Качественный Водолей
Уже этот "искусственный интеллект" выполняет задачи, которые когда-т
о думали, что под силу только человеческому интеллекту…
«БИЗНЕС УИК»
Машинный интеллект
Цель Тьюринга
Проектирующие машины
Гонка искусственного интеллекта
Достаточно ли мы умные?
Ускорение гонки технологий
КОМПЬЮТЕРЫ появились из глубин лабораторий, чтобы помочь писать, считат
ь и играть дома и в офисе. Эти машины выполняют простые, повторяющиеся зад
ачи, но машины, которые пока еще в лабораториях, делают намного больше. Исс
ледователи искусственного интеллекта говорят, что компьютеры могут бы
ть умными и с этим не соглашается всё меньшее и меньшее количество людей.
Чтобы понять наше будущее, мы должны понять, также ли невозможен искусст
венный интеллект, как полёт на Луну.
Думающие машины не обязаны походить на людей по форме, назначению, или ум
ственным умениям. Действительно, некоторые системы искусственного инт
еллекта покажут немного черт умного дипломированного специалиста-гум
анитария, но зато будут служить только как мощные машины для проектирова
ния. Тем не менее понимание как человеческий разум эволюционировал из бе
ссознательной материи прольёт свет на то, как можно заставить машины дум
ать. Разум, подобно другим формам порядка, эволюционировал путём вариаци
и и отбора.
Разум действует. Не нужно изучить скиннеровский бихевиоризм, чтобы поня
ть важность поведения, включая внутреннее поведение, называемое мышлен
ием. РНК, копирующееся в испытательных пробирках, показывает, как идея це
ли может применяться (как своего рода стенография) к молекулам, совершен
но не имеющим разума. У них нет нервов и мускулов, но они развились, чтобы "в
ести себя" так, как это способствует их воспроизводству. Вариация и селек
ция сформировали простое поведение каждой молекулы, которое остается п
остоянным на протяжении всей её "жизни".
Отдельные молекулы РНК не приспосабливаются, но бактерии это делают. Кон
куренция выделили бактерии, которые приспосабливаются к изменениям на
пример, подстраивая свой набор пищеварительных ферментов под имеющуюс
я в наличии пищу. Однако сами эти механизмы адаптации постоянны: молекул
ы пищи переключают генетические переключатели также как холодный возд
ух переключает термостат.
Некоторые бактерии также используют примитивную форму управления пове
дением по методу проб и ошибок. Бактерии этого вида имеют тенденцию плав
ать по прямым линиям, и имеют ровно столько «памяти», чтобы знать, улучшаю
тся ли окружающие условия или ухудшаются по направлению их движения. Есл
и они ощущают, что условия улучшаются, они продолжают двигаться вперёд. Е
сли они чувствуют, что условия становятся хуже, они останавливаются, пер
еворачиваются и направляются в случайном, обычно ином, направлении. Они
исследуют направления, и отдают предпочтение хорошим, отвергая плохие. И
поскольку это заставляет их мигрировать в направлении больших концент
раций молекул пищи, они выжили.
У плоских червей нет мозга, однако они показывают способность к настояще
му обучению. Они могут учиться выбрать правильную дорожку в простом T-обр
азном лабиринте. Они пробуют повернуть налево и направо, и постепенно вы
бирают поведение или формируют привычку, которая даёт лучший результат.
Однако это выбор поведения по его последствиям, что психологи-бихевиори
сты называют "законом последствий". Эволюционирующие гены вида червя про
извели отдельных червей с эволюционирующим поведением.
