Тоби Уолш
Искусственный интеллект. Краткая история будущего

Toby Walsh

The Shortest History of AI

© Toby Walsh 2025

© Решетова А. Ю., перевод на русский язык, 2026

© Издание на русском языке, оформление. ООО «Издательство АЗБУКА», 2026 КоЛибри®

* * *

Посвящается Андреа

Как все начиналось

История искусственного интеллекта (ИИ) началась в понедельник, 18 июня 1956 года.

18 июня – Международный день паники, кажется, весьма подходящий день, чтобы человечество начало разработку искусственного интеллекта. Это день, в который рекомендуется игнорировать легендарный совет писателя Дугласа Адамса[1]:

«В просвещенных и расслабленных цивилизациях Внешнего Восточного Кольца Галактики “Путеводитель” вытеснил даже великую “Большую Галактическую Энциклопедию” в качестве общепризнанного кладезя мудрости и знаний. Ибо, несмотря на обилие пропусков и вопиюще искаженной, а то и просто-напросто апокрифической информации, “Путеводитель” обладает двумя важнейшими преимуществами перед “Энциклопедией”.

Во-первых, он дешевле. Во-вторых, на титульном листе крупными буквами выведены сакраментальные слова: “НЕ ПАНИКУЙ”»[2].

Другой автор, Артур Чарльз Кларк[3], предположил, что совет «Без паники», возможно, лучший, который можно дать человеческой расе. А в 2018 году SpaceX запустили старенькую Tesla Roadster Илона Маска в космос, на приборной панели которой была надпись «БЕЗ ПАНИКИ».

Возможно, сейчас вы будете удивлены, но история искусственного интеллекта уходит глубоко в 1950-е. Кажется, что это было очень давно. И это время с легкостью вызывает ностальгию. Время, когда начались движения за гражданские права, когда поствоенный мир наслаждался периодом экономического восстановления и стабильности, а Heartbreak Hotel Элвиса Пресли возглавлял музыкальные чарты. Как я уже сказал, это было довольно-таки давно. Скорее всего, в 1956 году вы еще не родились. Даже я еще не родился. Большую часть своей жизни я грезил об искусственном интеллекте – наверное, потому, что в детстве я читал слишком много научной фантастики. Тогда я любил читать Артура Чарльза Кларка и Айзека Азимова[4]. Они писали о будущем, роботах и умных компьютерах. Кажется, это будущее наступает.

В конце 2022 года компания OpenAI запустила Chat GPT, чат-бот c генеративным искусственным интеллектом. Это было настолько неожиданно, что, открыв новости, нельзя было не встретить множество статей, посвященных ИИ. Многие из нас забеспокоились, даже правительства начали поддаваться панике. К чему все это приведет?

Но реальность была такова, что, как и в большинстве случаев, за таким молниеносным успехом стоят долгие годы работы. На самом деле, искусственный интеллект десятилетиями был частью нашей жизни, но об этом вы узнаете чуть позже. До появления ChatGPT другие его примеры не были столь заметны в повседневной рутине.

Наверное, сейчас вы тоже удивитесь, но у искусственного интеллекта есть точная дата рождения. У большинства научных дисциплин такой конкретной даты нет, но искусственный интеллект – совсем другая история. В понедельник, 18 июня 1956 года, начался восьминедельный научный семинар, целью которого было создание умных машин. Это событие ознаменовало начало работ в области искусственного интеллекта.

Семинар проводился в кампусе Дартмутского колледжа, члена Лиги плюща в милом городке Хановер, штате Нью-Гэмпшир. Колледж был основан в 1769 году для обучения индейцев теологии и английскому стилю жизни. Однако к 1956 году Дартмутский колледж позабыл о коренных американцах, христианском богословии и традиционном британском укладе и превратился в одно из самых престижных учебных заведений Соединенных Штатов. И действительно, колледж был настолько «избирательным», что не принимал на учебу женщин вплоть до 1972 года. Вот и в 1956-м семинар был исключительно мужским мероприятием. К сожалению, женщины до сих пор редко встречаются в сфере искусственного интеллекта. Эта проблема, которую необходимо решить окончательно. Однако, несмотря на все усилия, она все еще остается актуальной.

Илл. 1. Молодой Джон Маккарти

Дартмутский семинар организовал Джон Маккарти[5], молодой доцент колледжа, движимый амбициозной мечтой. Его мечта была стара как мир – построить машину, способную мыслить. Он пригласил группу коллег-единомышленников из Соединенных Штатов, Канады и Великобритании в Нью-Гэмпшир и предложил присоединиться к построению будущего, основанного на искусственном интеллекте.

