Питер Бентли: Всё об искусственном интеллекте за 60 минут

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.