Однако черви, обученные ползать по лабиринту (даже голуби Скиннера, обуч
енные клевать, когда загорается зеленый свет) не выявляют никакого призн
ака рефлексивной мысли, которую мы ассоциируем с понятием разум. Организ
мы, приспосабливающиеся только через простой закон последствий, учатся
только методом проб и ошибок, варьируя и выбирая действительное поведен
ие Ц они не думают вперёд и не принимают решений. Однако естественный от
бор часто поощрял организмы, которые могли думать, а мышление не содержи
т волшебства. Как отмечает Даниель Деннетт из Туфтского университета, ге
ны в результате эволюции могут обеспечивать мозг животных внутренними
моделями того, как устроен мир (нечто подобное моделям в автоматизирован
ных системах проектирования). Эти животные могут «воображать» различны
е действия и последствия, избегая действий, которые «выглядят» опасными
и выполняя действия, которые «выглядят» безопасными и выгодными. Испыты
вая идеи относительно этих внутренних моделей, они могут избегать усили
й и риска проверки различных действий во внешнем мире.
Деннетт далее указывает, что закон последствий может изменять сами моде
ли. Также как гены могут обеспечивать эволюционирующее поведение, также
они могут предусматривать эволюционирующие умственные модели. Гибкие
организмы могут изменить свои модели и уделять больше внимания версиям,
которые показали, что они служат лучшим руководством к действию. Все мы з
наем, что значит пробовать разные вещи, и выяснять, какие из них работают.
Модели не обязательно должны быть инстинктивными; они могут развиватьс
я в течение одной жизни.
Бессловесные животные, однако, редко передают своё новое понимание. Оно
исчезает с мозгом, который вначале их произвел, потому что накопленные у
мственные модели не отпечатываются в гены. Однако даже безмолвные живот
ные могут подражать друг другу, порождая мимы и культуры. Самка обезьяны
в Японии изобрела способ использовать воду для отделения зёрен от песка
; другие быстро научились делать то же самое. В человеческих культурах, с и
х языком и картинками, ценные новые модели того, как работает мир, могут пе
реживать своих создателей и распространяться по всему миру.
Ещё на более высоком уровне, разум (а «разум» теперь уже подходящее слово)
может содержать эволюционирующие стандарты для оценки, являются ли час
ти модели Ц идеи, входящие в мировоззрение, достаточно надежными, чтобы
направлять действие. Разум таким образом выбирает собственное содержа
ние, включая правила отбора. Правила суждений, которые отфильтровывают с
одержание науки, развились именно таким образом.
Как эволюционируют поведение, модели, и стандарты для знания, также могу
т эволюционировать и цели. То, что приносит хорошее, как оно оценивается п
о каким-то более базовым стандартам, в конечном счете начинает казаться
хорошим; тогда оно становится целью само по себе. Честность окупается, и п
оэтому становится ценным принципом поведения. По мере того как мысли и у
мственные модели направляют действие и дальнейшие мысли, мы приобретае
м как цели сами по себе чёткость мышления и точность умственных моделей.
Растёт любопытство и с ним любовь к знаниям сама по себе. Эволюция целей т
аким образом продвигает и науку, и этику. Как писал Чарльз Дарвин: "наивысш
ая возможная стадия в моральной культуре Ц это когда мы поймём, что мы до
лжны контролировать свои мысли." Мы также достигаем этого путём вариации
и селекции, сосредотачиваясь на ценных мыслях и позволяя остальным уход
ить из поля внимания.
Марвин Мински, лаборатория искусственного интеллекта Массачусетского
технологического института, рассматривает разум как своего рода общес
тво, развивающуюся систему сообщающихся, сотрудничающих и конкурирующ
их агентов, каждый из которых состоит из ещё более простых агентов. Он опи
сывает размышление и действие в терминах деятельности этих агентов. Нек
оторые из них могут делать не многим более чем управлять рукой, чтобы схв
атить чашку; другие (намного более сложные) управляют речевой системой т
огда, когда она подбирает слова в очень неприятной ситуации. Мы не осозна
ём управление нашими пальцами, когда они охватывают чашку именно так, а н
е иначе. Мы поручаем такие задания компетентным агентам и редко замечаем
их, если они не ошибаются. Мы все чувствуем конфликтующие побуждения и де
лаем обмолвки; это Ц симптомы разногласия между различными агентами ра
зума. Наше сознание этого Ц часть саморегулирующий процесс, посредство
м которого наши самые главные агенты управляют всеми остальными.