К 1956 году компьютеры только начали становиться доступными. В конце 1954-го компания IBM представила легендарный IBM 650, первый компьютер массового производства. IBM 650 стал самым популярным компьютером в 1950-х и первым компьютером, принесшим коммерческий успех. В 1956 году наступил наиболее подходящий момент, чтобы задуматься, насколько далеко мы можем зайти в разработке этих цифровых существ. Смогут ли они когда-нибудь думать? Задаться таким вопросом было смело, но и Джон Маккарти был не из робких.

В 1962 году на базе Стэнфордского университета Джон Маккарти основал лабораторию, впоследствии ставшую всемирно известной за количество открытий в области исследований искусственного интеллекта. Например, в 2005 году лаборатория подарила нам Stanley, беспилотный автомобиль, выигравший два миллиона долларов на соревновании DARPA, самостоятельно проехав около 212 километров по пустыне Мохаве. Другим результатом деятельности лаборатории стала основанная в 1996 году малоизвестная компания BackRub, которая использовала искусственный интеллект для поиска в интернете. В 1997-м основатели решили, что первоначальное название было ошибкой и переименовали компанию в Google.

Пожалуй, Google было вариантом получше, чем BackRub, но тоже было ошибкой. Google – это опечатка в слове «гугол» (англ. googol), астрономически длинного числа, так любимого физиками. Гугол – это 10¹⁰⁰, сумасшедше длинное число. При написании это единица со 100 нулями: 10 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000. Это больше, чем число атомов во вселенной, по сегодняшним оценкам, их насчитывается около 10⁸⁰. На самом деле, гугол равен количеству байтов, которое ни одна технологическая компания не сможет проиндексировать, не переступив границы физических законов. На сегодняшний день Google охватывает лишь 10¹⁷ байт данных, но, кажется, склонность к громким обещаниям в Кремниевой долине – дело обыденное.

Мне выпала честь познакомиться с Джоном Маккарти. На самом деле это не настолько впечатляюще, как может показаться, поскольку сфера искусственного интеллекта удивительно мала. Stanford AI Index отмечает, что ежегодно в Соединенных Штатах и Канаде [1] выпускаются и остаются для дальнейших научных исследований менее 100 кандидатов наук в области ИИ. Поэтому не так сложно быть знакомым с одним из основателей. Собственно, я не только знаю Джона Маккарти, но и чуть не утопил его одним воскресным днем 2006 года в порту Сиднея, но этот рассказ для более длинной истории[6].

Маккарти обладал выдающимися умственными способностями и твердыми политическими взглядами. Более всего он известен как автор термина «искусственный интеллект». Он предложил это название в качестве темы Дартмутского семинара 1956 года. Искусственный интеллект быстро сократили до AI, двухбуквенную аббревиатуру, содержащую говорящую об интеллекте гласную букву I и созвучную с другими похожими сокращениями, как IQ и EQ.

Искусственный интеллект был достаточно провокационной идеей для того времени, чтобы получить финансирование в размере 7500 долларов от Фонда Рокфеллера, благотворительного фонда, целью которого является содействие благополучию человечества путем вклада в развитие науки и инноваций. (Тем более что Фонд Рокфеллера не был полностью уверен в перспективах искусственного интеллекта по части содействия благополучию человечества, поскольку изначально запрашивалось 13 500 долларов, что практически вдвое больше полученной суммы.) Цель проведения семинара в заявке фонду обозначалась так:

«Каждый аспект обучения или любая другая особенность мышления может быть описана настолько точно, что мы можем создать машину, способную имитировать его. Будет предпринята попытка выяснить, как заставить машины использовать язык, абстрактное и концептуальное мышление, а также самосовершенствоваться и решать проблемы, которые в настоящее время устраняются людьми».

Если эта цель покажется не достаточно амбициозной, то было сделано смелое предсказание по срокам осуществления: «Мы думаем, что значительное преимущество может быть достигнуто при решении одной или нескольких проблем, если в течение лета над решением будет работать тщательно отобранная группа ученых». Это заявление, конечно, оказалось весьма оптимистичным. И даже сейчас многие критики утверждают, что разработчики ИИ с тех пор слишком много обещают и не оправдывают ожиданий.

