Анатомия искусственного интеллекта

Что мыслимо — то возможно,

что возможно — то мыслимо.

Г. Лейбниц

Шахматы — «дрозофила» искусственного интеллекта

Так уж распорядилась судьба, что многие ранние работы по искусственному интеллекту (ИИ) были связаны с шахматами, которые издревле привыкли называть игрой королей. Лучшие умы Англии, Германии, США, СССР, а среди них — А. Тьюринг, К. Шеннон, К. Цузе, Д. Принц, А. Ньюэлл, Г. Саймон, К. Шоу, С. Улем, А. Бернштейн, А. Коток, Дж. Маккарти, А. Кронрод, Г. Адельсон-Вельский, В. Арлазаров, А. Усков, Р. Гринблатт, К. Томпсон, Г. Берлинер, — все они внесли большой вклад в зарождение и становление мировых компьютерных шахмат.

Почему же в середине прошлого столетия, на заре искусственного интеллекта, именно шахматы так привлекали ученых и инженеров, почему именно они были выбраны в качестве основного полигона идей ИИ?

Эммануил Ласкер (Emanuel Lasker, 1868—1941), сменивший в 1894 г. на шахматном троне первого чемпиона мира Вильгельма Стейница (Wilhelm Steinitz, 1834—1900), в своем «Учебнике шахматной игры» (1926) писал: «Шахматная доска... мала, но правила игры допускают на ней столько различных возможностей, что человек не может их охватить. Благодаря этому игра как бы приближается к жизни, особенно в том случае, когда и правила игры заимствованы непосредственно из жизни. Так, например, шахматы возникли в древности как прообраз войны тех далеких времен, и в силу этого шахматы приобрели некоторое сходство с жизнью».

Автор теории информации Клод Шеннон (Claude Shannon, 1916—2001) в своей известной статье «Программирование компьютера для игры в шахматы» (Programming a Computer for Playing Chess), представленной научной общественности в Нью-Йорке 9 марта 1949 г. и опубликованной в марте 1950 г. [1], писал: «Шахматная машина идеальна, чтобы с нее начать, поскольку (1) задача четко определяется допустимыми операциями (ходы) и конечной целью (мат); (2) она не слишком проста, чтобы быть тривиальной, и не слишком сложна для получения удовлетворительного решения; (3) считают, что шахматы требуют «мышления» для искусной игры, решение этой задачи приведет нас либо к тому, что мы будем восхищаться способностями механизированного мышления, либо к ограничению нашей концепции «мышления»; (4) дискретная структура шахмат хорошо укладывается в цифровую природу современных компьютеров».

Несколько иные аргументы привел в работе «Наука и общество» отец кибернетики Норберт Винер (Norbert Wiener, 1894—1964): «Играющая в шахматы машина, которая способна познавать, могла бы продемонстрировать большую степень совершенства игры, зависящего от качества игроков, против которых она выступает как их противник. <...> Читатель, может быть, удивляется, почему мы вообще интересуемся играющими в шахматы машинами. Разве они не являются просто еще одной безобидной маленькой безделушкой, при помощи которой эксперты-конструкторы стремятся показать свое умение миру, который, как они надеются, будет изумляться и удивляться их достижениям? Будучи честным человеком, я не могу отрицать, что известный элемент хвастливого нарциссизма присущ по крайней мере мне».

А вот что не без юмора пишет в книге «Беседы о программировании» (1964) [2] о причинах выбора шахмат в качестве полигона идей ИИ советский математик Александр Семенович Кронрод (1921—1986), кстати, «по совместительству» — по словам Б. Иоффе [3] — являвшийся руководителем математической части атомного проекта в СССР: «После нашего фиаско с подкидным дураком встал вопрос о том, какую игру выбрать для генерального наступления. Котировались крестики-нолики, шашки и шахматы. Самое важное, казалось нам тогда,— иметь игру, общую в международном масштабе. Вроде того, как у генетиков избраны муха-дрозофила и кукуруза. Порешили, что наиболее подходящим с этой точки зрения объектом являются шахматы. Может быть, играли роль личные вкусы Адельсон-Вельского и Арлазарова. Нам с Усковым (на первых порах я тоже принимал кое-какое участие в этом деле) было все равно... Было это в 1960 г. ...»