Мимы могут рассматриваться как агенты разума, которые сформированы нау
чением и подражанием. Чтобы почувствовать что две идеи противоречат, вы
должны внедрить обе в качестве агентов в ваш разум Ц хотя одна может быт
ь старой, сильной и поддерживаться союзниками, а другая Ц новая идея-аге
нт, которая может не выжить уже после первой своей битвы. Благодаря нашей
сверхъестественной способности себя осознавать мы часто пытаемся поня
ть, откуда появилась та или иная идея в нашей голове. Некоторые люди вообр
ажают, что эти мысли и ощущения приходят прямо из агентов, находящихся вн
е их умов; они склоняются к вере, что мысли могут плавать вне человеческог
о разума и временами в него входить.
В Древнем Риме люди верили в «гениев», в добрых и злых духов, посещающих че
ловека от рождения до смерти, принося удачу и невезение. Они приписывали
выдающийся успех специальному «гению». И даже теперь, люди, которые не в с
остоянии понять, как естественный процесс порождает новизну, считают «г
ений» формой волшебства. Но на самом деле эволюционирующие гены сделали
разум, который расширяет своё знание, варьируя структуры идей и производ
я их селекцию. С быстрой вариацией и эффективной селекцией, ведомый знан
ием, полученным от других, почему такой ум не должен проявить то, что мы на
зываем гением? Рассмотрение интеллекта как естественного процесса дел
ает машины менее удивительными. Это также даёт представление, как они мо
гли бы работать.
Машинный интеллект
Одно из словарных определений «машины» Ц л" юбая система или устройство
, такое как электронно-вычислительная машина, которая исполняет или пом
огает в выполнении человеческой задачи. "Но только вопрос Ц как много че
ловеческих задач будут способны выполнять машины? вычисление было одна
жды интеллектуальной задачей, на которую машины были не способны Ц оно
было только в компетенции умных и образованных. Сегодня никто не думает
называть карманный калькулятор искусственным интеллектом; вычисление
сейчас выглядит «просто» механической процедурой.
Однако, идея о создании обычных компьютеров когда-то была шокирующей. К с
ередине 19 века тем не менее Чарльз Баббаг построил механические калькул
яторы и часть программируемого механического компьютера; однако, он сто
лкнулся с финансовыми трудностями и сложностями, связанными со строите
льством машины. Некий доктор Юнг тоже совсем не помог: он утверждал, что бы
ло бы дешевле инвестировать деньги и использовать процент, чтобы оплати
ть людей-калькуляторов. Также не помог и британский королевский астроно
м, сэр Джорж Эари Ц запись в его дневнике гласит, что "15 сентября мистер Гул
берн… спросил моё мнение по поводу полезности вычислительной машины Ба
ббага… Я ответил, хорошо вникнув в суть вопроса, что моё мнение Ц она бесп
олезна."
Машина Баббага была впереди своего времени Ц это значит, что строя её, её
создатели были должны продвинуть искусство создания точных частей. И в д
ействительности она не очень превзошла бы скорость тренированного чел
овека-вычислителя Ц но она была бы более надёжна и легче поддавалась бы
улучшениям.
История компьютеров и искусственного интеллекта (известного как ИИ) пох
одит на историю полета в воздухе и полётов в космос. До недавнего времени
люди отклоняли обе идеи как невозможные Ц обычно это значит, что они не м
огли понять, как их воплотить, или были бы расстроены, если могли ли бы. И по
ка что ИИ не имеет простой окончательной демонстрации, ничего подобного
работающему аэроплану или приземлению на Луну. Он прошёл длинный путь, н
о люди продолжают изменять свои определения интеллекта.
