Об ИИ без мифов. Путеводитель по истории Искусственного Интеллекта

Леонид Черняк, 2021

Искусственный Интеллект (AI) имеет и актуальную новейшую историю, и интересную предысторию. Мифы с о человекоподобных помощниках и защитниках известны с античных времен, но только в середине XX веке появилась практическая возможность создания технологий Слабого AI, позволяющего автоматизировать рутинную составляющую умственного труда и таким образом революционизировать многие области человеческой деятельности. Однако и в наше время сохраняется сакральное отношение к Сильному AI, вера в его могущество и в угрозы цивилизации со стороны AI. Ничего, что связано с Сильным AI, в книге не рассматривается, ее содержание ограничено историей исследований и разработок, приведших к созданию Слабого AI. Особое внимание уделено двум подходам – символьному, оставшемуся в прошлом, и коннекционистскому, ставшему основой искусственных нейронных сетей и машинного обучения, а также таких актуальных приложений как робототехника, компьютерное зрение и работа с текстами на естественном языке.

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

С появлением компьютеров у нескольких ученых одновременно возникло желание применить их к автоматизированному переводу с одного естественного языка на другой (Machine Translation, MT). Но задача оказалась сложнее, чем они предполагали, только через полвека, когда MT стал одним из направлений в AI, бесплатные сервисы условно справляются с переводом текстов на уровне, достаточном для ознакомления с содержанием, но делают они это чисто формально и не имеют ничего общего с теми первыми системами.

У задачи МТ есть своя давняя предыстория. В IX веке арабский криптограф Аль-Кинди хотел упростить процесс перевода, он применил методы, которые мы сегодня отнесли бы частотному анализу, теории вероятностей и статистике. В последующем, в XVII–XIX веках предпринимались и теоретические, и даже практические попытки упростить перевод с помощью разного рода механических устройств. За редчайшим исключением все они заканчивались провалом, относительного успеха добился лишь Жорж Арцруни, француз армянского происхождения, эмигрант из России, получивший образование в Санкт-Петербургском университете. Он смог в 30–40-е годы прошлого века создать механизм помогавший переводчику. В СССР механизацией перевода занимался Петр Петрович Смирнов-Троянский (1894–1950), его машина представляла собой фотоаппарат, синхронизированный с печатной машинкой, автор получил на нее патент, но она была слишком сложной и осталась невостребованной.

Первенство в использовании электронного компьютера для MT принадлежит математику Уоррену Уиверу (Warren Weaver, 1894–1978). В 1947 году он выразил свой замысел в форме письма, адресованного Норберту Винеру, а позже в 1949 году оформил его, как тогда было приято, в виде пространного меморандума. В нем Уивер обосновал целый ряд подходов к решению задачи MT, в том числе ориентацию на нейронные сети. Идеи Уивера были приняты, он продолжил исследования в Массачусетском технологическом институте. В начале 50-х им была написана программа MT, работавшая на компьютере SWAC (Standards Western Automatic Computer), одном из двух уникальных компьютеров, разработанных в 1950 году Гарри Хаски (Harry Huskey, 1916–2017) для Национального бюро стандартов США. В 1954 году удалось перевести несколько предложений с русского на английский, но дальше дело не пошло, однако работа стимулировала исследования в области MT.

Более громкую и куда менее заслуженную известность получил другой эксперимент по МТ, известный как Джорджтаунский. Если работа Уивера была глубоким исследованием, то это начинание — ни чем иным, как типичным примером «наивного» MT. Его авторы стремились побыстрее решить актуальную на тот момент задачу — перевод технической документации с русского на английский. В эксперименте участвовали представители IBM и Джорджтаунского университета. А отличие от Уивера авторы пошли к цели в лоб — они загрузили в мэйнфрейм IBM 701 программу, оперировавшую 250 словами и 6 грамматическим правилами. Русские и английские слова и правила хранились на магнитных барабанах, переводимые предложения вводились с перфокарт, а результат выводился на принтер. Алгоритм перевода заключался в формальном подборе маски из английских слов, которая накладывалась на последовательность русских слов. Избранный метод неплохо подходил для перевода тривиальных фраз типа «качество угля определяется калорийностью» транслитерированной в «kachyestvo uglya opryedyelyayetsya kaloryiynostjyu», именно эта фраза почему-то оказалась первой из переведенных. Для более сложных фраз этот метод явно не годился. Если учесть только стоимость IBM 701, составлявшую порядка 1 миллиона долларов того времени, когда автомобиль стоил около 1000, то рациональным все, что было сделано в Джорджтаунском университете, нельзя признать никак. Тем не менее этот эксперимент, невзирая на примитивность по-своему интересен, он остался в истории как редкий для пятидесятых случай применения компьютера не по прямому назначению.

Несмотря на очевидную ограниченность решения, внимание к Джорджтаунскому эксперименту оказалось колоссальным, практически вся американская пресса писала о достигнутом успехе, используя самые восторженные эпитеты. Как только ни называли компьютер IBM: и «машиной-билингвой», и «вундеркиндом-полиглотом», и «электронным мозгом, переводящим с русского». Впрочем, можно предположить, что Джорджтаунский эксперимент потребовался корпорации IBM, скорее всего, для поднятия реноме, она задержалась на старте компьютерной гонки. На первых порах в ней лидировала компания UNISYS, прославившаяся тем, что ее компьютер UNIVAC 1 помог предсказать победу Дуайта Эйзенхауэра на президентских выборах 1952 года. Во многом благодаря рекламе машинного перевода за короткий срок IBM удалось стать монополистом на рынке мэйнфреймов. И еще стоит учесть, что эксперимент с переводом имел явно выраженный политический характер, коммунистическая угроза рассматривалась как вполне реальная со всеми вытекающими выводами.

Конец ознакомительного фрагмента.