Об ИИ без мифов. Путеводитель по истории Искусственного Интеллекта - Черняк Леонид

Разобрав в первой части состояние дел во всех трех направлениях, автор отчета переходит ко второй части, которую он назвал Past disappointments, то есть разочарования прошлым. В ней он констатирует, что разочарование постигло как тех, кто работал по направлению A, так и тех, кто избрал направления С и B. Реальные достижения в автоматизации с использованием AI не идут ни в какое сравнение с успехами традиционных автоматизированных систем управления, достаточно представать сложность и успешность систем управления в космической индустрии, в авиации и т. д. Достижения по части перевода и доказательства теорем не идут ни в какое сравнение с тем, что делает человек. Столь же критически Лайтхилл оценивает положение в направлениях C и B.

Его основной вывод заключался в признании явного несоответствия уровня притязаний тех специалистов, которые занимаются AI, тому, на что они способны, накопленному ими научному багажу и потенциалу доступных им технологий. Общий тон отчета по-английски не категоричен, он скорее предупреждающий, чем отрицающий, призывает к трезвости в оценке сложившейся ситуации. Доклад заканчивается прогнозом на следующие 25 лет и предостерегает от излишнего оптимизма. Руководствуясь рекомендациями Лайтхилла, Британское правительство отказалось от идеи дополнительного экстренного финансирования AI, позволив событиям развиваться естественными темпами.

Представление отчета публике приняло форму открытой дискуссии в Палате Общин, транслировавшийся по каналу BBC. На роль оппонента был приглашен не кто иной как автор термина AI Джон Маккарти. Доступная в Сети полуторачасовая запись этой акции, интересна не только по содержанию, но и по форме, ее легко найти в YouTube и на официальной странице отчета. Обычно критику, содержащуюся в этом документе, рассматривают как одну из главных причин наступления первой зимы AI, но это не совсем так. Отчет констатирует факты, его можно сравнить с медицинским анализом, вскрывающим реальное положение дел, которое не соответствовало представлению заинтересованной стороны. Поведение Маккарти на слушаниях выглядит по меньшей мере странно, он не смог ничего противопоставить безукоризненно точным доводам Лайтхилла, продемонстрировав перед камерой удручающую беспомощность. Показательно, что только лет через 8–10 Маккарти довольно вяло прокомментировал свое участие в этих дебатах. Есть выражение «must read», то есть «обязательно к прочтению», про эту видеозапись можно сказать, что она «обязательна к просмотру».

Первая зима AI

Несмотря на то что в 60–70-е годы все работы, связанные с AI, были сосредоточены всего в трех местах: поначалу только в МТИ, после переезда туда Маккарти еще и в Стэнфордском университете, а позже и в Университете Карнеги – Меллона, работавшей в них относительно немногочисленной команде удалось привлечь к себе и своей деятельности немыслимое внимание со стороны правительства США. Они не только давали многочисленные обещания о скорой готовности AI, но к тому же сулили неизбежные социальные потрясения, которые вызовет в близком будущем внедрение AI. Запуганная Минским и его командой администрация президента Джона Кеннеди начала, а его преемника Линдона Джонсона завершила создание меморандума о тройной угрозе AI обществу (The Triple Revolution), с описанием прогнозируемых опасностей по трем направлениям: первое – автономные средства вооружения, второе – сокращение занятости и третье – нарушение гражданских прав. Это был первый из бесконечной череды апокалиптических прогнозов, предвещающих чудовищную опасность AI для общества. Особую обеспокоенность проявила весьма влиятельная в те годы организация «Центр изучения демократических ценностей» (Center for the Study of Democratic Institutions), среди тех, кого эти угрозы волновали, оказались многие демократически ориентированные персонажи, в том числе Мартин Лютер Кинг.

