Станет искусственный интеллект естественным

       

Раскаявшийся минский


Фрэнка Розенблата все эти трудности, однако, не пугали. В конце 50-х он предложил модель электронного устройства — перцеп-трона, который должен был бы имитировать процессы человеческого мышления. Перцептрон передавал сигналы от «глаза» из фотоэлементов в блоки электромеханических ячеек памяти, которые оценивали относительную величину электрических сигналов. Два года спустя была продемонстрирована первая действующая машина Марк1, которая могла научиться распознавать некоторые буквы, написанные на карточках, поднесенных к «глазам».

Перцептрон Розенблата оказался высшим достижением восходящего метода создания искусственного интеллекта. Чтобы научить перцептрон строить догадки на основе исходных предпосылок, в нем предусматривалась некое элементарное самопрограммирование.

Но недолго музыка играла: почву у сторонников восходящего метода выбили два профессора все того же МТИ — Минский и Пейперт, поначалу бывшие активными его приверженцами. В 1969 году они написали книгу, доказывая математически, что перцептроны принципиально не в состоянии выполнять многие из обещанных функций: не то что читать, слушать и понимать полученную информацию — они никогда не смогут распознавать предмет, частично заслоненный другим. То есть, глядя на торчащий из-за кресла кошачий хвост, такая машина никогда не догадается, кому он принадлежит. Правительство США финансировать это направление перестало.

Правда, затем Минский опять «перековался» и вернулся в стан «восходящих». И даже покаялся: теперь он считал, что для реального прорыва вперед в создании разумных машин потребуется устройство, во многом похожее на разгромленный им перцептрон.

Суммируя, можно привести слова члена Совета Российской ассоциации искусственного интеллекта В.Б.Тарасова о том, что на первом этапе — в 60—90-е годы — главной была «инженерия знаний»: интеллектуальные системы понимались как системы, основанные на знаниях. Иначе говоря, основное внимание уделялось вопросам работы с информацией — извлечению знаний, их обработке, классификации представлению и т.д. На этой основе появляется возможность создания различных «решателей» задач.



Содержание раздела