К работе были привлечены аналитики корпорации RAND Corporation. В качестве теоретической основы программы был использован метод, предложенный основателем теории информации Шенноном, а его точная формализация была выполнена Тьюрингом [5] .

С середины 30-х годов прошлого столетия, с момента публикации работ Тьюринга, в которых обсуждались проблемы создания устройств, способных самостоятельно решать различные сложные задачи, к проблеме ИИ в мировом научном сообществе стали относиться внимательно. Тьюринг предложил считать интеллектуальной такую машину, которую испытатель в процессе общения с ней не сможет отличить от человека. Тогда же появился термин BadyMachine – концепция, предполагающая обучение искусственного разума на манер маленького ребенка, а не создание сразу «умного взрослого» робота.

Фундамент исследований ИИ был заложен также такими учеными, как Норберт Винер, который был пионером в области кибернетики, а также знаменитой работой Уоррена Мак-Каллока и Уолтера Питтса «Логическое исчисление идей, имманентных в нервной деятельности», опубликованной ими в 1943 году. Книга У. Росса Эшби «Конструкция мозга», которая была выпущена в 1952 году, явилась еще одной важной вехой в процессе рождения ИИ.

Летом 1956 года в Университете Дартмута в США прошла первая рабочая конференция с участием таких ученых, как Маккарти, Минский, Ньюэлл, Саймон, Шеннон, Тьюринг, и другие, которые впоследствии были названы основателями сферы искусственного разума. В течение 6 недель ученые обсуждали возможности реализации проектов в сфере ИИ. Тогда и появился сам термин artificial intelligence – искусственный интеллект. После знаменитой конференции в Дартмуте ИИ получил впечатляющее развитие. Были созданы машины, которые могли решать математические проблемы, обыгрывать в шахматы, и даже первый прообраз чат-бота, который мог разговаривать с людьми, вводя их в заблуждение по поводу своей осознанности.

Пожалуй, самое распространенное из них: якобы для создания ИИ надо точно разобраться с тем, как работает человеческий мозг и как он связан с сознанием. Современные специалисты в области ИИ полагают, что компьютеры ближе к арифмометрам и калькуляторам, чем к человеческому мозгу. Они работают на иных принципах, чем наш мозг. Нейронные сети, о которых говорят компьютерщики, не имеют никакого отношения к нейронам человеческого мозга. Наиболее совершенные нейронные сети имеют сегодня пять-шесть слоев и минимум синапсов. В человеческом мозге таких слоев сотни тысяч и миллионы. При этом, в одних областях компьютеры, как программно-аппаратные комплексы, уже сегодня превосходят людей, а в других – безнадежно уступают. Поэтому человек и компьютер – принципиально разные устройства, также как человек не похож на компьютер, так и компьютер не похож на человека.

Здесь нельзя не согласиться с профессором факультета философии Оксфордского университета, основателем и директором Института будущего человечества Ником Бостромом, который пишет: «Нейрокомпьютерные интерфейсы вряд ли станут тем вариантом, который приведет нас к сверхразуму. Усовершенствование сетей и организаций может в долгосрочной перспективе привести к появлению слабых форм коллективного интеллекта, но более вероятно, что оно сыграет стимулирующую роль, как и биологическое улучшение интеллектуальных способностей, постепенно повышая эффективность умственной деятельности людей при решении интеллектуальных задач» [6] .

За истекшие 60 лет сложилось три основных направления определения ИИ. Эти различные понимания – не отвлеченные рассуждения. На программы, построенные на каждом из них, потрачены миллиарды долларов.

Обычно, когда дело касается ИИ, все вспоминают знаменитый тест Тьюринга. С тестом связано первое направление определения ИИ. Суть теста в следующем: если при общении с компьютером посредством анонимного канала связи нельзя понять, с кем идет беседа – с человеком или машиной – то такой компьютер можно считать ИИ. Грубо говоря, ИИ – это интеллект, похожий на человеческий, по результатам действий, т. е. по поведению. Долгое время всех удовлетворяло такое понимание ИИ. Собственно, знаменитый Watson – это и есть реализация на практике программно-аппаратного комплекса, способного пройти тест Тьюринга. Watson, кстати, породил нынешний бум ботов. Боты призваны вести элементарную беседу. Они используются сегодня во многих странах повсеместно – от торговых площадок до больниц, от полицейских участков до справочных служб.

Другое направление ИИ связывается со способностью программ к самосовершенствованию. Не случайно, что о нейронных сетях, глубоком обучении и ИИ заговорили одновременно. На самом деле известны они были примерно те же 60 лет. Главная проблема была в дороговизне железа, т. е. самих компьютеров, способных выполнять эти программы. Нейронная сеть может эффективно решать конкретные задачи, но при этом никогда не пройдет теста Тьюринга.

Большинство практиков использует третье понимание ИИ. Это – программно-аппаратный комплекс, работающий с использованием нейронных сетей, глубокого обучения и способный общаться с человеком на естественном языке, в том числе посредством голоса.

Если подходить с инженерной точки зрения, то необходимо понять, где компьютеры сильнее людей, и что нам от них нужно. Посмотрим на эту проблему на примере анализа ФБР о провалах и успехах ИИ, связанных с борьбой с криминалом.

На сегодняшний день успехи достигнуты там, где имеются огромные массивы БД, ограниченное время для их анализа и возможность написать программу анализа. Грубо говоря, компьютер превосходит человека там, где имеет место огромная комбинаторика, т. е. наличие множества вариантов, короткое время исполнения и возможность вести анализ чего-либо путем выполнения последовательных операций, т. е. возможность написать алгоритм.