Термин «искусственный интеллект» в последнее время нередко подвергался нападкам, поэтому нам хотелось бы сначала пояснить, что мы под ним понимаем. Программы, реализующие теории знания, приносят интересные — а норой даже очень интересные — результаты. Однако многие программы, не претендующие на имитацию процесса познания, также могут давать значительные результаты. В термине «искусственный интеллект» неспециалисты обычно акцентируют внимание на слове «искусственный». В настоящее время компьютеры действительно способны делать многое такое, о чем прежде мы не могли и мечтать.
Усилиями ученых и инженеров производительность и сфера применения компьютеров непрерывно увеличиваются, но это еще не искусственный интеллект. Основное значение искусственного интеллекта как научного направления заключается именно в слове «интеллект» — таинственном и привлекательном. Многие прекрасные «интеллектуальные» программы не делают ничего полезного, а многие «умные» программы не имеют никакого отношения к ИИ. Если бы с самого начала эти вещи четко разграничивались, то нам, по-видимому, удалось бы избежать путаницы, недовольства и разочарований.
Хороший пример тому — экспертные системы. Это программы, более точно называемые программами вывода, основанного на правилах, не предназначены для имитации рассуждений человека-эксперта. Зачастую эти системы хорошо справляются с важными заданиями, отнюдь не моделируя решения творческих задач. Человек-эксперт не просто следует каким-то правилам. У него есть опыт, позволяющий увидеть необычный случай и помогающий ему принимать правильные решения с учетом этого опыта. Наш подход к проблеме моделирования работы экспертов иной: мы ставим целью описать, как поступает эксперт, когда ситуация не укладывается в общие правила. Кроме этого в теорию следует включить изменение и пополнение экспертом набора правил, если какой-то конкретный случай не укладывается в имеющиеся правила.
Искусственный интеллект — гораздо более фундаментальная область исследований, чем обычно считают. Многие из самых блестящих идей ИИ требуют детальной теоретической проработки, прежде чем они дойдут до программной реализации. Но после того, как идеи ИИ превращаются в прикладную систему, они в каком-то смысле переходят рамки ИИ. Конкретные условия ставят системе множество ограничений, которые требуют чисто программистских решений для того, чтобы эту систему можно было использовать в реальной среде, на реальных машинах и получать необходимые практические результаты. В основе такой системы лежит идея ИИ, но се достоинства определяются тем, как она действует, а не тем, что ее вызвало к жизни. В конечном счете получается, что по основополагающей идее системы невозможно судить о се функционировании.
Найдутся ли применения искусственному интеллекту? Если мы выясним, как мыслят люди, наши исследования помогут людям оптимизировать этот процесс. Возможно, что самое важное значение ИИ будет заключаться не в написании новых программ, а в новом подходе к пониманию процесса мышления. Если мы узнаем что-то новое о том, как человек читает и понимает прочитанное или сказанное, как происходит творческий процесс, то это поможет людям в их деятельности. Возможно, наиболее многообещающим выглядит применениие ИИ в образовании— программы помогут учить людей читать, запоминать, мыслить на основании фундаментального понимания этих процессов.
Рассмотрим вопрос обучения детей (или взрослых) чтению. Пытаясь написать программы, способные читать, мы многое узнали об этом процессе, и на основании этих знаний можно было бы разработать методику обучения чтению. Конечно, это не всегда просто, но в принципе возможно. Ожидания играют основополагающую роль в понимании текста. Когда у детей развивается способность строить ожидания относительно известных им слов и текстов, они начинают лучше читать. Владение языком тесно связано со знанием существа вопроса, поэтому по своему содержанию детские книги должны быть близки к тому, чтб дети знают. Используя пакеты ожиданий, касающиеся того, что детям известно, можно было бы создавать более совершенные хрестоматии для чтения и писать такие книги, которые развивали бы у детей способность заполнять тексты деталями, «читаемыми между строк», и таким образом учили бы детей логическому мышлению. Поскольку исследования в области искусственного интеллекта были все время связаны в первую очередь с проблемой языка, накоплено много знаний именно из области обучения чтению. Но это не единственное, что могут дать исследования в области ИИ. В будущем, возможно, станет более ясно, как учиться и лучше запоминать информацию, как лучше объяснять новое и даже как развить творческие способности.
Искусственный интеллект как область науки — это лишь малая часть грандиозной попытки познать механизм мышления. Это основная цель данной области науки и здесь достигнуты немалые успехи. Программы, которые мы пишем, важны как эксперимент, а не как конечный результат. Главный интерес для нас составляет именно интеллект, а не его искусственное происхождение. Если мы достигнем успеха в этом направлении, то проложим путь для создания механических помощников человеку в его повседневных делах и заботах. Но не в этом главное. Самое важное, чего мы тогда добьемся,— более глубокого понимания самих себя, что, безусловно, гораздо ценнее, чем любая программа.
