В ожидании Робо

Человек издавна стремился ощутить себя творцом нового интеллекта — и не только естественным образом, сочетающим физиологию с последующей педагогикой. Поэтому первыми упоминаниями о создании человеком искусственного разума (и тела заодно — идея о возможности обособления возникла намного позже) были мифы — к примеру, о Пигмалионе и Галатее или Гефесте. В силу ограниченности технологии практическая реализация искусственного интеллекта вплоть до начала Нового времени обсуждалась, по большей части, в контексте магии. Кстати, легендарный средневековый Голем пражского ребе Бен Бецалела был именно искусственным интеллектом в современном понимании — он, скорее всего, имел тело и «практический ум», но не был наделен сознанием.

Хотя, конечно, не мифом единым прирастала на протяжении столетий мечта о рукотворном разуме. От логических упражнений греческих философов и средневековых схоластов до фантастических механических игрушек немецких часовщиков — все это медленно, но неуклонно формировало современные представления о пределах возможного.

И только в начале ХХ века началась серьезная разработка теоретической базы искусственного интеллекта. Развитие электронно-вычислительной техники в 50—60 годах позволило воплотить часть теоретических идей «в металле», что обещало головокружительные перспективы в ближайшем будущем. Фантасты с футурологами наперегонки обсасывали выгоды и угрозы развития робототехники.

Впрочем, один из известнейших фантастов и наиболее успешных футурологов С.Лем вынужден был в последних своих интервью постоянно повторять, что «искусственный интеллект» стал самым большим разочарованием в его профессиональной жизни. Ведь уже в семидесятые годы началось «похмелье» в отношении создания искусственного интеллекта — имевшаяся техническая база позволяла реализовать слишком мало. Практических (и желательно — пригодных для применения в тогдашней холодной войне) результатов исследования искусственного интеллекта не давали — и занятые преимущественно гонкой вооружений правительства европейских стран переместили финансовые ресурсы на другие направления «битвы технологий». Достаточно отметить, например, что в 1973 году в Великобритании правительство прекратило финансирование исследований искусственного интеллекта практически во всех университетах страны.

За океаном энтузиазма хватило на несколько больший срок — DARPA в США и «Проект создания компьютеров пятого поколения» в Японии еще в начале 80-х получали довольно мощное правительственное финансирование. Но и там, не добившись быстрых практических результатов, финансирование прекратили, и настал период, известный как «зима для искусственного интеллекта». Во время «зимы», продолжавшейся более десяти лет, многие исследователи вынуждены были переместиться в смежные области науки. Однако всякая зима рано или поздно заканчивается, и в середине 90-х живительные денежные потоки как правительственного, так и коммерческого финансирования снова потекли на университетские счета. Вооруженные новейшей вычислительной техникой, которая за последних два десятка лет сделала невероятный скачок вперед, исследователи искусственного интеллекта снова перестали быть маргиналами от науки.

На сегодняшний день теория (и практика) создания искусственного интеллекта стала мощной междисциплинарной областью исследований. В ней четко выделяются две основные школы — конвенционного искусственного интеллекта (conventional AI) и вычислительного искусственного интеллекта (Computational Intelligence, CI). Для первой школы характерны подходы, объединенные понятием «машинное обучение» (создание алгоритмов, позволяющих компьютерам «учиться», анализируя входные данные).

Эти подходы охватывают экспертные системы (в сущности, программы, анализирующие большие массивы данных по заранее определенным правилам; уже в 80-х годах экспертные системы получили широкое коммерческое применение), системы, ищущие решение проблем путем перебирания похожих решений для сходных проблем (case-based reasoning), и системы основанного на поведении искусственного интеллекта, разделяющие интеллект на набор частично автономных программ поведения, которые запускаются в зависимости от изменений внешней среды. Именно на таких системах основано поведение большинства современных роботов.

