ChatGPT бе представен през ноември 2022 г. Но кога се… „роди“ изкуственият интелект? Идеята, че компютрите могат да уподобят човека, да решават широк кръг от проблеми. Колко свещички ще има да духа на следващия си рожден ден – 5, 10, 20?

Цели 68! Макар че през 1956 г. предтечите на това направление Алан Тюринг и Джон фон Нойман отдавна са направили фундаменталните си открития, именно 56-а днес се смята за началната година в историята на направлението. В един американски колеж в продължение на 8 седмици идват и си отиват най-големите учени в тази бъдеща област. Хората, които после ще поставят основите на направлението, за да поговорят за основните предизвикателства, пред които са изправени…

„Най-късно до 1978 г. ние ще имаме машина с генерален изкуствен интелект, сравним със средната човешка интелигентност“, ще каже малко по-късно Марвин Мински, един от основните учени, организирали срещата в Дартмут.

Малкото градче Дартмут

Маккартизъм

Наложи се да почакаме „малко“ повече. Направлението премина през вълни на ентусиазъм и периоди на затишие, в които дори споменаването на „изкуствен интелект“ в научните среди се приемаше с пълна анатема.

Има ли какво да научим от предтечите за това колко е трудна всъщност задачата? Идеите им са важни и днес и не бива да бъдат забравяни. Защото историята малко или повече върви по спирала и всяка осмислена грешка може да се окаже спасител в бъдещето…

Не, този Маккарти не е познатият ловец на съветски шпиони по време на Студената война. Джон Маккарти в началото на 50-те е млад учен в областта на математиката и компютърните науки, който се насочва именно към прохождащата област, опитваща се да намери решение на въпроса – могат ли машините да мислят като хората? По това време направлението си няма име, ролята си оспорват няколко термина. По тези идеи работят екипи, пръснати в разни краища на САЩ и света, които рядко обменят мнения, насочват се в различни посоки, сблъскват се с едни и същи трудности…

Ето защо на Джон му идва идеята да организира среща през лятото на 1956-а, където учените, освободени от преподавателската си дейност, да могат на спокойствие да обсъдят напредъка, да поговорят, да обсъдят как да продължат нататък в новото безименно направление.

Съединението прави ИИ-то

По това време Маккарти работи като асистент по математика в колежа Дартмут – най-малкия от „Бръшляновата лига“, елитно училище, което се намира в град Хановър, Ню Хемпшир. И до днес той като че ли си остава в бръшляновата сянка на по-големите си роднини, надали сте чували за него, освен именно заради срещата, която Маккарти избира да организира тук и се превръща в основополагащото събитие в историята на изкуствения интелект.

„По онова време вярвах, че ако успеем да съберем всички, които се интересуват от темата, да ѝ посветим време и да избегнем разсейването, ще можем да постигнем истински напредък“, спомня си Маккарти.

Идеята му идва година по-рано и я споделя първо с приятеля си Марвин Мински, също млад учен в света на неврологията и компютърните науки, но в лабораториите „Бел“. Двамата получават подкрепата на своите научни наставници – Клод Шанън и Натаниел Рочестър.

Но… кой ще инвестира, за да се съберат учени, които да си приказват за едно направление, което по онова време звучи като детска фантазия?

Най-известната снимка на участниците, август 1956 г. От ляво на дясно Оливър Селфридж, Натаниъл Рочестър, Рей Соломоноф, Марвин Мински, Тренчърд Мор, Джон Макарти и Клод Шанън.

Кой ще ни даде пари?

Все пак решават да опитат. Маккарти и Мински пишат до фондацията „Рокфелер“, която по това време отделя средства за научни събития, които смята, че са от обществена важност.

„Предлагаме през лятото на 1956 г. в колежа „Дартмут“ да се проведе двумесечно проучване на изкуствения интелект, в което да участват 10 души. Изследването ще се проведе въз основа на предположението, че всеки аспект на ученето или друга характеристика на интелигентността може по принцип да бъде описан толкова точно, че да се създаде машина, която да го симулира“, пишат в предложението си Маккарти и Мински. И още:

„Ще се направи опит да се открие как да накараме машините да използват език, да формират абстракции и понятия, да решават проблеми, които сега са запазени за хората, и да се усъвършенстват. Смятаме, че може да се постигне значителен напредък в един или повече от тези проблеми, ако внимателно подбрана група учени работи заедно по тях в продължение на едно лято“.

Акъл море, глава – шамандура

Предвидени са хонорари от общо $1200 долара за учените, които се включат и $700 за студентите. Още $800 са за нощувките на гостите. Макар и в онези времена парите да имат имат съвсем друга стойност, звучи доста примамливо срещу общ бюджет от $13 500 фондацията да покрие събитие, което обещава да направи от примитивните дядовци на компютрите, съществуващи по онова време – машини, мислещи като хората.