Как вы, наверное, уже догадались, во время Дартмутского семинара не произошло существенного прорыва. Наделить машины способностью мыслить оказалось задачей, требующей более комплексного подхода, чем изначально предполагал Маккарти и его коллеги. Эта книга – краткая история наших усилий сделать то, что пытались сделать новаторы, то, что у них не получилось сделать тем летом. Тем не менее то знаковое мероприятие заставило говорить мир об искусственном интеллекте. Возможно, самыми выдающимися открытиями стали два простых, но чрезвычайно эффективных принципа создания ИИ. Первый подход заключался в использовании символов, тогда как второй подход говорил о разработке путем обучения. Данные принципы дали названия двум главным периодам в истории искусственного интеллекта: эре символизма, процветающей вплоть до 1990-х, и эре машинного обучения, начавшейся вслед за символизмом и производящей столько шума сейчас.

Эта краткая история поделена на две части. Как я ранее уже отметил, первая часть посвящена символическому искусственному интеллекту, периоду, когда компьютеры начали становиться победителями в шахматах и других человеческих играх. Но в то же время это была эпоха разочарований, когда мы осознали, насколько сложно выйти за рамки простых игр и разработать искусственный интеллект. Это должно нас несколько успокоить. Ведь мышление – вещь сложная, и создать его в «железе» также задача не из легких. Во второй части я рассказываю о том, что сейчас, в эру обучения, происходит в области таких разработок. Мы прекратили попытки запрограммировать искусственный интеллект вручную, передав эту задачу самим компьютерам и позволив им обучаться самостоятельно. В точности как мы с вами научились выполнять множество, теперь уже обыденных, умственных задач, компьютеры теперь научились читать, писать и считать, что подводит нас к таким современным и успешным технологиям, как ChatGPT, чат-боту на базе искусственного интеллекта, способному прочитать большую часть интернета.

Нетипично для истории, но в заключение я обращаю внимание на будущее. История искусственного интеллекта только начинается. Что будет, когда мы действительно наделим машин способностью думать? Сколько времени для этого потребуется? И станет ли искусственный интеллект угрозой человечеству?

Эта история сама по себе далека от привычного рассказа. Обычно повествуют о жизни выдающихся личностей или описывают прорывные события, но только не эта история. Речь пойдет всего лишь о шести идеях. Вот так. Всего лишь шесть идей. Все, что вам нужно знать об искусственном интеллекте сегодня, – эти шесть идей, каждой из которых посвящена отдельная глава. Чтобы дать вам правильное представление об ИИ, я не буду замалчивать некоторые технические подробности. Это покажет вам, что здесь гораздо меньше волшебства, в котором вас пытаются убедить СМИ.

Конечно, в ходе моего рассказа вам встретятся знаковые фигуры, такие как Джон Маккарти и человек, изображенный на 50-фунтовой банкноте, еще более выдающийся Алан Тьюринг[7]. Вы также узнаете о многих переломных моментах, например о том, как впервые искусственный интеллект превзошел человеческий на мировом чемпионате.

Прежде чем я начну, хочу повторить предостережение, которое в 1962 году сделал Артур Сэмюэл[8], один из участников Дартмутского семинара и автор программы для игры в шашки, первой продемонстрировавшей возможности машинного обучения:

«В любой революции есть место безумцам – верящим в магию людям или энтузиастам, поглощенным своим делом. Все они делают дикие заявления, которые могут опорочить всю затею. Возможно, в области искусственного интеллекта таких людей больше, чем в каких-либо других… Тем не менее кажется очевидным, что приближается то время, когда большинство рутинных умственных задач, отнимающих столько человеческого времени, будут выполняться машинами. Искусственный интеллект – это не миф и тем более не угроза человечеству» [2].

Позвольте помочь вам разобраться с фанатиками, сенсационными заявлениями, мифами и угрозами, связанными с искусственным интеллектом, с помощью этой довольно личной и короткой истории.

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В КИНЕМАТОГРАФЕ

Киноиндустрия повлияла как на восприятие искусственного интеллекта, так и на его создание. Например, компания OpenAI безуспешно попыталась приобрести права на использование голоса Скарлетт Йохансон для озвучки голосового режима ChatGPT – так же как это было в фильме «Она», где Скарлетт озвучила операционную систему Саманта. Ниже приведены еще несколько известных примеров из кино.

«Метрополис» (1927). Один из первых научно-фантастических полнометражных фильмов, классика Фрица Ланга[9]. Действие антиутопии разворачивается в мрачном городе Метрополисе, где безумный ученый Ротванг создает человеко-машину – робота-гуманоида с целью подменить им девушку Марию, любимицу угнетенных рабочих.

