Винер был убежден, что наиболее перспективны научные исследованияв так называемых пограничных областях, которые нельзя конкретно отнес-ти к той или иной конкретной дисциплины. Они лежат где-то на стыке на-ук, поэтому к ним обычно не подходят столь строго. "Если затруднения врешении какой-либо проблемы психологии имеют математический характер,пояснял он, - то десять несведущих в математике психологов продвинуть-ся не дальше одного столь же несведущего".
Винеру и его сотруднику Джулиану Бигелоу принадлежит разработкапринципа "обратной связи", который был успешно применен при разработкенового оружия с радиолокационным наведением. Принцип обратной связизаключается в использовании информации, поступающей из окружающего ми-ра, для изменения поведения машины. В основу разработанных Винером иБигелоу систем наведения были положены тонкие математические методы;при малейшем изменении отраженных от самолета радиолокационных сигна-лов они соответственно изменяли наводку орудий, то есть - заметив по-пытку отклонения самолета от курса, они тотчас расчитывали его даль-нейший путь и направляли орудия так, чтобы траектории снарядов и само-летов пересеклись.
В дальнейшем Винер разработал на принципе обратной связи теориикак машинного так и человеческого разума. Он доказывал, что именноблагодаря обратной связи все живое приспосабливается к окружающей сре-де и добивается своих целей. "Все машины, претендующие на "разум-ность",- писал он, - должны обладать способность преследовать опреде-ленные цели и приспосабливаться, т.е. обучаться". Созданной им наукеВинер дает название кибернетика, что в переводе с греческого означаетрулевой.(2)
Следует отметить, что принцип "обратной связи", введенный Винеромбыл в какой-то степени предугадан Сеченовым в явлении "центральноготорможения" в "Рефлексах головного мозга" (1863 г.) и рассматривалсякак механизм регуляции деятельности нервной системы, и который лег воснову многих моделей произвольного поведения в отечественной психоло-гии.
Нейронный подход.
К этому времени и другие ученые стали понимать, что создателямвычислительных машин есть чему поучиться у биологии. Среди них былнейрофизиолог и поэт-любитель Уоррен Маккалох, обладавший как и Винерфилософским складом ума и широким кругом интересов. В 1942 г. Макка-лох, участвуя в научной конференции в Нью-йорке, услышал доклад одногоиз сотрудников Винера о механизмах обратной связи в биологии. Выска-занные в докладе идеи перекликались с собственными идеями Маккалохаотносительно работы головного мозга. В течении следующего года Макка-лох в соавторстве со своим 18-летним протеже, блестящим математикомУолтером Питтсом, разработал теорию деятельности головного мозга. Этатеория и являлась той основой, на которой сформировалось широко расп-ространенное мнение, что функции компьютера и мозга в значительной ме-ре сходны.
Исходя отчасти из предшествующих исследований нейронов (основныхактивных клеток, составляющих нервную систему животных), проведенныхМаккаллохом, они с Питтсом выдвинули гипотезу, что нейроны можно упро-щенно рассматривать как устройства, оперирующие двоичными числами.Двоичные числа, состоящие из цифр единица и нуль, - рабочий инструментодной из систем математической логики. Английский математик XIXв.Джордж Буль, предложивший эту остроумную систему, показал, что логи-ческие утверждения можно закодировать в виде единиц и нулей, где еди-ница соответствует истинному выссказыванию а нуль - ложному, после че-го этим можно оперировать как обычными числами. В 30-е годы XX в. пи-онеры информатики, в особенности американский ученый Клод Шеннон, по-няли, что двоичные единица и нуль вполне соответствуют двум состояниямэлектрической цепи (включено-выключено), поэтому двоичная система иде-ально подходит для электронно-вычислительных устройств. Маккалох иПиттс предложили конструкцию сети из электронных "нейронов" и показа-ли, что подобная сеть может выполнять практически любые вообразимыечисловые или логические операции. Далее они предположили, что такаясеть в состоянии также обучаться, распознавать образы, обобщать, т.е.она обладает всеми чертами интеллекта.
Теории Маккаллоха-Питтса в сочетании с книгами Винера (2) вызвалиогромный интерес к разумным машинам. В 40-60-е годы все больше кибер-нетиков из университетов и частных фирм запирались в лабораториях имастерских, напряженно работая над теорией функционирования мозга иметодично припаивая электронные компоненты моделей нейронов.
Из этого кибернетического, или нейромодельного, подхода к машин-ному разуму скоро сформировался так называемый "восходящий метод" -движение от простых аналогов нервной системы примитивных существ, об-ладающих малым числом нейронов, к сложнейшей нервной системе человекаи даже выше. Конечная цель виделась в создании "адаптивной сети", "са-моорганизующейся системы" или "обучающейся машины" - все эти названияразные исследователи использовали для обозначения устройств, способныхследить за окружающей обстановкой и с помощью обратной связи изменятьсвое поведение в полном соответствии с господствовавшей в те временабихевиористской школой психологии, т.е. вести себя так же как живыеорганизмы. Однако отнюдь не во всех случаях возможна аналогия с живымиорганизмами. Как однажды заметили Уоррен Маккаллох и его сотрудникМайкл Арбиб, "если по весне вам захотелось обзавестись возлюбленной,не стоит брать амебу и ждать пока она эволюционирует".
