Семантический Ренессанс - стр. 7

Уже через 10-15 лет быстродействие компьютеров воспринималось на социальном уровне вполне обыденно.

Следующая мощная веха связана с игрой в шахматы. Компания IBM в 90-х годах разработала шахматный суперкомпьютер Deep Blue. Это чудо 11 мая 1997 года выиграло матч из 6 партий у чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. Сейчас уже многие забыли о том шоке, когда машина оказалась сильнее, «умнее» человека, правда в ограниченной области.

Пару слов о собственно названии «искусственный интеллект». Следует понимать, что в настоящее время в этом названии высокую долю занимает банальный маркетинг. Часто, в цифровой интеллект включаются характеристики, которые имеют вполне «не-интеллектуальное» происхождение.

Если же говорить об «интеллектуальных» свойствах компьютера, то серьезный и теоретический, и практический разговор на эту тему возник где 70-х годах прошлого века. Тогда тема получила название «экспертные системы». Зафиксируйте этот момент, 70 лет тому назад.

В то время начали обсуждать вполне практическую задачу, как можно заменить дорогостоящих и уникальных экспертов. Например, есть данные сейсморазведки по широкому региону. Может ли машина дать рекомендации по наличию месторождений нефти, с той же точностью как геолог высочайшей квалификации. Или, пример из медицинской темы, есть данные обследований пациента, может ли машина поставить диагноз.

Реализованный пример из физики – поиск новых элементарных частиц. На ускорителях делают миллионы снимков столкновений частиц. Эти снимки анализируются именно экспертными системами, а потом за открытия дают Нобелевские премии. Так что, здесь тоже можно дискутировать, кому давать премию, коллаборации ученых или эксперту-роботу.

В последующем тематика «экспертные системы» плавно перешла в тему «искусственный интеллект». Например, известная сейчас тема BigData – работа со сверхбольшими объемами данных. Методика здесь едина, что искать селфи элементарной частицы среди миллионов снимков, что анализировать поведение аккаунтов в социальной сети среди миллиарда пользователей.

Справедливости ради, надо отметить существование и общетеоретических разработок в теме цифрового интеллекта. Для формирования общей картины необходимо ссылочно описать и эту компоненту. Об этом следующий раздел.

В наше время тема машинного интеллекта чрезвычайно притягательна. И ученые, и практики грызут эту тему независимо от философских проблем. К примеру, на самом известном агрегаторе научной информации https://arxiv.org, есть раздел, посвященный только искусственному интеллекту Artificial Intelligence, https://arxiv.org/list/cs.AI/recent. Агрегатор arxiv.org управляется Cornell University, USA и дает возможность быстрой публикации практически без рецензии. Ученые со всего мира сначала публикуют статью в arxiv.org, чтобы «застолбить» свой приоритет, и лишь затем продвигают статью в статусные, но рецензируемые журналы. Как видим, тема искусственного интеллекта позиционируется наравне с самыми продвинутыми областями физики и математики. Интерес к теме демонстрируется количеством статей, примерно 100 штук от авторов со всего мира в одну среднюю неделю 2018 года. Это весьма немало и сравнимо с такими разделами, как биофизика.

Тьюринг был первым, кто предложил научный подход в понимании цифрового интеллекта. И именно он перенес взгляд с общей теории на сравнение человеческого и машинного интеллектов. Еще в 1950 году он предложил удивительно простой инструмент, получивший название «тест Тьюринга» для сравнения двух интеллектов.