А. С. Кронрод

Не стоит забывать и о том, что психологические аспекты принятия решений были (да и остаются) одним из ключевых звеньев в исследованиях в области ИИ. В 1894 г. во Франции Альфред Бине (Alfred Binet, 1857—1911) опубликовал работу «Психология шахматистов и людей, выполняющих большие объемы вычислений». В ней, пожалуй, впервые были затронуты в контексте шахмат важные вопросы изучения памяти человека, его эрудиции и воображения. Затем опыты Бине в области шахматной игры были продолжены рядом известных психологов и математиков, среди которых Адриан де Грот, Герберт Саймон, Джон Байлор.

Не последнюю роль в этом выборе сыграло и то, что шахматы рассматривают как своего рода эталон оценки интеллекта. Хотя трудно привести примеры высокого уровня шахматной игры среди тех, кто снискал себе всемирную славу в других областях человеческого знания (разве что стоит ради исключения назвать в этом ряду Дмитрия Ивановича Менделеева). Но все же следует согласиться, что среди великих шахматистов практически все обладали незаурядными умственными способностями.

Начало XXI столетия ознаменовано определенным кризисом в компьютерных и классических шахматах. Гроссмейстер Давид Бронштейн (р. 1924), остановившийся в 1951 г. в матче с шестым чемпионом мира Михаилом Ботвинником (+5, -5, =14) в полушаге от мировой шахматной короны, в своей книге «Давид против Голиафа» (2003) с горечью пишет: «Ботвинник считал, что шахматы — это искусство анализа, а время одиночек-импровизаторов вроде Андерсена, Морфи, Цукерторта ушло навсегда. Глядя на современные шахматы, надо признать, что Ботвинник оказался прав. «Компьютерные мальчики» довели его идею о необходимости домашнего анализа до абсурда. Они даже не скрывают, что шлифуют дебютные варианты до ясного результата. На турнире в Линаресе (2000 г.) венгр Леко без тени смущения признал, что вся партия с Анандом стояла у него на компьютере! Прекрасно понимаю Любоевича, который, услышав об этом, чуть не плакал: «Что же они делают с нашими шахматами?!»

В августе нынешнего года исполняется 30 лет со дня победы отечественной шахматной программы «Каисса» в первом чемпионате мира по компьютерным шахматам. За эти годы, казалось бы, заветная цель — победа шахматной программы над чемпионом мира — достигнута. Как известно, в 1997 г. система DEEP BLUE, победив чемпиона мира Гарри Каспарова в матче-реванше из шести партий, вроде бы сняла с повестки дня вопрос о создании шахматного искусственного интеллекта. В самом деле: за полвека восхождений- исследований шахматный Эверест покорен, а восьмитысячники пониже уже привлекают внимание разве что отдельных энтузиастов.

Но в альпинизме не одна лишь высота вершины определяет сложность достижения цели. Есть еще такие факторы, как особенности маршрута, время восхождения и специфика самой вершины. Для компьютерных шахмат подобная аналогия вполне подходит. DEEP BLUE победила, но при этом убедительно доказала лишь то, что на достигнутом технологическом уровне такие системы в самом деле могут иногда побеждать чемпионов мира. Однако насколько хорош этот критерий для определения высокого уровня игры шахматной системы?

После своего триумфа система DEEP BLUE, созданная в лабораториях IBM, была разобрана и больше ни в каких соревнованиях участия не принимала. Подобно 11-му чемпиону мира, американцу Роберту Фишеру (Robert Fischer, р. 1943), она ушла непобежденной, оставив мир гадать, что могло бы происходить дальше в мире компьютерных шахмат.

