Видимо, поэтому в последние годы разговоры о создании искусственного интеллекта затихли и исследователи, в крайнем случае, предпочитают говорить об «экспертных системах», которые могут эффективно решать узкий круг профессиональных задач. Пример такой системы — тот же шахматный робот, умеющий лишь играть в шахматы, с большой скоростью перебирая возможные варианты ходов. Но больше — ничего. Поэтому вполне понятно то недоверие, с которым была воспринята новость о фактическом решении проблемы искусственного интеллекта — создании программы или компьютерной системы, имитирующей человеческое мышление.
Тем не менее, Форсайт и его коллеги утверждают: да, им удалось решить эту задачу. И рассказывают о деталях создания «синтетического человека». Так, программы в принципе не могли знать, как на самом деле люди принимают решения. Конкретное решение, конечно, следует за цепью логических рассуждений, однако есть нечто в принципе неформализуемое. Люди принимают решения, основываясь частично на своем опыте и ассоциативном знании. Кроме того, программные модели человеческого познания не принимали во внимание факторы, органически присущие самому человеку — эмоции, напряжение, усталость… А ведь все это жизненно важно для моделирования процессов человеческого мышления.
Первоначально группа Форсайта, по их словам, разработала лишь каркас для компьютерной программы, которая учитывала эти факторы. В дальнейшем были разработаны методы, которые позволили знания определенного эксперта переносить в эти компьютерные модели и обеспечили «синтетических людей» подходящим запоминающим механизмом — памятью накопленного опыта (memory of experiences). В дальнейшем эксперты надеялись применить эти накопленные людьми знания и опыт к решению проблем способом, который обычно используем мы сами.
Но вскоре произошел случай, серьезно изменивший направление исследований. Форсайт обратился к специалистам по робототехнике за какой-то справкой и в разговоре признался, что его группа разрабатывает компьютерные модели человеческого познания. Его собеседники предположили, что эта модель может использоваться для создания интеллектуальных машин. После этого акцент исследований сместился — группа стала работать над «познающими машинами» (cognitive machines), оставив мысль о создании «синтетических людей». Такой подход показался им более реальным.
В 2002 году исследователи заключили контракт со знаменитой DARPA — Defense Advanced Research Projects Agency — Управлением перспективных исследований Министерства обороны США. Военные хотели получить систему, способную в режиме реального времени следить за деятельностью оператора, оценивать его «познающие способности» и по ходу дела исправлять ошибки. При этом машина исходила из эталона Обнаружения Несоответствия («Discrepancy Detection») — вычисленных ею отклонений от «познающей модели» оператора.
«Цель нашей технологии состоит в том, чтобы внедрить в мир машин компьютерную модель процессов познания, которые лежат в основе человеческой ситуации и принятия решения», — говорят исследователи. И напоминают, что ныне именно «человеческий фактор» — то есть ошибки людей — лежит в основе большинства аварий. А если так, значит, нужно, чтобы люди как можно меньше участвовали непосредственно в управлении самолетами и поездами, автомобилями и производственными процессами в химической, ядерной и других отраслях промышленности. «Пусть люди наблюдают и контролируют действия компьютеров», — полагает Форсайт. Он считает возможным включение новой технологии в производственные циклы в течение уже ближайших 10 лет.
Впрочем, более о самой чудо-системе, к сожалению, не говорится ничего конкретного. Неясно, например, представляет ли она собой некую программу, готовую работать на уже существующих компьютерах, или это будет какой-то специализированный программно-вычислительный комплекс, например, типа нейронных сетей. Ничего не сказано и про взаимодействие новой программы с уже существующими.
Наконец, стоит отметить, что Sandia National Laboratories — фирма известная, однако пресс-релизы, выходящие из ее стен, иногда кажутся излишне фантастичными.