В то же время CI предполагает итеративный путь развития или обучения. То есть искусственный интеллект, принимая различные решения в похожих ситуациях и оценивая их последствия, накопляет собственный опыт оптимального поведения. Такую методику используют искусственные нейронные сети — системы, состоящие из искусственных нейронов, которые поставляют в сеть информацию и оптимизируют свою структуру согласно полученной информации. Также к системам вычислительного интеллекта относятся системы с нечеткой логикой (fuzzy logic), оперирующие скорее вероятностями, чем фактами, и широко используемые в современной бытовой технике, и эволюционные алгоритмы, применяющие методики поиска оптимального решения, заимствованные в биологии, — «конкуренцию» решений, их «мутации» и «выживание» наиболее приспособленного.

Немного особняком стоят системы искусственного интеллекта, имитирующие работу человеческого мозга — они строят модели на основе психофизиологических данных, экспериментируют с ними, постепенно улучшая, и т.п. Хотя такой подход кажется одним из наиболее перспективных, реальных успехов у таких роботов пока маловато. Многие ученые полагают, что отсутствие успехов в точном моделировании мозга — скорее благо для человечества. И, учитывая то, как обычно люди используют добытые знания, например, в физике или химии, закрадывается мысль, что такая точка зрения имеет право на существование.

Мирослав ПОПОВИЧ, философ

Проблема искусственного интеллекта, его человекомерности и угрозы была в центре внимания где-то в 50—60-х годах. К нам она переползла чуть позже из литературы: может ли машина мыслить, лучше ее интеллект или хуже, возможен ли бунт машин и прочее. Все это теперь бледнеет по сравнению с нашими насущными проблемами. Та старая полемика выглядит смешно и наивно, хотя тогда эти вопросы казались неразрешимыми.

Конечно, раз искусственный интеллект создается для того, чтобы усилить какие-то человеческие возможности, он никак не может быть простым повторением человеческого. Собственно, для того, чтобы просто повторить человеческий интеллект, даже таблицу умножения знать не надо — люди это делают на протяжении всей своей истории естественным путем. Другое дело — преодоление некоторых ограничений, которые связаны с примитивностью наших представлений о работе интеллекта, — вот это действительно проблема. И она базируется в первую очередь на отождествлении математики с языком. В свое время любили говорить, что математика — это не наука, это язык науки. Красивая фраза. Но она неверна. Перевести на язык математики можно многое, это правда. Но не все. И по сей день производятся попытки писать на языке, близком к естественному, но приноровленном к математическим алгоритмам. Но дело в том, что математика не является языком.

Однако, хоть и сопряженный с известными трудностями, выход за предел ограниченности человеческих возможностей за счет сложных алгоритмов математического мышления — это задача решаемая, и ее надо решать. Эта проблематика переосмысливается сегодня. Например, потому, что нам пока не удается освоить даже тот запас, который мы получили благодаря стремительному развитию электронно-вычислительной техники. Новые машины способны оперировать огромным количеством данных очень быстро — анализировать, давать прогнозы. И дай нам Бог освоить те мощности, которые предоставляет нам искусственный интеллект на данном этапе.

— То есть вы считаете в принципе возможным воспроизведение человеческого мышления машинными средствами?

— Нет таких структур, которые нельзя было бы воспроизвести. Если мы поняли и описали неформально какую-то структуру, мы сможем описать ее и формально. С потерями, но можем. Если мы описали что-то для нужд познания, мы сможем воссоздать это в машинном интеллекте. Можно построить машину, которая будет моделировать те или иные способности человека. В свое время в группе академика Амосова занимались проблемой моделирования смеха. Это оказалось возможно — выделить алгоритмы юмора. То есть оказалось возможным смоделировать некое психологическое состояние человека. Но это не смех — это модель смеха. Машина не смеется. Она, возможно, сумеет изобрести более смешную ситуацию, способную рассмешить человека. Но не более того. Есть возможность смоделировать отдельные интеллектуальные структуры. Есть возможность смоделировать даже человеческое сознание. Но это будет модель — только модель.

— А возможно ли создать таким образом хотя бы относительно полноценного собеседника?

— Искусственный интеллект — утилитарная вещь, позволяющая нам компенсировать какую-то свою человеческую ограниченность. В сфере общения искусственный интеллект ничего человеку дать не может. И не должен. Да, есть компьютерные игры и возможность лазить по этому мусорнику под названием Интернет. Ребята уходят в виртуальный мир, и он начинает их интересовать больше реального. Но это проблема психологическая. На самом деле общаться с машиной... Можно, конечно, представить себе шахматиста, который любит больше играть с машиной, чем с человеком-партнером. Но это патология. Нормальная игра должна включать общение — человеческое общение.