DEEP BLUE представляла собой сложный программно-аппаратный комплекс с множеством дорогостоящего, специально разработанного оборудования. С ее уходом в значительной степени были свернуты исследования в области аппаратного распараллеливания шахматных расчетов, и мир постепенно перешел к соперничеству шахматных программ на универсальных компьютерах с унификацией программного и аппаратного окружения. В условиях ограничения аппаратных возможностей уровень программ за последнее десятилетие все же подрос, хотя по-прежнему далек от заветной цели — мышления и понимания игры на уровне лучших шахматистов мира.

В 1950 г. Алан Тьюринг (Alan Turing, 1912—1954) в журнале Mind [4] опубликовал свою знаменитую статью «Могут ли машины мыслить» (Computing Machinery and Intelligence), от которой многие ученые и ведут отсчет эпохи искусственного интеллекта. В ней он наметил основные пути к заветной вершине: «Мы можем надеяться, что машины в конце концов будут успешно соперничать с людьми во всех чисто интеллектуальных областях. Но какие из этих областей наиболее пригодны для того, чтобы начать именно с них? Решение даже этого вопроса наталкивается на затруднения. Многие считают, что начать лучше всего с какой-нибудь очень абстрактной деятельности, например с игры в шахматы. Другие предлагают снабдить машину хорошими органами чувств, а затем научить ее понимать и говорить по-английски. <...> В чем состоит правильный ответ на этот вопрос, я не знаю, но думаю, что следует испытать оба подхода».

Что ж, прошло больше полувека. Компьютеры стали прилично играть в шахматы и неплохо разбираться с естественным языком. Но вот только какой ценой этого удалось добиться? Смогло ли человечество пополнить свои знания на пути к поставленной цели? И не зашли ли мы в тупик, решая эти важные, но все же локальные задачи?

В шахматах, как в капле росы, отразилась вся эволюция современных методов искусственного интеллекта. Что-то оказалось полезным. Что-то было забраковано. Но именно здесь лоб в лоб столкнулись идеи и взгляды разных школ и незаурядных личностей. Именно здесь была максимально искажена реальная история открытий. Именно здесь современные исследования в угоду коммерциализации стали покрывать завесой секретности.

Так давайте же на примере компьютерных шахмат попробуем погрузиться в святая святых: внутреннее устройство искусственного интеллекта. Возможно, это поможет нам осознать, где мы реально находимся, и оценить задачи, которые предстоит решить. Но вначале сделаем важный экскурс в историю.

На заре искусственного интеллекта

Искусственный интеллект... Заветная мечта просвещенного человечества. Долгие годы она была лишь уделом философов и фантастов. Но вот с середины прошлого века, с появлением первых компьютеров, мечты начинают становиться явью. Один за другим рождаются на свет новые проекты, языки, теории, системы. Казалось, еще немного — и вершина будет покорена. Однако научный азарт и всеобщий ажиотаж потихоньку сошли на нет, дымка рассеялась, и мы увидели, что путь не пройден даже наполовину.

В наши дни, особенно после относительной неудачи амбициозного проекта ЭВМ пятого поколения, инициированного японцами в 1979 г., отношение к искусственному интеллекту (ИИ) стало сдержанно-скептическим. Вроде бы мы разумом понимаем, что время прошло не напрасно, что привычными и повседневными стали системы оптического распознавания (OCR), поисковые машины, системы автоматического перевода. То и дело мы слышим о таких модных подходах, как нейронные сети, экспертные системы, интеллектуальные агенты, генетические алгоритмы, искусственная жизнь. Но человек так устроен, что ему хочется гораздо большего.

Нередко об искусственном интеллекте говорят как о достаточно молодой науке. Отчасти это верно, хотя все же ее истоки надо искать в Древней Греции; они восходят ко временам философа Парменида Элейского (родившегося в 540 г. до н. э.), который сформулировал идею тождества бытия и мышления. Парменид, будучи изобретателем формальной логики, первым применил математический метод доказательства в разрешении проблемы о сущности бытия и небытия.

