После изобретения Тьюрингом теоретического компьютера он смог ответить на вопросы: что такое «вычисляемость»? Что может и не может делать компьютер?
Для опровержения гипотезы Гильберта Тьюрингу нужно было найти лишь одно логическое выражение, которое компьютер не смог бы однозначно трактовать как истинное или ложное. Поэтому Тьюринг сформулировал конкретный вопрос: сможет ли компьютер проанализировать программу и решить, способна ли она «остановиться» или же будет выполняться вечно, до своего отключения? Другими словами, истинен или ложен факт, что программа остановится? Ответ оказался следующим: нет, не сможет. Таким образом, он пришел к выводу, что процедуры Гильберта не существует, и «проблема разрешения» была решена. Фактически вывод Тьюринга заключался в том, что существует бесконечное множество задач, которые компьютер не сможет выполнить.
Пока Тьюринг сражался с проблемой разрешения, американский математик Алонзо Чёрч использовал истинно математический подход к ней. Чёрч и Тьюринг опубликовали свои работы почти одновременно. Работа Тьюринга определяла понятие «вычисляемости», в то время как Чёрч делал упор на «эффективную вычислимость». Оба термина являются равнозначными. Результат их трудов тезис Чёрча Тьюринга лежит в основе нашей концепции пределов вычислений и создает прямую связь между эзотерическим вопросом из математической логики и компьютером на вашем столе или в кармане.
Даже несмотря на существенный прогресс в развитии компьютеров, они до сих пор ограничены пределами, описанными Чёрчем и Тьюрингом. И пускай современные компьютеры в разы мощнее габаритных машин 1940-х годов, они до сих пор способны выполнять только тот же набор задач, что и универсальная машина Тьюринга.
Искусственный мозгТьюринг также активно интересовался мозгом. Он был уверен, что мозг ребенка можно смоделировать на компьютере. В 1948 году Тьюринг написал доклад, в котором изложил свою теорию. В процессе написания данной работы он вывел первое описание искусственных нейронных сетей, которые теперь используют для моделирования нейронов.
Его работа оказалась пророческой. К сожалению, доклад не публиковался до 1968 года (через 14 лет после смерти ученого), поскольку директор Национальной физической лаборатории Чарльз Галтон Дарвин охарактеризовал его как «школьное сочинение». Доклад Тьюринга описывал модель мозга, основанную на простых блоках обработки данных нейронах, которые имеют два входных значения и одно результирующее. Нейроны соединяются в хаотичном порядке и образуют обширную сеть взаимосвязанных блоков. Сигналы, передаваемые по коммутаторам, идентичны синапсам мозга и состоят из единиц и нулей. Сегодня эта модель называется «логической нейронной сетью», но Тьюринг называл ее «неорганизованной машиной типа A».
Машина типа A не могла ничему научиться, поэтому Тьюринг воспользовался ей в качестве основы для обучаемой машины типа B. Машины типа B были идентичны типу A с той лишь разницей, что места соединений между нейронами содержали переключатели, которые можно было «обучить». Обучение сводилось к указанию переключателю включиться (сигнал мог передаваться по синапсу) или выключиться (сигнал блокировался). Тьюринг предположил, что такая схема подойдет для обучения нейронных сетей.
После смерти ученого его идеи были заново открыты, придуманные им простые бинарные нейронные сети отлично подошли для обучения. В частности, они могли научиться распознаванию простых шаблонов (например, формы О и Х). Нельзя не упомянуть о более сложных нейронных сетях. Они заняли центральное место в дальнейших исследованиях ИИ и обусловили успех всех направлений, начиная от беспилотных автомобилей и заканчивая системами распознавания лиц. За всем этим стоял метод, известный как «символическое рассуждение».
Тьюринг: прерванная жизнь
Алан Тьюринг по праву считается одним из величайших умов XX века. Журнал Nature называл его «одним из лучших научных умов всех времен». С такой оценкой сложно не согласиться.
По сути Тьюринг стал отцом информатики. Своей усердной работой и аналитическими знаниями он помог союзникам выиграть Вторую мировую войну. Тьюринг задавал фундаментальные вопросы о природе разума и его связи со структурой мозга. К концу своей жизни ученый взялся за серьезные исследования в области биологии, работая над математической теорией морфогенеза (например, как леопард получает именно такой окрас). Его работы заложили основу новой области биологии, которую признали и начали исследовать только сейчас. Однако столь многогранный, выдающийся и глубокий ум был потерян в 1954 году Тьюринг покончил с собой после обвинения в «грубой непристойности» за открытую гомосексуальность, которая в то время была запрещена в Великобритании.