Много писалось в свое время о том, что развитие кибернетики позволит человеку достичь бессмертия. Вот мы себя перепишем на железо, и можно не думать о смерти. Но это же не жизнь — это мертвая машина. Мы в железе воплощаем некие интеллектуальные функции. Оно не живет, не думает, не дышит, но может то же самое, что человек, и даже больше. Считать ли, что это дух? Интеллект? Оно лучше, чем человеческий интеллект. И уже хотя бы поэтому это не человеческий интеллект.

Но опасность основная совсем не в иллюзии общения и эрзац-общении. Основная опасность в том, что подобные достижения могут развязать нам руки. Если мы полностью обессмертили себя посредством машины и информации, нам нечего бояться за человеческую жизнь. Важно помнить, что человек — это высшая цель. И он не может быть средством ни при каких обстоятельствах.

— Вопрос противопоставления человеческого и машинного будет когда-нибудь снят или так и будет довлеть над темой искусственного интеллекта?

— Этот вопрос постоянно воспроизводится. Это вечная дилемма. Она вырастает из нашего гуманистического требования: чтобы любой «ты», с которым я общаюсь, был так же одухотворен, как я сам. Для этого «ты» должен так же страдать, как я. Идеальное общение, это когда я полностью чувствую боль другого. Это слабо достижимо на уровне даже самого интимного человеческого общения. И это совершенно невозможно в общении с другим-машиной. Но задавать этот вопрос мы не перестанем, потому что это наш человеческий вопрос, вмещающий в себя нашу бытийную разорванность.

— Исследования в рамках искусственного интеллекта направлены на выделение рациональных структур сознания человека. Не приводит ли это к рационализации познания о человеке в принципе?

— Да, это соблазн для некоторых специалистов — сказать, что человек для меня ясен. Для врачей, например. Но это иллюзия. Человек никогда не будет никому ясен до конца. Вопрос не в том, хороша ли, плоха ли рационализация знания о человеке. Важно, чтобы она была уместна. Когда я должен рассказать студентам, как именно человек мыслит, я не буду охать, ахать, включать музыку. Я опишу этот процесс наукообразным языком. То есть в категориях рациональности. С другой стороны, не надо рационализировать чувственную сферу — да это и не выйдет. Это человеческое, не рационализируемое, и это то, что делает человека человеком. Потому что он обладает массой измерений. Человек одномерный, которого можно свести к рациональным процессам, — калека. Массовая культура пытается свести человека к такому измерению. Но человек сопротивляется, и будем надеяться, что он выстоит.

Олег КРИШТАЛЬ, физиолог

— Привычно говорить о разуме как о свойстве именно живой материи. Как же быть с искусственным интеллектом, который связывается в нашем понимании с неживыми технологиями?

— Проблема в определениях. Компьютеры могут быть сделаны сколь угодно «умными». Наверное, можно даже кавычки с этого слова снять. И коль скоро мы понимаем разум как систему обработки информации, понимать под разумом компьютерную информационную систему нет никаких препятствий. Другой вопрос, осуществима ли столь же могучая система в рамках существующих информационных технологий, в системе существующих технических воплощений — на базе технологий, основанных на физике твердого тела. Можно ли получить на их основе результаты, полноценно соответствующие результатам обработки информации, которые мы получаем вследствие биологических процессов? Поиски ответа ведутся в очень многих направлениях. Одна из них, касающаяся меня как специалиста, это проект, который выполняется в Лозанне швейцарскими нейрофизиологами и американскими кибернетиками. Суть проекта в том, чтобы с помощью компьютеров смоделировать информационное поведение на первом этапе функциональной единицы коры головного мозга человека. Кора головного мозга устроена как набор микроскопических колонок, состоящих из нейронов. Комбинируя возможности физиологии, молекулярной биологии, трехмерной микроскопии, пытаются четко восстановить одну из таких колонок. Полностью. Есть надежда, что через два-три года эта модель появится. Чтобы она функционировала, используются самые мощные компьютеры мира. И это, грубо говоря, одна стомиллионная мозга. Вот вам пример поиска нового подхода.

