Об ИИ без мифов. Путеводитель по истории Искусственного Интеллекта

Используемый во фламандских карильонах программатор в 1805 году навел мастера-ткача Жозефа Жаккара на мысль о конструкции автоматизированного станка, способного ткать узорчатое полотнище. С тех пор подобную ткань называют жаккардом. Ткацкий станок сочетал в себе два управляющих устройства – основное, в нем, как в карильоне, программа «записывалась» на барабан, а в дополнительном, обеспечивавшим разнообразие узоров, программы записывались на изобретенные Жаккаром сменные дощечки с отверстиями, похожие на перфокарты.

Чарльз Бэббидж – автор идеи автоматизации вычислений

Чарльз Бэббидж (Charles Babbage, 1791–1871) перенес идею программного управления на механизацию вычислений, в этом его величайшая заслуга. Он начал с первой из двух созданных им Разностных машин (Differential Engine), реализующей всего один алгоритм расчета, но, не закончив ее, пришел к выводу, что вычислительная машина должна быть более универсальной, то есть со сменной программой. В поисках решения для записи программы он обратился к перфокартам, известным ему по машине Жаккара, но этого оказалось мало, нужно было еще каким-то образом адаптировать собственно процедуру расчета к выполнению ее на машине. На выручку пришла разработанная его современником, математиком и инженером Гаспаром де Прони (1755–1839) система распределения труда в ручных расчетных процедурах. Потребность в создании такой системы возникла, когда император Наполеон наметил переход на метрическую систему и поручил барону де Прони возглавить эту работу. Барон, предвидя необходимость выполнения огромного количества вычислений, нашел способ ускорения этого процесса посредством распределения операций между большим числом исполнителей, разделенных на три квалификационных уровня. Высшую ступень в этой иерархии занимали несколько выдающихся математиков, среди которых были Лежандр и Карно, они готовили, как бы мы сказали, математическое обеспечение. На втором уровне стояли образованные «технологи», которые организовывали процесс вычислительных работ. Последними в этой структуре были вычислители (computers), их квалификационный максимум – умение складывать и вычитать. Обычно это были девушки, которым революция позволила выбраться из социальных низов. Заслуга де Прони в том, что он нашел алгоритмический и технологический подходы для сведения сложных вычислений к простейшим операциям, не требующим от их исполнителей творческого подхода.

Знакомство с работами Жаккара и де Прони подтолкнуло Чарльза Беббиджа на создание Аналитической машины. У Жаккара он позаимствовал программное управление, а у де Прони – разделение сложных вычислений на элементарные операции. Но, как говорят, непосредственным импульсом к конструированию новой машины оказался проигрыш партии Механическому шахматному автомату, названному Турком. С этим Турком его создатель Вольфганг фон Кемпелен (Wolfgang Kempelen,1734–1804), а после его смерти новые владельцы, разъезжали по всему миру до тех пор пока лже-автомат не вышел из строя. Секрет Турка раскрылся только через сто лет в 1947 году, когда его останки нашли в одном из американских музеев. Ни каких чудес, оказалась, что внутри куклы сидел скрытый системой зеркал человек, перемещавший фигуры с помощью системы рычагов.