Двамата ентусиасти не таят особени надежди, че ще бъдат одобрени, и на самите тях не им се струва вероятно някой да повярва в амбициозната идея… и все пак виждат зелена светлина. Да, получават едва половината от исканите средства. После се оказва, че почти никой от участниците няма нужните два месеца, предвидени за обща работа, но… в крайна сметка целта ще бъде изпълнена по най-добрия възможен начин.

По това време няма общоприет термин за „мислещите машини“ – използват се такива като „кибернетика“, теория на „аутомата“ и „комплексни информационни процеси“. Всяко от тези определения обаче насочва към по-конкретна посока на търсения. Ето защо в предложението до фондацията Маккарти решава да използва новия термин „изкуствен интелект“, достатъчно абстрактен и включващ всичко онова, което организаторите на семинара в Дартмут искат да постигнат.

Кой говори?

Нищо не се случва според очакванията. Дори ако сравним записките на участниците, не е сигурно точно кога е започнала и свършила срещата. Някъде между 18 юни и 17 август някои учени идват за по няколко дни, други за седмици, но никой не остава в пълните 8 предвидени седмици.

Маккарти е силно разочарован. По-късно ще определи този период като епоха на учене в духа на детското „виж, мамо, мога да карам без ръце!“. Спомня си, че „всичко изглеждаше така, сякаш нямаше как да се организираме и да се срещаме редовно. Това беше много разочароващо за мен. Нямаше истински обмен на идеи“.

Нещо повече: в резултат не са произведени конкретни открития, нито пък някакъв документ, различен от този, с който организаторите инициират самото събитие. И все пак… през следващите години хората, пристигнали в някои от дните в Дартмут ще правят фундаментални стъпки в направлението и ще отбелязват често-често, че всичко е започнало именно там.

Статуя на Алън Тюринг

Да разтуряме седянката

По това време се формират двете основни направления в разработката на изкуствен интелект – „силното“ и „слабото“. Обяснени прекрасно от проф. Преслав Наков тук, според първото целта е да се създадат системи, способни да решават задачи, изискващи човешка интелигентност, а за второто идеята е задачата да бъде решена точно така, както би я решил човекът.

Освен организаторите и техните ментори, в събитието се включват (може би) 47 души. Личат имената на бъдещите Нобелови лауреати Хърбърт Саймън и Джон Наш, чиято история е позната от филма „Красив ум“.

Очевидно понякога е достатъчно просто да се съберат подходящите хора на подходящото място, да бъдат оставени на спокойствие. Защото в обмяната на идеи, в разговорите, понякога се раждат и истинските пробиви. И още нещо: понякога трябва да мине повече време, преди да е ясно какво всъщност се е случило.

Замислете се за какви времена става дума. Дори преди десетилетие да си говорим за „изкуствен интелект“ беше далечна утопия, а какво остава за края на 50-те, когато персоналните компютри все още са имагинерна идея, а Бил Гейтс едва ходи прав под масата…

Джон Маккарти и Георги Едалгон-Велски играят шах на среща между съветските и американските компютърни изследователи през 1979 г.

Новият Опенхаймер

Оптимизмът и вярата в бъдещето често са тези, които ни водят напред. Но и тези, които ни подвеждат. Защото, улисани в ентусиазма на срещата и духа на времето, учените от Дартмут ще започнат да предвещават нереалистични очаквания, които по един или друг начин ще доведат до края на тази първа вълна в интереса към идеята компютърът на уподоби мозъка.

Както например думите на Мински, с които започнахме, обещал алгоритъм с човешка интелигентност преди края на 70-те. А той никак не е случаен учен, по-късно ще стане носител на наградата „Тюринг“, математическият еквивалент на нобела.

„Когато бъдат създадени интелигентни машини, не бива да се учудваме, че те, също като нас, ще са непоследователни и упорити в убежденията си за ума и материята, съзнанието, свободната воля и останалото“, ще напише по-късно Мински. Той е и научен консултант на прочутия филм „2001: Космическа одисея“.

Още един интересен паралел. Мински е завършил малко по-късно същия колеж като създателя на атомната бомба Опенхаймер. И от самото начало учителите му повтарят: „О, тук имаме нов Опенхаймер“, макар че тогава името нищо не му говори. Случаен повод за поредния щрих между ядрените технологии и изкуствения интелект…

Джон Маккарти играе шах срещу компютър на IBM, 1967 г.

Роботът Марвин

В семинара се включват учени от разни области – математици, електроинженери, физици. Още по това време се стига и до разговора за това да опознаем по-добре как работи мозъкът, преди да се опитаме по един или друг начин да го уподобим. В срещите активно участва и съпругата на Марвин – Глория Мински, която е невролог. Ще минат десетилетия преди идеята за дълбоките невронни мрежи да бъде доразвита от Джефри Хинтън и колегите му, за да стигнем до днешния ренесанс.

