Леонид Черняк - Об ИИ без мифов. Путеводитель по истории Искусственного Интеллекта

Работы Рашевского стали продолжением трудов двух предшественников: одного из основоположников современной нейробиологии, лауреата Нобелевской премии по физиологии и медицине за 1906 год Сантьяго Рамона-и-Кахаль (1852–1934) и лауреата Нобелевской премии по физиологии и медицине в 1932 году Чарльза Шеррингтона (1857–1952). В начале 30-х годов Рашевский первым разработал нейронную модель мозга, за оригинальность взглядов его назвали «queer duck in biology», что можно перевести как «белая ворона в биологии». В 1938 опубликовал первую книгу по математической биофизике «Математическая биофизика: Физико-математические основы биологии» ( Mathematical Biophysics: Physico-Mathematical Foundations of Biology ), а в 1947 книгу по математической социологии «Математическая теория человеческих отношений» ( Mathematical Theory of Human Relations ).

Важнейшим достижением группы Рашевского стала концепция, допускающая возможность моделирования сознания на гипотетической машине, позже такую машину стали назвать машиной с конечным числом состояний (Finite State Machine, FSM). Как было показано в последующем, FSM является простейшим конечным автоматом. Особую роль в этой работе сыграли двое его коллег – нейрофизиолог Уоррен Мак-Каллок и математик Уолтер Питтс, ставшие основателями коннекционизма, им посвящена глава 5. Свои взгляды Мак-Каллок и Уолтер Питтс изложили в опубликованной 1943 году статье «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности» (A Logical Calculus Immanent in Nervous Activity). Эта статья имеет историческое значение в силу того, что в ней рассматривается принципиальная возможность использования FSM для выполнения логических операций (logical calculus) и в ней впервые высказана идея создания необходимых для этой цели искусственных нейронных сетей (Artificial Neural Networks, ANN), способных выполнять логические функции булевой алгебры. Подробно эти вопросы освещаются в главе 6.

C появлением компьютеров, которые, как следует из названия, были задуманы исключительно для математических расчетов, возникли попытки, основанные исключительно на интуиции, приспособить их к решению более интеллектуальных задач, например, играть в шахматы, переводить с естественного языка, доказывать теоремы, вступать в диалог с человеком и даже писать музыку.

Идея, руководившая создателями первых шахматных программ, предельно проста – играя в шахматы, человек думает, значит и машина станет мыслящей, если мы обучим этой игре. С нынешних позиций ясно, что они совершали тривиальную ошибку – в шахматы играла не машина, а они сами, воплотившие свои представления о шахматах и свое знание игры в программе. Машина не играет, она выполняет эту программу и никакого собственного машинного разума! Судьба этого увлечения напоминает то, что случилось с тестом Тьюринга – сначала безграничный энтузиазм, потом медленное угасание и, в конечном итоге остается хобби, объединяющее энтузиастов-любителей.

А начало компьютерных шахмат было громким – первым в 1948 году Норберт Винер в своей «Кибернетике» упомянул, что, по его мнению, можно создать играющую программу. Вскоре Клод Шеннон опубликовал статью «Программирование компьютера для игры в шахматы» и, наконец, в 1951 Алан Тьюринг разработал на бумаге программу, способную по его замыслу играть в шахматы. Что еще нужно для старта, если трое великих дали добро? В среде авторов шахматных программ возникло стойкое убеждение, что они создают не просто программу, а нечто важное, что в последующем можно будет использовать и в иных целях. Они заразили этой идеей общественность и с тех пор и до десятых годов нынешнего века средства массовой информации периодически сообщали на весь мир о громких победах, одержанных шахматными программами, внушая преклонение перед умным компьютером.

Достаточно вспомнить как в масс-медиа подавались поражения, нанесенные компьютерами гроссмейстерам Михаилу Талю, Бенту Ларсену, Гарри Каспарову, Владимиру Крамнику и другим. Однако во втором десятилетии XXI века успехи Слабого AI показали, что шахматные программы – это всего лишь обычные программы, как тут ни вспомнить Эффект AI. Они работают на мощных компьютерах, поэтому опережают человека по скорости перебора вариантов и не более того. Кто-то сказал, что человек против машины на шахматной доске – это то же самое, что человек против погрузчика в подъеме штанги. Шахматы не сделали компьютеры ни на йоту умнее, следовательно с точки зрения AI пользы от них нет и быть не может. Однако как хобби компьютерные шахматы имеют полное право на существование, причем поединки между программами гораздо полезнее, чем машины с человеком. Примером может стать матч, состоявшийся в 2019 году, между свободными шахматными движками Leela Chess Zero и Stockfish. Что же касается игровых систем типа Alpha Zero, основанных на машинном обучении, то для них игра не самоцель, испытательный полигон.