1
Как отдельное направление исследований искусственный интеллект возник в середине XX века. Тогда на стыке нейрофизиологии и математики появилась дисциплина, которая получила название «кибернетика». В рамках этой области исследований математики и нейрофизиологи пытались вместе понять, как же организована работа мозга, используя математические методы. Примерно в это же время появились компьютеры, и это обеспечило технологическую платформу, ускоряющую кибернетические исследования. Ученым стало легче исследовать теории о том, как работает мозг, обычно требующие большого количества вычислений при помощи компьютера. Это и привело к возникновению направления исследований под названием искусственный интеллект.
Russell S., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach, Prentice Hall, 2009 (3 edition), P. 1152
2
В это время возникло два альтернативных подхода, изучающих интеллект человека. Первый подход был связан с нейрофизиологическим представлением о том, что мозг состоит из клеток, обменивающихся электрическими сигналами, и что этот обмен сигналами является субстратом, обеспечивающим интеллект животных. Значит компьютер, также построенный на основе преобразования электрических сигналов, может моделировать работу мозга. Это направление получило название «искусственные нейронные сети (ИНС)». В рамках искусственных нейронных сетей исследования используют тактику построения интеллекта снизу вверх, от более мелких элементов — нейронов — к более крупным когнитивным уровням.
Flreani D., Mattiussi C. Bio-Inspired Artificial Intelligence: Theories, Methods, and Technologies (Intelligent Robotics and Autonomous Agents series), The MIT Press, 2008, P. 658
3
Параллельно возникло другое направление, которое использовало подход, основанный на том, что высшее проявление интеллекта человека — это логические суждения. Логика может быть представлена посредством манипуляций символами, а именно для таких манипуляций и были созданы компьютеры. Поэтому с использованием компьютеров можно реализовать символьный искусственный интеллект. Это подход к решению проблемы интеллекта сверху вниз, постулируя возможность воспроизведения когнитивных способностей человека без обращения к уровню отдельных нейронов. Он получил название — искусственный интеллект (ИИ), либо символьный искусственный интеллект, либо классический искусственный интеллект. И в истории развития этого направления было много взлетов и падений, связанных с очень высоким ажиотажем. Ученые заявляли в конце 60-х — начале 70-х годов, что: «через 10 лет у нас будет робот, способный делать любую работу, которую может делать человек».
4
В 80-х годах наступил период «холодной зимы искусственного интеллекта». Организации, которые финансировали подобные исследования (в первую очередь Американское агентство по оборонным исследованиям DARPA) увидели, что ожидания не сбываются. И они стали гораздо меньше вкладывать в подобные исследования. Сегодня интерес к прикладным интеллектуальным технологиям постепенно нарастает, но уже обычно не ставится задача воспроизведения интеллекта человека. Большее внимание уделяется созданию технологий, добавляющих интеллектуальности в нашу окружающую жизнь: робот-пылесос, стиральная машинка, использующая нечеткую логику, или автопилот для автомобиля. Компания Google уже добилась в Неваде принятия закона, разрешающего выдавать права на вождение автопилотам.
Редько В. Г. Эволюция, нейронные сети, интеллект. Модели и концепции эволюционной кибернетики// Серия: Синергетика: от прошлого к будущему, — М.: Либерком, 2011.
5
Основная движущая сила, которая стояла за исследованиями в области искусственного интеллекта как фундаментальной проблемы, как проблемы создания чего-то подобного человеку и понимания через искусственный интеллект природы человека, она фактически стоит на месте. С другой стороны, постоянно идут поиски решений этой проблемы. И один из подходов, который развивается в последнее время, связан с попыткой смоделировать мозг на нейрональном уровне в целом. Один из главных пропонентов этого направления — Генри Маркрам, директор Института мозга в Швейцарии.
6
Идея Генри Маркрама заключается в том, что мы можем к этой модели мозга привязать все наши современные нейробиологические знания и использовать ее потом для тех экспериментов, которые мы просто не можем провести на человеке. Например, испытывать новые фармакологические препараты. Или понять как экспрессия тех или иных генов будет влиять на заболевания нервной системы, что стоит за врожденными отклонениями в развитии мозга и так далее. Многие ученые, критикуют модель Генри Маркрама, в основном из-за его обещаний, что через 10 лет у нас будет модель мозга человека. Но вне зависимости о того, получим ли мы такую модель или нет, будет ли она воспроизводить интеллект человека или нет, как создание базы знаний, базы данных, интегрирующей все представления о мозге, этот проект очень важен.
Лем С. Сумма технологии // пер. Ф. Шириков. — М.: АСТ, 2012.
7
Наиболее перспективными являются исследования проблемы искусственного интеллекта с точки зрения эволюционного подхода, потому что это дает возможность переформулировать задачу создания сразу целостного интеллекта человека, разбив ее на подпроблемы. Как нарастала сложность интеллектуальных способностей животных в процессе эволюции? У разных видов животных мы находим нервные системы разной сложности, и если мы будем постепенно двигаться по такой лестнице усложнения в процессе эволюции, понимая то, какие механизмы отвечали за тот или иной скачек в интеллектуальности животных, то, возможно, это позволит нам быстрее решить проблему понимания интеллекта человека.
