Чтение онлайн

«„Чистюли“, — говорил Шанк, — носят хорошо выглаженную одежду и работают над поверхностными феноменами, такими как логика и синтаксис, которые они могут понять и поместить в уютные маленькие коробочки. „Грязнули“ одеваются небрежно и любят иметь дело с такими беспорядочными проблемами, как семантика [1264] » [1265] .

Абельсон считал, что «чистюли» выбирают осторожный, экспериментальный и медленный (с точки зрения «грязнуль») путь к получению скромных результатов в надежде, что они в итоге составят целостную общую картину. «Грязнули» практикуют более интуитивный, целостный и хаотичный (с точки зрения «чистюль») подход, применяя методы моделирования и наблюдения, чтобы получить общую картину, надеясь, что она подскажет, на каких мелких деталях следует сосредоточиться. В то время как «чистюли» посвящают своё время изучению работы отдельных компонентов познания, «грязнули» надеются раскрыть динамическую взаимосвязь между этими компонентами. «Чистюли» полагают, что понимание каждого из компонентов даст нам понимание того, как эти компоненты вписываются в работающую когнитивную систему. «Грязнули» считают, что ни один из компонентов наших когнитивных систем не является изолированным и, поскольку каждый из них сильно зависит от работы других, именно их взаимодействие является ключом к пониманию познания. «Чистюли» искали «чистые» и последовательные решения задач представления знаний, в то время как «грязнули», как правило, использовали всевозможные «хаки», проверяя различные решения, чтобы увидеть на практике, что будет работать, а что нет [1266] . Вообще, «хак», «хакинг» (взлом) задачи — типичные инструменты из арсенала «грязнуль».

В общем и целом, доводя до крайности, позицию «чистюль» можно выразить фразой «[Если факты противоречат теории, то] тем хуже для фактов!» (её Дьёрдь Лукач приписывал [1267] Фихте, а другие авторы — Гегелю). Крайним же выражением взглядов «грязнуль» является старинная русская пословица: «Всё полезно, что в рот полезло».

Географически центром школы «чистюль» были Стэнфордский университет, Институт Карнеги — Меллона, Эдинбургский университет, университеты Западного побережья США, а также японские университеты. «Грязнули» работали в Массачусетском технологическом институте, Йеле и в университетах Восточного побережья США [1268] .

Типичными представителями школы «чистюль» были Аллан Ньюэлл, Герберт Саймон, Джон Андерсон, Кит Холиоук и Пол Тагард, «грязнуль» — Абельсон и Шанк, Сеймур Пейперт, Терри Виноград и Дон Норман.

В 1995 г. книга Холиоука и Тагарда «Умственные прыжки: аналогия в творческом мышлении» (Mental Leaps, Analogy in Creative Thought) [1269] подвела итоги двух десятилетий усилий «чистюль» в изучении мышления, построенного на аналогиях, в то время как книга Шанка и Клири «Машины для обучения» (Engines for Education) [1270] , вышедшая годом раньше, стала изложением результатов двух десятилетий исследований «грязнуль» в лабораториях Шанка (в Йельском, а затем в Северо-Западном университете), посвящённых изучению накопленного опыта. Ни одна из этих работ не ссылается на другую, и ни одна из них не даёт чёткого представления о мировоззрении породивших их школ [1271] .

Традиционно к числу «грязнуль» относят и Марвина Минского, иногда даже называя его основателем этой школы. Однако к началу 1990-х гг. он занимал уже скорее центристскую позицию. В 1991 г. Минский опубликовал статью под названием «Логическое против аналогического, или Символьное против коннекционистского, или „Чистюля“ против „грязнули“» (Logical Versus Analogical or Symbolic Versus Connectionist or Neat Versus Scruffy), в которой доказывал необходимость синтеза этих двух подходов.

