Сам Тьюринг к этому моменту работал над концепцией нейронной сети, составленной из компьютеров, каждый из которых был выполнен по архитектуре с хранимым программным кодом. London Times цитировала Тьюринга в 1949 году: «Я не вижу причин, почему она (машина) не могла бы войти в какую-либо сферу профессиональной деятельности, обычно занятую людьми, и постепенно начать конкурировать с ними на равных. Не думаю, что можно исключить даже написание сонетов, хотя здесь сравнение становится немного нечестным: ведь сонет, написанный машиной, скорее оценит по достоинству другая машина». Годом позже, в статье для философского журнала Mind, Тьюринг попытался ответить на вопросы, поставленные Гоббсом, Декартом, Юмом и Лейбницем. В ней он предложил тезис и тест: если когда-нибудь компьютер окажется способен отвечать на вопросы неотличимым от человека образом, он должен быть «мыслящим». Вы наверняка слышали об этой статье под другим названием: «Тест Тьюринга».
Статья начиналась со ставшего знаменитым вопроса, который с тех пор многократно задавали и на который отвечали столь многие философы, теологи, математики и ученые до него: «Могут ли машины мыслить?» Но Тьюринг, помнивший о многовековых спорах об уме и машине, отбрасывает этот вопрос как чересчур обший для осмысленной дискуссии. «Машина» и «мыслить» слишком общие слова, оставляющие слишком много места для субъективной интерпретации (в конце концов, 400 лет люди писали книги и статьи, посвященные их значению).
Игра, по Тьюрингу, строилась на обмане, и компьютер «выигрывал», когда его оказывалось невозможно отличить от человека. Тест проводится следующим образом: имеются человек, машина и находящееся в отдельной комнате лицо, задающее вопросы. Цель игры для лица, задающего вопросы, заключается в том, чтобы понять, какие ответы даются человеком, а какие машиной. Перед началом игры лицо, задающее вопросы, получает обозначения для своих собеседников, X и Y, но не знает, какая из них относится к компьютеру, и может только задавать вопросы типа: «Не мог бы X сообщить мне, играет ли он в шахматы?» В конце игры ему необходимо указать, кем был X и кем Y. Задачей второго человека является помочь лицу, задающему вопросы, определить машину, а задачей машины обмануть задающего вопросы так, чтобы тот поверил, что она, машина, и есть второй человек. О самой игре Тьюринг писал: «Я полагаю, что приблизительно через пятьдесят лет станет возможным запрограммировать компьютеры с запоминающим устройством емкостью примерно[30] 109 играть в имитационную игру так, что для среднего лица, задающего вопросы, шанс идентифицировать стороны правильно после пяти минут собеседования не превысит 70 %»[31].
Но Тьюринг был ученым и отдавал себе отчет в том, что его теорию невозможно доказать, по крайней мере при его жизни. Как оказалось, проблема заключалась не в отсутствии эмпирических свидетельств, показывающих, что машины когда-нибудь обретут возможность мыслить, и даже не во времени жизни ученого сам Тьюринг говорил, что провести его тест, скорее всего, окажется возможно только к концу двадцатого столетия. «Мы можем надеяться, что машины со временем станут конкурировать с людьми во всех чисто интеллектуальных сферах деятельности», писал Тьюринг. Настоящая проблема заключалась в том, чтобы совершить рискованный шаг, поверив, что когда-нибудь машины смогут видеть, рассуждать и запоминать, и люди могут оказаться помехой на пути их прогресса. Его коллегам-исследователям тогда пришлось бы наблюдать способность к познанию, лишенную духовной природы, поверить в возможность существования разумных машин, которые, в отличие от людей, станут принимать решения бессознательно.
Лето и зима ИИ
В 1955 году профессора Марвин Минский (математика и неврология), Джон Маккарти (математика), а также Клод Шеннон (математик и криптограф из Bell Labs) и Натаниэль Рочестер (специалист по информатике из IBM) предложили провести двухмесячный семинар, посвященный работам Тьюринга и перспективам машинного обучения. Их идея заключалась в следующем: если возможно описать каждое проявление умственной деятельности человека, то можно и научить машину имитировать ее[32]7. Но для этого потребовалась бы многочисленная группа экспертов в разных областях человеческой деятельности. Они полагали, что, собрав междисциплинарную группу исследователей и интенсивно работая без перерывов в течение целого лета, можно добиться существенного прогресса.