— То есть в перспективе можно предположить моделирование человеческого мозга целиком?

— В далекой перспективе — да. Будет ли оно воплощаться таким же путем, неизвестно. Этот подход пока представляется перспективным. Дело в том, что нанотехнологией (мы ее понимаем как создание структур, имеющих молекулярные размеры) природа овладела с самого начала. Сама основа жизни, фигурально выражаясь, это нанотехнология. Потому что жизнь — это совокупная организованная работа миллионов наномашин. В связи с этим надо отдавать себе отчет в том, что компьютеры – дискретные машины, в то время как даже один нейрон — это наногибрид дискретных и аналоговых вычислительных элементов. И описать аналитически поведение одного нейрона с его сверхсложной деятельностью совершенно нерентабельная задача. Мы еще не нашли соответствующей технологии для создания эффективного искусственного интеллекта. Можно ожидать, что найдем, но еще не нашли. И попытка смоделировать одну колонку — это попытка постучаться в одну из возможных дверей. Мы надеемся на то, что, стучась во многие такие двери, мы найдем какой-то общий алгоритм. Поймем, как организована наша естественная вычислительная машина. И тогда не надо будет делать чудовищно трудную работу по механистической реконструкции. Как первая попытка кибернетический подход необходим. Но думать, что можно заложить всю структуру мозга в компьютер и иметь на этой основе разум, совершенно безумная идея.

— То есть разум, даже если он искусственный, все равно остается прерогативой живой системы?

— Не могу исключить, что удастся создать информационно-когнитивные совокупности машин, превосходящие мозг, в рамках неживой материи. Но если меня спросят в приватном порядке, я скажу, что не верю в это. Гораздо быстрее мы придем к овладению находками, которые уже сделала природа или Создатель. После этого попробуем понять, создали ли мы искусственный интеллект или воспроизвели нормальный живой интеллект.

— Но для чего нам еще один, искусственный, человеческий интеллект, если один у нас уже есть? У него будет какое-то прикладное назначение, с которым не справляется человек?

— Несомненно. Давайте проанализируем ход своих мыслей: мы поймем, что движение наших мыслей нам неподконтрольно. Наше сознание отделено стеной от нашего же могучего естественного компьютера — мы общаемся с ним не прямо, а в основном с помощью слов. Мы используем этот компьютер мизерно. На сколько именно процентов, никто не знает, не считал и посчитать не может. Но мизерно — это факт. Этот компьютер работает по совершенно другим законам, чем обычный компьютер. Если с закрытыми глазами я подношу к носу палец и попадаю, то для выполнения одного этого движения требуется гораздо больше операций в мозгу, чем их понадобилось бы, чтобы посадить людей на Луну и вернуть их обратно. И мозгу эта избыточность совершенно не противопоказана. Потому что мозг — это миллионы параллельно соединенных компьютеров. То есть у него совершенно другой принцип работы. Создание искусственного интеллекта, в первую очередь, позволит создать живые машины с гигантской эффективностью, которая нам людям как биологическим созданиям и не снилась. Наша ограниченность в том, что мы не хозяева нашему сознанию. Мы его не контролируем. Мы подчиняемся эмоциональным импульсам, сигналам тела, обществу. Искусственный живой супермозг может оказаться чем-то принципиально более могучим в решении конкретных прикладных задач, которые человечеству несомненно придется решать. Мы мечтаем, чтобы наши потомки жили лучше, чем мы. Мы хотим, чтобы жизнь продолжалась, имеем какие-то ценности, которые хотим передать. И в то же время видим свою ограниченность. Если бросить на одну чашу весов прогресс, а на другую — проблемы, которые уже видны, проблемы перевесят. И что делать? Смотреть на мертвый Марс и сочувствовать потомкам? Чтобы этого не случилось, нам нужен сверхмозг. Сможем ли мы сами как совокупность существ стать сверхмозгом? Это вопрос. Но, вполне возможно, нам удастся сверхмозг построить?

— И если это удастся, то не в рамках кибернетики, а в рамках биотехнологий?