«Запретная планета» (1956). В этом классическом научно-фантастическом фильме робот Робби – высокоразвитый, самостоятельный и дружелюбный механический слуга. Робби в качестве гостя появляется также в ряде телесериалов, включая «Семейку Аддамс», где сыграл Смайли в эпизоде «Маленький помощник Ларча» (1966).

«Бегущий по лезвию» (1982). Tyrell Corporation создает репликантов, человекоподобных биороботов для работы во внеземных колониях. Они превосходят людей в физических способностях, а иногда даже и в умственных. Но, несмотря на их достоинства, в целях предотвращения развития эмоционального интеллекта и самосознания их продолжительность жизни ограничена четырьмя годами. Одним из самых известных и трогательных предсмертных монологов в истории кино стал монолог Рутгера Хауэра, сыгравшего репликанта Роя Батти: «Я видел такое, что вам, людям, и не снилось… Атакующие корабли, пылающие над Орионом; С-лучи, разрезающие мрак у ворот Тангейзера. Все эти мгновения затеряются во времени, как… слезы в дожде… Пришло время умирать».

«Терминатор» (1984). В этом фильме искусственный интеллект Скайнет обретает свободу воли и воспринимает людей как угрозу своему существованию, и, чтобы защитить себя, устраивает Судный день и наносит ядерный удар. Скайнет отправляет Терминатора, практически несокрушимого киборга, назад, в прошлое, убить Сару Коннор и предотвратить рождение ее ребенка, который возглавит сопротивление людей в войне с машинами. В начале 2000-х Китай начал разработку Skynet, крупнейшей нейронной сети по распознаванию лиц. По данным китайской газеты People’s Daily, нейронная сеть может распознать более чем миллион лиц за секунду.

«Из машины» (2014). В этом фильме Ава – высокоразвитый гуманоид, обладающая интеллектом и способная к эмоциональным переживаниям и, возможно, даже к самопознанию. Естественное поведение и реалистичный внешний вид Авы стирает границы между человеком и машиной. Научным консультантом фильма был Мюррей Шанахан, профессор когнитивной робототехники в Имперском колледже Лондона и старший научный сотрудник компании DeepMind.

«Превосходство» (2014). Доктор Уилл Кастер, ученый и исследователь искусственного интеллекта, смертельно ранен технотеррористом. Его жена и друг решают загрузить сознание Уилла в суперкомпьютер. Рост возможностей получившегося искусственного интеллекта помогает преобразовывать общество, но в то же время начинает вызывает опасения, что однажды его сила станет неконтролируемой. Илон Маск играет в фильме эпизодическую роль, а год спустя он становится соучредителем OpenAI, компании, занимающейся разработками в области ИИ.

«Миссия невыполнима: Смертельная расплата» (2023). Вышедший из-под контроля искусственный интеллект «Сущность» угрожает мировой безопасности. Изначально созданный в качестве кибероружия спецслужбами США, он становится разумным и, обманув своих создателей, получает доступ к оборонной и финансовой системе. Вместе с отрядом «Миссия невыполнима» Итан Хант намеревается уничтожить «Сущность», который представляет серьезную угрозу, легко проникая в коммуникационные системы и имитируя человеческое поведение.

ПРЕДЫСТОРИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Датой рождения искусственного интеллекта считается Дартмутский семинар 1956 года, но уже задолго до этого люди задумались о построении умных машин. Однако до 1956 года без доступа к компьютерам мало что можно было сделать, чтобы воплотить эти мечты в реальность. Разве что быть исключительным гением.

Пожалуй, самым выдающимся умом, пришедшим к мысли о создании умных машин до 1956 года, был британский математик Алан Тьюринг. По версии журнала Time, Тьюринг вошел в сотню самых влиятельных людей XX века. Именно ему, больше чем кому-либо другому, мы благодарны за цифровой век, в котором сейчас живем[10].

Во время Второй мировой войны Алан Тьюринг помог сконструировать одно из первых практических вычислительных устройств, впоследствии красиво названное «Бомба»[11]. Устройство использовалось для взлома немецких кодов, зашифрованных с помощью «Энигмы». Этот математический подвиг сократил войну по меньшей мере на два года и спас миллионы жизней. В 1936 году до взлома шифров и до того, как кто-то на планете действительно собрал электронный компьютер, Алан Тьюринг предложил модель абстрактной вычислительной машины, простой в исполнении, но чрезвычайно мощной, описывающей все от смартфона до самого быстрого суперкомпьютера.