Однако к середине семидесятых стала очевидной несущественность всех этих угроз и спекуляций, стало ясно, что все страшилки AI были инспирированы желающими получить финансирование. Даже такой верный ученик Минского, как Ханс Моравек, писал: «Многие исследователи оказались в паутине неоправданных ожиданий. Их начальные предложения, адресованные ARPA, были слишком оптимистичны. Но, осознав одну ошибку, из желания остаться на плаву они совершали следующую и попадали в порочный круг – обещали все больше, понимая, что и эти обещания не будут исполнены». Моравек открыто признал, что ARPA и администрация США были введены в заблуждение (duped). А далее случилось неизбежное, наступило отрезвление, а вслед за ним отказ от щедрого финансирования с неизбежным итогом – началась Первая зима AI. Оказалось, что за 20 лет были попусту растрачены колоссальные средства, но ни одно (!) из обещаний первой волны AI не было реализовано. С этого момента обещания ученых больше ничего не значили для тех, кто им давал средства, проповедники AI вышли из доверия. Эдвард Фейгенбаум, в свое время лучший ученик Герберта Саймона, высказался следующим образом: «Рай закончился и началась реальная жизнь. AI перестал быть многообещающей технологией и превратился в рискованное дело».

Экспертные системы и Вторая зима AI

В отличие от энтузиастов первой волны AI тот же Эдвард Фейгенбаум (Edward Feigenbaum, 1936) не ограничился простым признанием неудач, напротив, он сделал из них выводы и разработал собственный план по спасению AI, состоящий из двух частей.

• Техническая часть. Новый подход получил название экспертные системы (Expert Systems, ES). Суть его в отказе от любых попыток прямого наделения машины разумом, способностью решать общие задачи, вместо этого он сменил ориентацию на поиск подходов, во-первых, к тому, как по образу и подобию баз данных (СУБД) создавать базы знаний, накопленных экспертами в тех или иных прикладных областях науки, медицины и других и, во-вторых, создавать соответствующие средства, обеспечивающие машине способность оперировать этими знаниями.

• Финансирование. Фейгенбаум решил выйти из-под зависимости от военных и найти заинтересованных в коммерческих приложениях AI.

Предпосылкой к плану создания ES был проект по эвристическому программированию (Stanford Heuristic Programming Project), которым он руководил в конце шестидесятых. В нем Фейгенбаум отказался от методов, разработанных Ньэллом и Саймоном для решения общих логических задач, в пользу работы с отчужденными от человека и формализованными знаниями, сохраняемыми в базах. По замыслу Фейгенбаум база знаний (knowledge base, KB) – это аналог базы данных, содержащий информацию о человеческом опыте и знаниях. Для хранения знаний служат некие онтологии, так странно были названы описания, состоящие из множества объектов, представления знания и множества связей, объединяющих понятия и их отношения. Эта с трудом понимаяемая вещь не имеет ничего общего с понятием онтологии в философии.

В короткий срок в Стэнфордском университете были созданы первые экспериментальные ES. Одна из них, Mycin содержала назначения лекарств по симптоматике, а другая, Dendral – ориентирована на приложения в области органической химии. Фейгенбаум был убежден, что «сила этих интеллектуальных систем в знаниях, которыми они обладают, а не в заложенных в них алгоритмах и методах логического вывода».

За свою деятельность Фейгенбаум получил титул «отца экспертных систем», но выработанные им принципы создания ES остаются модификацией символьного подхода к AI, все тот же «сверху-вниз» по классификации Тьюринга. Суть его предложения сводится к тому, что накопленные людьми-экспертами знания некоторым способом закладываются в машину в предположении о том, что после этого машина окажется эффективнее человека в процессе оперирования этими знаниями. Предполагалось, что наибольший эффект будет достигнут в финансовом планировании, в медицинской диагностике, в геофизических исследованиях и других областях. Без излишних сомнений началась активная коммерциализация ES. В который раз проявилась вера в чудо, в 1984 году номер журнала Business Week вышел под лозунгом «AI пришел» (AI: It’s Here), вот отрывок: «Мы построили замечательный мозг, мы можем программировать человеческие знания и закладывать их в компьютер. Наконец AI достиг своей зрелости».