Попытки человека познать или даже «смоделировать» самого себя уходят корнями в глубокую древность. Можно сказать, что в каком-то смысле именно этим занимались на протяжении веков поэты, художники, мыслители. И во все времена находились люди с техническим воображением, которые пытались решать эти проблемы, создавая всевозможные «живые» конструкции.
Не отвлекаясь на описание целой череды механических «мышей», «черепах», «уток», которые могли обучаться отыскивать пищу, обходить препятствия, избегать опасности и т. д., можно отметить лишь, что технические решения — хотя они порой и поражали современников метким копированием отдельных черточек поведения животных и даже людей — не шли ни в какое сравнение с результатами, которых удавалось достигнуть «гуманитарными методами». Ведь для нас шекспировский король Лир или пушкинский Евгений Онегин—почти реальные люди, и мы редко вспоминаем о том, что это всего лишь модели людей, созданные талантом и наблюдательностью писателя. Научное же познание человека составляло широкое поле деятельности для психологов, медиков, философов.
В наши дни в эту работу активно включились технические специалисты. И толчком к таким исследованиям послужило создание компьютера. Разработанный вначале как естественное развитие механического арифмометра, компьютер (от английского compute—вычислять, что в свою очередь основано на латинском computare — определять; у нас до сих пор широко используется название ЭВМ, т. е. электронная вычислительная машина) в конечном счете обернулся уникальным техническим устройством, способным эффективно обрабатывать громадные объемы информации.
Технические специалисты немедленно усмотрели в этом свойстве компьютера большие возможности для моделирования отдельных функций и поведения в целом человека и животных, тогда как «гуманитарии» отнеслись к нему с большой осторожностью. Однако, например, психологи, заинтригованные феноменальными способностями некоторых людей к запоминанию и устному счету, уже давно начали подозревать, что за, казалось бы, ограниченными способностями среднего человека скрыты мощные «дедуктивная машина» и «машина запоминания». Очевидно, что для исследования этих вопросов традиционных методов (главным образом незамысловатых тестов различного характера) недостаточно, и компьютер мог бы оказать здесь существенную помощь.
Инженерам вдруг стало ясно, что компьютер открывает путь к моделированию самого интересного (с их точки зрения) в человеке — его интеллекта, причем интеллекта в «чистом виде», что снимает трудности, связанные с реализацией физической системы, несущей интеллект.
Занимаясь моделированием интеллекта, не надо думать об устройстве реальных рук, ног, глаз и т. д. Можно просто писать программы для компьютера, что, несомненно, является более простым и, главное, легко контролируемым процессом. Наконец-то инженеры, казалось бы, могут взять реванш у гуманитариев: достаточно составить сложную программу— и компьютер начнет обыгрывать людей в шахматы, писать за них стихи, принимать в считанные секунды оптимальные решения по важнейшим вопросам и прочее!
Новое направление, получившее название «искусственный интеллект» (ИИ), стало одновременно развиваться во многих научных лабораториях мира. С успехами и перспективами его развития в США читателя знакомит настоящий сборник статей, составленный по материалам американского журнала Byte (апрель 1985 г.). В США главную роль в формировании этого направления сыграли, пожалуй, А. Ньюэлл и Дж. Маккарти. Именно Маккарти ввел в употребление термин «искусственный интеллект» (ИИ), организовав первую конференцию по этому вопросу в Джорджтаунском колледже в 1956 г. В 1957 г. при его участии была создана лаборатория ИИ в Массачусетском технологическом институте (в настоящем сборнике эта лаборатория представлена такими известными именами, как П. Уинстон — ее директор, К. Хьюитт — создатель Плэннера, самого первого языка высшего уровня, и профессор М. Минский—один из пионеров в области искусственного интеллекта). В 1963 г. аналогичная лаборатория начала действовать в Станфордском университете.
Маккарти разработал также язык программирования Лисп, который стал преобладающим языком программирования в области ИИ. Кстати, в трех из статей, вошедших в сборник, этому языку уделяется непосредственное внимание.
У истоков третьей крупнейшей лаборатории в США, занимающейся проблемой ИИ (лаборатория Университета Карнеги—Меллона), стоял А. Ньюэлл, который впервые объединил методы программирования и психологии, приступив тем самым к созданию «точных» моделей мышления человека в процессе решения им задач. Роль А. Ньюэлл а в становлении, развитии и популяризации искусственного интеллекта велика: универсальный решатель задач, символьные вычисления, действия по образцу, использование порождающих правил — это лишь краткий перечень тех элементов современного ИИ, которые впервые зазвучали в работах А. Ньюэлла и его коллег.
Значительный вклад в исследования, связанные с искусственным интеллектом, внесли многие из авторов настоящего сборника: М. Минский, П. Уинстон, К. Хьюитт, Дж. Фелдман, Д. Мичи, Р. Шенк. Можно назвать и многих других крупных ученых, работы которых вошли в «золотой фонд» трудов по искусственному интеллекту: Слейгл, Нильсон, Виноград и др.; причем практически все книги этих авторов в свое время были переведены на русский язык.
Однако мы не ставим здесь целью дать полный исторический очерк развития исследований в области искусственного интеллекта. Нам важно лишь отметить, что популярность этого направления на протяжении всех 20—30 лет с момента его возникновения непрерывно возрастала.