Но дело здесь не только во времени. Основной трудностью, с кото-рой столкнулся "восходящий метод" на заре своего существования, былавысокая стоимость электронных элементов. Слишком дорогой оказываласьдаже модель нервной системы муравья, состоящая из 20 тыс. нейронов, неговоря уже о нервной системе человека, включающей около 100 млрд. ней-ронов. Даже самые совершенные кибернетические модели содержали лишьнеколько сотен нейронов. Столь ограниченные возможности обескуражилимногих исследователей того периода.
Появление перцептрона.
Одним из тех, кого ничуть не испугали трудности был Фрэнк Розенб-лат, труды которого казалось отвечали самым заметным устремлениям ки-бернетиков. В середине 1958 г. им была предложена модель электронногоустройства, названного им перцептроном, которое должно было бы имити-ровать процессы человеческого мышления. Перцептрон должен был переда-вать сигналы от "глаза", составленного из фотоэлементов, в блокиэлектромеханических ячеек памяти, которые оценивали относительную ве-личину электрических сигналов. Эти ячейки соединялись между собой слу-чайным образом в соответствии с господствующей тогда теорией, согласнокоторой мозг воспринимает новую информацию и реагирует на нее черезсистему случайных связей между нейронами. Два года спустя была проде-монстрирована первая действующая машина "Марк-1", которая могла нау-чится распознавать некоторые из букв, написанных на карточках, которыеподносили к его "глазам", напоминающие кинокамеры. Перцептрон Розенб-лата оказался наивысшим достижением "восходящего", или нейромодельногометода создания искусственого интеллекта. Чтобы научить перцептронспособности строить догадки на основе исходных предпосылок, в нем пре-дусматривалась некая элементарная разновидность автономной работы или"самопрограммирования". При распознании той или иной буквы одни ееэлементы или группы элементов оказываются гораздо более существеными,чем другие. Перцептрон мог научаться выделять такие характерные осо-бенности буквы полуавтоматически, своего рода методом проб и ошибок,напоминающим процесс обучения. Однако возможности перцептрона были ог-раниченными: машина не могла надежно распознавать частично закрытыебуквы, а также буквы иного размера или рисунка, нежели те, которые ис-пользовались на этапе ее обучения.
Ведущие представители так называемого "нисходящего метода" специ-ализировались, в отличие от представителей "восходящего метода", всоставлении для цифровых компьютеров общего назначения программ реше-ния задач, требующих от людей значительного интеллекта, например дляигры в шахматы или поиска математических доказательств. К числу защит-ников "нисходящего метода" относились Марвин Минский и Сеймур Пейперт,профессора Массачусетского технологического института. Минский началсвою карьеру исследователя ИИ сторонником "восходящего метода" и в1951 г. построил обучающуюся сеть на на вакуумных электронных лампах.Однако вскоре к к моменту создания перцептрона он перешел в противопо-ложный лагерь. В соавторстве с с южно-африканским математиком Пейпер-том, с которым его познакомил Маккаллох, он написал книгу "Перцептро-ны"(3), где математически доказывалось , что перцептроны, подобные ро-зенблатовсим, принципиально не в состоянии выполнять многие из техфункций, которые предсказывал им Розенблат. Минский утверждал, что, неговоря о роли работающих под диктовку машинисток, подвижных роботовили машин, способных читать, слушать и понимать прочитанное или услы-шанное, перцептроны никогда не обретут даже умения распознавать пред-мет частично заслоненный другим. Глядя на торчащий из-за кресла коша-чий хвост, подобная машина никогда не сможет понять, что она видит.
Нельзя сказать, что появившаяся в 1969 г. эта критическая работапокончила с кибернетикой. Она лишь переместила интерес аспирантов исубсидии правительственных организаций США, традиционно финансирующихисследования по ИИ, на другое направление исследований - "нисходящийметод".
Интерес к кибернетике в последнее время возродился, так как сто-ронники "нисходящего метода" столкнулись со столь же неодолимыми труд-ностями. Сам Минский публично выразил сожаление, что его выступлениенанесло урон концепции перцептронов, заявив, что , согласно его тепе-решним представлениям, для реального прорыва вперед в создании разум-ных машин потребуется устройство , во многом похожее на перцептрон. Нов основном ИИ стал синонимом нисходящего подхода, который выражался всоставлении все более сложных программ для компьютеров, моделирующихсложную деятельность человеческого мозга.