Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет - страница 13

, например, была специально разработана для анализа на бактерии, вызывающие различные инфекции, в том числе менингит. Первый шаг – сбор правил и фактов, которыми руководствуются врачи-инфекционисты. Далее были добавлены истории болезни и диагнозы пациентов, и на их основе сделаны соответствующие логические выводы. Слабым местом такого подхода был сбор экспертной информации, особенно если речь шла о сложных проблемах. Лучшие диагносты не используют правила, они полагаются на свой опыт, а его трудно кодифицировать[48]. Более того, экспертная система должна постоянно обновляться: нужно вносить в базу данных новые факты и убирать оттуда устаревшие. На практике MYCIN никогда не использовалась врачами, потому что все вопросы, которые система задает пациенту, требовалось вносить в компьютер, а занятой врач не может тратить на это по полчаса каждый раз. Однако многие экспертные системы были написаны для других целей, например для управления разливом токсичных веществ, планирования маршрута для беспилотных транспортных средств и распознавания речи. Некоторые из них используются до сих пор.

В первые десятилетия существования ИИ были изучены многие направления, но дальнейшая их разработка оказалась более трудоемкой, нежели действительно полезной. Недооценивали не только сложность проблем реального мира, но и масштаб возможных решений. В комплексных областях, когда число различных правил может быть огромным, а новые факты и поправки добавляются вручную, отслеживание исключений и взаимодействия с другими правилами становится нецелесообразным. Например, в 1984 году Дуглас Ленат запустил проект CYC с целью систематизировать здравый смысл. Поначалу идея казалась хорошей, но впоследствии она обернулась катастрофой[49]. Мы воспринимаем как данность огромное количество фактов об окружающем нас мире. Множество из них основываются на опыте. Например, кот, упавший с высоты в 7,5 метра, скорее всего, избежит травм[50], в то время как человек – нет.

Еще одна причина, почему ИИ развивался медленно, заключалась в том, что цифровые компьютеры были примитивными, а накопители данных – непростительно дорогими по нынешним меркам. Тем не менее ЭВМ очень эффективны при выполнении логических операций, манипулировании символами и применении правил, поэтому неудивительно, что в XX веке они стали популярны. Например, Аллен Ньюэлл и Герберт Саймон, программисты из Университета Карнеги – Меллона, в 1955 году написали программу Logic Theorist, которая могла доказывать теоремы из сборника Бертрана Рассела «Начала математики» – одной из первых попыток систематизировать всю математику. На заре развития ИИ люди надеялись, что появление «умных» компьютеров уже не за горами.

Пионеры в области ИИ старались писать программы, обладающие возможностями человеческого интеллекта, однако не задумывались о том, как мозг приходит к разумному поведению. Однажды я спросил Аллена Ньюэлла, почему они игнорировали это. Он ответил, что хотел исследовать мозг, однако в то время о нем было известно слишком мало, чтобы знания удалось применить. Основные принципы работы мозга были открыты только в 1950-х годах в классической работе Алана Ходжкина и Эндрю Хаксли, в которой объясняется, как благодаря колебаниям нервов передаются сигналы в мозг. Также свой вклад в изучение функционирования мозга внес Бернард Кац, открывший, как электрические сигналы конвертируются в химические сигналы в синапсе, осуществляющем связь между нейронами.