Не считая сообщения в печати о ""гигантских электронных мозгах"", немного л
юдей называли первые компьютеры интеллектуальными. Действительно, сам
о название «компьютер» предполагает простую арифметическую машину. Од
нако в 1956 году, в Дартмаусе, в ходе первой всемирной конференции по искусст
венному интеллекту, исследователи Алан Ньюил и Герберт Симон представи
ли Логического Теоретика, программу, которая доказывает теоремы в симво
лической логике. В более поздние годы компьютерные программы играли в ша
хматы и помогали химикам определять молекулярные структуры. Две медици
нские программы Ц CAS NET и MYCIN (первая работает с внутренними органами, вторая
имеет дело с диагностикой и лечением инфекций), работали впечатляюще. Со
гласно "Руководству по искусственному интеллекту", качество их работы "р
асценивалось, по экспериментальным оценкам, на уровне человека-эксперт
а в соответствующей области". Программа, называемая «PROSPECTOR» ("Разведчик") обн
аружила в штате Вашингтон залежи молибдена стоимостью в миллионы долла
ров.
Эти так называемые экспертные "эксперсистемы "преуспевают только в пред
елах строго ограниченных областей знаний, но они повергли бы в изумление
программистов компьютеров начала 1950-ых. Сегодня, однако, немного людей по
лагают, что они будут реальным искусственным интеллектом: ИИ был движуще
йся целью. Отрывок из "Бизнес уик", процитированный выше, показывает тольк
о, что в компьютеры можно сейчас вложить достаточно знаний, и они могут вы
полнять достаточно причудливые трюки, что некоторые люди чувствуют удо
бным называть их интеллектуальными. Годы наблюдения на экране телевизо
ров вымышленных роботов и говорящих компьютеров сделали по крайней мер
е идею ИИ знакомой.
Главная причина для объявления ИИ невозможным всегда была мысль, что «ма
шины» являются по сути своей глупыми, идея, которая теперь начинает угас
ать.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47
о думали, что под силу только человеческому интеллекту…
«БИЗНЕС УИК»
Машинный интеллект
Цель Тьюринга
Проектирующие машины
Гонка искусственного интеллекта
Достаточно ли мы умные?
Ускорение гонки технологий
КОМПЬЮТЕРЫ появились из глубин лабораторий, чтобы помочь писать, считат
ь и играть дома и в офисе. Эти машины выполняют простые, повторяющиеся зад
ачи, но машины, которые пока еще в лабораториях, делают намного больше. Исс
ледователи искусственного интеллекта говорят, что компьютеры могут бы
ть умными и с этим не соглашается всё меньшее и меньшее количество людей.
Чтобы понять наше будущее, мы должны понять, также ли невозможен искусст
венный интеллект, как полёт на Луну.
Думающие машины не обязаны походить на людей по форме, назначению, или ум
ственным умениям. Действительно, некоторые системы искусственного инт
еллекта покажут немного черт умного дипломированного специалиста-гум
анитария, но зато будут служить только как мощные машины для проектирова
ния. Тем не менее понимание как человеческий разум эволюционировал из бе
ссознательной материи прольёт свет на то, как можно заставить машины дум
ать. Разум, подобно другим формам порядка, эволюционировал путём вариаци
и и отбора.
Разум действует. Не нужно изучить скиннеровский бихевиоризм, чтобы поня
ть важность поведения, включая внутреннее поведение, называемое мышлен
ием. РНК, копирующееся в испытательных пробирках, показывает, как идея це
ли может применяться (как своего рода стенография) к молекулам, совершен
но не имеющим разума. У них нет нервов и мускулов, но они развились, чтобы "в
ести себя" так, как это способствует их воспроизводству. Вариация и селек
ция сформировали простое поведение каждой молекулы, которое остается п
остоянным на протяжении всей её "жизни".
