура Пейперта «Перцептроны», опубликованная в 1969 году, в которой были описаны многие ограничения модели простого нейрона. Это положило конец исследованиям нейронных сетей.

Однако вскоре все стало еще хуже. В 1972 году по заказу парламента Великобритании, пытавшегося оценить прогресс исследований в области искусственного интеллекта, математик сэр Джеймс Лайтхилл подготовил отчет. Выводы были неутешительными: «Большинство исследователей, начавших работать в этой области около десяти лет назад, признаются, что тогда они испытывали своего рода наивный оптимизм, который теперь считают неуместным… успехи в создании роботов общих типов не привели к достижению грандиозных целей». Отчет вызвал резонанс по всему миру. Управление перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США сократило финансирование работ, касающихся ИИ, поскольку осознало, что обещанные результаты в такой области, как распознавание речи, не достигаются. В Великобритании финансирование исследований ИИ прекратили во всех университетах кроме трех: Эссекского, Сассекского и Эдинбургского. Идея ИИ и создания интеллектуальных роботов была полностью дискредитирована. Так наступила первая зима ИИ.

Несмотря на нежелательность своей деятельности, несколько исследователей ИИ продолжали работу в течение следующего десятилетия. Имевшиеся к тому моменту наработки не канули в Лету; многие достижения стали частью массовых компьютерных технологий. В конце концов к 1980-м годам в области исследований ИИ наметился новый прорыв – экспертные системы. Эти новые алгоритмы ИИ включили в себя знания людей – экспертов в различных системах, основанных на правилах, – и могли выполнять такие задачи, как идентификация неизвестных молекул или диагностика заболеваний. Для подобных целей разрабатывались новые языки ИИ, например Prolog и LISP, а для эффективной работы этих языков проектировались специализированные компьютеры. Вскоре экспертные системы были внедрены во многие отрасли промышленности и бизнес начал процветать. Так исследования ИИ снова получили финансирование.

Мы можем рассчитывать на создание компьютера с потенциалом, соответствующим потенциалу человеческого интеллекта, примерно к 2017 году.

В Японии на создание компьютера пятого поколения выделили 850 миллионов долларов. Целью этого проекта стала разработка суперкомпьютеров, которые могли бы запускать программное обеспечение экспертных систем и выполнять такие сложные задачи, как поддержание разговоров и интерпретация изображений. К 1985 году на разработку отдельных систем в рамках ИИ было выделено более миллиарда долларов, а Управление перспективных исследовательских проектов потратило 100 миллионов долларов на финансирование 92 проектов в 60 учреждениях. Исследования ИИ возобновились, и вместе с ними вернулся ажиотаж.

Но продолжался очередной взлет недолго. Мощность обычных компьютеров быстро превысила мощность интеллектуальных систем, и компании, занимавшиеся аппаратным оборудованием для ИИ, обанкротились. Затем выяснилось, что экспертные системы крайне сложны в обслуживании и подвержены серьезным ошибкам при неправильном вводе данных. Обещанные возможности ИИ вновь не были реализованы. Промышленность отказалась от этой новой технологии, и финансирование опять прекратилось. Наступила вторая зима ИИ.

И снова, несмотря на то что тема ИИ оказалась не в чести, исследования продолжались. Однако поскольку в 1990-х годах даже сам термин «искусственный интеллект» ассоциировался с неудачей, его часто пытались замаскировать под интеллектуальные системы, машинное обучение, современные эвристические методы.