Однако зарождение логики как науки произошло два столетия спустя и обязано наставнику Александра Македонского — великому Аристотелю (384—322 гг. до н.э.), который впервые представил теорию силлогизма. Силлогизм состоит из трех суждений: два из них посылки, а третье — заключение. Именно Аристотель ввел в логику переменные в буквенной (символьной) форме. При этом не стоит забывать, что он был автором первого трактата о душе, выделив три формы: растительную, животную и разумную (или человеческую), имеющую божественное происхождение. Работы Аристотеля гораздо глужбе, чем мы привыкли их воспринимать. Причина ложного стереотипа весьма банальна: толкование аристотелевской силлогистики давали философы и филологи, которые достаточно слабо знали аппарат современной логики. Таково мнение известного польского математика, автора трехзначной логики Яна Лукасевича (кстати, первоклассного знатока греческих текстов по философии), которое он изложил в 1939 г. в своих лекциях в Польской академии наук в Кракове, а позднее закрепил в книге «Аристотелевская силлогистика с точки зрения современной формальной логики» (1951). В ней Лукасевич (Jan Lukasiewicz, 1878—1956) убедительно показал, что теория Аристотеля — самобытная дедуктивная система со своей аксиоматикой, причем система, существенно отличающаяся от классической формальной логики.

Готфрид Лейбниц

Великий немецкий математик Готфрид Лейбниц (Gottfried Leibniz, 1646—1716) продолжил идеи, заложенные Аристотелем. Он стал создателем исчисления высказываний, которое вобрало в себя алгебру логики, открытую двумя столетиями спустя (в 1847 г.) англичанином Джорджем Булем (George Boole, 1815—1864). Лейбниц считал символы крайне важными для понимания вещей. Большинство его знает по огромному вкладу в создание интегрального и дифференциального исчисления, а также комбинаторного анализа, но при этом редко вспоминают, что именно он «довел до ума» двоичную систему счисления, активно используемую в современных компьютерах. На протяжении всей своей жизни Лейбниц развивал проект азбуки мыслей (alphabet of human thought). Он считал, что все идеи могут быть составлены из крайне небольшого числа простых идей. Эта азбука, по его замыслу, должна была представить все фундаментальные концепции с использованием символов, но грандиозный труд так никогда и не был завершен. То, что в наши дни понимается под названием символическая логика (symbolic logic), Лейбниц называл исчислением умозаключений (Calculus ratiocinator), и это исчисление было лишь частью универсальной характеристики (Universal Characteristic).

Отец кибернетики Норберт Винер писал: «Если бы мне пришлось выбирать в анналах истории наук святого — покровителя кибернетики, то я выбрал бы Лейбница. Философия Лейбница концентрируется вокруг двух основных идей, тесно связанных между собой: идеи универсальной символики и идеи логического исчисления. Из этих двух идей возникли современный математический анализ и современная символическая логика. И как в арифметическом исчислении была заложена возможность развития его механизации от абака и арифмометра до современных сверхбыстрых вычислительных машин, так в Сalculus ratiocinator Лейбница содержится в зародыше machina rationatrix — думающая машина. Сам Лейбниц, подобно своему предшественнику Паскалю, интересовался созданием вычислительных машин в металле. Поэтому совсем неудивительно, что тот же самый умственный толчок, который привел к развитию математической логики, одновременно привел к гипотетической или действительной механизации процессов мышления».

Символизм и коннективизм

Начиная с работ Аристотеля, в логике различают две стороны понятия: содержание (смысл, интенционал) и объем (значение, экстенционал). Содержание — это мыслимые признаки предметов, а объем — совокупность тех предметов, к которым прилагается данное понятие. С увеличением объема уменьшается его содержание, и наоборот. Несложно провести параллель с концепциями классов и методов, которые зародились в 1960-х годах и дали жизнь модному ныне направлению объектно-ориентированного программирования. Концепция «смысл — значение» была предложена немецким философом и логиком Готлибом Фреге (Gottlob Frege, 1848—1925), создателем современной логики и одним из основателей логической семантики. Язык Фреге, изложенный в «Основах математики» (1884), сейчас именуется исчислением предикатов первого порядка и явился провозвестником языка Пролог.