Аналитическая машина в силу ее сложности никогда не была построена, лишь через несколько десятилетий сыну Бэббиджа после его смерти удалось реконструировать отдельный фрагмент. Но тем не менее в среде современников Бэббиджа появились странные предположения о ее разумности. Сам создатель Аналитической машины, конечно же, в них не верил, но и не спешил рассеивать заблуждения по весьма понятной причине – ему нужны были средства на окончание работы, а разговоры о мыслительных возможностях его творения будоражили умы, чем немало способствовали получению денег. Внушение власть имущим веры в возможность создания чудо-машины часто способствует получению инвестиций, этот прием применяли многократно особенно, начиная с 1956 года, некоторыми он используется и сейчас. Однако у Бэббиджа было двое верных последователей. Луиджи Менабреа, итальянский офицер, в последующем политик (Luigi Menabrea, 1809–1896), составивший конспект лекций, прочитанных мэтром в Турине и таким образом сохранивший для потомков труды своего учителя. Леди Августа Лавлейс (Augusta Lovelace, 1815–1852), стала автором комментариев к этому конспекту. Оба глубоко понимали суть проблемы и противодействовали попыткам наделить Аналитическую машину какими-то либо элементами сознания. Менабреа, как инженер, к тому же не связанный обязательствами перед британцами, был более категоричен в своем отрицании всяких праздных размышлений относительно разумности машины, а вот леди Августе, как члену высшего общества, куда входил и сам Бэббидж, было сложнее отстаивать свою позицию, не навредив учителю. Она допускала, например, гипотетическую возможность сочинения машиной музыки, но только в том случае, если ей будут заданы соответствующие правила. Квинтэссенцией же ее отношения к машине служат слова: «Аналитическая машина не претендует на обладание способностью создавать что-то действительно новое. Машина может выполнить лишь то, что мы умеем ей предписать. Она способна сделать формальный анализ, но не может сделать из него выводы и предсказания». Удивительно как точно и прозорливо совсем молодая женщина, не имевшая формального образования, смогла сформулировать истину, о которой не следует забывать и тем, кто пытается насаждать мысли о разумности AI в наше время.

Электроника и первые компьютеры

Аналитическая машина Беббиджа стала венцом применения механики для вычислений, за последующие сто лет ничего сравнимого сделано не было, они отмечены лишь массовым производством простых счетных устройств и табуляторов. Радикальные изменения, ставшие техническими предпосылками к созданию AI, начались в период с 1930 по 1950 год, когда произошел настоящий взрыв достижений в самых разных областях науки и технологий, от микробиологии до ядерной физики, от телевидения до авиационно-космической отрасли. Успехи в электронике способствовавшие созданию материальной базы для будущих компьютеров.

В первую очередь следует назвать изобретение электронных ламп-триодов с тремя электродами. Напряжение подавалось на два – анод и катод, а управление силой тока осуществлялось изменением напряжения на размещенном между ними третьем – сетке. Управляющий сигнал на сетке позволял варьировать поток электронов между анодом и катодом. Конструктивно на одной лампе, скомпонованной из двух триодов (двойном триоде) можно собрать двухпозиционное электронное устройство – триггер (flip-flop), способное хранить 1 бит данных. Из триггеров собирают регистры, хранящие машинное слово и выполняющие различные виды работ с двоичными числами. Регистры были и остаются основой архитектуры с хранимой в памяти программой.

Не будь компьютеров, никакого AI не могло бы быть и в помине. Трудно представить, но самые первые компьютеры к науке не имели прямого отношения, они были в чистом виде плодом инженерной мысли, строились на основе эмпирических представлений, без какого-либо теоретического обоснования. Теория к ним была несколько искусственно подверстана позже, она ассоциируеться с двумя именами – Алана Тьюринга и Джона фон Неймана, однако их роль и место в истории компьютеров не столь очевидны и значимы, как их обычно представляют. Как математик, Тьюринг вошел в историю тем, что смог справиться с проблемой разрешимости (Entscheidungsproblem), поставленной в 1900 году Давидом Гильбертом. Свои изыскания он изложил в статье «О вычислимых числах, применительно к проблеме разрешимости» (On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungsproblem), опубликованной в 1936 году. Для доказательства Тьюринг использовал изобретенный им виртуальный инструмент – гипотетическую машину, более известную как «универсальная машина Тьюринга» (Universal Turing Machine, UTM). Годы спустя ее стали называть «a-machine» (automatic machine), потому что через 12 лет он описал еще одну гипотетическую машину «b-machine». UTM оказалась связанной с компьютингом благодаря одному удачному, если не сказать фантастически удачному обстоятельству. Так случилось, что в июне 1937 года во время стажировки в Принстонском университете Тьюринг получил возможность пообщаться с Джоном фон Нейманом и изложить ему свои взгляды на UTM. Это обстоятельство подтверждает рекомендательное письмо Тьюрингу, подписанное фон Нейманом, где признанный ученый дал высокую оценку молодому аспиранту.

