Знание-сила, 2004 № 07 (925)

Более продуктивным, чем непосредственное моделирование мозга, для практических нужд стал позитивистский подход "черного ящика" (тест Тьюринга — тоже пример такого подхода): не важно, как устроен мозг, важно, что именно мы имеем в результате. Существенный вклад в это направление внесли пионеры ИИ: Маккарти, Минский, Ньюэлл, Саймон, Шоу, Хант и др. К нему относятся такие широко известные методы, как метод лабиринтного поиска, метод эвристического программирования (который, в сущности, и позволяет шахматным программам обыгрывать чемпиона мира), экспертные системы. Важной вехой для этого направления стало создание языка программирования Prolog, разработанного американцем Робинсоном. Он был создан в 1973 году французом Альбером Кольмероэом, и в этом языке многие увидели новое будущее для ИИ. Еще раньше попытки такого рода предпринимались В.М. Глушковым при создании языка "Аналитик" для серии машин "Мир".

В конце 70-х в гонку включается Япония, объявив о начале проекта машин V поколения, основанных на знаниях. Проект был рассчитан на десять лет и объединял лучших молодых специалистов крупнейших японских компьютерных корпораций. В результате гора родила мышь — к началу 90-х они создали достаточно громоздкий и дорогой символьный процессор, программно реализующий прологоподобный язык, но мейнстрим развития компьютерных наук к тому времени ушел далеко в сторону. Главная неудача таких начинаний, очевидно, заключается все в том же теоретическом упущении: в сущности, Пролог всего лишь позволяет делать правильные логические выводы из известных посылок.

Тот ИИ, который получился в результате всех этих начинаний, все же ни в коем случае не есть настоящий "интеллект". Каспаров зря убивался после проигрыша Deep Blue в 1996 году — человек играет в шахматы совсем по-другому, чем машина (точнее, программа).

И все же — повторим — недооценивать полученные результаты нельзя. Сейчас в мире ведется гораздо больше коммерческих исследований в области ИИ, чем чисто научных, — это значит, что результаты достигнуты вполне значимые. Кроме перечисленных в начале статьи достижений, широко, например, разрекламировано сейчас новое направление под названием "knowledge management" — управление знаниями.

Робот, созданный в 1926 году для фильма "Метрополис"

Итак, компьютеры научились многому, но все эти достижения — не интеллект, даже если ему приклеить определение "искусственный".

Борис Стругацкий в интервью автору признавался, что составил вполне удачную программу составления — и, что немаловажно, — решения кроссвордов! Но вот в гораздо более простую в сравнении с шахматами и даже преферансом игру "го" компьютер научить играть практически невозможно, на более-менее приличном уровне, конечно. Потому что суть не в правилах, просто игра содержит некий "невычислимый", "неалгоритмизируемый" элемент, который невозможно выразить в двоичных кодах. Все это дело предвидел еще гений Льюиса Кэрролла, заставившего своих героев играть в крикет живыми гусями вместо клюшек. Вот в этом-то и суть проблемы.

Парадокс развития ИИ заключается в том, что само понятие "невычислимости" ввел все тот же Тьюринг еще в начале своей карьеры ученого.

С точки зрения теории компьютер никакой новой информации не создает (вернитесь к цитате из работы гениальной Ады Лаааейс. и вы, возможно, лучше поймете, о чем речь). Все, что компьютер умеет, — преобразовывать информацию из одной формы в другую. Именно из этого исходил Лейбниц со своим "универсальным языком", именно на этом построено представление о мозге как о компьютере. Тьюринг в своей эпохальной работе 1936 года (легшей в основу его диссертации) "О вычислимых числах с приложением к проблеме разрешимости", в которой впервые возникло понятие универсальной вычислительной машины ("машины Тьюринга", синоним понятия алгоритма), подробно разбирал понятие "вычислимости", которое и является условием существования такой машины. Для любого "вычислимого" процесса такая машина может быть построена, и алгоритм процесса ее деятельности, как говорят математики, будет сходиться; практически это означает, что она когда-нибудь остановится и выдаст (однозначное!) решение. Для "невычислимых" процессов, однако, не факт, что машина не остановится или решения не существует, просто априорно это доказать с помощью одних только исходных предпосылок невозможно.

В Принстоне, где это все происходило, с начала 30-х годов уже работал фон Нейман, который, ознакомившись с работой Тьюринга, восхитился и предложил ему остаться для совместной работы в Америке, но Тьюринг оказался патриотом своей страны и в условиях начинавшейся войны в Европе предпочел вернуться в Англию. Все военные годы он проработал в суперзасекреченном ведомстве "Блечли-Парк" над расшифровкой кодов секретной переписки верхушки вермахта. Вершиной этой деятельности стал уникальный специализированный компьютер "Колоссус", намного опередивший свое время, но это уже совсем другая история.

Если вернуться к компьютерам, то проблема вычислимости или, что то же самое, существования соответствующей "машины Тьюринга" — это та же самая проблема "новизны", которую разбирала Ада Георгиевна Лавлейс в 1842 году. В сущности, спор идет о том, как определить понятие "новизны" в формулировках Лавлейс, и "новизна" в ее формулировках приводит нас к понятию "новой информации" в формулировках современных.

Нейронные сети и самообучающиеся программы — тоже не интеллект, хотя на первый взгляд они соответствуют понятиям Ады Лавлейс о "новизне": действительно, ведь конечный вывод какой-нибудь программы экспертных оценок не был напрямую заложен в нее ее создателями. Но. тем не менее, эти разновидности компьютерных профамм есть не что иное, как иллюстрация к попытке "возражения" Тьюринга, — действительно, дедуктивный вывод, хоть и однозначно следующий из посылок, бывает получить очень и очень непросто, и в этом деле компьютеры просто незаменимы. Собственно, получение подобных выводов, лежащее за пределами человеческих возможностей (выведение, скажем, всех точных решений некой сверхсложной системы уравнений иди логический вывод из сотен тысяч посылок), и было первоначальным предназначением компьютеров.

Пожалуй, самый серьезный шаг в области теоретического осмысления проблемы ИИ за все время, начиная с формулировки основных задач в работах Тьюринга и Хомского, был сделан ведущим современным физиком- теоретиком Роджером Пенроузом. В конце 80-х Роджер Пенроуз написал книгу' "Новый ум короля", посвященную искусственному и естественному интеллекту, а спустя несколько лет — ее продолжение "Тени разума".