Смерть ИИ

Неудача с символьным мышлением породила всплеск энтузиазма в отношении новых подходов, таких как искусственные нейронные сети, на рудиментарном уровне имитирующие работу мозговых нейронов, или генетические алгоритмы, способные моделировать генетическое наследование и разрабатывать лучшие способы решения проблем в каждом поколении.

Возлагались надежды на то, что при адекватной сложности подобные подходы смогут продемонстрировать разумное поведение. Однако этим надеждам не суждено было сбыться, поскольку на практике такие системы демонстрировали весьма посредственные результаты. В то время для получения качественных результатов не хватало вычислительной мощности или, что еще более важно, легкодоступных входных данных для достижения нужного уровня сложности.

Далее последовал период «зимы ИИ». Найти финансирование для исследований становилось все труднее, и многие исследователи переключали свое внимание на изучение конкретных проблем: машинное зрение, распознавание речи и автоматическое планирование. По мнению исследователей, именно в этих областях было проще всего получить результаты. Это привело к дроблению общей области ИИ на множество отраслей. ИИ как комплексная дисциплина внезапно изжил себя и бесславно погиб.

В 1990-х – начале 2000-х годов большинство ученых, работавших в ранее связанных с ИИ областях, отказывались даже от ассоциаций с данным термином. Для них «искусственный интеллект» навсегда запятнало предыдущее поколение исследователей, беспричинно раздувших технологию из воздуха. Таким образом, изучение ИИ превратилось в пережиток прошлого, который вытеснили исследованиями с менее амбициозными и более конкретными целями.

Что такое зима ИИ?

Из-за спекулятивных пузырей, раздуваемых чрезмерными ожиданиям инвесторов, новые технологии часто подвержены циклам зрелости. Одним из таких примеров можно назвать железнодорожную манию 1840-х годов в Великобритании и пузырь доткомов из 1990-х.

Искусственный интеллект в этом плане не исключение. Разговоры о машинах с человеческим разумом подпитывали беспричинный ажиотаж. Это перемежалось с периодами, когда государственное финансирование ИИ-проектов прекращалось, а возлагавшиеся надежды разбивались о суровую реальность, говорившую нам о том, что создание компьютеров с человекоподобным интеллектом – слишком сложная задача.

Уникальность ИИ, пожалуй, заключается в том, что он за сравнительно короткий период времени прошел через несколько циклов зрелости. Резкий спад оптимизма даже получил свое название – «зима искусственного интеллекта». Две главные «зимы ИИ» пришлись на начало 1970-х и конец 1980-х годов.

Сейчас ИИ находится в обновленной стадии повышенного оптимизма и инвестирования. Но ждет ли его очередной период затишья? Сейчас, в отличие от предыдущих витков цикла, ИИ имеет прочный и четко разграниченный поток коммерческих вложений. Со временем мы узнаем, окажется ли это очередным пузырем.

Шкала развития ИИ

1936

Алан Тьюринг завершает работу «О вычислимых числах», в которой закладываются основы искусственного интеллекта и современных вычислений.

1942

Айзек Азимов в своем произведении «Я, Робот» формулирует три закона робототехники.

1943

Уорен МакКаллок и Уолтер Питтс публикуют работу «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности», в которой описываются обучаемые нейронные сети.

1950

Алан Тьюринг публикует основополагающую работу «Вычислительные машины и разум». Она начинается с предложения: «Я предлагаю рассмотреть вопрос: "Могут ли машины мыслить?"»

1956

На семинаре в Дартмутском колледже вводится термин «искусственный интеллект».

Станислав Улам разрабатывает Maniac I – первую шахматную программу, обыгравшую игрока-человека в Лос-Аламосской национальной лаборатории.

1959

Ученые из Технологического института Карнеги (ныне Университет Карнеги – Меллона), специализирующиеся на компьютерных науках, создают General Problem Solver (GPS) – программу, которая может решать логические задачи.

1965

Нобелевский лауреат и пионер ИИ-отрасли Герберт Саймон из Технологического института Карнеги предсказывает, что «к 1985 году машины будут способны выполнять любую работу, которую может сделать человек».

1966

Джозеф Вейценбаум, ученый в области информатики из Массачусетского технологического университета, разрабатывает Eliza – первого в мире чат-бота.

1973

Наступает первая зима ИИ. Угасает интерес общества, прекращается финансирование.

1975

Система MYCIN диагностирует бактериальные инфекции и подбирает антибиотики с помощью логических выводов, основанных на вопросах серии «да/нет». Эта система никогда не применялась на практике.