Отдельные молекулы РНК не приспосабливаются, но бактерии это делают. Кон
куренция выделили бактерии, которые приспосабливаются к изменениям на
пример, подстраивая свой набор пищеварительных ферментов под имеющуюс
я в наличии пищу. Однако сами эти механизмы адаптации постоянны: молекул
ы пищи переключают генетические переключатели также как холодный возд
ух переключает термостат.
Некоторые бактерии также используют примитивную форму управления пове
дением по методу проб и ошибок. Бактерии этого вида имеют тенденцию плав
ать по прямым линиям, и имеют ровно столько «памяти», чтобы знать, улучшаю
тся ли окружающие условия или ухудшаются по направлению их движения. Есл
и они ощущают, что условия улучшаются, они продолжают двигаться вперёд. Е
сли они чувствуют, что условия становятся хуже, они останавливаются, пер
еворачиваются и направляются в случайном, обычно ином, направлении. Они
исследуют направления, и отдают предпочтение хорошим, отвергая плохие. И
поскольку это заставляет их мигрировать в направлении больших концент
раций молекул пищи, они выжили.
У плоских червей нет мозга, однако они показывают способность к настояще
му обучению. Они могут учиться выбрать правильную дорожку в простом T-обр
азном лабиринте. Они пробуют повернуть налево и направо, и постепенно вы
бирают поведение или формируют привычку, которая даёт лучший результат.
Однако это выбор поведения по его последствиям, что психологи-бихевиори
сты называют "законом последствий". Эволюционирующие гены вида червя про
извели отдельных червей с эволюционирующим поведением.
Однако черви, обученные ползать по лабиринту (даже голуби Скиннера, обуч
енные клевать, когда загорается зеленый свет) не выявляют никакого призн
ака рефлексивной мысли, которую мы ассоциируем с понятием разум. Организ
мы, приспосабливающиеся только через простой закон последствий, учатся
только методом проб и ошибок, варьируя и выбирая действительное поведен
ие Ц они не думают вперёд и не принимают решений. Однако естественный от
бор часто поощрял организмы, которые могли думать, а мышление не содержи
т волшебства. Как отмечает Даниель Деннетт из Туфтского университета, ге
ны в результате эволюции могут обеспечивать мозг животных внутренними
моделями того, как устроен мир (нечто подобное моделям в автоматизирован
ных системах проектирования). Эти животные могут «воображать» различны
е действия и последствия, избегая действий, которые «выглядят» опасными
и выполняя действия, которые «выглядят» безопасными и выгодными. Испыты
вая идеи относительно этих внутренних моделей, они могут избегать усили
й и риска проверки различных действий во внешнем мире.
Деннетт далее указывает, что закон последствий может изменять сами моде
ли. Также как гены могут обеспечивать эволюционирующее поведение, также
они могут предусматривать эволюционирующие умственные модели. Гибкие
организмы могут изменить свои модели и уделять больше внимания версиям,
которые показали, что они служат лучшим руководством к действию. Все мы з
наем, что значит пробовать разные вещи, и выяснять, какие из них работают.
Модели не обязательно должны быть инстинктивными; они могут развиватьс
я в течение одной жизни.
Бессловесные животные, однако, редко передают своё новое понимание. Оно
исчезает с мозгом, который вначале их произвел, потому что накопленные у
мственные модели не отпечатываются в гены. Однако даже безмолвные живот
ные могут подражать друг другу, порождая мимы и культуры. Самка обезьяны
в Японии изобрела способ использовать воду для отделения зёрен от песка
; другие быстро научились делать то же самое. В человеческих культурах, с и
х языком и картинками, ценные новые модели того, как работает мир, могут пе
реживать своих создателей и распространяться по всему миру.
Ещё на более высоком уровне, разум (а «разум» теперь уже подходящее слово)
может содержать эволюционирующие стандарты для оценки, являются ли час
ти модели Ц идеи, входящие в мировоззрение, достаточно надежными, чтобы
направлять действие. Разум таким образом выбирает собственное содержа
ние, включая правила отбора. Правила суждений, которые отфильтровывают с
одержание науки, развились именно таким образом.
