Теоретически это возможно – построить мозг, который смог бы воспроизводить сам себя на конвейере и осознавать свое собственное существование.
ФРЭНК РОЗЕНБЛАТТ (1958)
Благодаря такому воодушевлению росло также финансирование, и исследователи лихорадочно работали над проектами машинного перевода и искусственных нейронных сетей. И все же ажиотаж оказался слишком велик. К 1964 году спонсоры в США (Национальный исследовательский совет) начали беспокоиться из-за отсутствия прогресса в области машинного перевода. Консультативный комитет по автоматической обработке текстовой информации изучил проблему. Казалось, исследователи недооценили многозначность слов – тот факт, что их значение зависит от контекста. В результате в 1960-х годах ИИ допускал весьма досадные ошибки. Так, при переводе с английского на русский и обратно «с глаз долой – из сердца вон» превратилось в «слепой идиот».
Уже на нашем веку машины могут превзойти нас по общему уровню интеллектуального развития.
МАРВИН МИНСКИ (1961)
В отчете Консультативный комитет заключил, что машинный перевод хуже человеческого и к тому же значительно дороже. После публикации этого отчета Национальный исследовательский совет, уже потратив к тому моменту 20 миллионов долларов, прекратил финансирование исследований в области машинного перевода в США. Что касается исследования нейросетей, они тоже постепенно сходили на нет, поскольку ученые отчаянно пытались заставить простые нейронные сети делать что-то полезное. Последней каплей стала книга Марвина Мински и Сеймура Пейперта «Перцептроны», опубликованная в 1969 году, в которой были описаны многие ограничения модели простого нейрона. Это положило конец исследованиям нейронных сетей.
Однако вскоре все стало еще хуже. В 1972 году по заказу парламента Великобритании, пытавшегося оценить прогресс исследований в области искусственного интеллекта, математик сэр Джеймс Лайтхилл подготовил отчет. Выводы были неутешительными: «Большинство исследователей, начавших работать в этой области около десяти лет назад, признаются, что тогда они испытывали своего рода наивный оптимизм, который теперь считают неуместным… успехи в создании роботов общих типов не привели к достижению грандиозных целей». Отчет вызвал резонанс по всему миру. Управление перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США сократило финансирование работ, касающихся ИИ, поскольку осознало, что обещанные результаты в такой области, как распознавание речи, не достигаются. В Великобритании финансирование исследований ИИ прекратили во всех университетах кроме трех: Эссекского, Сассекского и Эдинбургского. Идея ИИ и создания интеллектуальных роботов была полностью дискредитирована. Так наступила первая зима ИИ.
Несмотря на нежелательность своей деятельности, несколько исследователей ИИ продолжали работу в течение следующего десятилетия. Имевшиеся к тому моменту наработки не канули в Лету; многие достижения стали частью массовых компьютерных технологий. В конце концов к 1980-м годам в области исследований ИИ наметился новый прорыв – экспертные системы. Эти новые алгоритмы ИИ включили в себя знания людей – экспертов в различных системах, основанных на правилах, – и могли выполнять такие задачи, как идентификация неизвестных молекул или диагностика заболеваний. Для подобных целей разрабатывались новые языки ИИ, например Prolog и LISP, а для эффективной работы этих языков проектировались специализированные компьютеры. Вскоре экспертные системы были внедрены во многие отрасли промышленности и бизнес начал процветать. Так исследования ИИ снова получили финансирование.