Лето и зима ИИ
В 1955 году профессора Марвин Минский (математика и неврология), Джон Маккарти (математика), а также Клод Шеннон (математик и криптограф из Bell Labs) и Натаниэль Рочестер (специалист по информатике из IBM) предложили провести двухмесячный семинар, посвященный работам Тьюринга и перспективам машинного обучения. Их идея заключалась в следующем: если возможно описать каждое проявление умственной деятельности человека, то можно и научить машину имитировать ее[32]7. Но для этого потребовалась бы многочисленная группа экспертов в разных областях человеческой деятельности. Они полагали, что, собрав междисциплинарную группу исследователей и интенсивно работая без перерывов в течение целого лета, можно добиться существенного прогресса.
Состав группы имел решающее значение. В нее вошли первоклассные инженеры, социологи, психологи, математики, физики и специалисты по когнитивистике. Им предстояло ставить фундаментальные вопросы и отвечать на них: что значит «мыслить», как работает наш «разум» и как научить машины учиться таким же образом, каким это делают люди? Идея заключалась в том, что разноплановая группа продолжит совместную работу после завершения семинара, развивая эту новую область знания. Поскольку речь шла о междисциплинарном подходе к созданию мыслящих машин, для его обозначения понадобилось новое имя. Участники остановились на немного двусмысленном, но элегантном термине «искусственный интеллект».
Маккарти составил предварительный список из 47 экспертов, присутствие которых считал необходимым, чтобы завязать нужные связи между людьми и заложить основу для дальнейших исследований и работ по прототипированию. Составить список людей, без которых нельзя было обойтись, когда по-настоящему начнутся работы по концептуализации и конструированию ИИ, было очень сложно. В частности, Минскому не нравилось, что на встрече не будет двух ключевых фигур: Тьюринг умер за два года до того, а фон Нейман находился в терминальной стадии рака[33].
Тем не менее в своих стараниях собрать разностороннюю группу специалистов, чьи знания и навыки взаимно дополняли бы друг друга, организаторы упустили из виду несколько существенных аспектов. Все в списке были белыми несмотря на то, что в областях знания, интересовавших Маккарти и Минского, работало множество первоклассных цветных специалистов. Все они работали или в технологических гигантах своего времени (IBM, Bell Labs), или в узком кругу избранных университетов. Множество одаренных женщин уже тогда вносили заметный вклад в инженерное дело, информатику, математику, физику но им места в списке не нашлось[34]. Среди приглашенных были только мужчины, за исключением жены Марвина Минского, Глории. Не отдавая себе отчета в своих предубеждениях, эти ученые, пытавшиеся понять, как устроен человеческий ум, как мы мыслим и как машины могли бы учиться у всего человечества, резко ограничили свою выборку теми, кто выглядел и говорил так же, как они.
В следующем году группа собралась на последнем этаже факультета математики Дартмутского колледжа. Среди тем ее работ были теория сложности, моделирование естественного языка, нейронные сети, связь случайности и творчества, а также самообучающиеся машины. По рабочим дням они собирались в главной аудитории факультета для общего обсуждения, после которого расходились, чтобы работать над частными задачами. Во время одного из таких общих собраний профессора Алан Ньюэлл, Герберт Саймон и Клифф Шоу предложили способ доказательства теорем логики и смоделировали процесс вручную. Свою программу они назвали Logic Theorist, «Ученый логик». Она оказалась первой программой, способной имитировать навыки решения задач, присущие человеку. (Впоследствии программа доказала 38 из 52 теорем из «Оснований математики» Альфреда Норта Уайтхеда и Бертрана Рассела, фундаментального учебника по началам математической науки.) Клод Шеннон, несколькими годами ранее учивший компьютеры играть в шахматы против людей, получил возможность показать прототип своей программы, работа над которой тогда еще продолжалась[35].
Тем летом в Дартмуте расчетам Маккарти и Минского на фундаментальный прорыв в области ИИ не суждено было оправдаться. Чтобы превратить ИИ из теории в практику, им не хватило времени, не говоря уже о вычислительной мощности[36]. Тем не менее именно к этому моменту восходят три практики, образующие фундамент ИИ в известном нам сегодня виде: