Легендарный профессор Стэнфордского университета Джон Маккарти в 1956 году образно назвал искусственный интеллект "наукой и инженерией создания интеллектуальных машин". В годы зарождения этого направления энтузиазм был крайне высок, и первые специалисты по искусственному интеллекту сделали немало весьма смелых прогнозов.

В 1965 году первопроходец искусственного интеллекта Герберт Саймон заявил, что "через двадцать лет машины будут способны выполнять ту же самую работу, что и человек".

Два года спустя научный сотрудник Массачусетского технологического института Марвин Мински предсказал, что "в пределах поколения… проблема создания 'искусственного интеллекта' будет в основном решена".

Энтузиазм в отношении искусственного интеллекта нашел свое отражение и в произведениях культуры: так появился робот Рози из мультфильма "Джетсоны", компьютер HAL из фильма "2001" и, например, R2D2 из эпопеи "Звездные войны".

Прошли десятки лет, и каковы же последние достижения в этой области? Если определять искусственный интеллект как наделенные самосознанием, самообучающиеся, мобильные системы, тогда следует признать, что достижения в данной области вызывают огромное разочарование.

С другой стороны, всякий раз, когда вы выполняете поиск в Web, получаете отзывы о новых фильмах или говорите с системой компьютерной телефонии, распознающей речь, в дело вступают инструменты, созданные в стремлении воплотить в жизнь мечты об интеллектуальных машинах. Иными словами, возможно, мы не получили роботов-помощников "на все руки", которые обслуживают наши повседневные нужды, однако все же искусственный интеллект широко применяется в нашей повседневной жизни.

"Как только такого рода инструменты покидают стены лабораторий, они перестают быть искусственным интеллектом и становятся обычными компьютерными системами, - заметил профессор университета Нью-Мексико Джордж Лугер. – Искусственный интеллект просто работает".

Возможно, наиболее существенное влияние на исследования в этой области оказывает закон Мура, поскольку искусственному интеллекту необходимы значительные вычислительные ресурсы.

"На то, чтобы увеличить тактовую частоту процессора с 5 МГц до 500 МГц потребовалось 20 лет, но уже через восемь месяцев после этого появились процессоры с частотой 1 ГГц", - подчеркнул Даниэль Баррус, автор бестселлера "Технотенденции: как использовать технологию, для того чтобы обойти своих конкурентов" (Technotrends: How to Use Technology to Go Beyond Your Competition).

"Новая модель Sony Playstation появилась меньше двух лет назад, - отметил Баррус, - но буквально пятью годами ранее ее бы посчитали суперкомпьютером".

Баррус перечислил многочисленные случаи использования искусственного интеллекта и экспертных систем, которые работают в их основе. "Сначала искусственный интеллект начали успешно применять в отрасли финансовых услуг для оценки кредитоспособности. Сроки проверки кредитоспособности сократились с одной–двух недель до нескольких минут", - пояснил он. (Справедливости ради, стоит отметить, что в последние месяцы этот пример использования методов выглядит гораздо более спорным, нежели прежде. См. например, "Алан Гринспэн: в кризисе виноваты роботы, торгующие на бирже?", Computerworld Россия, № 38, 2008. - Прим. ред.)

К числу других примеров относятся системы, которые помогают пилотам военно-морских сил сажать самолеты на авианосцы.

Собственные симпатии Баррус отдает экспертной системе, используемой при обслуживании номеров в отелях сети Marriott. "Искусственный интеллект сообщает им, когда начинать готовить и когда подавать. В Marriott мне точно говорят, когда будет подан завтрак, в то время как в других отелях сообщают об этом с точностью до 15 минут. Это конкурентное преимущество Marriott", – утверждает Баррус.

В то время как цены на энергетические ресурсы продолжают расти, как отмечает Баррус, стоимость интеллекта снижается. "Возможно, мы можем противостоять тенденции в отношении энергетики, сделав устройства более интеллектуальными", - заметил он.

Инструментальный подход

Противостоять этой тенденции, в частности, помогут более эффективные программные инструментальные средства, те, на которые обращает особое внимание Лугер в своей книге "Искусственный интеллект: структуры и стратегии решения сложных проблем" (Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving).

"Современные языки зародились в рамках исследований, посвященных искусственному интеллекту, в том числе это объектно-ориентированное проектирование программ, C++, C# и Java, - утверждает Лугер. – Лучшее, что мы сделали на сегодняшний момент - создали набор поразительных инструментальных средств".

