Как Ленат замечает, ""Эта победа делается более значительной тем факто
м, что никто, кто делал эту программу никогда не играл в эту игру до турнир
а, не видел, как в неё играют, и не было ни одного тренировочного раунда."
В 1982 спонсоры соревнования изменили правила. Ленат и EURISKO пришли с очень отл
ичающимся от предыдущего флотом. Другие соперники снова смеялись над ни
м, но затем проиграли. Ленат и EURISKO снова выиграли национальное первенство.

В 1983 спонсоры соревнования сказали Ленату, что, если он вступит и победит с
нова, соревнование будет отменено. Ленат откланялся.
EURISKO и другие программы ИИ показывают, что компьютеры обязаны ограничиват
ься скучной, повторяющейся работой, если им дают правильный вид программ
ирования. Они могут исследовать возможности и открывать новые идеи, кото
рые удивляют их создателей. EURISKO имеет недостатки, однако она указывает пут
ь к чему-то вроде партнёрства, в котором и система ИИ, и человек-эксперт вк
ладывают знание и творчество в процесс разработки.
В следующие годы, подобные системы преобразят инжиниринг. Разработчики
будут работать в творческом партнёрстве со своими машинами, используя п
рограммное обеспечение, выросшее из сегодняшних автоматизированных си
стем проектирования для выполнения моделирования, и используя эволюци
онирующие, EURISKO-подобные системы для генерации предложений, какие констру
кции моделировать. Инженеры будут сидеть у экрана, чтобы вводить цели дл
я процесса разработки и рисовать эскизы предлагаемых конструкций. Сист
ема будет отвечать тем, что детализировать конструкцию, тестировать её и
отображать предлагаемые альтернативы с объяснениями, графиками и диаг
раммами. Потом инженер будет вносить дальнейшие предложения и изменени
я, или давать новое задание, до тех пор, пока вся система оборудования не б
удет разработана и смоделирована.
По мере того, как автоматизированные технические системы будут улучшат
ься, они будут делать все больше работы всё быстрее и быстрее. Все более ча
сто, инженер просто предложит цели и затем выберет одно из хороших решен
ий, предложенных машиной. Всё менее и менее часто инженеру придётся выби
рать части, материалы и конфигурацию. Постепенно инженеры будут способн
ы ставить более общие цели и ожидать хороших решений как само собой разу
меющееся. Также, как EURISKO работал в течение часов, разрабатывая флоты для си
мулятора Traveller TCS, автоматизированные системы проектирования будут в один п
рекрасный день усердно работать над разработкой пассажирских реактивн
ых самолётов, имеющих максимум безопасности и экономичности, или над раз
работкой военных самолётов и ракет, способных наилучшим образом контро
лировать воздушное пространство.
Также, как EURISKO изобрел электронные устройства, автоматизированные систе
мы проектирования будущего будут изобретать молекулярные машины и мол
екулярные электронные устройства, с помощью программ для молекулярног
о моделирования. Такие успехи в автоматизированной разработке усилят я
вление проектирования вперёд, описанное ранее. Таким образом автоматиз
ированная разработка не только ускорит ассемблерную революцию, она уск
орит прыжок, который за ней последует.
В конечном счете системы программного обеспечения будут способны созд
авать смелые новые проекты без человеческой помощи. Будет ли большинств
о людей называть такие интеллектуальные системы? Это действительно не и
меет значения.