Тьюринг умер, когда компьютеры находились в зачаточном состоянии: Фрэнсис Крик и Джеймс Уотсон только открыли структуру ДНК, а искусственный интеллект еще не получил своего названия. Достижения Тьюринга были малоизвестны до 1970-х годов отчасти из-за гомосексуальности и самоубийства Тьюринга, масштабности математических расчетов в его работах, а также благодаря атмосфере секретности, окружавшей работу ученого в Блетчли-парке.
После декриминализации гомосексуализма в Великобритании в 1967 году и раскрытия секретов Блетчли-парка наследие Тьюринга стало доступным для изучения. Теперь, оглядываясь назад на 41 год жизни Тьюринга и видя его дальнейшее влияние, мы можем лишь представить себе, чего бы смог достичь ученый, проживи он долгую и насыщенную жизнь, которую он заслужил.
Неуверенный старт ИИ
Несмотря теоретический фундамент знаний, заложенный Тьюрингом и другими учеными, термин «искусственный интеллект» появился лишь в 1956 году. Во время летнего семинара в Дартмутском колледже в Гановере, штат Нью-Гемпшир, основатели зарождающейся отрасли изложили свое видение следующим образом: «Каждый аспект обучения или иные признаки интеллекта можно описать настолько точно, что получится создать подходящую машину для его имитации».
Смелые прогнозы на следующее столетие предсказывали стремительное развитие и неминуемость достижения машинным интеллектом уровня человека. В 1960-х годах ведущие исследователи ИИ были уверены в том, что смогут достичь желаемого в течение следующих десятилетий. В конце концов, ведь смогла же авиационно-космическая техника за 30 лет пройти путь от первого реактивного самолета до высадки астронавта на Луне. Почему же ИИ не сможет так же?
Чат-ботыВ 1966 году Джозеф Вейнценбаум, ученый в области информатики из Массачусетского технологического университета, разработал первого чат-бота по имени Eliza, названного в честь Элизы Дулиттл персонажа пьесы «Пигмалион» Джорджа Бернарда Шоу, которого учили имитировать речь «высшего английского общества». Программа имитировала психотерапевта и общалась с пациентом с помощью простого риторического трюка: она перестраивала выражение пациента в форму вопроса. Например:
Пациент: Я хочу плакать.
Eliza: Почему Вы говорите, что хотите плакать?
Пациент: Потому что моя мать меня ненавидит.
Eliza: Кто еще из семьи Вас ненавидит?
Чат-бот был запрограммирован выявлять ключевые фразы в выражениях собеседника и добавлять их в заранее подготовленные предложения. Успех Eliza был феноменальным. Сама мысль о разговоре с компьютером поражала людей. Появлялись даже шутки о людях, которые развили эмоциональную привязанность к Eliza.
Этот ранний успех вселял чувство уверенности в том, что все проблемы ИИ будут решены. Многие ожидали появления некой теории великого объединения разума, которая на блюдечке преподнесла бы людям готовую схему создания искусственного интеллекта.
В конце 1960-х начале 1970-х годов начались лихорадочные обсуждения влияния умных машин на мир и потенциальной выгоды, которую они принесут своим создателям. Компьютер HAL из классического фильма Стенли Кубрика «2001: Космическая одиссея» (1958) объединил в себе популярное видение ИИ с опасениями общества. Кроме того, Управление перспективными исследовательскими проектами Министерства обороны США (DARPA) научно-исследовательское подразделение Пентагона стало проявлять интерес к ИИ и активно финансировать исследования.
Почти человек: интервью с Elbot
В 2008 году Фред Робертс из немецкой компании разработчика ПО Artificial Solutions стал лауреатом премии Лебнера, создав чат-бота по имени Elbot. В отличие от большинства чат-ботов Elbot не пытался казаться человеком. Наоборот, он шутил на тему своей искусственной природы. Робертс надеялся таким образом выделиться среди конкурентов, сделав разговоры робота более теплыми и веселыми.
И у него получилось. Elbot смог ввести в заблуждение 3 из 12 экзаменаторов-людей, которые посчитали, будто говорят с другим человеком. Это был лучший результат со времен учреждения премии в 1991 году. New Scientist поговорил с победителем сразу после мероприятия.
Как вы себя чувствуете после вчерашней победы в ИИ-соревновании?