О необычайной привлекательности этого направления для ученых и «деловых людей» говорит беспрецедентное число участников (пять тысяч) очередной Международной объединенной конференции по искусственному интеллекту, состоявшейся в 1985 г. в США. (Большое число участников собрала и аналогичная конференция, проходившая в 1975 г. в нашей стране, в Тбилиси. В частности, из США в ней участвовали почти все из перечисленных выше ученых, а также многие другие.)
Исследования в области искусственного интеллекта в значительной степени носят экспериментальный характер, где под экспериментом понимается проверка работы вариантов программы для компьютера при решении конкретных задач. М. Минский, в частности, считает, что искусственный интеллект, как всякая новая область науки, должен выработать свой «язык», и этим языком у него являются не формулы, а программы.
Писать же программы, например, на языке Лисп не только не трудно, но и увлекательно, поэтому легче сразу создать действующий вариант системы, чем, предварительно продумав такую систему, очертить границы ее применимости. Немного интуиции, увлекательный (хотя и весьма длительный) процесс программирования— и вы получаете наглядную демонстрацию «интеллектуальной» программы, а подчас и очень полезную для практики систему. Попробовав эту систему в работе, вы можете при необходимости внести в программу какие-то изменения, повторяя затем этот цикл столько раз, сколько потребуется.
Правда, в последние десять лет выяснилось, что подчас нужно не «немного интуиции» (этого порою недостаточно для создания практически полезной системы), а громадный запас знаний о рассматриваемом предмете, которых в готовом виде нет,— поэтому цикл реализации систем существенно удлиняется.
Создание систем, полезных для решения практических задач,— это не только стимулирующий фактор для прогресса в области искусственного интеллекта, но и оправдание весьма серьезных затрат, поскольку работы в области ИИ требуют и мощной вычислительной техники, и развитого математического, т. е. программного обеспечения. Но вместе с тем некоторые ученые, в частности такой крупный специалист, как Р. Шенк, считают, что создание прикладных систем—самостоятельная трудная задача, которая подчас отвлекает ученого от «фундаментального» направления в ИИ, заключающегося, по мнению Шенка, в использовании компьютеров для познания механизмов мышления человека. Решая эту главную задачу, мы получим возможность справиться с гораздо более важными и сложными прикладными задачами, которые неразрешимы существующими методами.
На сегодня особенно ярким примером «прикладного направления» в ИИ являются экспертные системы; в сборнике они представлены статьями Р. Майклсена, Д. Мичи, А. Буланже и Б. Томпсона, У. Томпсона. Эти статьи хорошо дополняют друг друга. Во второй из них работа экспертной системы описывается буквально «на пальцах», тогда как в первой рассматриваются различные проблемы, возникающие при попытках ввести в экспертную систему компоненты глубокого, а не поверхностного рассуждения в конкретной предметной области.
Только в США было создано более 150 экспертных систем, среди которых особенно известна система Проспектор, предназначенная для поиска месторождений полезных ископаемых по данным геологической разведки. Эта система помогла открыть месторождение молибдена в одном из штатов США, оцениваемое в 100 млн. долларов. Сегодня экспертные системы, находясь буквально в штате медицинских учреждений, без труда справляются с задачами медицинской диагностики, в течение нескольких минут выбирают оптимальную конфигурацию сложного вычислительного комплекса, помогают людям в решении многих других трудных и важных проблем.
Экспертные системы не единственное прикладное направление в искусственном интеллекте. Так, в последнее время методы ИИ стали активно применяться для создания автоматических «учителей», что позволяет обеспечить индивидуальное обучение каждого студента.
Весьма плодотворным оказалось активное сотрудничество специалистов по искусственному интеллекту и создателей новой вычислительной техники. Можно сказать, что именно в этой области достигнуты наиболее значительные успехи, хотя «авторство» в таком симбиозе трудно поделить.
Говоря о достижениях в области искусственного интеллекта, нельзя обойти вниманием и «самоусовершенствующуюся» программу Эвриско Д. Лената, которая, в частности, открыла неожиданные для инженера трехмерные, а не плоские, логические вентили, что значительно расширяет возможности СБИС (сверхбольших интегральных схем)— элементов вычислительных машин. В общем можно с уверенностью сказать, что искусственный интеллект уже сейчас приносит ощутимые практические результаты.
Несмотря на популярность исследований в области искусственного интеллекта и заметные успехи в его приложениях, некоторые ведущие специалисты в последнее время выражают определенную озабоченность. В частности, они задаются такими вопросами: насколько глубоко за все эти годы удалось проникнуть в суть процессов мышления; насколько мы готовы работать в действительно реальной ситуации, когда конкретную задачу не удается полностью вычленить из множества других задач и рассматривать совершенно изолированно; могут ли искусственные системы хоть в какой-то степени соперничать с биологическими.
Некоторые участники упомянутой выше конференции по искусственному интеллекту 1985 г. отмечали, что среди лидеров направления явственно ощущается неудовлетворенность состоянием дел. Не исключено, что потребуется некоторая перестройка, быть может, новые организационные формы работы в области искусственного интеллекта. Но несмотря на все сложности и нерешенные проблемы, безусловно одно: искусственный интеллект - это не сложившийся натюрморт, а живая наука, которая уже принесла ощутимые результаты, но возможности которой еще далеко не исчерпаны.