— Мне кажется, что эффективность, подсказанная естественными системами, окажется несравнимой с тем, что может быть придумано в рамках небиологической технологии.

— Тем не менее неживые системы тоже неплохо справляются с отдельными прикладными задачами.

— Но мы видим, какие гигантские трудности это вызывает. И это при том, что моделируются элементарные процессы. Ведь эти мыслящие системы по своей организации совершенно несопоставимы. Компьютер имеет ограниченные мощности. А мозгу ничего не стоит потратить кучу мощностей, не думая о количестве бит и байт, на любую ерунду. Я же вам уже привел пример с полетом на Луну. Попробуйте создать технологию аналогичную по эффективности в неживой системе.

— Таким образом, нам следует отставить твердотельные технологии и экспериментировать с жизнью?

— Думаю, существенные результаты в области разработок искусственного интеллекта будут получены только после того, как удастся перейти от твердотельной технологии к биотехнологии.

— Но конструирование искусственного разума в таком случае представляется переходом на следующую ступень эволюции?

— Нет, это совсем не эволюция. Эволюция — это отбор, на который нужны миллионы лет. А сейчас молекулярная биология способна сделать это за месяц. Я предлагаю идею, что сознание — это адаптационный плод эволюции, позволивший нам адаптироваться к другой шкале времени: вместо миллионов лет — годы. И это неимоверно «выгодно», но столь же опасно. Это грозит гибелью. Гибель для человечества может родиться фактически в любой молекулярно-биологической лаборатории. Достаточно появиться вирусу-мутанту и все. Поэтому я подозреваю, что если человечество хочет сохраниться, то в ближайшем будущем оно должно будет прийти к совершенно другому состоянию. К состоянию муравейника, в котором между людьми, сегодня все еще общающимися и составляющими друг против друга заговоры с помощью слов, тайн не останется. Я думаю, что человечество сегодня на пути к овладению другой формой языка — мета-языка. Он позволит нам общаться с гораздо большей эффективностью, соответствующей эффективности нашего мозга и соразмерной проблемам, которые будут перед нами стоять. У нас, к сожалению ли, к счастью ли, просто нет другого выбора. Воля должна быть единой. Слишком велика опасность. И надо думать, мы поймем, что информационная идея, лежащая в основе живого, проста, по сравнению с тем, как сложно она воплощается. И тогда, я не исключаю, удастся найти столь же простой алгоритм воплощения живых информационных систем. Таким будет ответ на вопрос об искусственном интеллекте. Его существование перестанет быть фантастикой и станет тривиальным, как карманный калькулятор. Но мы сами будем уже другими. Прошу прощения за эту «тоталитарную» модель. Сейчас она кажется пессимистичной. Но я не исключаю, что на пути к ее вынужденной реализации изменится сам круг наших ценностей и понятий.

Иван САЛЬНИКОВ, Институт проблем искусственного интеллекта НАНУ

— В каком направлении, по вашему мнению, наиболее плодотворно будет развиваться искусственный интеллект — в классическом, с использованием формальной логики и статистического анализа, или, возможно, в направлении итеративного обучения, нейронных систем, систем с нечеткой логикой и тому подобного?

— Что касается взгляда на направления развития искусственного интеллекта — классическим или не классическим путем он пойдет, — то должен вас разочаровать. Мы придерживаемся в этом вопросе аналогии с музыкой: будет и классическая, и неклассическая музыка в искусственном интеллекте. Для решения классических проблем — формальная логика, классические алгоритмы, статистический анализ, последовательный анализ, системный анализ и классические автоматы, а для неклассических проблем — итеративное обучение, нейронные системы, системы с нечеткой логикой, когнитивные методы, многоагентные технологии, нейрологические средства и все то, что уже взято исследователями на вооружение в области искусственного интеллекта. Теперь такие времена, когда не нужно ждать 50—100 лет, чтобы алгебра Дж. Буля воспринималась нормально, и некрасиво выкрикивать, словно та дама о первом паровозе: «...не поедет!», а потом — «...не остановится!»