Рудольф Карнап (Rudolf Carnap, 1891—1970) показал изъяны семантики Фреге и построил свою семантическую концепцию, заменив пару «смысл — значение» на связку «интенционал — экстенционал». Таким образом, если понятию присвоить конкретное обозначение (знак, имя), то в совокупности с интенционалом и экстенционалом получается знаменитый семантический треугольник Огдена — Ричардса, играющий важную роль в современной лингвистике и понимании естественного языка.

Итак, философия, математика и лингвистика заложили краеугольный камень в основу искусственного интеллекта. Они наметили магистральный путь развития ИИ, получивший название символизма, или нисходящего подхода. Идеологами символизма и пионерами эвристического программирования были американцы Герберт Саймон (Herbert Simon, 1916—2001), лауреат Нобелевской премии по экономике (1978), и Аллен Ньюэлл (Allen Newell, 1927—1992), ученик знаменитого математика Джорджа Пойа. В зону их внимания в начале 1950-х годов попали шахматы и средства манипулирования информацией в символьной форме. С первой задачей дело не заладилось (подробнее об этом будет рассказано в последующих разделах статьи), а вот при решении второй их ждал триумф: 9 августа 1956 г. заработала первая в США программа искусственного интеллекта, получившая название LTM (Logic Theory Machine, «Логик-Теоретик»). Она была написана на языке IPL (предшественнике Лиспа, созданного Джоном Маккарти в 1960 г.) и предназначена для автоматического доказательства теорем в исчислении высказываний. Результаты работы авторы изложили в статье «The Logic Theory Machine: A Complex Information Processing System» (1956), с которой и ведется отсчет эпохи символизма в ИИ.

Разумеется, символизм возник не сразу и не вдруг. Спустя два десятилетия Саймон и Ньюэлл так описали предысторию своего открытия [5]: «Формальная логика приучила нас к символам, рассматриваемым синтаксически, как сырой материал для мышления, а также к идее манипулирования ими согласно тщательно определенным формальным процессам. Машина Тьюринга (описанная англичанином Аланом Тьюрингом в 1936 г. — Р.Б.) сделала синтаксическую обработку символов по-настоящему механической и подтвердила потенциальную универсальность строго определенных символьных систем. Понятие хранимой программы для компьютеров (выдвинутое в 1945 г. Джоном фон Нейманом. — Р.Б.) подтвердило интерпретируемость символов, уже неявно присутствующую в машине Тьюринга. Обработка списков (впервые реализованная в языке IPL в 1956 г. Ньюэллом, Саймоном и их коллегой Клиффом Шоу. — Р.Б.) выдвинула на первый план денотационные возможности символов и определила обработку символов такими способами, которые допускали независимость от фиксированной структуры физического устройства (машины). К 1956 г. все эти концепции были уже доступны, как и оборудование для их реализации».

В своей лекции при вручении им престижной премии Алана Тьюринга в 1975 г. Саймон и Ньюэлл весьма емко сформулировали суть своего подхода [5]: «Символьные системы являются совокупностями конфигураций и процессов, причем последние могут создавать, разрушать и модифицировать первые. Наиболее важные свойства конфигураций — то, что они могут обозначать объекты, процессы или другие конфигурации, а также то, что когда они обозначают процессы, их можно интерпретировать. Интерпретация означает выполнение обозначаемых процессов. Два самых важных класса символьных систем, которые нам известны, это люди и компьютеры».

В те годы вопрос о построении искусственного интеллекта стоял так: необходимо ли создавать интеллектуальную систему по образу и подобию человеческого разума или же достаточно ограничиться инженерным подходом? Символисты выбрали инженерный подход. То был «северный» полюс ИИ.