Гонка ИИ

Компании и правительства во всем мире поддерживают разработку ИИ, потом
у что он сулит коммерческие и военные преимущества. В Соединенных Штатах
имеется много университетских лабораторий искусственного интеллекта
и большое количество новых компаний с названиями, подобными такими как Mach
ine Intelligence Corporation (корпорация "Машинный интеллект"), Thinking Machines Corporation (корпорация "Думающие м
ашины"), Teknowledge ("Технознание") и Cognitive Systems Incorporated (корпорация "Познающие системы"). В октя
бре 1981 года министерство торговли и промышленности Японии объявило деся
тилетнюю программу на 850 миллионов долларов по разработке передовых апп
аратных и программных средств искусственного интеллекта. С этой програ
ммой исследователи планируют разработать системы, способные выполнять
миллиард логических выводов в секунду. Осенью 1984 года Московская Академи
я Наук объявила аналогичную 5-летнюю программу на 100 миллионов долларов. В
октябре 1983 года департамент обороны США объявил 5-летнюю Программу по стр
атегическим вычислениям; они пытаются сделать машины, способные видеть,
рассуждать, понимать речь и помогать управлять сражениями. Как сообщает
Пол Валич в IEEE Spectrum, "Искусственный интеллект рассматривается большинством
людей как краеугольный камень следующего поколения компьютерной техно
логии; все усилия в разных странах дают ему выдающееся место в своём спис
ке целей."
Продвинутый ИИ появится шаг за шагом, и каждый шаг окупится знанием и воз
росшими способностями. Также как с молекулярной технологией (и многими д
ругими технологиями), попытки остановить прогресс в одном городе, округе
или стране самое большее Ц даст другим перехватить инициативу. Чудесны
й успех на ниве повсеместной остановки видимых работ над ИИ самое больше
е замедлил бы его появление и, по мере того как компьютеры становятся деш
евле, позволил бы ему вызревать тайно, без ведома общества. Только единое
во всём мире государство с огромной властью и стабильностью могло бы дей
ствительно остановить исследования по ИИ повсеместно и навсегда Ц реш
ение неимоверной опасности, в свете прошлых злоупотреблений всего лишь
государственной властью. Продвинутый ИИ, по-видимому, неизбежен. Если мы
надеемся сформировать реалистичный взгляд на будущее, мы не можем это иг
норировать.
В некотором смысле, искусственный интеллект будет окончательный инстр
умент, потому что он будет помогать нам строить любые другие возможные и
нструменты. Продвинутые ИИ системы могли бы прекратить существование л
юдей, или они могли бы помочь нам построить новый и лучший мир. Агрессоры м
огли бы использовать их для завоевания, а прозорливые защитники могли бы
использовать их, чтобы мир стабилизировать. Они могли бы даже помочь нам
управлять самим ИИ. Рука, которая качает колыбель ИИ, вполне может начать
управлять миром.
Как и с ассемблерами, нам будет нужно предвидение и тщательная выработка
стратегии для использования этой новой технологии безопасно и во благо
. Нерешённые проблемы сложны и взаимосвязаны со всем, от деталей молекул
ярной технологии до занятости и экономики, до философского обоснования,
что есть человеческие права. Наиболее основные вопросы, тем не менее, вкл
ючают то, что ИИ может делать.

Достаточно ли мы умные?

Несмотря на пример эволюции людей, критики всё же могут доказывать, что н
аш ограниченный интеллект может некоторым образом препятствовать тому
, чтобы мы смогли создать программы для по-настоящему интеллектуальных
машин. Этот аргумент кажется слабым, сводясь немного более чем к заявлен
ию, что поскольку критики не видят, как достичь успеха, значит вряд ли кто-
нибудь когда-нибудь увидит. Однако мало кто отрицал бы, что программиров
ание компьютеров для их соответствия человеческим способностям действ
ительно потребует свежих идей в понимании человеческой психологии. Хот
я путь к программированию ИИ кажется открытым, наши знания не соответств
уют той основательной уверенности, которую имели вдумчивые инженеры (за
десятилетия до первого спутника) в том, что можно достичь луны с помощью р
акет, или которая у нас сегодня есть в том, что можно построить ассемблеры
с помощью проектирования белка. Программирование настоящего искусстве
нного интеллекта, хотя это и форма инжиниринга, потребует новой науки. Эт
о ставит ИИ вне возможности надёжных прогнозов.
Тем не менее нам нужно точное предвидение. Похоже, что люди, цепляющиеся з
а успокоительные сомнения относительно ИИ, страдают принципиально оши
бочными образами будущего. К счастью, автоматизированная разработка сп
асает некоторых от бремени биошовинистского предрассудка. Большинство
людей меньше расстроено идеей о машинах, разрабатывающих машины, чем ид
еей об истинных системах ИИ общего назначения. Кроме того, уже доказано, ч
то автоматизированная разработка работает; то, что остается сделать Ц э
то расширить её. Однако, если вероятно, что возникнут более общие системы,
было бы глупо выпустить их из наших расчётов. Имеется ли способ обойти во
прос, способны ли мы разработать интеллектуальные программы?
В 1950-ых, многие исследователи ИИ сосредотачивались на моделировании мозг
овых функций, моделируя нейроны. Но исследователи, работающие на програм
мах, основанных на словах и символах сделали более быстрый прогресс, и фо
кус работ по ИИ соответственно переместился. Тем не менее, базовая идея н
ейронного моделирования остаётся правильной, а молекулярная технологи
я сделает её более практической. Что более важно, этот подход, по-видимому
, гарантирует, что будет работоспособен, потому что он не требует никаких
новых фундаментальных открытий в области природы мысли.
В конечном счете, нейробиологи будут использовать молекулярные машины
размера с вирус для изучения структуры и функционирования мозга, клетка
за клеткой и молекула за молекулой, где это необходимо. Хотя исследовате
ли ИИ могут получать новое полезное понимание организации мысли из успе
хов науки о мозге, которые появятся как результат молекулярной технолог
ии, нейронное моделирование может преуспеть и без такого понимания. Комп
иляторы переводят программы компьютера от одного языка до другого без п
онимания, как они работают. Фотокопировальные устройства отображают ри
сунки из слов, не читая их. Аналогичным образом, исследователи будут спос
обны скопировать структуры нейронов в мозгу на другой носитель не поним
ая их высокоуровневой организации.
После изучения, как нейроны работают, инженеры будут способны разрабаты
вать и строить аналогичные устройства, базой которых будет продвинутая
наноэлектроника и наномашины. Они будут взаимодействовать подобно ней
ронам, но работать быстрее. Нейроны, хотя и сложны, но кажутся достаточно п
ростыми для понимания разумом, и чтобы инженеры смогли сделать имитацию
. Действительно, нейробиологи узнали многое о их структуре и функции, даж
е без машин молекулярного масштаба, с помощью которых бы можно было иссл
едовать их объекты изучения.
С этим знанием, инженеры будут способны строить быстрые системы ИИ с бол
ьшими возможностями, даже без понимания мозга и умного программировани
я. Им нужно только изучить нейронную структуру мозга и соединить искусст
венные нейроны так, чтобы образовалась та же самая функциональная струк
тура. Если они делают все части правильно, включая то, как они соединяют ча
сти, чтобы образовать целое, то целое также окажется каким надо. «Нейронн
ая» деятельность будет течь в структурах, которые мы называем мыслью, но
быстрее, потому что все части будут работать быстрее.

