Конечно, искусственный интеллект (ИИ) еще не появился – не существует программы, прошедшей тест Тьюринга. Наука об ИИ тоже так называется – «искусственный интеллект» и появилась она в 1956 г.
Интуитивно все представляют, что такое искусственный интеллект примерно так – «это когда машина ведет себя как человек». Если рассматривать поведение человека при обработке информации, то можно сказать «ИИ – это система, способная решать задачи, для которых нет алгоритма».
Это определение подсказывает отличие ЭВМ с ИИ от существующих сегодня. Сегодня в массовом применении находятся машины, исполняющие алгоритмы, которые разработал человек. Наличие строго определенного алгоритма жестко ограничивает применимость – можно решать только заранее зафиксированные виды задач строго определенным способом.
Для создания ИИ нужны алгоритмы второго порядка – алгоритмы, синтезирующие другие алгоритмы. Осознание этого произошло не сразу.
При появлении первых ЭВМ в конце 40-х годов 20 века, их называли не иначе как электронным мозгом. Однако они использовались только для вычислений – выполнения арифметических операций по заданному алгоритму. Понятие алгоритма и ЭВМ были неразрывны.
Ученые решили разобраться, какие алгоритмы надо создать, чтобы применить ЭВМ для решения других умственных задач. Для изучения взяли шахматы и шашки. Казалось, надо заложить в машину описание ходов и правил игры и машина сможет находить лучшие ходы, ведущие к выигрышу. Ведь она считает быстрее человека, значит, сможет играть лучше человека!
Однако этого не произошло. Одна из причин оказалась в том, что объем вычислений чрезвычайно велик и не под силу вычислительной машине.
Если оценить объем вычислений, необходимых, для того, чтобы выиграть у чемпиона мира, то нужно делать перебор вариантов для анализа на 6 ходов вперед – это способность шахматного гроссмейстера. Сколько для этого надо считать? Сделаем приблизительную оценку. В среднем, в каждой шахматной позиции каждая сторона может сделать 20 вариантов ходов, при этом противник на каждый из этих ходов тоже может ответить одним из двадцати ходов. Значит, для выбора хода надо анализировать 20*20 = 400 позиций. Если же смотреть на 6 ходов вперед, надо анализировать число позиций равное 400 в шестой степени 400*400*400*400*400*400 = 4096* 1000000000000. Если в секунду анализировать миллион позиций, то необходимое время составит 4 миллиарда секунд! Количество секунд в году = 60*60*24*365=31 536 000. 126,8 лет нужно для обсчета одного хода гроссмейстера!
Это явление назвали комбинаторным взрывом. Дальнейшие исследования показали, что почти всякая практически полезная интеллектуальная задача обладает этим свойством. Это означает, что такие задачи неразрешимы на основе прямого перебора!
Но человек решает эту задачу! Как он это делает? Ведь человек соображает гораздо медленнее машины! Как у него это получается? Значит, у человека есть более мощные и более эффективные методы решения задач. В чем состоят эти методы?
Отсюда был сделан вывод о необходимости моделирования в машине человеческого мышления, как единственного способа решения сложных интеллектуальных задач.
Отсюда и возникла идея искусственного интеллекта – метода машинного моделирования человеческого мышления.
Эта идея закрепилась в ходе исторического Дартмутского семинара (1956), на котором ведущие ученые в этой области – Джон Маккарти (который придумал и организовал это семинар), Марвин Минский, Клод Шеннон, Аллен Ньюэлл, Герберт Саймон и другие, в течение 2-х месяцев обсуждали проблему ИИ в различных аспектах, что определило направление развития этой науки на много лет вперед.
Для начала надо было изучить мышление человека, описать его формально, чтобы можно было его запрограммировать.