1979

Ханс Моравек из Стэнфордского университета создает «Стэндфордскую тележку» (Stanford Cart) – автономное транспортное средство под управлением компьютера. Она успешно преодолевает комнату, заполненную стульями.

Середина 1980-х

Нейронные сети становятся новым модным веянием в ИИ-исследованиях.

1987

Начало второй зимы ИИ.

1989

Компьютерная программа NASA AutoClass обнаруживает несколько ранее неизвестных классов звезд.

1994

Запуск первых поисковых систем.

1997

Deep Blue от IBM обыгрывает в шахматы мирового чемпиона Гарри Каспарова.

1999

Система искусственного интеллекта Remote Agent на два дня становится основной системой управления космического корабля Deep Space 1 NASA на расстоянии в 100 млн км от Земли.

2002

Amazon заменяет автоматизированной системой редакторов-людей, которые создают рекомендации по использованию продуктов.

2004

В соревновании автомобилей-роботов DARPA Grand Challenge нацеливаются на создание умного транспорта, способного преодолеть 229-километровый отрезок в пустыне Мохаве. С задачей не справился ни один из участников.

2007

Google запускает Translate – сервис статистического машинного перевода.

2009

Исследователи Google публикуют авторитетную научную статью под названием «Необоснованная эффективность данных». В ней говорится, что «простые модели с множеством данных превосходят более сложные модели с меньшим количеством данных».

2011

Apple выпускает Siri – персонального голосового помощника, который может отвечать на вопросы, давать рекомендации и выполнять простые инструкции вроде «позвонить домой».

Суперкомпьютер Watson от IBM обыгрывает двух чемпионов в телевикторине «Jeopardy!».

2012

Беспилотные автомобили от Google автономно передвигаются по дорогам.

Рик Рашид, глава Microsoft Research, произносит речь в Китае, которая автоматически последовательно переводится на китайский.

2016

AlphaGo от Google побеждает Ли Седоля – одного из сильнейших в мире игроков в го.

2. Машины, которые учатся

Механика искусственного разума

В течение многих лет искусственный интеллект находился во власти грандиозных планов по воссозданию возможностей человеческого мозга. Мы мечтали о машинах, способных понимать и узнавать нас, помогать в принятии решений. В последнее десятилетие мы смогли достичь поставленных целей, но не так, как это представляли себе первопроходцы отрасли.

Неужели мы нашли способ имитировать человеческое мышление? До этого еще далеко. Наоборот, мы в корне пересмотрели основополагающее видение проблемы. Искусственный интеллект окружает нас повсюду, а его результативность сводится к big data и статистике: системы выполняют сложные вычисления на основе огромного количества данных. Мы смогли создать разум, но не такой, как наш. Мы все больше и больше полагаемся на эту новую форму интеллекта, и нам, возможно, придется пересмотреть и свое собственное мышление.

Не такие, как мы

Рик Рашид нервничал. И это было вполне объяснимо – выходя на сцену в 2012 году со своим обращением к нескольким тысячам ученых и студентов в Тяньцзине (Китай), он рисковал попасть в постыдную ситуацию. Рашид не говорил на китайском, а учитывая неудачное выступление его переводчика в прошлом, в этот раз мог произойти конфуз.

– Мы надеемся, что через несколько лет сможем преодолеть языковой барьер между людьми, – заявил основатель Microsoft Research своим слушателям. Возникла напряженная двухсекундная пауза, а затем из колонок послышался голос переводчика.

– Лично я уверен, что отсутствие языковых барьеров приведет нас к созданию лучшего мира, – продолжал Рашид. Еще одна пауза, и вновь прозвучал перевод на китайский. Рашид улыбнулся. Толпа аплодировала каждой реплике. Некоторые люди даже заплакали.

Столь восторженная реакция была вполне объяснимой: переводчик Рашида отлично показал себя. Каждое предложение было переведено идеально и понятно публике. Но самым впечатляющим было то, что речь Рашида переводил не человек.

Несмотря на все усилия ученых, когда-то выполнение подобной задачи выходило за пределы возможностей даже самого сложного искусственного интеллекта. На Дартмутской конференции в 1956 году и всех последующих мероприятиях были четко обозначены основные цели развития отрасли: машинный перевод, машинное зрение, понимание текста, распознавание речи, управление роботами и машинное обучение. Так появился целый список того, что мы хотели получить от ИИ.

На протяжении трех последующих десятилетий к исследованиям подключались мощнейшие ресурсы, однако ни один из пунктов списка не был достигнут. И лишь в конце 1990-х годов начали реализовываться многие прогнозы, предсказанные за 40 лет до этого. Но до новой волны успеха ИИ пришлось усвоить один очень важный и поучительный урок.

Конец ознакомительного фрагмента.