Как возник термин «искусственный интеллект»? При чём тут человеческое мышление?
(Отрывок из книги «Четвёртая мировая война. Будущее уже рядом»)
Часто можно услышать скептические замечания: разве у машины может быть настоящий интеллект? Это же просто комплекс алгоритмов, созданных человеком. Однако такой спор часто упирается в смысл самих слов.
Как метко заметил философ Людвиг Витгенштейн, многие кажущиеся сложными проблемы на самом деле являются «языковыми играми» — путаницей в определениях. Прояснив термины, мы часто находим и решение.
Рождение термина: поиск имени для нового феномена
Автором термина «искусственный интеллект» считается Джон Маккарти. Однако выбор этого названия был не случайным, а результатом осмысленного поиска. В середине XX века такие мыслители, как Алан Тьюринг, Джон фон Нейман, Клод Шеннон и Норберт Винер, обсуждали возможности программируемых машин, но у нового направления не было ёмкого и понятного имени.
Математики, стоявшие у истоков, предлагали разные варианты: «исследование автоматов» (что отсылало к математическим абстракциям), «кибернетические системы», «комплексная обработка информации» или «машинный интеллект». Например, фон Нейман работал с «клеточными автоматами», а Шеннон публиковал труды по этой теме.
Маккарти отверг вариант с «автоматами» как слишком абстрактный и далёкий от практики. От «кибернетических» терминов он также отказался, отчасти из-за личного неприятия стиля Норберта Винера. В итоге остановились на слове «интеллект», но с важным уточняющим прилагательным.
«Искусственный» — значит созданный, а не подражающий
Ключевой вопрос: хотел ли Маккарти, чтобы термин указывал на прямое подражание человеческому мышлению? Как он сам later пояснял — нет. Его целью было обозначить область, где машины решают задачи, требующие интеллектуальных усилий, но делают это своим, «искусственным» (то есть созданным, небиологическим) путём. Речь шла не о замене разума, а о функциональной аналогии: у человека есть способность к решению задач, и мы создаём её машинную, искусственную версию.
В 1956 году на знаменитой Дартмутской летней конференции, организованной Маккарти, термин был официально принят. Примечательно, что в её программе не было докладов, напрямую изучающих человеческий интеллект или поведение — фокус был на вычислениях и логике.
Суть феномена: примеры классического ИИ
Чтобы понять, что имели в виду основатели, стоит взглянуть на ставшие классикой примеры «слабого» искусственного интеллекта, который полностью раскрывает суть концепции.
Яркий пример — поисковая система Google. Алгоритм PageRank, предложенный Ларри Пейджем и Сергеем Брином в 1998 году, заложил основу для гигантской интеллектуальной системы. Сегодня Google — это не просто поиск, а сложнейший ИИ, который ежесекундно ранжирует информацию, анализирует поведение пользователей, управляет рекламой и постоянно обучается.
Другой наглядный пример — Google Переводчик. Это самообучающаяся система, которая изначально анализировала огромные массивы параллельных текстов (например, документов ООН). Она выявляла статистические закономерности и связи между языками, буквально «училась» на них. Теперь, получая запрос, он не просто подставляет слова из словаря, а строит фразу, учитывая контекст и постоянно совершенствуя свои модели.
«Получив предложение на английском языке и запрос перевода на немецкий, сервис сканирует все известные ему документы на английском и немецком, ищет точное совпадение и затем возвращает соответствующий текст на немецком языке. […] Компьютеры оценивают статистические закономерности в больших массивах ранее накопленного цифрового контента, создание которого потребовало больших затрат, но воспроизведение их не стоит почти ничего».
Эрик Бриньолфсон и Эндрю Макафи, исследователи из MIT
Интеллект ли это? Сходство с моделью психики
Можно ли назвать такую работу интеллектом? Если обобщить процесс, например, того же переводчика, мы увидим знакомую схему:
- Восприятие: система получает входные данные (текст) и идентифицирует их.
- Обработка: для формирования ответа она обращается к своей базе знаний (накопленному «опыту»).
- Реакция: на основе найденных соответствий она производит действие — предлагает перевод.
Эта схема удивительно напоминает классические бихевиористские и когнитивно-поведенческие модели в психологии (стимул — обработка — реакция). Разница между человеческим и машинным интеллектом, безусловно, существует и фундаментальна, но она не в этой базовой функциональной архитектуре. Она лежит в области сознания, эмоций, телесности и уникального человеческого опыта.
Неожиданные последствия: как термин начал жить своей жизнью
История термина «искусственный интеллект» обрела черты иронии. Маккарти, будучи прагматиком и логиком, думал о компьютерах как об инструментах для решения задач. Он не предполагал, что его термин вызовет волну представлений о создании человекоподобных существ, столь популярных в научной фантастике. Слово вырвалось на свободу и начало свою собственную «языковую игру» в массовой культуре.
Спустя десятилетия, в 2006 году, Маккарти дал более точное, на его взгляд, определение: «Проблема состоит в том, что пока мы не можем в целом определить, какие вычислительные процедуры мы хотим называть интеллектуальными. […] Поэтому под интеллектом в пределах этой науки понимается только вычислительная составляющая способности достигать целей в мире».
(Отрывок из книги «Четвёртая мировая война. Будущее уже рядом»)
Примечания:
- Теория автоматов — раздел дискретной математики, изучающий абстрактные вычислительные машины (автоматы), которые преобразуют информацию по заданным алгоритмам.
- Эмуляция коннектома — гипотетическая процедура перевода полной карты нейронных связей мозга (коннектома) в цифровую модель для воспроизведения его деятельности.