Встреча произошла не в университете, где стажировался Тьюринг, а в Институте перспективных исследований (Institute for Advanced Study, IAS), расположенном там же в Принстоне (штат Нью-Джерси), космполитичный IAS не имел непосредственных контактов с сугубо консервативным элитным Принстонским университетом. В тридцатые годы IAS, раньше, чем это сделали правительственные организации, стал принимать ученых, бежавших из нацистской Германии. Благодаря этому он принял под свою опеку Альберта Эйнштейна, Джона фон Неймана, Роберта Оппенгеймера, Курта Геделя и других знаменитых ученых. Уникальная система финансирования позволяла ученым быть независимыми от каких-либо указаний извне, каждый исследователь работал над тем, что ему интересно. Как следствие атмосфера института оказалась прекрасной питательной средой для многих научных достижений. Несомненно, что пребывание в нем оказалось полезным и для Тьюринга. Что же касается фон Неймана, то он вернулся к идее UTM через несколько лет.

Таких людей, как Джон фон Нейман, называют полиматами, то есть универсальными гениями. С момента приезда в США его научные интересы были связаны с квантовой физикой, а когда стартовал Манхэттенский проект, целью которого было создание атомной бомбы, он стал одной из его ключевых фигур. Парадоксально, его имя чаще всего упоминают в связи с компьютингом и с AI, но не с бывшими главным делом его жизни физикой и математикой, где его личные достижения чрезвычайно высоки. Фон Нейману требовалось выполнять большие расчеты для атомной бомбы, но его не удовлетворяли доступные средства механизации, в поисках выхода он обращался к нескольким специалистам, но ничто из предложенного ими не могло решетить проблему. Требуемое он неожиданно для себя получил в результате случайной встречи с майором Германом Гольштейном, в ту пору ответственным со стороны военных за проект по созданию первого цифрового электронного компьютера ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Computer). Гольдштейн познакомил фон Неймана с создателями ENIAC Джоном Моукли и Преспером Эккертом, уже тогда назвавшими свое детище «цифровой компьютер» (digital computer). К моменту знакомства они работали над своим вторым компьютером – двоичным программируемым EDVAC (Electronic Discrete Variable Automatic Computer). (Обратим внимание на слово Variable, тогда не знали слова программируемый.) В его составе было три основных компонента – процессор, память и управляющее устройство, позволяющие загружать и выполнять программы. Научный потенциал и способность к обобщению великого математика фон Неймана были существенно выше, чем у гениальных в своей инженерной ипостаси Преспера Эккерта и Джона Уильяма Моукли. Он быстро осознал значимость и великое будущее того, что перед ним предстало в форме инженерной разработки, соотнес принципы действия увиденного им с тем, что ранее узнал от Тьюринга и в обход всех административных и этических норм в июне 1945 года под своим именем предал гласности 101-страничный «Первый предварительный отчет об (The First Draft of a Report on the EDVAC). В этой, прямо скажем, не совсем корректной акции приял участие и Гольдштейн, что странно для отвечавшего за безопасность проекта EDVAC. Отчет разошелся по миру и, превратившись в public domain (общественное достояние), стал основой для множества других проектов, в этом, безусловно, его позитивное значение, однако куда смотрели спецслужбы США?

Публикация стала причиной конфликта между Эккертом и Моукли с одной стороны и Гольдштейном и Джоном фон Нейманом – с другой, поскольку она лишила создателей EDVAC права получить патент на изобретенный ими электронный цифровой компьютер. Как показало дальнейшее, интерес фон Неймана к компьютерам был временным, больше он ничего значимого в этом направлении не сделал, а Моукли и Эккерт оказались втянутыми в нечестную патентную войну, затеянную крупными корпорациями ради своих экономических интересов. В конечном счете они были лишены формального права считаться первыми. Суд отдал пальму первенства извлеченному из безвестности профессору Джону Атанасову (John Atanasoff, 1903–1995), совершенно неожиданно для него самого, поскольку он был автором электронного калькулятора, не способного к программрованию.

