Об ИИ без мифов. Путеводитель по истории Искусственного Интеллекта - страница 10

История появления самой «теоремы» такова. Ларри Теслер, именем которого она названа, известный специалист в области человеко-машинного интерфейса, работал в Xerox PARC, а позже в Apple, Amazon и в Yahoo!. Случилось так, что однажды в разговоре с Хофштадтером он поведал о наблюдаемом им феномене – если решение некоей задачи вначале может создать о себе иллюзию машинного мышления, то при детальном анализе того что внутри, оказалось – это обычные программы и никаких чудес и решение этой задачи считать примером «настоящего мышления». Наделить мыслительными способностями программируемый автомат невозможно, на этом споткнулись и великие Марвин Минский с Джоном Маккарти, и все-все-все, пошедшие по предложенному ими пути. Будучи писателем, Хофштадтер всего лишь придал этой мысли более лаконичную форму.

Забегая вперед, скажем, что к началу XXI века, пережив два цикла подъема и падения символьного подхода, AI впал состояние близкое к анабиозу. Те немногие, кто сохранил веру в него, скрылись в своего рода академических окраинах, они трудились над тем, что представляло интерес для них самих и еще небольшого числа близких им единомышленников. На фоне нынешнего хайпа вокруг AI человеку, не знающему об этом мрачном периоде, трудно поверить, однако реальность была такова.

Неожиданный воскрешение AI, точнее выход из состояния многолетней летаргии случилось в интервале с 2007 по 2012 год. За этот короткий период сложились необходимые и достаточные условия для интеллектуального и технологического взрыва в ограниченной области Слабого AI (ANI). По динамике взлета, по приятию происходящего в разных слоях общества случившееся с AI можно сравнить разве с событиями, имевшими место в авиации в первом десятилетии XX века. Принято считать, что первый аппарат тяжелее воздуха «Флайер-1» построили братья Орвилл и Уилбур Райт, он взлетел 17 декабря 1903 года, а уже к концу десятилетия сотни страны-участники Первой мировой войны использовали авиацию в боевых действиях.

К создание летательных аппаратов тяжелее воздуха приложили руку не только братья Райт, оно стало возможным благодаря успехам в нескольких областях, прежде всего, в появлении легких двигателей внутреннего сгорания и в успехах в изучении основ аэродинамики крыла. Примерно то же самое можно сказать о современных достижениях в области ANI. Подчеркнем, только лишь ANI без каких-либо проекций в будущее на AGI и тем более на ASI. Нынешний взрыв ANI вызвала синергия трех факторов: первый – достижения в работе с большими данными, второй – успехи в области глубокого машинного обучения, и третий – адаптация для процессов обучения ускорителей на графических процессорах GPU.

В данном случае на роли братьев Райт жребий выбрал трех профессоров – Фей-Фей Ли, Джефри Хинтона и Эндрю Ына, каждый из них внес свою лепту в становление этих трех научно-технических направлений. Стоит сказать, что на их месте могли бы оказаться любые другие ученые, все это игра случая, существенно то, что сложились необходимые предпосылки, а кому что досталась не столь важно.

• Профессору Фей-Фей Ли из Стэнфордского университета принадлежит идея использования машинного обучения для извлечения полезной информации из больших объемов данных. В своих экспериментах она использовала базу данных аннотированных изображений ImageNet. Большинство коллег применяли для подобных задач традиционные модели и алгоритмы AI, но Фей-Фей Ли решила нарушить традицию и применить для отработки и распознавания образов мало востребованные к тому времени методы машинного обучения.