Меня поразило, как совершенно неверным способом берутся за проблему. Интуитивно я чувствовал, что ИИ-подход не только будет безуспешным в создании программ, могущих то же, что и человек — он ни за что не объяснит нам, что же такое интеллект. Компьютер и мозг построены на совершенно различных принципах. Первый программируется, второй — самообучается. Первый должен точно и четко работать с любыми данными, второй обладает естественной гибкостью и толерантностью к сбоям. У первого есть центральный процессор, у второго — нет централизованного управления. Список различий можно продолжать и продолжать. Основная причина, по которой я думал, что компьютер не может быть интеллектуальным — это то, что я понимал, как работает компьютер, вплоть до уровня физических процессов в транзисторе, и эти знания давали мне сильное интуитивное ощущение, что компьютер и мозг фундаментально различны. Я не мог этого доказать, но я знал это настолько точно, насколько человек может что-либо интуитивно знать. В конечном счете, я был убежден, что ИИ может привести к полезным изделиям, но он не приведет к построению действительно интеллектуальных машин.

В отличие от этого, я хотел понять реальный интеллект и восприятие, изучить физиологию и анатомию мозга, принять вызов Френсиса Крика и представить миру четко определенную систему взглядов на то, как работает мозг. Я обратил свой взор в особенности на неокортекс — наиболее молодую часть мозга млекопитающих и место локализации интеллекта. После понимания того, как работает неокортекс, мы смогли бы продвинуться в построении интеллектуальных машин, но не раньше.

К несчастью, преподаватели и студенты, которых я встретил в MIT, не разделяли моих интересов. Они не верили, что необходимо изучать реальный мозг, чтоб понять интеллект и построить интеллектуальные машины. Так они мне и сказали. В 1981 году университет отклонил мое заявление.

Большинство людей сегодня верит, что ИИ-подход жив и здоров, и всего лишь ожидает достаточных компьютерных мощностей, чтоб оправдать свои многочисленные обещания. Когда компьютеры будут обладать достаточным объемом памяти и производительностью, продолжается мысль, программисты ИИ смогут сделать интеллектуальные машины. Я не согласен. ИИ-подход страдает от такого фундаментального недостатка, что он не может адекватно указать, что такое интеллект или что обозначает понимание чего-либо. Краткий взгляд на историю ИИ и на догма, на которых он построен, объяснят, почему это направление сбилось с курса.

ИИ-подход родился с появлением цифровых вычислительных машин. Ключевой фигурой в ИИ-движении был английский математик Алан Тьюринг, один из соавторов идеи компьютера общего назначения. Его великолепной работой стала формальная демонстрация концепции универсальных вычислений: то есть, все компьютеры фундаментально эквивалентны, несмотря на то, как они построены. Как часть своего доказательства, он придумал воображаемую машину из трех основных частей: процессорного блока, бумажной ленты и устройства, которое считывало и записывало метки на ленту, двигая ее взад и вперед. Лента предназначалась для хранения информации, наподобие компьютерных 1 и 0 (это было до изобретения чипов памяти и дисковых накопителей, так что Тьюринг вообразил бумажную ленту для хранения). Блок, который теперь мы называем центральным процессором (CPU), следовал фиксированному набору правил для чтения и изменения информации на ленте. Тьюринг математически доказал, что если вы выберете верный набор правил для процессорного блока и дадите ему бесконечно длинную ленту, он сможет выполнить любые определяемые множества операций во вселенной. Такая одна из многих эквивалентных машин называется Универсальной Машиной Тьюринга. Является ли задачей извлечение квадратного корня, вычисление баллистической траектории, компьютерная игра, рисование изображений или согласование банковской транзакции — в основе нее лежат единицы и нули, и любая Машина Тьюринга может быть запрограммирована, чтоб выполнять ее. Преобразование информации это преобразование информации. Все цифровые компьютеры эквивалентны.

Вывод Тьюринга был бесспорно истинным и феноменально плодотворным. Вся компьютерная революция и все ее продукты базируются на нем. Позже Тьюринг обратился к вопросу как построить интеллектуальную машину. Он чувствовал, что компьютеры могут быть интеллектуальными, но не хотел вдаваться в аргументацию того, возможно это или нет. Он не только не задумывался, сможет ли он формально определить интеллект, он даже не пытался этого сделать. Вместо этого он предложил доказательство существования интеллекта, известный Тест Тьюринга: если сможет обмануть человека-экзаменатора, заставив его думать, что он общается также с человеком, то по определению компьютер интеллектуален. И таким образом, с Тестом Тьюринга в качестве мерила и с Машиной Тьюринга в качестве средства, Тьюринг помог стартовать направлению ИИ. Его центральная догма: мозг всего лишь другой тип компьютера. Не важно, как именно вы проектируете систему искусственного интеллекта, главное сымитировать поведение, подобное человеческому.

Сторонники ИИ увидели параллель между вычислениями и мышлением. Он говорят: — «Смотрите, большинство впечатляющих проявлений человеческого интеллекта несомненно затрагивают манипуляции абстрактными символами — и это именно то, что могут делать также и компьютеры. Что мы делаем, когда говорим или слушаем? Мы манипулируем ментальными символами, называемыми словами, используя хорошо определенные правила грамматики. Что мы делаем, когда играем в шахматы? Мы используем ментальные символы, которые представляют свойства и позиции различных шахматных фигур. Что мы делаем, когда мы смотрим? Мы используем ментальные символы для представления объектов, их положения, их названий и других свойств. Конечно, люди делают все это с помощью мозга, а не компьютера, но Тьюринг показал, что не важно, как вы реализуете манипуляцию символами. Вы можете делать это с помощью системы зубчиков и шестеренок, системы электронных ключей, или с помощью нейронной сети мозга — чем угодно, лишь бы ваше средство могло реализовать функциональный эквивалент Универсальной Машины Тьюринга».

Это предположение было поддержано важным научным документом, опубликованным в 1943 году нейрофизиологом Уорреном Мак-Каллоком и математиком Уолтером Питтсом. Они описали, как нейроны могли бы выполнять цифровые функции, то есть, как нервные клетки предположительно могли бы воспроизводить формальную логику компьютера. Идея заключалась в том, что нейроны могли бы выступать в качестве того, что инженеры называют логическими вентилями. Логические вентили реализуют простейшие логические операции, такие как И, НЕ, ИЛИ. Компьютерные чипы собраны из миллионов логических вентилей, соединенных в определенные сложные контуры. Процессор — это всего лишь набор логических вентилей.

Мак-Каллок и Питтс указали, что нейроны также могли бы быть соединены определенным образом, чтоб выполнять логические функции. Следовательно, нейроны собирают входные сигналы друг с друга и обрабатывают эти сигналы, чтоб решить, следует ли активировать выход, таким образом, предположительно нейроны могли бы быть живыми логическими вентилями. Таким образом, предположили они, мозг мог бы рассматриваться состоящим из И-вентилей, ИЛИ-вентилей и других логических элементов, построенных исключительно из нейронов, в прямой аналогии с соединением цифровых электронных контуров. Не ясно, действительно ли МакКаллок и Питтс верили, что мозг работает именно так, они всего лишь сказали, что так могло бы быть. И, логически рассуждая, такой взгляд на нейроны возможен. Нейроны могут теоретически реализовать цифровые функции. Однако никто не удосужился спросить, как же действительно соединены нейроны в мозгу. Они взяли в качестве доказательства, что несмотря на недостаточность биологических подтверждений, что мозг — всего лишь другой тип компьютера.