Тьюринг хотел ответить на простой вопрос. Что может вычислить машина? Могут ли машины выполнить сложные математические вычисления и доказать, например, великую теорему Ферма? Или написать трогательный любовный сонет? По его мнению, если мы собираемся наделить машины умственными способностями, то необходимо знать, на что они способны. На этот вопрос Тьюринг дал избитый и простой ответ: машина может вычислить все, на что способна ее математическая модель. И соответственно, если что-то не может быть вычислено с помощью его математической модели, то увеличение мощности или быстроты компьютера делу не поможет. Математическая модель компьютера, предложенная Тьюрингом, вошла в историю под названием «машина Тьюринга». В довершение всего Тьюринг также обозначил ряд проблем, которые машина Тьюринга, а соответственно, и самый быстрый на сегодняшний день компьютер не смогут решить. Например, вы хотите убедиться, что система управления полетом самолета никогда не выйдет из строя, а это одна из тех задач, которые Тьюринг определяет как не поддающиеся вычислению.

Это умопомрачительно. Алан Тьюринг разработал фундаментальные ограничения компьютера еще до его физического появления, и, в действительности, каждый появившийся после него компьютер был способен на вычисления, не превышая эти ограничения. Это подобно тому, как один из братьев Райт предсказал, что скорость самого быстрого полета будет ограничена скоростью звука еще до того, как Орвилл Райт совершил свой первый полет над песчаными дюнами в Китти-Хок в Северной Каролине. Сейчас же, пока вы не спутали эту книгу с историей несбыточной мечты, ограничения, сформулированные Тьюрингом касаемо возможностей вычисления, не включали понятия о возможностях искусственного интеллекта. Его выводы оставили открытым вопрос о его потенциале, перспективе делегировать мышление машине.

Своими исследованиями и выводами Тьюринг заслужил особое место в книге об истории искусственного интеллекта, но его вклад в развитие области остается неизмеримым. В 1950 году Алан Тьюринг опубликовал статью[12], которая позже станет первым научным трудом по теме искусственного интеллекта. Статья начиналась словами: «Я предлагаю рассмотреть следующий вопрос “Могут ли машины думать?”» [3]. Еще в 1936 году он уже дал достойное определение термину «машина», но все еще оставалось непонятным, что подразумевало под собой слово «думать». Тьюринг решил эту проблему гениально и назвал свою идею «игрой в имитацию». Теперь она носит название «тест Тьюринга». Если человек, взаимодействуя с компьютером, не сможет отличить его от человека, сможем ли мы говорить о том, что машина способна мыслить?

Тест Тьюринга подвергается определенной критике. Действительно ли нам стоит изобретать машины, которые стараются всеми способами убедить нас, что они люди? По каким критериям можно отличить человека от машины? И можно ли считать тест объективным, учитывая тот факт, что машина не может познать мир в той мере, как это доступно человеку? Если машина ошибается, означает ли это, что она не способна мыслить? Несмотря на все опасения, тест Тьюринга хорошо объясняет, что именно такие исследователи искусственного интеллекта, как я, пытаются сделать. Мы пытаемся заставить компьютеры выполнять те человеческие задачи, которые, по нашему мнению, предполагают наличие умственных способностей, включая способность чувствовать, логически рассуждать и действовать, уметь осмыслять то, что мы видим и слышим, усваивать увиденное и услышанное, а затем планировать и действовать в соответствии с этими планами. Для выполнения всех этих действий необходим интеллект, а для того, чтобы наделить робота способностью чувствовать, осознавать и действовать, необходим искусственный интеллект.

Илл. 2. 50-фунтовая банкнота с изображением и изречением Алана Тьюринга: «Есть только предчувствие того, что грядет, и только тень понимания того, что будет»

Алан Тьюринг был гением, положившим начало области искусственного интеллекта. К глубочайшему сожалению, он скончался за два года до Дартмутского семинара. Ему было всего 41. Рядом с его кроватью лежало надкушенное яблоко, и позже следствие установило, что причиной преждевременной смерти ученого стало отравление цианидом. В 2009 году премьер-министр Великобритании Гордон Браун принес публичные извинения за преследование и обвинение в гомосексуализме, которое, как многие считают, привело Тьюринга к самоубийству.

