В 1950 году Алан Тьюринг в статье «Вычислительные машины и разум» поднял вопрос о возможности существования мыслящих машин. Критерий того, что машины могут думать, прост: люди при разговоре с ними не смогут понять, что говорят не с человеком.
В 1956 году первая группа математиков во главе с Джоном Маккарти взяла на себя задачу обучить компьютеры, а точнее, ИИ человеческому языку за два месяца. Сейчас эта цель почти достигнута.
В 1950-е годы ученые в работе над созданием систем автоматизированного решения проблем разделились на два лагеря. Одни поддерживали символьный подход к машинному обучению, другие – параллельную распределенную обработку информации.
Символьный подход. Человек задает множество логических формул, а компьютер следует этим инструкциям. Так были созданы успешные узкоспециализированные программы, например MYCIN, помогающая врачам поставить верный диагноз. Однако развитие программ, созданных с использованием символьного подхода, быстро достигло потолка. Исправление ошибки в такой программе может привести к появлению трех новых. Это происходит из-за математического правила точек отказа: каждая группа из n компонентов имеет 2n-1 подмножества. Если условий всего два, ошибка может возникнуть в трех местах: в каждом из условий или при их комбинации. Но если условий 10, то количество точек отказа будет намного больше – 1023.
Параллельная распределенная обработка информации. Машины могут черпать информацию из структуры, выискивая и анализируя закономерности в самих данных. Как конкретно это происходит – еще загадка, но фактически такой ИИ решает задачи, не понимая их сути.
При параллельной распределенной обработке ИИ работает на основе нейронных сетей, как мозг млекопитающих. Он способен изучать информацию и находить решения, замечать ошибки.
Однако для продуктивной работы нужно много слоев информации, как в человеческом неокортексе. Когда систему впервые разрабатывали, она содержала один слой, в который было невозможно встроить инструмент исключающего «или» (позволяет находить уникальные элементы в массиве и ошибки), а разработать множество слоев не позволяла мощность компьютеров. Потому о системе забыли на 50 лет.
Системы ИИ возродились в 2010-х, когда появились мощные компьютеры, справляющиеся с многослойными системами ИИ (порядка 100 слоев). Удалось приблизить устройство и принципы функционирования систем ИИ к человеческому мозгу. Отсюда и название – «нейросети».