Конечно, подход имени мира, дружбы и жвачки имеет большое число поклонников и в наши дни, тем более что множество современных интеллектуальных систем вполне успешно сочетают в себе методы, предложенные как в работах «чистюль», так и в трудах «грязнуль». Многие «грязные» методы подверглись «очистке» по мере того, как были созданы теоретические обоснования их применения. Например, развитие высокоразвитых формализмов, таких как байесовские сети и математическая оптимизация в 1990-е гг., привело некоторых исследователей ИИ, таких, например, как Стюарт Рассел и Питер Норвиг, к выводу о победе «чистюль». Памела Маккордак, симпатизировавшая «грязнулям», в 2004 г. отмечала: «В те дни, когда я пишу эти строки, в ИИ установилась гегемония „чистюль“ — людей, которые считают, что по крайней мере машинный интеллект предпочтительно описывать при помощи логических, даже скорее математических терминов». С другой стороны, за несколько прошедших десятилетий было изобретено множество «грязных» трюков и хаков, в первую очередь под влиянием выхода интеллектуальных систем за границы университетских лабораторий — производственная необходимость нередко порождает «грязные» решения, откладывая более изящные решения на будущее. Недаром различие между «чистюлями» и «грязнулями» нередко представляют в виде противопоставления декларативного и процедурного подходов: там, где «чистюли» оперируют формальными определениями, «грязнули» сконцентрированы на создании действующих агентов. Это противоречие было прекрасно выражено Марксом за сотню лет до Абельсона и Шанка: «Философы лишь различным образом объясняли мир; но дело заключается в том, чтобы изменить его» [Die Philosophen haben die Welt nur verschieden interpretiert, es kommt aber darauf an, sie zu verandern] [1272] .

В разгар дебатов, пришедшийся на первую половину 1980-х гг., Нильс Нильссон (знакомый нам по нейросетевым исследованиям в SRI), к тому времени президент Ассоциации по развитию искусственного интеллекта, заявил, что области нужны оба подхода. Он писал: «Большая часть знаний, которые мы хотели бы иметь внутри наших программ, может и должна быть представлена декларативно, в некоем декларативном, подобном логике формализме. Структуры для особых случаев [ad hoc] также имеют право на существование, но большинство из них порождается самой предметной областью» [1273] . Алекс Пентланд и Мартин Фишлер из MIT в ответ заявили: «Нет сомнений в том, что дедукция и логические формализмы будут играть важную роль в исследованиях ИИ, однако, похоже, что они не соответствуют той королевской роли, которую Нильс им отводит. Этот претендент на королевский престол хотя и не голый, но, похоже, имеет весьма ограниченный гардероб» [1274] .

Спор этот далёк от завершения и в наши дни (хотя сами термины «чистюли» и «грязнули», вышли из моды) и обостряется по мере успехов, достигнутых исследователями, тяготеющими к одному или другому направлению.

Одним из интригующих моментов истории искусственного интеллекта является вопрос о том, почему после успехов Розенблатта и Уидроу, после всей волны энтузиазма, порождённой работами Мак-Каллока и Питтса, научное сообщество на долгие годы утратило интерес к коннекционистским моделям. Нередко забвение нейросетевых моделей на многие годы и смену фокуса исследований связывают с критикой работ Розенблатта Марвином Минским и Сеймуром Пейпертом. Действительно, если попытаться объяснить одним предложением, то проще всего произвести на свет примерно такой текст: в 1969 г. увидела свет книга Минского и Пейперта «Перцептроны» (Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry), в которой были показаны функциональные ограничения подобных моделей (в частности, доказано, что перцептрон не может выучить операцию «исключающее или»), в результате произошло смещение научного интереса и финансирования на другое направление исследований в области ИИ — символьный подход (собирательное название для всех методов искусственного интеллекта, основанных на высокоуровневом «символьном» (человекочитаемом) представлении задач и логики их решения). Выглядит на первый взгляд логично и регулярно воспроизводится в научно-популярной литературе в различных вариациях со степенью категоричности, зависящей только от упоротости авторов. Действительность, впрочем, по всей видимости, куда сложнее, а во многом и вовсе противоречит этой лубочной картинке. Давайте попробуем разобраться в произошедшем по порядку.