Как эволюционируют поведение, модели, и стандарты для знания, также могу
т эволюционировать и цели. То, что приносит хорошее, как оно оценивается п
о каким-то более базовым стандартам, в конечном счете начинает казаться
хорошим; тогда оно становится целью само по себе. Честность окупается, и п
оэтому становится ценным принципом поведения. По мере того как мысли и у
мственные модели направляют действие и дальнейшие мысли, мы приобретае
м как цели сами по себе чёткость мышления и точность умственных моделей.
Растёт любопытство и с ним любовь к знаниям сама по себе. Эволюция целей т
аким образом продвигает и науку, и этику. Как писал Чарльз Дарвин: "наивысш
ая возможная стадия в моральной культуре Ц это когда мы поймём, что мы до
лжны контролировать свои мысли." Мы также достигаем этого путём вариации
и селекции, сосредотачиваясь на ценных мыслях и позволяя остальным уход
ить из поля внимания.
Марвин Мински, лаборатория искусственного интеллекта Массачусетского
технологического института, рассматривает разум как своего рода общес
тво, развивающуюся систему сообщающихся, сотрудничающих и конкурирующ
их агентов, каждый из которых состоит из ещё более простых агентов. Он опи
сывает размышление и действие в терминах деятельности этих агентов. Нек
оторые из них могут делать не многим более чем управлять рукой, чтобы схв
атить чашку; другие (намного более сложные) управляют речевой системой т
огда, когда она подбирает слова в очень неприятной ситуации. Мы не осозна
ём управление нашими пальцами, когда они охватывают чашку именно так, а н
е иначе. Мы поручаем такие задания компетентным агентам и редко замечаем
их, если они не ошибаются. Мы все чувствуем конфликтующие побуждения и де
лаем обмолвки; это Ц симптомы разногласия между различными агентами ра
зума. Наше сознание этого Ц часть саморегулирующий процесс, посредство
м которого наши самые главные агенты управляют всеми остальными.
Мимы могут рассматриваться как агенты разума, которые сформированы нау
чением и подражанием. Чтобы почувствовать что две идеи противоречат, вы
должны внедрить обе в качестве агентов в ваш разум Ц хотя одна может быт
ь старой, сильной и поддерживаться союзниками, а другая Ц новая идея-аге
нт, которая может не выжить уже после первой своей битвы. Благодаря нашей
сверхъестественной способности себя осознавать мы часто пытаемся поня
ть, откуда появилась та или иная идея в нашей голове. Некоторые люди вообр
ажают, что эти мысли и ощущения приходят прямо из агентов, находящихся вн
е их умов; они склоняются к вере, что мысли могут плавать вне человеческог
о разума и временами в него входить.
В Древнем Риме люди верили в «гениев», в добрых и злых духов, посещающих че
ловека от рождения до смерти, принося удачу и невезение. Они приписывали
выдающийся успех специальному «гению». И даже теперь, люди, которые не в с
остоянии понять, как естественный процесс порождает новизну, считают «г
ений» формой волшебства. Но на самом деле эволюционирующие гены сделали
разум, который расширяет своё знание, варьируя структуры идей и производ
я их селекцию. С быстрой вариацией и эффективной селекцией, ведомый знан
ием, полученным от других, почему такой ум не должен проявить то, что мы на
зываем гением? Рассмотрение интеллекта как естественного процесса дел
ает машины менее удивительными. Это также даёт представление, как они мо
гли бы работать.
