Джону МакКарти также приписывают применение графов для создания шахматных программ. В работе семинара приняло участие около 20 исследователей, в том числе Клод Шеннон, инженер-электротехник и математик из Bell Labs (лаборатории гигантской телефонной компании AT&T в Нью-Джерси), Натан Рочестер из IBM и Рэй Соломонофф – основоположник концепции машинного обучения.

Участники бурно обсуждали области, движимые зарождающимися автоматизированными вычислениями и кибернетикой: изучение правил в естественных и искусственных системах, сложная обработка информации, искусственные нейронные сети, теория автоматов… На этом небольшом семинаре были разработаны и декларированы основные принципы и подходы к созданию искусственного интеллекта. Сам термин предложил все тот же Джон МакКарти.

В настоящее время часть ученых представляет себе интеллектуальные машины, работающие только на основе логики и использующие для этого деревья поиска и экспертные системы. Инженер вводит в систему данные и правила их обработки, а система извлекает из них результаты вычислений или анализа. Более широкая цель ученых заключается в создании машины, способной заменить человека в сложных рассуждениях. Аллан Ньюэлл и Герберт Саймон из Университета Карнеги-Меллона в Питтсбурге первыми разработали программу Logic Theorist («Логический теоретик»), которая умела доказывать простые математические теоремы, исследуя дерево поиска, составленное из преобразований математических формул. Это было прекрасное время.

Однако через некоторое время тематика ИИ надолго погрузилась в спячку. В 1970 г. Агентство Министерства обороны США ARPA[11] сократило бюджеты фундаментальных исследований в области ИИ. Три года спустя, после отчёта Лайтхилла, который дал крайне пессимистические прогнозы для будущих исследований в области искусственного интеллекта, Великобритания сделала то же самое. Нет денег – нет исследований…

Процесс сдвинулся с мертвой точки в начале 1980-х. В то время большие надежды подавали экспертные системы, и Япония запустила амбициозный проект по созданию «компьютера пятого поколения», который должен был интегрировать навыки логического мышления в саму его конструкцию. Он должен был уметь вести беседу, переводить тексты, интерпретировать изображения и, возможно, даже рассуждать, как человек. К сожалению, эта идея себя не оправдала. Разработка и коммерциализация экспертных систем, таких как MYCIN, о которой мы уже говорили, оказались намного сложнее, чем ожидалось.

Идея поставить рядом с врачами или инженерами когнитологов (специалистов по восприятию и познанию), пытавшихся записать ход их мыслей или рассуждений в процессе диагностики болезни или неисправности, не сработала. Это опять оказалось сложнее, дороже и вовсе не так надежно, как предполагалось вначале, и к тому же упрощало знания и опыт, накопленные специалистом, до примитивного набора правил.

С этим «классическим» интеллектом, который так трудно воспроизвести, связаны алгоритмы на графах, которые тоже имели в свое время оглушительный успех.

В 1997 г. чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова пригласили в Нью-Йорк принять участие в матче из шести партий против Deep Blue, суперкомпьютера, созданного транснациональной корпорацией IBM, – монстра высотой почти 2 м и весом 1,4 т. В шестой, заключительной партии матча, которую предваряли три ничьи и по одной победе с каждой стороны, Гарри Каспаров сдался уже на двадцатом ходу. Он признался, что был поражен и побежден вычислительной мощью машины.

Давайте на минутку остановимся на устройстве Deep Blue. В компьютере было 30 процессоров, дополненных 480 схемами, специально разработанными для проверки позиций на шахматной доске. Обладая такой вычислительной мощностью, машина могла оценивать качество примерно 200 млн позиций на доске в секунду, используя классические алгоритмы деревьев поиска.