Надо, на наш взгляд, шире смотреть на исследование и разработки в этой отрасли: от интеллектуальных роботов, выполняющих сугубо технические автоматические действия, — до интеллектуальных нанороботов и «нанолодок», которые блуждают по человеческим сосудам, выискивая плохие или больные клетки, до спротезированных на современном уровне человеческих рук, ног и других частей или органов живого человека.

— Какие наиболее значимые разработки в сфере искусственного интеллекта реализуются сейчас в Украине? Находят ли они практическое применение?

— В Украине можно отметить достижения на некоторых из этих направлений: разрабатываются искусственные суставы, составные части позвоночника человека, другие протезы. В Институте проблем искусственного интеллекта МОН и НАН Украины под руководством директора института члена-корреспондента НАН Украины А.Шевченко разрабатывается научная программа создания гуманоидных роботов как роботов нового поколения по сравнению с разрабатываемыми в институте до этого. У института есть и опыт, и высококвалифицированные кадры ученых, конструкторов и исследователей разных специальностей для того, чтобы начать решение сложных проблем гуманизации тех роботов с интеллектом, которые уже были разработаны в институте. Наши роботы уже научились распознавать языковые и зрительные образы, выполняют разнообразные механические действия и движения, в том числе и самостоятельно по заранее заданной программе поиска и манипулирования.

— В чем причины определенного снижения интереса широкой публики к искусственному интеллекту по сравнению, например, с 70—80 годами?

— По нашим данным поиска на сайтах в Интернете, по ключу только «гуманоидные роботы» было найдено всего-навсего 26,5 млн. документов, 859,0 тыс. патентов, 4,92 млн. журнальных публикаций. В том числе в США — 6,5 млн. документов, в Японии — 7,56, Германии — 3,39, России — 4,17, Украине — 428,0 тыс.(!) документов. Обнаружена также тенденция к росту объемов исследований и публикаций начиная с 2002 года. Такая же тенденция выявлена и относительно гуманоидных биороботов и медицинских гуманоидных биороботов.

О создании гуманоидных роботов сообщают сразу несколько ведущих фирм Японии: «Хонда», «Азимо», «Сони», «Фьюджи» и другие. Некоторые из этих роботов хорошо ходят и даже бегают, у них высокий уровень интеллектуального поведения, они играют в мяч, распознают лица, голоса, ведут диалог с человеком на различные темы по выбранной тематике.

В Токио японская корпорация «Хонда» демонстрировала, как сигналы мозга, распознаваемые с помощью магниторезонансного сканера, передаются на роботизованную руку, повторяющую ранее увиденные ею движения руки живого человека.

На последней международной выставке современных компьютерных технологий и телекоммуникаций ЦЕВИТ-2006 (г. Ганновер, Германия) демонстрировались различные робототехнические системы: от «сознательных» игрушек со сложным поведением и коммуникабельностью до антропоморфно-гуманоидных механических устройств с электронной начинкой и искусственными частями, имитирующими различные анатомические структуры человеческого тела: руки, ноги, головы, туловища и т. д.

Предполагается, что уже в недалекой перспективе гуманоидные роботы будут обслуживать человека в разнообразных ситуациях и состояниях, найдут военное применение, будут использоваться как поодиночке, так и в групповых вариантах: футбол, боевые операции, борьба с террористами и т.п.

— Когда, по вашему мнению, создадут систему, способную пройти тест Тюринга, по крайней мере, если «судьей» будет не специалист-кибернетик?

— О каких уже там тестах Тюринга говорить! Посмотрите на японскую собачку АІВО — последнего по времени разработки робота с искусственным интеллектом, которого можно свободно увидеть, в частности, и в Донецке. Функционирует как взрослая собака, которую не нужно воспитывать. «Живет» самостоятельной жизнью. Сама решает, как себя вести. Ориентируется на то, что происходит вокруг, и на свое личное настроение. Обладает инстинктами любви, покорности, движения, питания, сна.

Так о каком снижении интереса широкой публики к искусственному интеллекту вы говорите, возвращаясь к 70—80-х годам? Уже надо, пожалуй, говорить об интересе со стороны гуманоидных роботов, которые никак не могут понять, что это за искусственный человек смотрит на них и не способен понять даже отдельных возможностей того же Айбо, которые он ей демонстрирует. Человеку уже не хватает знаний, чтобы воспринять искусственную конструкцию того же Айбо и следить за его поведением.

