Зима ИИ
1970-е–1990-е · Разрыв между обещаниями и реальностью
Охлаждение первого бума ИИ наступило быстрее, чем ожидалось. В начале 1970-х годов исследователи ИИ обнаружили, что сильно недооценили сложность достижения интеллекта. Сокращение финансирования и неоправданные ожидания общества погрузили ИИ в долгую зиму критики и сомнений.
Этот период можно разделить на две основные фазы: первую зиму ИИ (1970–1980-е годы) и вторую зиму ИИ (1987–1993). Однако даже в этот трудный период были важные достижения — коммерческое применение экспертных систем, возрождение коннекционизма и историческая победа IBM Deep Blue в шахматах, — которые подготовили почву для возрождения ИИ.
Примечательно, что даже во время зимы японское правительство продолжало инвестировать в проект «Компьютер пятого поколения», демонстрируя долгосрочную уверенность в развитии ИИ.
Ключевые вехи
Критика Мински — Паперта
Марвин Мински и Сеймур Паперт опубликовали «Перцептроны» — строгий анализ того, что однослойные перцептроны способны и не способны представлять. Книгу часто связывают с последующим снижением интереса к нейросетям, но на финансирование также влияли ограниченные вычислительные ресурсы, несбывшиеся ожидания и более широкие политические решения.
Марвин Мински и Сеймур Паперт
Рождение Prolog
Ален Кольмероэ, Филипп Руссель и их коллеги разработали в Марселе первую версию Prolog, применив логику предикатов к программированию и продвинув логическое программирование и символический ИИ.
Ален Кольмероэ & Филипп Руссель
Отчёт Лайтхилла
Британский учёный Джеймс Лайтхилл представил правительству Великобритании пессимистический отчёт об исследованиях ИИ, что привело к значительному сокращению финансирования.
Джеймс Лайтхилл (1924–1998)
Экспертная система MYCIN
Стэнфордский университет разработал MYCIN — экспертную систему для медицинской диагностики. Она продемонстрировала практичность экспертных систем, хотя из-за вопросов ответственности так и не была использована в клинической практике.
Стэнфордский университет
Экспертная система XCON
DEC развернула XCON (eXpert CONfigurer) — экспертную систему для конфигурирования компьютерных систем VAX. XCON стала первой коммерчески успешной экспертной системой, экономя компании миллионы долларов ежегодно.
Digital Equipment Corporation
Первая зима ИИ
После критических оценок и сокращения финансирования в 1970-х часть исследований ИИ пережила спад. «Первая зима ИИ» — ретроспективная периодизация; сроки и масштаб различались по странам и направлениям.
Японский проект FGCS
Япония объявила проект «Компьютер пятого поколения» (FGCS) — 10-летний проект по разработке компьютеров, способных к логическому выводу и обработке знаний.
Министерство международной торговли и промышленности Японии
Алгоритм обратного распространения ошибки
Дэвид Румельхарт, Джеффри Хинтон и Рональд Уильямс опубликовали работу об алгоритме обратного распространения ошибки, сделав возможным обучение многослойных нейронных сетей.
Дэвид Румельхарт и Джеффри Хинтон
Начало второй зимы ИИ
С ростом персональных компьютеров рынок дорогих Lisp-машин рухнул. Многие компании в области ИИ вновь обанкротились.
ИИ в войне в Персидском заливе
Вооружённые силы США использовали системы планирования и логистики на основе ИИ в войне в Персидском заливе, продемонстрировав потенциал ИИ в реальных приложениях.
Вооружённые силы США
Конец второй зимы
По мере развития технологий и роста коммерческих приложений ИИ начал выходить из зимы. Возрождение нейронных сетей и рост статистических методов заложили основу для новой эры.
Deep Blue против Каспарова
IBM Deep Blue победил чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова, продемонстрировав способность ИИ превосходить человека в чётко определённых задачах.
IBM Deep Blue
Ключевые фигуры
Джеффри Хинтон
Отец глубокого обучения
Хинтон — пионер нейронных сетей и глубокого обучения. Его вклад в обратное распространение ошибки, машины Больцмана и капсульные сети был новаторским. Даже во время зимы ИИ он продолжал исследования нейронных сетей и получил премию Тьюринга в 2018 году.
Гарри Каспаров
Чемпион мира по шахматам
В 1997 году Каспаров был побеждён IBM Deep Blue. Это событие не только продемонстрировало возможности ИИ, но и вызвало философские размышления. Позднее он стал активным сторонником ИИ.
Джеймс Лайтхилл
Критик ИИ
Отчёт Лайтхилла оказал глубокое влияние на исследования ИИ в Великобритании, приведя к сокращению финансирования на десятилетие. Однако его критика также побудила исследователей ИИ стать более прагматичными.
Карен Спарк Джонс
Пионер информационного поиска
В 1972 году Спарк Джонс опубликовала в Journal of Documentation обратную частоту документа, которая взвешивает термин по тому, насколько редко он встречается в коллекции. Эта идея лежит в основе ранжирования поиска и до сих пор работает внутри современных поисковых систем. Она работала в Кембридже в годы, когда финансирование ИИ было скудным, и утверждала, что вычисления слишком важны, чтобы оставлять их мужчинам.
Известные цитаты
Однако я должен сказать, что в области ИИ была проделана огромная работа, потрачено огромное количество денег, наблюдался огромный ажиотаж и энтузиазм. Никаких крупных результатов, никаких грандиозных результатов не выдержали проверки этого очень тщательного исследования, проведённого комитетом из числа ведущих учёных мира.
Deep Blue стало убедительным доказательством того, что машины могут превосходить людей в сложных когнитивных задачах, которые мы долгое время считали уникальными для нашего развитого мозга.