В основу «южного» полюса ИИ легли физиология, психология и математика. Антиподом символизма стал коннективизм, или восходящий подход, основателями которого считаются нейрофизиолог Уоррен Маккаллок (Warren McCulloch, 1899—1969), математик Уолтер Питтс (Walter Pitts, 1923—1969) и психолог Фрэнк Розенблат (Frank Rosenblatt, 1928—1969). Американцы Маккаллок и Питтс разработали теорию деятельности головного мозга, опирающуюся на понятие нейрона. Питтс был знаком с работами Лейбница, и они вместе с Маккалоком задались вопросом, может ли нервная система рассматриваться как форма универсального вычислительного устройства, описанного Лейбницем. Это привело их к идеям, изложенным в классической работе «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности» (1943), где они показали, что машина Тьюринга может быть реализована с помощью конечной сети формальных нейронов. С этой работы ведет отсчет новое научное направление — теория нейронных сетей. В 1957 г. их соотечественник Розенблат в 1957 г. придумал нейронную сеть, названную им перцептроном (perceptron), и построил первый нейрокомпьютер Mark I, предназначенный прежде всего для распознавания зрительных образов. Таким образом, к 1957 г. оформилось противостояние символизма и коннективизма.

Позвольте, а как же кибернетика, скажет пытливый читатель. В самом деле, термин «искусственный интеллект» вошел в оборот с легкой руки Джона Маккарти только в 1956 г. А до того момента (да и позже) существенная часть работ по ИИ велась под зонтиком кибернетики.

Кибернетика

Норберт Винер

О периоде зарождения кибернетики Норберт Винер вспоминал так: «Несмотря на то что термин «кибернетика» появился только летом 1947 г., мы сочли удобным использовать его в ссылках, относящихся к более ранним периодам развития этой области науки. Приблизительно с 1942 г. развитие кибернетики проходило по нескольким направлениям. Сначала идеи совместной статьи Бигелоу, Розенблюта и Винера были изложены д-ром Розенблютом на совещании, проведенном фондом Джосайи Мейси в Нью-Йорке в 1942 г. Совещание было посвящено проблемам центрального торможения в нервной системе. На совещании присутствовал д-р Уоррен Маккаллок из Медицинской школы Иллинойсcкого университета, уже давно поддерживавший связь с д-ром Розенблютом и со мною и интересовавшийся изучением организации коры головного мозга...»

Основы кибернетики были заложены в 1943 г. в работе «Behaviour, purpose, and teleology» (А. Розенблют, Н. Винер, Дж. Бигелоу). Но настоящей библией кибернетики стала знаменитая книга Норберта Винера «Cybernetics, or Control and Communication in the Animal and the Machine», увидевшая свет в 1948 г. (Винер Н. Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине. М.: Советское радио, 1958).

Строго говоря, слово «кибернетика» не является изобретением Винера. Великий Платон (Platone, 428 — 347 гг. до н.э.), учитель Аристотеля, использовал его для обозначения искусства управления кораблем, а в переносном смысле — искусства управления людьми. А в 1834 г. знаменитый французский физик Андре-Мари Ампер (Andre-Marie Ampere, 1775—1836) назвал кибернетикой науку об управлении государством.

В 1942 г. сформировалась следующая группа первых кибернетиков:

  • Математика: Норберт Винер, Джон фон Нейман, Уолтер Питтс
  • Инженерия: Джулиан Бигелоу (Julian Bigelow, 1913—2003), Клод Шеннон
  • Нейробиология: Рафаэль Лоренте де Но (Rafael Lorente de No, 1902—1990), Артуро Розенблют (Arturo Rosenblueth, 1900—1970), Уоррен Маккаллок.

В этом списке, насчитывающем восемь крупнейших ученых того времени, отсутствует Алан Тьюринг, но причина понятна — в тяжелые годы Второй мировой войны (1939—1945) Тьюринг вел в секретной лаборатории в Блетчли-Парке работы по раскрытию немецких шифров (проект Ultra, целью которого была знаменитая немецкая шифровальная машина Enigma) и не мог принять участия в работе этой группы. Нейман предложил ему поработать в Принстоне над проблематикой интеллектуальных машин, но Тьюринг по понятным причинам вернулся из Америки в Англию.