Связь архитектуры компьютеров с хранимой программой исключительно с именем фон Неймана сегодня рассматривается как яркий пример печальной закономерности при распределении славы, известной как «эффект Матфея». Ее сформулировал в 1988 году социолог Роберт Мертон (Robert Merton, 1910–2003), урожденный Меер Школьник, сын эмигрантов из России. Суть эффекта в том, что научное сообщество склонно приписывать избыточные заслуги успевшим стать знаменитыми, оно готово преувеличивать достижения тех, кто ранее смог составить себе имя, а достижения тех, кто еще не получил известности, как правило, преуменьшают или вообще не признают. Как сказано в Евангелии от Матфея: «Ибо каждому имеющему будет дано, и у него будет изобилие, а у неимеющего будет взято и то, что он имеет».

Что же привлекло фон Неймана в универсальной машине Тьюринга (UTM, Universal Turing Machine)? Для создания компьютера EDVAC, она практического смысла не имела, но как математик, он понял, что изложенная им эмпирическая теория нуждается в обосновании, иначе говоря, в своего рода «теореме существования». Теоремы существования предназначены для определения условий, при которых возможно решение той или иной задачи, они служат фундаментальной основой математического знания и образования. Эти теоремы нужны абстрактно мыслящим математикам, но они не вызывают интереса у специалистов из прикладной математики. Заслуга фон Неймана в том, что он инициировал создание теоретической компьютерной науки (TCS. Theoretical computer science), вот для нее и потребовалось нечто на роль закладного камня, тут как нельзя к месту кстати оказалась UTM, ставшая своего рода теоремой существования. Тогда же сложилось существующее по сей день разделение всей компьютерной науки на высокую TCS, у нас ее называют «теоретической информатикой», и на ее многочисленные прикладные направления. Граница между ними размыта, но очевидно, что она проходит где-то по линии отношения специалистов к UTM. Теоретикам UTM служит основой мировоззрения, а на работу практиков UTM никак не влияет, они могут спокойно жить, не задумываясь и даже ничего не зная о ней. В данном случае между теорией и практикой примерно такое же соотношение, как между собственно наукой и философией науки, совместно они образуют единый организм с высоким уровнем автономности двух составляющих – можно быть успешным исследователем и профаном в философии, но возможно и обратное.

Совсем незадолго до своей кончины, в 1958 году Джон фон Нейман снова обратился к AI, он подготовил материал для выступления в Йельском университете, известному как Силлимановская лекция (Silliman Lecture). Право прочесть ее является высокой академической привилегией, оно предоставляется ежегодно одному, начиная с 1901 года. Но выступить фон Нейман не успел, после его кончины наследники издали лекцию, переработанную в небольшую книгу «Компьютер и мозг», где работа мозга сравнивается с работой компьютера и предлагается рассматривать мозг как своего рода компьютер.

Нейрофизиологические предпосылки к созданию AI

Первые шаги в направлении моделирования мозга были предприняты в 30–40-х годах несколькими коллективами нейрофизиологов. Среди них лидировала группа, в которую входили биологи, психологи, математики и инженеры, работавшие в Чикагском университете под руководством Николая Петровича Рашевского (1899–1972), признанного отца математической биофизики. Рашевский – еще один наш гениальный соотечественник, неизвестный в России, выпускник Киевского университета. Во время Гражданской войны он пошел на Белый флот, затем попал в Турцию, позже преподавал в Русском народном университете, созданном в Праге русскими эмигрантами. Деятельность университета была прекращена коммунистическим правительством Чехословакии в 1949 году, но Рашевский проработал там только до 1924 года, а потом он перебрался в США и всю последующую жизнь посвятил науке.