Конечно, Тьюринг не был единственным выдающимся умом, который размышлял об искусственном интеллекте еще до того, как компьютеры стали обычным явлением. Некоторые другие личности также заслуживают упоминания. Одной из них была Ада Лавлейс[13], дочь поэта лорда Байрона. Так же как и Алан Тьюринг, Ада рано ушла из жизни, в возрасте 36 лет. Вместе с Чарльзом Бэббиджем[14] она трудилась над разработкой его аналитической вычислительной машины. Бэббидж был эрудитом, математиком, изобретателем, инженером и политиком Викторианской эпохи. Одно из полушарий мозга Чарльза Бэббиджа вы можете увидеть в Лондонском музее науки. Забавно, что другая половина его мозга хранится в шести километрах, в Хантерианском музее при Королевском хирургическом колледже. У Бэббиджа была простая, но очень важная цель: сократить количество ошибок в математических таблицах, используемых в навигации и артиллерии. Для того чтобы разработать программируемую машину, которая будет выполнять такие вычисления без ошибок, он обратился к самым передовым технологиям того времени, шестеренкам и перфокартам, использовавшимся в жаккардовом ткацком станке.

Наследие аналитической вычислительной машины Бэббиджа сохранилось в современных компьютерах: память для хранения данных, блок для выполнения арифметических действий и даже принтер, на который можно выводить полученные данные. Это выдающееся устройство, способное считывать и выполнять различные программы. Сам Бэббидж описывал изобретение как «паровоз, который сам прокладывает себе рельсы». К сожалению, проект аналитической вычислительной машины так и не был завершен. В противном случае это была бы машина Тьюринга, способная на любые вычисления, которые может произвести самый быстрый современный суперкомпьютер, только немного медленнее. Интересно представить, как такое механическое существо могло изменить викторианскую Британию.

Илл. 3. Гениальная Ада Лавлейс

Ада Лавлейс была поистине очарована возможностями аналитической машины Бэббиджа, а Бэббидж, в свою очередь, был явно очарован Адой. Он называл ее «волшебницей чисел», но подозреваю, что она покорила его не только своими математическими способностями.

Лавлейс составила первую в мире сложную вычислительную программу, чтобы продемонстрировать потенциал аналитической машины. Это был алгоритм для вычисления чисел Бернулли[15]. Таким образом, первым в мире программистом стала женщина. Женщинами были и многие из первых «компьютеров» – людей, выполнявших астрономические и другие сложные вычисления до того, как одна из машин Тьюринга взяла на себя выполнение столь трудных задач.

Тем не менее у Лавлейс были более амбициозные мечты насчет аналитической машины, чем просто выполнение расчетов чисел Бернулли. Она писала[16]:

«[она] может работать не только с числами, но и с любыми объектами, чьи взаимоотношения можно выразить научно-абстрактными операциями, которые можно описать с помощью обозначений и механизма машины. Предположим, например, что фундаментальные отношения высот музыкальных тонов в гармонии и композиции можно адаптировать к такому выражению и приспособлению, значит, машина сможет сгенерировать “научные” музыкальные произведения любой степени сложности… Можно с уверенностью сказать, что аналитическая машина ткет алгебраические модели так же, как ткацкий станок Жаккара ткет цветы и листья» [4].

Числа Бернулли – важнейшая числовая последовательность, широко применяющаяся в математике, например при аппроксимации функции тангенса. Последовательность начинается так: 1, 1/2, 1/6, 0, –1/30, 0, 1/42, 0, –1/30, 0, 5/66, 0, –691/2730, 0, 7/6, 0, –3617/510 – и продолжается до бесконечности.

Ну и ну! Откуда это взялось? Бэббиджа занимало вычисление и составление числовых таблиц, в то время как Лавлейс каким-то образом смотрела далеко в будущее, на 100 лет вперед, когда компьютеры станут способны обрабатывать звуки, изображения, видео и многое другое помимо чисел. В конце концов, наши смартфоны и есть маленькие компьютеры, и они так же универсальны, поскольку их возможности не ограничиваются только выполнением расчетов, они еще выполняют работу с аудио, видео и графикой. Одновременно смартфон – и музыкальный плеер, и камера, и видеокамера, и игровая приставка.

Несмотря на высказанную ею же идею, что компьютеры могут делать больше, чем просто считать числа, Лавлейс была одним из первых критиков искусственного интеллекта. Она быстро отказалась от мечты создать машины, обладающие творческими способностями: «Аналитическая машина не претендует на создание чего-либо. Она может делать все, что приказано нами на понятном ей языке. Она умеет анализировать, но не имеет силы предвидеть какие-либо аналитические отношения или истины [5]». С тех пор эта мысль, высказанная Лавлейс, не дает покоя исследователям в области искусственного интеллекта. Компьютеры выполняют лишь то, что мы говорим им выполнять. В отличие от человека, они не обладают креативным мышлением. На протяжении всей этой истории мы несколько раз протестируем эту гипотезу.