Однако инструментарий и встроенные интеллектуальные системы – это не то, что считается "великими вызовами" (grand challenge) искусственного интеллекта, к которым, в частности, относятся роботы и обработка естественных языков. Очень немногие проекты такого рода привлекли к себе общественное внимание.

Широкий общественный резонанс получили марсоходы, созданные NASA, но об использовании в них компонентов искусственного интеллекта практически ничего не говорили. Именно методы искусственного интеллекта, разработанные в рамках научных исследований пятнадцатью годами ранее, помогали марсианским внедорожникам Spirit и Opportunity объезжать камни в миллионах километрах от Земли.

DARPA, Агентство перспективных оборонных исследований Министерства обороны США, тогда будучи еще ARPA, финансировало работы над "великими вызовами", в том числе создание Internet. Теперь оно финансирует конкурс по созданию автономных автомобилей. Это помогает группам исследователей объединять различные дисциплины, такие как машинное зрение, обучающие системы и компьютерное решение задач, в то же время занимаясь исследованиями в неизвестных ранее областях.

Один из наиболее успешных продуктов искусственного интеллекта находится у нас практически под ногами. Уже продано свыше 2 млн Roomba, домашних пылесосов компании iRobot. Согласно одному из опросов, свыше половины всех купленных Roomba получили от своих владельцев клички, какие дают домашним животным.

Колин Энджл, генеральный директор и один из основателей iRobot, пояснил: "Когда в 2002 году был начат выпуск Roomba, мы опросили фокус-группу, можно ли назвать это устройство роботом. Они ответили, что нет, поскольку робот считался человекообразным, а это был лишь интеллектуальный пылесос. Теперь люди, безусловно, меняют свое отношение и готовы воспринимать устройства как роботов".

Высокую планку установил... Голливуд. "С момента появления 'Джетсонов' в 1962 году здесь сформировались ожидания, которые мы не можем оправдать вот уже более 40 лет. Крупные проекты, посвященные искусственному интеллекту, в основном велись как побочные, но мы можем видеть, что такие разработки действительно помогают решать проблемы реального мира", - заметил Энджл.

Как этого можно ожидать от любого, кто делает рабочие инструменты для реального мира, Энджл придерживается практических взглядов на искусственный интеллект и роботов. "В целом программное обеспечение – это алгоритмы и код, который можно повторно использовать на различных платформах. Чем более низкоуровневые задачи приходится решать для обработки различных ситуаций, такие как объезд препятствий, тем большего успеха удается добиться", - сказал он.

Погляди на меня, прикоснись ко мне

Видеть и объезжать препятствия непросто.

"Много лет назад ученые считали машинное зрение несложной проблемой, разработку соответствующего инструмента можно было поручить аспиранту в качестве летнего проекта. На самом деле все оказалось намного сложнее, чем думали те, кто работал в этой области", - заметил Энджл.

Многие помнят Филлипа Кана еще с тех дней, когда он руководил Borland, теперь он – генеральный директор компании Fullpower Technologies. Компания предлагает операционную систему для датчиков, например, в бытовых электронных устройствах.

"Датчики изображения, датчики расстояния и датчики прикосновения – это все части того, что необходимо для работы. Датчики генерируют пакеты систематизированных данных. Уникальные программы превращают 'сырые' данные в значимую информацию. Fullpower работает над такими решениями", - сказал Кан.

Микроконтроллеры часто имеют оперативную память емкостью всего 8 Кбайт, поэтому программисты Fullpower пишут на Си и на языке ассемблера.

"В будущем будут господствовать небольшие, легкие и экономичные интеллектуальные устройства, - уверен Кан. - По моим прогнозам, большинство полезных усовершенствований в быту появится благодаря устройствам, оснащенным датчиками, и сетям таких поддерживающих датчики устройств".

Языковой барьер

Проблемы с машинным зрением остаются препятствием для движения роботов и навигации в окружающем мире, а языковой барьер между людьми и машинами по-прежнему кажется очень высоким, хотя и постепенно снижается. Появляются вполне работоспособные системы, особенно в тех случаях, когда системы распознавания речи могут обучаться или ограничиваются определенными сочетаниями словарных слов.

Ларри Харрис в 1975 году основал Artificial Intelligence Corporation, а в 1994 году создал компанию Linguistic Technology, впоследствии EasyAsk Software. Харрис, сейчас занимающий пост генерального менеджера подразделения EasyAsk Progress Software, продолжает помогать машинам решать языковые проблемы.

"Каждый месяц мы переводим свыше 60 тыс. вопросов, заданных на естественном языке, в формализованные запросы", - заметил Харрис. Когда пользователи набирают больше двух-трех слов в поисковом поле электронной коммерции, система должна понять достаточно, для того чтобы выполнить точный поиск в базе данных продуктов.