Работы Рашевского стали продолжением трудов двух предшественников: одного из основоположников современной нейробиологии, лауреата Нобелевской премии по физиологии и медицине за 1906 год Сантьяго Рамона-и-Кахаль (1852–1934) и лауреата Нобелевской премии по физиологии и медицине в 1932 году Чарльза Шеррингтона (1857–1952). В начале 30-х годов Рашевский первым разработал нейронную модель мозга, за оригинальность взглядов его назвали «queer duck in biology», что можно перевести как «белая ворона в биологии». В 1938 опубликовал первую книгу по математической биофизике «Математическая биофизика: Физико-математические основы биологии» (Mathematical Biophysics: Physico-Mathematical Foundations of Biology), а в 1947 книгу по математической социологии «Математическая теория человеческих отношений» (Mathematical Theory of Human Relations).

Важнейшим достижением группы Рашевского стала концепция, допускающая возможность моделирования сознания на гипотетической машине, позже такую машину стали назвать машиной с конечным числом состояний (Finite State Machine, FSM). Как было показано в последующем, FSM является простейшим конечным автоматом. Особую роль в этой работе сыграли двое его коллег – нейрофизиолог Уоррен Мак-Каллок и математик Уолтер Питтс, ставшие основателями коннекционизма, им посвящена глава 5. Свои взгляды Мак-Каллок и Уолтер Питтс изложили в опубликованной 1943 году статье «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности» (A Logical Calculus Immanent in Nervous Activity). Эта статья имеет историческое значение в силу того, что в ней рассматривается принципиальная возможность использования FSM для выполнения логических операций (logical calculus) и в ней впервые высказана идея создания необходимых для этой цели искусственных нейронных сетей (Artificial Neural Networks, ANN), способных выполнять логические функции булевой алгебры. Подробно эти вопросы освещаются в главе 6.

Глава 3 AI до Дартмутского семинара

C появлением компьютеров, которые, как следует из названия, были задуманы исключительно для математических расчетов, возникли попытки, основанные исключительно на интуиции, приспособить их к решению более интеллектуальных задач, например, играть в шахматы, переводить с естественного языка, доказывать теоремы, вступать в диалог с человеком и даже писать музыку.

Компьютерные шахматы

Идея, руководившая создателями первых шахматных программ, предельно проста – играя в шахматы, человек думает, значит и машина станет мыслящей, если мы обучим этой игре. С нынешних позиций ясно, что они совершали тривиальную ошибку – в шахматы играла не машина, а они сами, воплотившие свои представления о шахматах и свое знание игры в программе. Машина не играет, она выполняет эту программу и никакого собственного машинного разума! Судьба этого увлечения напоминает то, что случилось с тестом Тьюринга – сначала безграничный энтузиазм, потом медленное угасание и, в конечном итоге остается хобби, объединяющее энтузиастов-любителей.

А начало компьютерных шахмат было громким – первым в 1948 году Норберт Винер в своей «Кибернетике» упомянул, что, по его мнению, можно создать играющую программу. Вскоре Клод Шеннон опубликовал статью «Программирование компьютера для игры в шахматы» и, наконец, в 1951 Алан Тьюринг разработал на бумаге программу, способную по его замыслу играть в шахматы. Что еще нужно для старта, если трое великих дали добро? В среде авторов шахматных программ возникло стойкое убеждение, что они создают не просто программу, а нечто важное, что в последующем можно будет использовать и в иных целях. Они заразили этой идеей общественность и с тех пор и до десятых годов нынешнего века средства массовой информации периодически сообщали на весь мир о громких победах, одержанных шахматными программами, внушая преклонение перед умным компьютером.