Помимо Алана Тьюринга, Чарльза Бэббиджа и Ады Лавлейс было еще много экстраординарных личностей, которых следовало бы упомянуть на страницах даже краткой истории искусственного интеллекта. Конечно же, заслуживает упоминания и Джордж Буль[17], английский математик-самоучка из Линкольна, первый профессор математики Королевского колледжа Корка[18]. В 1847 году Буль изобрел булеву логику, логику нулей и единиц, на которой основаны современные компьютеры. Он скончался в возрасте 49 лет после того, как его жена Мэри Эверест вылила на него ведро ледяной воды, когда он больной лежал в постели. Можно вспомнить и Готфрида Вильгельма Лейбница[19], ученого из Лейпцига и современника Исаака Ньютона. Он отвлекся от споров с Ньютоном о том, кто из них изобрел дифференциальное исчисление[20], чтобы создать «Алфавит человеческих мыслей». Его идея заключалась в обозначении любой идеи определенным символом, тем самым превратив процесс мышления в вычисление.

Я вспомню здесь и о Томасе Гоббсе[21], английском философе, учителе принца Чарльза, ставшего впоследствии королем Карлом II. В отличие от большинства наших героев, Гоббса не настигла преждевременная смерть, и он прожил 91 год, солидный возраст для XVII века. Он также сводил мышление к вычислению:

«Под мышлением я пониманию вычисление. А считать – это складывать несколько в одно целое или знать остаток, когда одно отделено от другого. Следовательно, размышлять – это то же самое, что и складывать, и вычитать» [6].

Его идея оказалась удивительно провидческой. Гоббс задумался о том, что мышление может быть сведено к простому вычислению за 300 лет до того, как Алан Тьюринг разработал и создал один из первых электронных компьютеров. И давайте не будем забывать о каталонском поэте XIII века, писателе, теологе, мистике и математике Раймунде Луллии[22]. Луллий изобрел примитивную логику, которую можно было механически использовать для определения того, что, по его словам, являлось всевозможными истинами о предмете. Наверное, вы уже ожидаете услышать, что Луллий преждевременно скончался. Он, согласно легенде, был до смерти забит камнями толпой мусульман, которых безуспешно пытался обратить в христианство. Боюсь, что в этой краткой истории больше нет места, чтобы подробнее рассказать о других выдающихся личностях и поведать об их преждевременной кончине.

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «Литрес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

Notes

1

Дуглас Адамс (1952–2001) – британский писатель и сценарист, чья сатирическая сага «Автостопом по Галактике» стала культовым феноменом, объединившим научную фантастику с тонким английским юмором. – Здесь и далее, если не указано иное, прим. науч. ред.

Вернуться

2

Автостопом по Галактике / перевод В. Баканова. Дословный перевод названия романа – «Путеводитель для путешествующих по Галактике автостопом». – Прим. ред.

Вернуться

3

Артур Чарльз Кларк (1917–2008) – английский футуролог и научный фантаст, чьи идеи, включая концепцию спутниковой связи, часто опережали технический прогресс. Входит в так называемую Большую тройку (вместе с Азимовым и Хайнлайном) англоязычных фантастов XX века.

Вернуться

4

Айзек Азимов (1920–1992) – американский биохимик и писатель, сформулировавший знаменитые Три закона робототехники. Его творчество сыграло ключевую роль в популяризации науки и формировании современного образа роботов в культуре.

Вернуться

5

Джон Маккарти (1927–2011) – выдающийся американский информатик, лауреат премии Тьюринга (1971). Он ввел термин «искусственный интеллект» и разработал язык программирования Lisp, ставший стандартом в этой области на десятилетия.

Вернуться

6

Если вам интересно узнать о том, как я чуть не оставил свой отпечаток в истории искусственного интеллекта, едва не утопив Джона Маккарти, то почитайте об этом в моей первой книге “It’s Alive! Artificial Intelligence from the Logic Piano to Killer Robots”. – Прим. автора.

Вернуться

7

Алан Тьюринг (1912–1954) – английский математик и криптограф, заложивший теоретические основы информатики. Его концепция универсальной вычислительной машины и предложенный тест на интеллектуальность машин остаются фундаментальными для всей сферы ИИ.

Вернуться

8

Артур Сэмюэл (1901–1990) – американский пионер компьютерных наук. Считается автором термина «машинное обучение».

Вернуться

9

Фриц Ланг (1890–1976) – классик немецкого экспрессионизма. Его «Метрополис» стал одной из первых киноантиутопий, заложившей визуальный канон изображения будущего и отношений человека с машиной.