Другим ученым, чьи работы опять же из-за войны оказались несколько в стороне от этой «восьмерки», был немецкий инженер Конрад Цузе (Konrad Zuse, 1910—1995). И хотя он был на службе в вермахте совсем недолго, его работы в Авиационном исследовательском институте в Берлине, разумеется, не могли стать достоянием гласности. А ведь именно Цузе в 1941 г. создал первый программируемый цифровой компьютер (Z3), в 1942—1945 гг. реализовал первый язык программирования (Plankalkul), а в 1945 г. сумел написать первую шахматную программу. К сожалению, его работы увидели свет лишь в 1972 г. Интересно, что обособленность Тьюринга и Цузе существенным образом повлияла на то, что многие из блестящих идей, созданных европейцами, до сих пор крайне слабо изучены. Вполне вероятно, знай человечество эти работы раньше, развитие искусственного интеллекта и компьютерных шахмат пошло бы куда более продуктивным путем.

Рассказывая об исследованиях военного периода, Винер раскрывает интересные закулисные детали: «На этой стадии работ д-р Нейман и я сочли необходимым провести объединенное совещание всех интересующихся тем, что мы сейчас называем кибернетикой. Такое совещание было организовано в Принстоне в конце зимы 1943—1944 гг. Присутствовали и инженеры, и физиологи, и математики. Д-р Розенблют (Артуро Розенблют над данной проблематикой работал совместно с Винером в течение почти 10 лет. — Р.Б.) не мог быть среди нас, так как он только что принял приглашение на должность заведующего лабораторией физиологии в Национальном институте кардиологии в Мексике; но от физиологов присутствовали д-р Маккаллок и д-р Лоренте де Но из Рокфеллеровского института. Д-р Эйкен не смог присутствовать, но в совещании участвовало несколько конструкторов вычислительных машин и среди них д-р Голдстайн. Д-р фон Нейман, г-н Питтс и я представляли математиков. Физиологи сделали совместное изложение задач кибернетики с их точки зрения, аналогичным образом конструкторы вычислительных машин изложили свои цели и методы. В конце совещания всем стало ясно, что существует значительная идейная общность между работниками разных специальностей, что представители каждой группы уже могут пользоваться понятиями, выработанными представителями других групп, и что поэтому необходимо попытаться создать общую для всех терминологию».

Заслуга Норберта Винера в становлении новой дисциплины была безусловной, но все же в большей степени она сводилась не к научным достижениям, а к популяризации и организации совместных исследований. А самыми яркими лидерами здесь были Алан Тьюринг и Клод Шеннон. Впрочем, вот что пишет о них сам Винер: «Д-р Шеннон взял как тему своей докторской диссертации в Массачусетском технологическом институте применение методов классической булевой алгебры классов к изучению переключательных систем в электротехнике. Тьюринг был, пожалуй, первым среди ученых, исследовавших логические возможности машин с помощью мысленных экспериментов. Во время войны он работал для английского правительства в области электроники. В настоящее время он возглавляет программу по созданию вычислительных машин современного образца, принятую Национальной физической лабораторией в Теддингтоне».

Итак, были созданы теоретические предпосылки для воплощения идей кибернетики и ИИ в компьютерных программах. То есть наступал период активных экспериментов. Не хватало в этом пока одного-единственного звена — самого компьютера.

Литература
  1. Shannon C. Programming a Computer for Playing Chess // Philosophical Magazine, Ser.7, Vol. 41, No. 314. March 1950.
  2. Кронрод А.С. Беседы о программировании. М.: УРСС, 2004.
  3. Иоффе Б. Особо секретное задание. Из истории атомного проекта в СССР // Новый мир, 1999, № 5-6.
  4. Turing A. Computing Machinery and Intelligence // The Mind, V. 59 (1950), P. 433-460.
  5. Лекции лауреатов премии Тьюринга за первые двадцать лет. 1966—1985. М.: Мир, 1993.

Продолжение следует.