как играть в шахматы{61}.
В других случаях изучения и применения искусственного интеллекта выявились проблемы более сложногопорядка, чем ожидалось, поэтому и развитие шло значительно медленнее. Профессор Дональд Кнут, крупнейший специалист в области программирования и вычислительной математики, с удивлением заметил: «Искусственный интеллект, преуспев сегодня во всем, где требуется “разум”, неспособен на те действия, которые люди и животные совершают “бездумно”, – эта задача оказалась гораздо труднее!»{62} Затруднения вызывала, например, разработка системы управления поведением роботов, а также такие их функции, как распознавание зрительных образов и анализ объектов при взаимодействии с окружающей средой. Тем не менее и сделано было немало, и продолжает поныне делаться, причем работа идет не только над развитием программного обеспечения – постоянно совершенствуются аппаратные средства.
В один ряд с исследованием инстинктивного поведения можно поставить логику здравого смысла и понимание естественных языков – явления, которые тоже оказались не самыми легкими для систем искусственного интеллекта. Сейчас принято считать, что решение подобных проблем на уровне, сопоставимом с человеческим, является AI-полной задачей[5] – то есть их сложность эквивалентна трудности разработки машин, таких же умных и развитых, как люди{63}. Иными словами, если кто-то добьется успеха в создании ИИ, способного понимать естественный язык так же, как понимает его взрослый человек, то, скорее всего, он или уже создал ИИ, который может делать все, на что способен человеческий разум, или будет находиться в шаге от его создания{64}.
Высокий уровень игры в шахматы, как оказалось, достижим с помощью исключительно простого алгоритма. Возникает соблазн считать, будто и другие способности, например общее умение осмысливать или некоторые основные навыки программирования, можно также обеспечить за счет некоего удивительно несложного алгоритма. То обстоятельство, что в определенный момент оптимальная продуктивность достигается в результате применения сложного механизма, вовсе не означает, что ни один простой механизм не способен делать ту же работу так же хорошо и даже лучше. Птолемеева система мира (в центре Вселенной находится неподвижная Земля, а вокруг нее вращаются Солнце, Луна, планеты и звезды) выражала представление науки об устройстве мироздания на протяжении тысячи лет. Чтобы лучше объяснять характер движения небесных тел, ученые от века к веку усложняли модель системы, добавляя все новые и новые эпициклы, за счет чего повышалась точность ее прогнозов. Пришло время, и на смену геоцентрической пришла гелиоцентрическая система мира; теория Коперника была намного проще, а после доработки ее Кеплером стала и прогностически более точной{65}.
В современном мире методы
Впрочем, учитывая достижения в изучении оценочной эвристики в ходе моделирования, многие базовые алгоритмы могли бы хорошо проявить себя в большом количестве других игр.
См.: [Nilsson 2009, p. 318]. Конечно, Кнут несколько преувеличил успехи машинного разума. Все-таки есть еще интеллектуальные задачи, в которых ИИ не преуспел; например, остаются «непродуманными» такие аспекты, как открытие новых направлений в чистой математике, придумывание свежих философских концепций, создание циклов детективных романов, организация военного переворота, разработка очень нужного и инновационного товара широкого потребления.
AI-полная задача (где AI – artificial intelligence («искусственный интеллект»)) неформальный термин, который применяется в теории ИИ по аналогии с NP-полным классом задач. По существу означает задачу создания искусственного интеллекта человеческого уровня.
См.: [Shapiro 1992].
Можно только предполагать, почему машине трудно достичь человеческого уровня в восприятии окружающей действительности, регуляции двигательных функций, здравом смысле и понимании языка. Одна из причин заключается в том, что в нашем мозгу имеется специальный механизм, управляющий этими свойствами, – достигшие в процессе эволюции совершенства нейронные структуры. Логическое мышление и навыки вроде игры в шахматы, в отличие от перечисленных выше способностей, не столь естественны, и потому при решении этих задач мы вынуждены полагаться на ограниченные когнитивные ресурсы общего назначения. Возможно, для вычислений и явно выраженных логических рассуждений наш мозг запускает что-то похожее на «виртуальную машину» – медленный и громоздкий психический симулятор универсального компьютера. Если наше предположение верно, то тогда получается забавная вещь: не КИИ моделирует человеческое мышление, а как раз наоборот – логически мыслящий человек симулирует программу ИИ.
Надо заметить, что по мнению меньшинства, представленного приблизительно 20 % взрослого населения США, Солнце «продолжает» вращаться вокруг Земли, – подобная картина наблюдается и в других развитых странах [Crabtree 1999; Dean 2005].