Для этого мы вернёмся в 1963 г., когда 35-летний Сеймур Пейперт после четырёх лет работы в Университете Женевы перебрался в Массачусетский технологический институт, чтобы занять должность научного сотрудника (а с 1967 г. — профессора прикладной математики). Позже в своих воспоминаниях Пейперт писал: «Многие факторы сделали этот шаг привлекательным. Эта была перспектива получить доступ к компьютерам и работать с Марвином Минским и Уорреном Мак-Каллоком, а также удивительное чувство шаловливости [playfulness], которое я испытывал там во время своих кратких визитов. Когда я наконец приехал, всё это воплощалось в ночных сессиях у компьютера PDP-1, который был выделен Минскому. Это было чистой воды игрой. Мы выясняли, что можно сделать с помощью компьютера, и что-нибудь интересное оказывалось стоящим. Никто ещё не знал достаточно для того, чтобы указывать, что какие-то из вещей были серьёзнее других. Мы были как младенцы, открывающие мир» [1275] .

Первыми сотрудниками Минского стали студенты из клуба технического моделирования железной дороги, которые занимались созданием собственных релейных компьютеров, предназначенных для управления моделями поездов. Находившаяся в конце 1950-х гг. в распоряжении Минского ЭВМ (одна из нескольких в мире) была настоящей приманкой для увлечённых студентов, которые нередко пробирались в вычислительный центр, чтобы часами работать над собственными программами. Минский не стал наказывать студентов за незаконные проникновения в лабораторию и нецелевое использование университетской собственности, вместо этого он нанял их на работу. Позже он так отзывался о своих новых сотрудниках: «Они были странными. У них было что-то вроде ежегодного соревнования: кто быстрее других проедет по всем станциям Нью-Йоркского метро. Это занимало около 36 часов и требовало детальной проработки поездки, планирования, изучения расписания движения поездов. Эти ребята были сумасшедшими». Но именно такой род «сумасшествия» оказался полезным с точки зрения информатики. Особое внимание к деталям и неутолимое желание что-то создавать пришлись весьма кстати с точки зрения написания программ и проектирования аппаратуры. Лаборатория Минского процветала, и он не испытывал никаких проблем с поиском сотрудников. «Кто-нибудь писал сообщение или письмо: мне интересно то-то и то-то. На что я отвечал, что можно заглянуть и посмотреть, понравится ли работа у меня, — вспоминал он. — Человек приезжал на неделю или две, получал достаточно денег и уезжал, если ему не нравилось. Это действительно было весьма экстравагантно, но команда лаборатории была сообществом самозаряжающимся. У них был свой язык. Они могли сделать за три дня то, на что обычно уходит месяц. И если у нас в команде появлялся кто-то талантливый и харизматичный, мы принимали его с радостью».

Энтузиазм Минского щедро подпитывался ресурсами. Он вспоминал: «Я не писал ни единой заявки до 1980 года. Я просто всегда появлялся там, где был кто-нибудь вроде Джерри Визнера из Массачусетского технологического института. Мы с Джоном Маккарти начали работать над ИИ где-то в 1958 или 1959 г., как раз когда пришли в MIT. У нас была пара студентов-помощников. Однажды к нам заглянул Джерри Визнер и спросил, как идут дела. Мы сказали, что всё идёт неплохо, но было бы здорово, если у нас ещё было бы три-четыре аспиранта в помощь. Он сказал, мол, хорошо, зайдите к Генри Циммерману и скажите, пускай выделит вам лабораторию. Спустя два дня у нас была небольшая лаборатория на три-четыре комнаты и огромная куча денег, которую MIT получил от IBM за исследования в области вычислительной техники. Никто не знал, что делать с деньгами, поэтому их отдали нам» [1276] .