Развитием машины Джевонса стало устройство, построенное много позже в США профессором Принстонского университета Алленом Макгвардом (Allan Marquand, 1853–1924). Накануне появления цифровых компьютеров в короткий период с середины 40-х до начала 50-х годов в разных местах было создано порядка 10–12 различных электромеханических логических машин, все они были вариациями на тему машины Джевонса. Из них наибольшую известность получило устройство Уильяма Буркхарда и Теодора Калина (William Burkhartand, Theodore Kalin), созданное в середине 1947 года. Компьютеры положили конец дальнейшим попыткам механизировать логику.

В России над созданием логических машин трудился действительный статский советник Семен Николаевич Корсаков (1787–1853). Он был автором пяти «интеллектуальных машин». В краеведческом музее подмосковного города Дмитрова, в окрестностях которого он жил, есть посвященная Корсакову экспозиция, сохранилось и его захоронение.

Логические машины оставались единичными уникальными изделиями, ситуация изменилась с появлением электронных компьютеров, когда выяснилось, что помимо расчетов их можно использовать для логических операций. На логических машинах закончились первые попытки механизировать работу с символами.

Местом реинкарнация символьного подхода стал математический факультет Дартмутского колледжа, где летом 1956 года группа ученых собралась на семинар, вошедший в историю как Dartmouth Workshop. Имевшие там место события стали основой для мифа о рождении AI в городе Хановере (штат Нью-Гэмпшир), название которого пишется через одно «н» в отличие от немецкого Ганновера, столицы Нижней Саксонии. Историческое значение рабочей группы, так переводится workshop, собравшей несколько десятков лучших умов, заключается в двух моментах. Во-первых, здесь было предано гласности словосочетание Artificial Intelligence (AI) и, во-вторых, здесь был постулирован символьный подход (Symbolic AI), как единственно возможный для создания AI. Эти два обстоятельства предопределили весь последующий ход событий в истории AI на много лет вперед, вплоть до 90-х годов. Как показала жизнь, амбициозное название AI утвердилось и, скорее всего, навечно, альтернативы ему нет. Что же касается символьного подхода, то он оказался куда менее долговечен, и после двух взлетов и падений прекратил свое существование. Долгожительство термина AI связано с тем, что, утратив заложенный в него изначальный смысл, с появлением новых теоретических решений и технологий, он наполняется иным содержанием, AI вышел далеко за установленные в Дартмуте символьные границы.

Что же касается собственно семинара, то его итог не вполне совпал с ожиданиями организаторов. По замыслу предполагалось провести собрание цвета профессуры Восточного побережья США для выработки полномасштабной стратегии совместных действий, направленных на создание думающей машины (thinking machine). Однако стратегического консенсуса добиться не удалось, дело кончилось тем, что сформировалась небольшая группа энтузиастов, объединенных под знаменем Symbolic AI.

По воспоминаниям вдовы Рэя Соломонова (Ray Solomonoff, 1926–2009), еще одного выходца из семьи эмигрантов из России, принимавшего активное участие в подготовке к мероприятию, трое – Соломонов, Минский и Маккарти собирались в ее доме для выработки программы семинара и состава оргкомитета.

На предварительном этапе четверо молодых профессоров: Джон Маккарти, Марвин Минский, Натаниэль Рочестер и Клод Шеннон подготовили документ «Предложения к Дартмутскому летнему исследовательскому проекту по AI» (A proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, 1955). В нем они выразили свое намерение словами: «Мы предлагаем организовать двухмесячное исследование искусственного интеллекта с участием 10 человек летом 1956 года в Дартмутском колледже, Хановер, Нью-Гемпшир. Предпосылкой для исследования служит наше убеждение в том, что все составляющее обучения или любых других видов деятельности человеческого интеллекта могут быть описаны символами, причем настолько точно, чтобы быть переданы машине и она могла бы их симулировать. Мы попытаемся понять, как общаться с машинами на естественном языке, научить их формулировать абстракции и концепции, решать задачи, подвластные сейчас только людям, а также совершенствовать самих себя. Мы считаем, что существенное продвижение в одном или более перечисленных направлений вполне возможно, если специально подобранная группа ученых будет работать над этим в течение лета». При чтении этого невольного вспоминается «Чевенгур» Андрея Платонова, где герой считает, «что еще рожь не поспеет, а социализм будет готов».

Они без особых усилий нашли спонсора в лице благотворительного фонда Рокфеллера (Rockefeller Foundation) и разослали приглашения к участию по списку, состоявшему из 32 фамилий. Удивительно, но в него не вошли звезды первой величины, персонами нон грата оказались известные кибернетики Норберт Винер, Эшби Росс и Джулиан Бигелоу, а также основоположники альтернативного коннекционистского подхода Уоррен Мак-Каллок и Уолтер Питтс. К тому же из-за априорного разногласия во взглядах на содержание программы не все из приглашенных согласились принять участие в семинаре, он оказался менее представительным, чем задумывалось.

Несмотря на афронт по отношению к кибернетике, генезис принятого на семинаре названия Artificial Intelligence, косвенным образом связан с нею. Только через 30 лет, в 1996 году Маккарти признался в истинной причине выбора им собственного совершенно оригинального названия. Он решил пойти от обратного: «Я предпочел термин AI как не имеющий аналогов во избежание нежелательной для нас ассоциации с кибернетикой. Основным стержнем кибернетики служит аналоговая обратная связь, подчиненность этой идее увела бы нас в сторону. К тому же мы не хотели приять Норберта Винера на роль гуру и вообще пускаться с ним в какие-либо обсуждения». Ныне это открыто продекларированное отречение от кибернетики не выглядит достаточно убедительным и остается пожалеть о возведении искусственного барьера между AI и кибернетикой. Стоит предположить, что Маккарти и его сподвижники руководствовались далеко не полным, если не сказать искаженным представлением не только о возможностях компьютеров, но и о предмете кибернетики.

В раздоре косвенно повинен и сам Винер. Да, это он ввел в широкий оборот давно известное название «кибернетика», но сделал это так, что его научный авторитет подавил остальных других причастных к кибернетике. Сработал тот самый злосчастный эффект Матфея, поэтому те, кто «не в теме», обычно связывают содержание предмета кибернетики исключительно с Винером, а это далеко не так. Нередко в масс-медиа его называют и отцом AI. Сейчас как никогда прежде стало ясно, что кибернетика это не только «наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации в различных системах», как ее определяют в словарях. Вот современная трактовка кибернетики из издаваемого сейчас журнала International Journal of Machine Learning and Cybernetics (IJMLC). «Кибернетика имеет дело со сложными взаимодействиями в системах, составляющих наше окружение. А машинное обучение выявляет связи между переменными и наборами данных, действующими в этих системах. Объединение этих двух дисциплин позволит точнее раскрыть формы взаимодействия между системами с использованием механизмов обучения на данных». Кибернетика – явление куда более широкое, чем наука об управлении, и современные подходы к AI напрямую оказываются связанными с другой, не винеровской кибернетикой, но об этом ниже. А здесь же можно утверждать, что Маккарти поторопился и «выплеснул с водой младенца», что не лучшим образом сказалось на всем последующем развитии AI. Более подробно о кибернетике в главе 5.