Об ИИ без мифов. Путеводитель по истории Искусственного Интеллекта

Более громкую и куда менее заслуженную известность получил другой эксперимент по МТ, известный как Джорджтаунский. Если работа Уивера была глубоким исследованием, то это начинание – ни чем иным, как типичным примером «наивного» MT. Его авторы стремились побыстрее решить актуальную на тот момент задачу – перевод технической документации с русского на английский. В эксперименте участвовали представители IBM и Джорджтаунского университета. А отличие от Уивера авторы пошли к цели в лоб – они загрузили в мэйнфрейм IBM 701 программу, оперировавшую 250 словами и 6 грамматическим правилами. Русские и английские слова и правила хранились на магнитных барабанах, переводимые предложения вводились с перфокарт, а результат выводился на принтер. Алгоритм перевода заключался в формальном подборе маски из английских слов, которая накладывалась на последовательность русских слов. Избранный метод неплохо подходил для перевода тривиальных фраз типа «качество угля определяется калорийностью» транслитерированной в «kachyestvo uglya opryedyelyayetsya kaloryiynostjyu», именно эта фраза почему-то оказалась первой из переведенных. Для более сложных фраз этот метод явно не годился. Если учесть только стоимость IBM 701, составлявшую порядка 1 миллиона долларов того времени, когда автомобиль стоил около 1000, то рациональным все, что было сделано в Джорджтаунском университете, нельзя признать никак. Тем не менее этот эксперимент, невзирая на примитивность по-своему интересен, он остался в истории как редкий для пятидесятых случай применения компьютера не по прямому назначению.

Несмотря на очевидную ограниченность решения, внимание к Джорджтаунскому эксперименту оказалось колоссальным, практически вся американская пресса писала о достигнутом успехе, используя самые восторженные эпитеты. Как только ни называли компьютер IBM: и «машиной-билингвой», и «вундеркиндом-полиглотом», и «электронным мозгом, переводящим с русского». Впрочем, можно предположить, что Джорджтаунский эксперимент потребовался корпорации IBM, скорее всего, для поднятия реноме, она задержалась на старте компьютерной гонки. На первых порах в ней лидировала компания UNISYS, прославившаяся тем, что ее компьютер UNIVAC 1 помог предсказать победу Дуайта Эйзенхауэра на президентских выборах 1952 года. Во многом благодаря рекламе машинного перевода за короткий срок IBM удалось стать монополистом на рынке мэйнфреймов. И еще стоит учесть, что эксперимент с переводом имел явно выраженный политический характер, коммунистическая угроза рассматривалась как вполне реальная со всеми вытекающими выводами.

Логические программы и гипотеза Ньюэлла и Саймона

Аллен Ньюэлл (Allen Newell, 1927–1992) и Герберт Саймон (Herbert Simon, 1916–2001) на несколько лет опередили Минского и Маккарти, попытавшись реализовать еще не названный так символьный подход к AI. Оба, и Ньюэлл, и Саймон именитые ученые, первый признанный авторитет в когнитивной психологии, второй экономист, удостоенный Нобелевской премии. Их объединило общее желание воспроизведение человеческую логику машинными средствами. Оно возникло в начале пятидесятых, когда оба работали в корпорации RAND (Research ANd Development), этом «мыслительном танке», находящемся с 1948 года на службе правительства США и призванном решать стратегически важные концептуальные проблемы. Например, Пол Бэран, работая там, стал автором сетей с коммутацией пакетов, ставший ключом для передачи сообщений в интернете. Под руководством Ньюэлла и Саймона были созданы две работающие программы Logic Theorist (1956) и GPS (General Problem Solver, 1957). По замыслу GPS должна была работать со знаниями, для этого она разделена на две подсистемы: одну можно считать прототипом баз знаний и онтологий, она хранит передаваемые в машину знания, а вторая реализует методы работы с ними. GPS оказалась способной решать некоторые формальные задачи, например головоломку о ханойских башнях, но она не могла справиться с реальными задачами.