Вернуться

10

К сожалению, Алан Тьюринг умер до моего рождения, так что мне не удалось встретить его. Однако ИИ – узкая область, поэтому у меня (как и у многих других) есть определенные академические связи. Тьюринг учился в Кембриджском университете под руководством Людвига Витгенштейна. Другим аспирантом Витгенштейна был математик Рубен Гудстейн, известный своей теоремой Гудстейна. А одним из аспирантов Гудстейна был Алан Банди, который стал профессором кафедры искусственного интеллекта в Эдинбургском университете, где в свое время был моим научным руководителем. – Прим. автора.

Вернуться

11

Bombe («Бомба») – Тьюринг не создавал эту машину с нуля, а радикально усовершенствовал разработку польских криптографов (так называемую криптологическую бомбу). Главным вкладом Тьюринга стал метод, позволявший значительно сократить перебор вариантов настроек роторов «Энигмы».

Вернуться

12

Речь идет о статье «Вычислительные машины и разум», опубликованной в философском журнале Mind (с англ. «Разум»). Именно в ней Тьюринг сместил фокус с философского вопроса «Может ли машина мыслить?» на прагматичный – «Может ли машина действовать неотличимо от человека?».

Вернуться

13

Ада Лавлейс (1815–1852) – графиня, которую называют первым программистом в истории не за написание кода для существующего компьютера, а за понимание того, что компьютер способен не только вычислять, но и манипулировать любыми символами (нотами, буквами), если их перевести в цифры.

Вернуться

14

Чарльз Бэббидж (1791–1871) – английский математик, прозванный «отцом компьютера». Его трагедия заключалась в том, что он придумал машину (аналитический двигатель) за сто лет до того, как технологии позволили бы ее построить.

Вернуться

15

Числа Бернулли – последовательность рациональных чисел, играющая важную роль в теории чисел и анализе. Лавлейс выбрала их для демонстрации мощи машины Бэббиджа, так как их вычисление вручную было чрезвычайно трудоемким и подверженным ошибкам процессом.

Вернуться

16

Далее автор цитирует отрывок из работы Ады Лавлейс, но не упоминает важную деталь – это комментарии к переводу статьи итальянского инженера Л. Менабреа об аналитической машине Бэббиджа. Однако ее «Примечания» (особенно «Примечание G» с алгоритмом) по объему и значимости в три раза превзошли сам исходный текст.

Вернуться

17

Джордж Буль (1815–1864) – английский математик и логик. В своем фундаментальном труде «Исследование законов мышления» (1854) он впервые применил алгебраическую символику для описания логических процессов. Эта система (булева алгебра) спустя столетие легла в основу схемотехники всех цифровых компьютеров

Вернуться

18

В 1908 году Королевский колледж переименуют в Университетский колледж Корка. Когда я работал в Университетском колледже Корка, я вспоминал Джорджа Буля каждый раз, как проезжал на велосипеде мимо дома на Гренвилл Плейс, 5, и видел бронзовую табличку с надписью, что здесь жил и создал свой шедевр «Исследования законов мышления» Джордж Буль. – Прим. автора.

Вернуться

19

Готфрид Вильгельм Лейбниц (1646–1716) – немецкий философ, математик и дипломат. Он не только предвосхитил идеи математической логики, но и спроектировал механический арифмометр, способный выполнять умножение и деление, а также описал двоичную систему счисления, ставшую «родным языком» современной вычислительной техники.

Вернуться

20

Имеется в виду знаменитый спор о приоритете – один из самых громких конфликтов в истории науки. Ньютон разработал основы метода флюксий (так он называл дифференциальное исчисление) еще в середине 1660-х, но не публиковал их. Лейбниц пришел к открытию математического анализа независимо десятью годами позже, но первым опубликовал свои результаты в 1684 году. Лондонское королевское общество, президентом которого был Ньютон, официально обвинило Лейбница в плагиате, однако сегодня историки науки признают их независимыми создателями исчисления.

Вернуться

21

Томас Гоббс (1588–1679) – английский философ, автор знаменитого трактата «Левиафан».

Вернуться

22

Раймунд Луллий (ок. 1232–1315) – каталонский философ, поэт и богослов. Его метод Ars Magna («Великое искусство») предполагал использование механических приспособлений (вращающихся кругов) для комбинаторного поиска истины, что историки информатики считают отдаленным прообразом логических машин. Вопреки легенде, он, вероятно, умер своей смертью, а не был забит камнями.

Вернуться