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

Жизнь показала: рожденный считать – думать не может, попытки обнаружить хотя бы признаки интеллекта в программных системах, претендующих на эту способность, приводят к огорчающему выводу – любые потуги запрограммировать AI в конечном счете сводятся к построению систем, лишь обладающих внешними признаками AI. Очень похоже на известную максиму В. С. Черномырдина: «Хотели как лучше, а получилось как всегда». Этот печальный факт американский автор книг по истории и философии AI Памела МакКордак предложила называть «эффектом AI» (AI effect). Эффект AI обнаруживается во всех без какого-либо исключения программах, которые по замыслу авторов должны были бы демонстрировать наличие у них разума. При непредвзятом анализе в 100 % случаев обнаруживалось, что их поведение на самом деле псевдоразумно и имеет простое логическое объяснение. Как сказал один из виднейших специалистов в робототехнике Родни Брукс: «Магии AI нет, но есть обычные вычисления».

То же самое, но более образно, выражено в утверждении, известном как «теорема» Теслера: «AI – это то, что еще не было сделано» (AI is whatever hasn't been done yet.). Теоремой оно названо не вполне корректно, поскольку не содержит доказательства. Ее сформулировал Дуглас Хофштадтер, автор получившей известность книги «Гедель, Эшер, Бах: эта бесконечная гирлянда», за нее автор был удостоен в 1980 году Пулитцеровской премии в номинации «Нехудожественная литература». Хофштадтер представитель тех, кого называют AI-скептиками, он категорически отвергает возможность создания искусственного разума в форме сильного или тем более общего AI. Когда в 1996 году мир испытал шок, вызванный поражением Гарри Каспарова в поединке с суперкомпьютером компании IBM, он совершенно уверенно заявил: «Разумеется, победа Deep Blue стала поворотным моментом в истории AI, но она ни в малейшей степени не свидетельствует о наличии разума у компьютеров».

История появления самой «теоремы» такова. Ларри Теслер, именем которого она названа, известный специалист в области человеко-машинного интерфейса, работал в Xerox PARC, а позже в Apple, Amazon и в Yahoo!. Случилось так, что однажды в разговоре с Хофштадтером он поведал о наблюдаемом им феномене – если решение некоей задачи вначале может создать о себе иллюзию машинного мышления, то при детальном анализе того что внутри, оказалось – это обычные программы и никаких чудес и решение этой задачи считать примером «настоящего мышления». Наделить мыслительными способностями программируемый автомат невозможно, на этом споткнулись и великие Марвин Минский с Джоном Маккарти, и все-все-все, пошедшие по предложенному ими пути. Будучи писателем, Хофштадтер всего лишь придал этой мысли более лаконичную форму.

Забегая вперед, скажем, что к началу XXI века, пережив два цикла подъема и падения символьного подхода, AI впал состояние близкое к анабиозу. Те немногие, кто сохранил веру в него, скрылись в своего рода академических окраинах, они трудились над тем, что представляло интерес для них самих и еще небольшого числа близких им единомышленников. На фоне нынешнего хайпа вокруг AI человеку, не знающему об этом мрачном периоде, трудно поверить, однако реальность была такова.

Неожиданный воскрешение AI, точнее выход из состояния многолетней летаргии случилось в интервале с 2007 по 2012 год. За этот короткий период сложились необходимые и достаточные условия для интеллектуального и технологического взрыва в ограниченной области Слабого AI (ANI). По динамике взлета, по приятию происходящего в разных слоях общества случившееся с AI можно сравнить разве с событиями, имевшими место в авиации в первом десятилетии XX века. Принято считать, что первый аппарат тяжелее воздуха «Флайер-1» построили братья Орвилл и Уилбур Райт, он взлетел 17 декабря 1903 года, а уже к концу десятилетия сотни страны-участники Первой мировой войны использовали авиацию в боевых действиях.

К создание летательных аппаратов тяжелее воздуха приложили руку не только братья Райт, оно стало возможным благодаря успехам в нескольких областях, прежде всего, в появлении легких двигателей внутреннего сгорания и в успехах в изучении основ аэродинамики крыла. Примерно то же самое можно сказать о современных достижениях в области ANI. Подчеркнем, только лишь ANI без каких-либо проекций в будущее на AGI и тем более на ASI. Нынешний взрыв ANI вызвала синергия трех факторов: первый – достижения в работе с большими данными, второй – успехи в области глубокого машинного обучения, и третий – адаптация для процессов обучения ускорителей на графических процессорах GPU.