Машинный интеллект
Одно из словарных определений «машины» Ц л" юбая система или устройство
, такое как электронно-вычислительная машина, которая исполняет или пом
огает в выполнении человеческой задачи. "Но только вопрос Ц как много че
ловеческих задач будут способны выполнять машины? вычисление было одна
жды интеллектуальной задачей, на которую машины были не способны Ц оно
было только в компетенции умных и образованных. Сегодня никто не думает
называть карманный калькулятор искусственным интеллектом; вычисление
сейчас выглядит «просто» механической процедурой.
Однако, идея о создании обычных компьютеров когда-то была шокирующей. К с
ередине 19 века тем не менее Чарльз Баббаг построил механические калькул
яторы и часть программируемого механического компьютера; однако, он сто
лкнулся с финансовыми трудностями и сложностями, связанными со строите
льством машины. Некий доктор Юнг тоже совсем не помог: он утверждал, что бы
ло бы дешевле инвестировать деньги и использовать процент, чтобы оплати
ть людей-калькуляторов. Также не помог и британский королевский астроно
м, сэр Джорж Эари Ц запись в его дневнике гласит, что "15 сентября мистер Гул
берн… спросил моё мнение по поводу полезности вычислительной машины Ба
ббага… Я ответил, хорошо вникнув в суть вопроса, что моё мнение Ц она бесп
олезна."
Машина Баббага была впереди своего времени Ц это значит, что строя её, её
создатели были должны продвинуть искусство создания точных частей. И в д
ействительности она не очень превзошла бы скорость тренированного чел
овека-вычислителя Ц но она была бы более надёжна и легче поддавалась бы
улучшениям.
История компьютеров и искусственного интеллекта (известного как ИИ) пох
одит на историю полета в воздухе и полётов в космос. До недавнего времени
люди отклоняли обе идеи как невозможные Ц обычно это значит, что они не м
огли понять, как их воплотить, или были бы расстроены, если могли ли бы. И по
ка что ИИ не имеет простой окончательной демонстрации, ничего подобного
работающему аэроплану или приземлению на Луну. Он прошёл длинный путь, н
о люди продолжают изменять свои определения интеллекта.
Не считая сообщения в печати о ""гигантских электронных мозгах"", немного л
юдей называли первые компьютеры интеллектуальными. Действительно, сам
о название «компьютер» предполагает простую арифметическую машину. Од
нако в 1956 году, в Дартмаусе, в ходе первой всемирной конференции по искусст
венному интеллекту, исследователи Алан Ньюил и Герберт Симон представи
ли Логического Теоретика, программу, которая доказывает теоремы в симво
лической логике. В более поздние годы компьютерные программы играли в ша
хматы и помогали химикам определять молекулярные структуры. Две медици
нские программы Ц CAS NET и MYCIN (первая работает с внутренними органами, вторая
имеет дело с диагностикой и лечением инфекций), работали впечатляюще. Со
гласно "Руководству по искусственному интеллекту", качество их работы "р
асценивалось, по экспериментальным оценкам, на уровне человека-эксперт
а в соответствующей области". Программа, называемая «PROSPECTOR» ("Разведчик") обн
аружила в штате Вашингтон залежи молибдена стоимостью в миллионы долла
ров.
Эти так называемые экспертные "эксперсистемы "преуспевают только в пред
елах строго ограниченных областей знаний, но они повергли бы в изумление
программистов компьютеров начала 1950-ых. Сегодня, однако, немного людей по
лагают, что они будут реальным искусственным интеллектом: ИИ был движуще
йся целью. Отрывок из "Бизнес уик", процитированный выше, показывает тольк
о, что в компьютеры можно сейчас вложить достаточно знаний, и они могут вы
полнять достаточно причудливые трюки, что некоторые люди чувствуют удо
бным называть их интеллектуальными. Годы наблюдения на экране телевизо
ров вымышленных роботов и говорящих компьютеров сделали по крайней мер
е идею ИИ знакомой.
Главная причина для объявления ИИ невозможным всегда была мысль, что «ма
шины» являются по сути своей глупыми, идея, которая теперь начинает угас
ать.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47