В компании Google методы искусственного интеллекта используют для выделения корня слова, языкового анализа и применения результатов к индексу.

Выделение корня слова Харрис считает примером того, как инструментарий искусственного интеллекта превращается в общеупотребимый программный модуль: "Сейчас можно купить уже готовые подобные модули и подключить их. Вы просто выбираете правила нахождения корня для слов того языка, который вам нужен, поскольку правила для немецкого языка отличаются от правил для французского и английского".

Харрис предупреждает, что в искусственном интеллекте общего решения не существует, а есть только постепенное продвижение вперед.

"Сегодня исследователи не хотят утверждать, что их продукт – это и есть искусственный интеллект, - заметил Харрис. – Они лишь подчеркивают аспект распознавания речи. Вы не только ничего не выиграете, если назовете его искусственным интеллектом, но даже в какой-то степени потеряете".

Лугер заметил: "Обработка языков – необъятная область. Обычно мы работаем с небольшой группой людей, чтобы научиться отвечать на вопросы в контексте базы знаний по той предметной области, к которой относится конкретный запрос". Требовать, чтобы средства машинной обработки языков понимали все без исключения слова и речевые идиомы, бессмысленно, но можно создать базу знаний по предметной области.

"Зайдите на сайт Next I.T. и выберите Ask Jenn from Alaska Airlines и Ask SGT STAR from the U.S. Army. Это два агента-робота, 'понимающих' естественный язык, которых нам удалось согласовать, - рассказывает Лугер. – Мы хотим давать одни и те же ответы на одни и те же вопросы, чего не всегда можно добиться от людей".

Исследование приносит результаты

Эрик Горовиц, менеджер группы Microsoft Adaptive Systems, заметил: "Около четверти всех исследований, проводимых в Microsoft, касаются искусственного интеллекта". В Microsoft Research работает около тысячи сотрудников с научными степенями, и здесь сложилась абсолютно открытая атмосфера исследований и публикаций. "Наш мозговой центр доступен всем коллегам-исследователям", - подчеркнул он.

"Главная цель Microsoft Research – двигать вперед науку, безотносительно к бизнес-задачам корпорации, - сказал Горовиц. – Исследователи активно работают, публикуются в журналах и лишь затем начинают сотрудничать с группами по продуктам, создавая лучшие программы или сервисы".

К примеру, один проект, начатый в Microsoft Research, стал новой технологией распознавания речи SYNC, используемой в аудиосистемах автомобилей Ford.

Показательно, что ядро операционной системы Windows Vista содержит встроенные механизы машинного обучения, позволяющие предсказать, какое именно приложение данный конкретный пользователь откроет, с учетом того, что он делал раньше и какое сейчас время дня и день недели. "Мы проанализировали свыше 200 млн запусков приложений в корпорации, - пояснил Горовиц. – Vista загружает два или три наиболее вероятных приложений в память, и вероятность попадания составляет около 85–90%".

Но одно дело предсказать трафик настольных приложений, а совсем другое – городской дорожный трафик. В рамках проекта ClearFlow, причиной появления которого стало недовольство огромными пробками в Сиэтле, были проанализированы тысячи маршрутов. Специалисты исходили из предположения, что поток трафика на местных улицах меняется, если, например, произошла авария на автомагистрали. Учитывая тот факт, что на боковых улицах возникают пробки, когда водители пытаются объехать затруднения, появившиеся на магистрали, созданный Microsoft сайт maps.live.com включает в себя накопленную ранее информацию о заторах на боковых улицах, давая рекомендации об изменениях маршрута. Прошлой весной Microsoft предложила этот бесплатный сервис для 72 американских городов.

Чрезмерная шумиха в 50-х - 90-х годах по поводу перспектив, которые сулит искусственный интеллект, привела лишь к тому, что общество устало от постоянно невыполняемых обещаний. И сейчас, несмотря на то, что почти каждое устройство бытовой электроники содержит в себе определенные интеллектуальные компоненты, вы никогда не встретите искусственный интеллект в списке комплектации.

Искусственный интеллект не только уже "есть", но и распространен значительно шире, чем раньше. Однако, наученные горьким опытом, производители скромно именуют технологии, разработанные на основе достижений в области искусственного интеллекта, "инструментами". Только когда в следующий раз вы будете что-нибудь искать в Web, писать адрес на конверте, который на почте сортируется автоматически или просить Microsoft Word выполнить грамматическую проверку, помните, что немалую роль во всем этом играет искусственный интеллект.