Достаточно вспомнить как в масс-медиа подавались поражения, нанесенные компьютерами гроссмейстерам Михаилу Талю, Бенту Ларсену, Гарри Каспарову, Владимиру Крамнику и другим. Однако во втором десятилетии XXI века успехи Слабого AI показали, что шахматные программы – это всего лишь обычные программы, как тут ни вспомнить Эффект AI. Они работают на мощных компьютерах, поэтому опережают человека по скорости перебора вариантов и не более того. Кто-то сказал, что человек против машины на шахматной доске – это то же самое, что человек против погрузчика в подъеме штанги. Шахматы не сделали компьютеры ни на йоту умнее, следовательно с точки зрения AI пользы от них нет и быть не может. Однако как хобби компьютерные шахматы имеют полное право на существование, причем поединки между программами гораздо полезнее, чем машины с человеком. Примером может стать матч, состоявшийся в 2019 году, между свободными шахматными движками Leela Chess Zero и Stockfish. Что же касается игровых систем типа Alpha Zero, основанных на машинном обучении, то для них игра не самоцель, испытательный полигон.

70 лет назад в компьютерной области на равных с американцами конкурировали англичане с их наработками по проекту ULTRA. Под руководством Морриса Уилкса (Maurice Wilkes, 1913–2010) они смогли раньше американцев построить компьютер с хранимой программой EDSAC, а в 1951 году кондитерская компания J. Lyons (!) построила первый специализированный компьютер для бизнес-приложений Lyons Electronic Office (LEO I). На протяжении нескольких лет между двумя странами сохранялся паритет, но в последующем Британия уступила из-за несравнимо меньших по своим масштабам инвестиций в исследования и разработки, а главное в производство.

Имея такую базу, за пять лет до Дартмутского семинара, группа под руководством Кристофера Стречи (Christopher Strachey, 1916–1975), куда вошли ученые из Манчестерского и Кембриджского университетов, задалась целью написать программу, способную на первых порах играть в шашки и решать простейшие шахматные задачи. Сначала они намеревались воспользоваться компьютером ACE (Automatic Computing Engine), создаваемым при участии Тьюринга, но в силу ряда технических причин он не был введен в эксплуатацию. С задержкой на год определенный успех был достигнут, когда та же программа была запущена на Mark I компании Ferranti. Позже Стречи первым попытался научить компьютер Mark II Manchester Electronic Computer исполнять музыку. Алан Тьюринг совместно с Дэвидом Чамперноуном пытался запустить на том же Ferranti Mark I свою программу Turochamp, способную сыграть полную шахматную партию, но по тем временам это оказалось технически невозможно.

В Америке первой игровой была шашечная программа для первого серийного мэйнфрейма IBM 701, ее написал сотрудник IBM Артур Самуэль (Arthur Samuel, 1901–1990), опираясь на результаты, опубликованные Стречи. По примеру Самуэля и в ряде университетов вскоре были созданы шашечные программы, на соревновании между ними в 1962 году победило детище Самуэля.

В СССР первая шахматная программа была создана 1963 году в Институте теоретической и экспериментальной физики (ИТЭФ) под руководством Александра Семеновича Кронрода (1921–1986), опрометчиво определявшего роль компьютерных шахмат так: «шахматы – это дрозофила искусственного интеллекта». Специалисты из Института Проблем Управления (ИПУ) занялись шахматами, когда в их распоряжении оказались купленные в Великобритании мэйнфреймы ICL, содержательных приложений для них не было, оставались шахматы, таковы гримасы плановой экономики. В 1972 году состоялся матч с участием написанной ими «Каиссы» и подписчиков «Комсомольской правды», в нем победили читатели. Больше против людей она не играла, однако с переменным успехом соревновалась с другими шахматными программами, в том числе весьма именитыми, в 1980 году состоялось последнее выступление «Каиссы» на чемпионате мира. Была еще и программа «Пионер», создававшаяся под руководством гроссмейстера и ученого М. М. Ботвинника. На этом советская шахматная эпопея закончилась, тому были еще и серьезные политические причины. Многие из создателей «Каиссы» оказались в числе нежелательных для партийной верхушки диссидентов и эмигрировали. Но главное, к тому времени шахматы перестали относить к AI, в то время в этой области вся надежда была на экспертные системы.

Первые попытки машинного перевода