Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии - [7]

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[17]; 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»[18]. За «Логик-теоретик» последовала программа «Универсальный решатель задач» (General Problem Solver, GPS), предназначенная решать, в принципе, любую формально определенную задачу[19]. 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 алгебре[20]. 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 действительности[21]. Программа ELIZA прекрасно имитировала поведение психотерапевта[22]. 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 вопросы[23]. 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 изобретения[24]. Появилась даже интеллектуальная система, выдававшая оригинальные шутки[25] (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.

Весна вернулась в начале 1980-х годов, когда в Японии решили приступить к созданию компьютера пятого поколения. Страна собиралась совершить мощный бросок в будущее и сразу выйти на сверхсовременный уровень технологического развития, разработав архитектуру параллельных вычислительных систем для сверхмощных компьютеров с функциями искусственного интеллекта. Это была хорошо финансируемая правительственная программа с привлечением крупных частных компаний. Появление проекта совпало со временем, когда японское послевоенное чудо приковывало к себе внимание всего западного мира: политические и деловые круги с восхищением и тревогой следили за успехами Японии, стремясь разгадать секретную формулу ее экономического взлета и надеясь воспроизвести ее у себя дома. Как только Япония решила инвестировать огромные средства в изучение искусственного интеллекта, ее примеру последовали многие высокоразвитые страны.