Искусственный интеллект до компьютеров: шахматный автомат XVIII века и перцептрон, который научился узнавать буквы
В 1950 году британский математик Алан Тьюринг опубликовал работу «Вычислительные машины и разум». Он предложил эксперимент: если человек в переписке не может отличить ответы машины от ответов другого человека — значит, система демонстрирует признаки интеллекта. Это называлось тест Тьюринга. Но идея «думающей» машины появилась задолго до Тьюринга — и задолго до появления самих компьютеров.
Восемнадцатый век. Австрийский изобретатель Вольфганг фон Кемпелен создаёт «Механического турка» — деревянный автомат в человеческий рост за шахматной доской. Турк обыгрывал реальных соперников, включая Наполеона Бонапарта и Бенджамина Франклина. Позже выяснилось, что внутри сидел настоящий шахматист. Но публика хотела верить.
В 1943 году нейрофизиолог Уоррен Маккаллок и математик Уолтер Питтс предложили модель искусственного нейрона — математическую схему, имитирующую работу нервной клетки. Это была основа будущих нейросетей.
В 1956 году программисты Аллен Ньюэлл и Герберт Саймон создали «Логик теоретик». Она доказала 38 математических теорем — программа умела выводить логические заключения. Саймон тогда заявил, что через двадцать лет машины смогут делать любую работу человека.
В конце 1950-х психолог Фрэнк Розенблатт создал перцептрон — нейросеть, которая могла обучаться и распознавать простые изображения. Перцептрон научили различать буквы и простейшие геометрические фигуры. Это был первый в мире нейрокомпьютер.
В 1969 году математик Марвин Минский и Сеймур Пейперт опубликовали книгу «Перцептроны». Они доказали: ранние нейросети работают только с простейшими задачами. Для сложных не хватает вычислительной мощности. Исследования нейросетей фактически остановились на десятилетия. Начался так называемый «зимний период» искусственного интеллекта — финансирование свернули, проекты закрылись.
В 1970-1980-х исследователи переключились на экспертные системы — программы, работающие по правилу «если — то». Например, MYCIN диагностировала бактериальные инфекции по набору симптомов. Она не анализировала новую информацию, только следовала прописанным инструкциям. Это была не мысль, а инструкция.
Прорыв произошёл только в XXI веке. Появились огромные массивы данных, вычислительная мощность выросла, а графические процессоры позволили обучать многослойные нейросети. Глубокое обучение — способность нейросетей самостоятельно выделять закономерности из тысяч и миллионов примеров — вернуло искусственный интеллект из зимнего периода.
Идея «думающей» машины была сформулирована за сотни лет до того, как появился компьютер. Но только сейчас, через столетие, вычислительная мощность и данные догнали теорию. Если тест Тьюринга был предложен в 1950 году, и полвека спустя машины наконец начали его проходить, то сколько ещё идей, опередивших своё время, лежат в архивах невостребованными — просто потому, что технологии ещё не доросли? И не переживаем ли мы очередной «зимний период» прямо сейчас, просто ещё не зная об этом?
