Читать книгу Всё об искусственном интеллекте за 60 минут - Питер Дж. Бентли - Страница 5

Одни из первых автономных роботов, созданных, чтобы помочь нам понять биологические системы, сконструировал в конце 1940-х годов в Великобритании, в Бристоле, нейрофизиолог Грей Уолтер. Он назвал их Элмер и Элси. Роботы Уолтера напоминали черепах и были уникальны, поскольку не следовали какой-либо заданной программе.

Примерно в то же время, когда Уолтер создавал своих экспериментальных роботов, он состоял в клубе молодых британских ученых, известном как Ratio Club. Нейробиологи, инженеры, математики и физики регулярно встречались, чтобы выслушать приглашенного докладчика, а затем обсудить свои взгляды на кибернетику – науку об общих закономерностях процессов управления и связи как в машинах, так и в живых организмах. Ratio Club был в числе первых клубов, посвященных роботам и ИИ. Большинство его членов стали выдающимися учеными в своих областях. Одного из увлеченных математиков звали Алан Тьюринг.

УИЛЬЯМ ГРЕЙ УОЛТЕР (1910–1977)

Грей Уолтер стал пионером в разработке роботов с собственным разумом. (Он также стоял у истоков такой технологии, как электроэнцефалография, или ЭЭГ, применяющейся для изучения человеческого мозга.) Его механические черепашки могли реагировать на изменения окружающей среды, двигаться к свету и обходить различные препятствия. Они даже находили дорогу к зарядной станции, когда заряд их батарей оказывался на исходе. Уолтер утверждал, что эти простые роботы обладают эквивалентом двух нейронов и, если добавить к ним больше «клеток», можно добиться более сложного поведения. Ученый попробовал достичь этого, создав усовершенствованную версию робота-черепахи, которую назвал Корой. Он обучил Кору реагировать на полицейский свисток, подчиняясь условному рефлексу, – подобно собакам Павлова, выделяющим слюну при звуке колокольчика. Поначалу Кора не реагировала на свист, но после того как он стал сопровождаться вспышкой света, робот быстро научился связывать два раздражителя и впоследствии откликался на свист без дополнительных стимулов.

К 1950 году Тьюринг уже внес огромный вклад в зарождавшуюся тогда область компьютерных технологий. В его ранних работах представлено фундаментальное математическое доказательство того, что ни один компьютер не в силах предсказать, сможет ли он прекратить вычисления для какой-либо конкретной программы, или, другими словами, что некоторые проблемы не поддаются вычислению. Тьюринг участвовал в разработке самых первых программируемых компьютеров, а его секретная работа в Блетчли-парке[1] помогла декодировать зашифрованные сообщения во время Второй мировой войны.

Как и многие пионеры компьютерных технологий, Тьюринг интересовался интеллектом. Что это? Как можно создать его искусственный аналог? И если кому-то удастся сконструировать компьютер, который будет думать так же, как живые существа, как его создатель узнает об этом? Тьюринг решил, что необходим метод оценки способности машины думать. Он назвал его «Игра в имитацию», но более известен этот метод как тест Тьюринга.

Тест Тьюринга стал важным критерием для ИИ, но также вызвал и много критики. Хотя он способен дать некоторое представление о возможности ИИ вдумчиво отвечать на письменные запросы, он не позволяет оценить другие его способности, такие как прогнозирование и оптимизация или управление роботом и распознавание изображений.

Почти все пионеры компьютерной эры задумывались об ИИ, Тьюринг не был единственным. В США Джон фон Нейман, математический гений, который в 1945 году описал, как сконструировать первые программируемые компьютеры, работал с Тьюрингом над интеллектуальными компьютерами. Последний проект фон Неймана был посвящен самовоспроизводящимся машинам, которые, как он надеялся, смогут выполнять большинство функций человеческого мозга и воспроизводить самих себя. К сожалению, в 1953 году фон Нейман умер от рака, не успев завершить этот проект.

ТЕСТ ТЬЮРИНГА

Опросчик может взаимодействовать с двумя собеседниками – каждый из них в отдельной комнате – и задавать им любые вопросы, печатая их: «Пожалуйста, напишите стихотворение о мосте через Форт» или «Что получится, если к 34 957 прибавить 70 764?» Затем опрашиваемые вводят свои ответы. Через некоторое время опросчику сообщают, что один из его собеседников на самом деле компьютер. Если компьютер не удается отличить от реального человека, значит, компьютер прошел тест.

Еще один гений, Клод Шеннон, создавший теорию информации и криптографии, придумавший термин «бит» для обозначения минимальной единицы измерения количества информации в двоичной системе счисления, тоже был глубоко вовлечен в процесс развития ИИ на его самых ранних стадиях. Шеннон сконструировал роботизированную мышь, которую можно было научить находить выход из лабиринта, и написал компьютерную программу, игравшую в шахматы. В последние годы своей жизни он создал и другие удивительные вещи, например робота, который мог жонглировать мячиками. В 1955 году Шеннон вместе с Джоном Маккарти, Марвином Мински и Натаниэлем Рочестером предложил организовать летнюю конференцию, чтобы собрать ученых для обсуждения ИИ. Дартмутская конференция прошла летом 1956 года и длилась шесть недель. Она стала первым в истории мероприятием, посвященным изучению (и введению термина) ИИ. В результате многодневных обсуждений удалось сформулировать несколько ключевых идей, которые призваны были доминировать в этой новой области исследований на протяжении многих последующих десятилетий.

Предложение Летнего исследовательского проекта по искусственному интеллекту в Дартмуте 31 августа 1955 года

ДЖОН МАККАРТИ, МАРВИН Л. МИНСКИ, НАТАНИЭЛЬ РОЧЕСТЕР И КЛОД Э. ШЕННОН

Мы предлагаем провести двухмесячное исследование искусственного интеллекта, рассчитанное на десять человек, летом 1956 года в Дартмутском колледже в Гановере, штат Нью-Гэмпшир. Исследование должно основываться на предположении о том, что каждый аспект обучения или любые другие свойства интеллекта могут быть описаны настолько точно, что удастся сконструировать машину для его моделирования. Будет предпринята попытка выяснить, как заставить такую машину использовать язык, выделять главные признаки и создавать концепции, решать различные типы задач, свойственных пока только человеку, и самосовершенствоваться. Мы считаем, что можно добиться значительного прогресса в достижении одной или нескольких из этих целей, если тщательно отобранная группа ученых поработает над этим вместе в течение лета.