— Не может ли дальнейшее развитие когнитивных функций искусственного интеллекта привести к «самоосознанию» систем искусственного интеллекта, то есть к появлению искусственного сознания?

— ХХІ век прогнозируется как век искусственной фауны и флоры. И не последнее место среди этих искусственных творений будут занимать гуманоидные интеллектуальные роботы, не исключено — и «искусственные люди». Не следует, вопреки Карлу Марксу, поддавать этот тезис сомнению. Как в свое время вошли в комнату персональные компьютеры, так в нашем столетии в комнату почти каждого жителя придут искусственные робототехнические системы с искусственным интеллектом и искусственным сознанием. Никаких сомнений в этом нет.

Ё В 1623 году Вильгельм Шикард создал первый механический калькулятор. Более совершенные вычислительные машины конструировали Блез Паскаль в 1642 и Лейбниц в 1673 годах. В XVIII веке было создано немало удивительных и сложных механических игрушек. В 1820 году начался промышленный выпуск механических калькуляторов. В 1833-м Чарльз Беббидж изобрел программируемый калькулятор, способный считывать информацию с перфокарт. В 1847-м Джордж Булль публикует свой «Математический анализ логики», закладывая основы алгебры Булля.

Ё В 1950 году Тюринг составил свой операционный тест для определения интеллекта. В том же году Клод Шеннон опубликовал работу, в которой игра в шахматы анализировалась как возможный машинный поиск оптимальных вариантов. Ё 1956 год — Джон Маккарти ввел в научный оборот термин «искусственный интеллект». 1952—1962 годы — Артур Самуэль (IBM) написал первую программу для игры в шашки, которая могла на равных соревноваться с чемпионом мира по этой игре.

Ё В 1965-м Джозеф Вайзенбаум написал «Элизу» — первую программу для ведения диалога на английском языке на произвольно выбранную тему.

Ё 1973 год — в Эдинбургском университете создан робот Фредди, способный использовать визуальные наблюдения для поиска и составления определенных моделей.

Ё В первой половине 80-х начали использовать экспертные системы в коммерческих целях. Эрнст Дикман и Мюнхенский университет Бундесвера создали первые робомобили, способные передвигаться по пустым улицам со скоростью до 70 километров в час (почти как выпускники большинства украинских автошкол).

Конец 90-х — активное бизнес-использование веб-краулеров и других интеллектуальных механизмов для поиска информации в Интернете.

Ё Двухтысячные годы — появление серийных интерактивных роботов — «домашних животных», активная работа в Массачусетском технологическом институте над «социальными роботами», которые могут выполнять несложные задачи, понимать устные команды, а также демонстрировать собственные «эмоции» с помощью выражения «лица».

Возможно, не самые удачные с точки зрения высокой науки, однако способные поразить воображение представители искусственного интеллекта:

Deep Blue — шахматная программа, в мае 1997 года выигравшая со счетом 3,5:2,5 у действующего чемпиона мира Гарри Каспарова.

EMI — написанная профессором университета Санта-Круз Дэвидом Коупом программа для компьютерной композиции. Программа может имитировать стиль около сотни классических композиторов, причем столь мастерски, что неспециалисты не замечают разницы.

MICIN — экспертная система для медицинской диагностики инфекционных заболеваний, разработанная в Стэнфордском университете. Пользуясь пятью сотнями внутренних правил-последовательностей и колоссальной базой данных, может с высокой достоверностью диагностировать большинство известных науке инфекций и назначать медикаментозное лечение.

Grand Challenge — соревнование электронных систем управления автомобилем, которое проводилось Агентством передовых оборонных исследовательских проектов США.

Чемпионат мира по футболу среди роботов — конкурс, который проводится с 1993 года и преследует цель «к середине ХХІ века создать команду человекообразных автономных роботов, которые смогут выиграть у чемпионов мира среди людей». И если на первых этапах чемпионата основной проблемой было удержание человекообразных игроков на ногах, то сейчас они уже бегают и учатся водить мяч.