Домингес в своей книге «Верховный алгоритм» (The Master Algorithm): «AI – это планета, о которой мы только слышали, но теперь AI – это наша цель. Машинное обучение – это ракета, которая нас туда доставит, а ее топливо Большие данные (Big Data)».
Становясь частью современной индустрии, AI переживает сложный и неизбежный период, когда формируется обычное в таких случаях сочетание прикладной науки и инженерии, возникающее на основе предшествующих достижений в академической науке. Подобного рода трансформация теории в практику в прошлом наблюдалась неоднократно. В таких случаях с неизбежностью создается новый тип профессионального прикладного знания и возникает своего рода водораздел между академическим и инженерным знанием. Для практической инженерной работы обычно оказывается достаточным обладать ограниченным адаптированным набором прикладных знаний в сочетании с умением владеть нужным инструментарием, что же до избытка фундаментальных знаний, то порой он даже оказывается лишним. В качестве аналогии происходящему можно привести выделение в XIX и XX веках из физики таких сугубо инженерных областей как электротехника, строительная механика и других. Любой курс по теоретической электротехнике представляет собой не что иное, как выжимку из физики в сочетании с набором практик, необходимых для различных видов инженерной деятельности, от разработки до эксплуатации.
Признавая объективную необходимость упрощения, надо помнить об ограниченности инженерных знаний, иногда в процессе технических разработок возникают задачи, которые не имеют решения в рамках адаптированной инженерной модели, типичный пример проблема флаттера (возникновения вибрации). Авиационные конструкторы сами не смогли с ней справиться, потребовалась помощь со стороны физиков и математиков. Потеря связи инженерии с наукой в любой области грозит формированием того, что называют «монтерскими знаниями»: его носители успешно решают прикладные задачи, но при этом их не интересуют ни теоретические основы предмета, ни тем более его история. К сожалению, в носителей монтерских знаний превращаются многие из тех, кого называют чудовищным словом «айтишник». Трудно представить себе физика или химика, не знающего истории своей науки хотя бы в общих чертах, но, увы, среди тех, кто образует огромное дискурсивное поле, состоящее из практиков AI, знание истории этого предмета минимально, если оно вообще есть.
Книга представляет собой попытку раскрыть прикладным специалистам исторические предпосылки появления современного AI, не претендуя на большее. Она может вызвать справедливую критику со стороны представителей других дискурсивных полей, но, повторюсь, книга адресована не им.
А закончить это введение хотелось мечтой. На протяжении десятков лет в работе над AI принимали участие удивительные люди, яркие личности, их связывали сложные отношения, они испытывали триумфы побед и горечи поражений, судьба была более благосклонна к одним и несправедлива к другим. Чем не сюжет, например,