Месеци след Дартмут, в резултат отново от разговорите, ще се появи още един термин, който дълго време водеше напред направлението. Артър Самюел ще предложи идеята за „машинно самообучение“ – търсене на алгоритми, чрез които компютрите сами да се обучават върху дадени данни.

Година след семинара са основани лаборатории за изследване на изкуствения интелект в редица университети като „Карнеги“, „Станфорд“, MIT.

Кариерите и на останалите инициатори се развиват главоломно. Шанън остава в историята като бащата на информационната теория. Рочестър е един от създателите на IBM 701  – първия масов компютър, готов за научни приложения. Джон Маккарти нашумява като създател на програмния език LISP – създаден за нуждите именно на машината на Рочестър, едва вторият език от по-високо ниво, значително по-разбираем и удобен за хората, които тепърва ще станат известни като програмисти.

Рей Соломоноф

През стръмнините към ИИ-то

След Дартмут „изкуственият интелект“ се появява на картата като отделна област на науката, постепенно се налага и сред обществото. Хората се размечтават за мислещите машини и как те ще облекчат живота им… Но, уви, технологиите все още са далеч от тези възможности и така естествено се стига до първата „зима“ – момента на рязък спад в интереса към дадено направление.

През 80-те идват експертните системи, които според мнозина се превръщат във втория връх на изкуствения интелект, но той не продължава дълго, отново ограничен от възможностите на моментните технологии.

Докато стигаме до днешния ден, когато изкуственият интелект е хитът на деня и, може би, на епохата.

Дали пък отново няма да го надценим, увлечени от някои впечатляващи успехи, които успешно закриват ограниченията му? Едва ли. Отдавна не „всяко ново е добре забравено старо“, поне в света на технологиите, където новините са големи и ежедневни. И все пак, винаги си струва да използваме опита дотук, особено в подобна динамична сфера. И винаги си струва да имаме едно наум…

Последната снимка, на която са уловени повечето от участниците в края на живота им.

Седемте проблема

Седем са проблемите, формулирани от Мински и Маккарти, които трябва да бъдат решени на срещата в Дартмут. Някои от тях обаче си остават отворени и до днес…

1. Автоматични компютри

Ако една машина може да свърши дадена работа, тогава може да се програмира автоматичен изчислител, който да симулира работата на машината. Скоростта и капацитетът на паметта на сегашните компютри може да се окажат недостатъчни за симулирането на много от висшите функции на човешкия мозък, но основната пречка не е липсата на машинен капацитет, а нашата неспособност да пишем програми, използващи пълноценно това, с което разполагаме.

2. Как може да бъде програмиран компютър, който да използва език?

Може да се допусне, че голяма част от човешката мисъл се състои от обработването на думи, съобразено с правилата за разсъждението и предположението. От тази гледна точка формирането на обобщение се състои в допускането на нова дума и някои правила, чрез които съдържащите я изречения се подразбират и биват подразбирани от останалите. Тази идея никога не е била формулирана много прецизно, нито пък са били разработвани примери.

3. Невронни мрежи

Как един набор от (хипотетични) неврони може да бъде подреден така, че да формира понятия. По този проблем е извършена значителна теоретична и експериментална работа от Ълей, Рашевски и неговата група, Фарли и Кларк, Питс и Маккълък, Мински, Рочестър и Холанд и др. Постигнати са частични резултати, но проблемът се нуждае от повече теоретична работа.

В резултат от срещата се ражда Елиза – най-известният чатбот, далечен предтеча на ChatGPT.

4. Теория за размера на изчислението

Ако ни е даден добре дефиниран проблем (такъв, за който е възможно да се провери механично дали предложеният отговор е валиден, или не), един от начините за решаването му е да се опитат всички възможни отговори последователно. Този метод е неефективен и за да го изключим, трябва да имаме някакъв критерий за ефективност на изчислението. Ще се появят възражения, че за да се получи мярка за ефективността на едно изчисление, е необходимо да се разполага с метод за измерване на сложността на изчислителните устройства, което от своя страна може да се направи, ако разполагаме с теория за сложността на функциите. Някои частични резултати по този проблем са получени от Шанън, както и от Маккарти.

5. Самоусъвършенстване

Вероятно една наистина интелигентна машина ще извършва дейности, които най-добре могат да се опишат като самоусъвършенстване. Предложени са някои схеми за това, които заслужават последващо проучване. Изглежда възможно този въпрос да се изучава и абстрактно.

6. Абстракции

Някои видове абстракции могат да бъдат ясно дефинирани, а други – по-общо. Изглежда, че си струва да се направи директен опит за класифицирането им и да се опишат машинните методи за формиране на абстракции от сетивни и други данни.

7. Случайност и творчество

Една доста привлекателна и все пак очевидно непълна хипотеза е, че разликата между творческото мислене и невъображаемото мислене се състои в добавянето на известна случайност. За да бъде ефикасна, случайността трябва да се ръководи от интуиция. С други думи, обоснованото предположение или интуицията включват контролирана случайност в иначе подреденото мислене.