Ускорение гонки технологий


Системы продвинутого ИИ кажутся возможными и неизбежными, но что будет в
результате их появления? Никто не может ответить на это полностью, что эт
о полностью, но одно следствие автоматизированной разработки очевидно:
она ускорит наше продвижение к пределам возможного.
Чтобы понять наши перспективы, нам нужно некоторое представление о том,
насколько быстро продвинутые системы ИИ будут думать. Современные комп
ьютеры имеют только крошечную долю сложности мозга, и все же на них уже мо
гут работать программы, имитирующие существенные аспекты человеческог
о поведения. Они совершенно отличаются от мозга по своему принципу дейст
вия, хотя такое прямое физическое сравнение почти бесполезно. Мозг делае
т огромное количество вещей одновременно, но довольно медленно; большин
ство современных компьютеров делают за раз только одно, но с умопомрачит
ельной скоростью.
Однако, можно представить себе аппаратные средства ИИ, построенные, чтоб
ы подражать мозгу не только в функции, но и в структуре. Это могло бы следо
вать из подхода нейронного моделирования, или из развития программ ИИ, ч
тобы они могли работать на аппаратных средствах со стилем организации, п
одобным тому, который существует в мозгу. Так или иначе мы можем использо
вать аналогии с человеческим мозгом, чтобы оценить минимальную скорост
ь для продвинутых систем ИИ, построенных с помощью ассемблеров.
Синапсы нейронов реагируют на сигналы за тысячные доли секунды; экспери
ментальные электронные переключатели реагируют в сто миллионов раз бы
стрее (а наноэлектронные переключатели будут ещё быстрее). Нейронные сиг
налы движутся со скоростью сто метров в секунду; электронные Ц в миллио
н раз быстрее. Это грубое сравнение скоростей даёт представление, что эл
ектронные устройства, подобные мозгу будут работать примерно в миллион
раз быстрее чем мозг, состоящий из нейронов (со скоростью, ограниченной с
коростью электронных сигналов).
Это, конечно, грубая оценка. Синапс нейрона сложнее переключателя; он мож
ет изменять реакцию на сигналы, изменяя структуру. При прошествии какого
-то времени могут даже появляться новые синапсы и исчезать старые. Эти из
менения в волокнах и связях мозга являются материальной основой долгов
ременных изменений ума, которые мы называем обучением. Они подтолкнули п
рофессора Роберта Джастроу из Дартмауса описать мозг как заколдованны
й станок, ткущий, распускающий и ткущий заново свои нейронные структуры
на протяжении всей жизни.
Чтобы представить себе подобное мозгу устройство с сопоставимой гибко
стью, изобразите его электронные схемы как окруженные механическими на
нокомпьютерами и ассемблерами, с «переключателями», по одному на эквива
лент синапса.
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