Каждая задача — это своего рода маршрут из одной точки в другую. А это основа любой разумной машины.
Практически все, что сегодня делает искусственный интеллект, основано на простой, но фундаментальной идее: любую задачу можно свести к поиску пути от отправной точки к цели. Компьютер рассматривает различные состояния, решает, какое из них ближе к результату, и последовательно продвигается вперед, пока не найдет решение.
Самое наглядное сравнение — с навигацией. Когда человек едет в лондонском метро, например, от Бонд-стрит до Кингс-Кросс, он мысленно проходит через следующие варианты: Центральная линия до Оксфорд-серкус, пересадка на линию Виктория, станция Уоррен-стрит, станция Юстон и конечный пункт назначения. Компьютер делает то же самое, только быстрее и без догадок. Оно систематически ищет путь, выбирая наиболее эффективные шаги. Одним из первых и до сих пор самых известных алгоритмов такого поиска является A* (произносится как «ey-star»). Его изобрели в 1968 году, когда инженеры пытались научить робота самостоятельно передвигаться по комнате.
Этого робота звали Шейки. Он был создан в Стэнфордском исследовательском институте в Менло-Парке. Внешне он выглядел неуклюжим, но для своего времени это был прорыв: камера, микрофон, дальномер, датчики столкновения, колеса с моторами и собственный компьютер. Если бы ему сказали «пойти в библиотеку и взять предмет», он проложил бы маршрут на внутренней карте, вычислил бы шаги и начал двигаться, сверяя свой маршрут с датчиками. Шейки — первый робот, который самостоятельно принимает решения, а не просто выполняет команды. В 2004 году он был занесен в Зал славы робототехники Университета Карнеги-Меллон вместе с HAL 9000, R2-D2 и другими иконами той эпохи.
Алгоритм A* оказался настолько точным, что быстро стал классикой. Если между точками существует путь, он его найдет. Если существует несколько маршрутов, он выберет самый короткий. При этом он не тратит ресурсы на ненужные поездки – действует максимально экономно. По такому принципу работают сегодняшние навигаторы: когда телефон моментально строит маршрут с учетом пробок и перекрытий, «за кадром» работает улучшенная версия А*. Ирония в том, что алгоритм, изобретенный для управления роботами, теперь помогает людям ежедневно ориентироваться в реальном мире.
Но идея поиска работает не только в космосе. Его можно применить к логическим задачам, где нет путей и карт, но есть возможные состояния и переходы между ними.. Ярким примером является головоломка «восьмерка»: поле 3×3, восемь квадратов с цифрами и один пустой квадрат. Вам предстоит переставлять фишки так, чтобы они стояли в определенном порядке. Каждая перестановка создает новое состояние, и решение сводится к поиску последовательности шагов, ведущей от исходной комбинации к идеальной.
В 1950-х годах два американских исследователя, Алан Ньюэлл и Герберт Саймон, решили, что тот же принцип можно применить и к человеческому мышлению. На конференции в Дартмуте в 1956 году они представили программа «Теоретик логики» – система поиска доказательств математических теорем. В то время Ньюэлл работал в корпорации RAND, а позже перешёл в Карнеги-Меллон, где продолжил сотрудничество с Саймоном. Саймон, профессор менеджмента, позже получил Нобелевскую премию по экономике за исследования того, как люди принимают решения, располагая ограниченными знаниями и временем. Их общая цель проста: проверить, можно ли заставить машину рассуждать по тем же принципам, что и человек.
Теоретик логики был первым искусственным «математиком». Программа рассматривала доказательства как цепочки логических шагов, ведущих от аксиом к выводу. Он доказал 38 из 52 теорем из знаменитой работы Бертрана Рассела и Альфреда Уайтхеда Principia Mathematica, причем некоторые из них еще короче и элегантнее, чем оригинал. По сути, Логик-Теоретик делает то же, что и А*, ища путь, только не на карте, а в пространстве формул.
Сама Principia Mathematica, написанная в начале 20 века, попыталась создать логику, на которой будет строиться вся математика. Одним из примеров является закон modus tollens: если из истинности P следует, что Q истинно, то из ложности Q следует, что P также ложно. На современном примере: если выигрыш в лотерею делает человека счастливым, то несчастный человек точно не выиграл. Теоретик логики способен самостоятельно обнаруживать такие связи, начиная с исходных посылок и применяя логические правила, пока не придет к желаемому выводу.
Этот результат стал важной вехой. Впервые машина не только думает, но и мыслит — шаг за шагом доказывая утверждения, которые считались прерогативой человеческого разума. Историки искусственного интеллекта позже назвали «Теоретиком логики» момент, когда вычисления стали рассуждениями.. Программа Ньюэлла и Саймона показала, что мыслительный процесс можно рассматривать как поиск решения в огромном пространстве возможных шагов.
Так идея поиска – перемещения из одной точки в другую – стала ядром искусственного интеллекта. От робота Шейки, выбравшего маршрут по лаборатории, до программы, способной доказывать математические истины, — все они являются проявлениями одного и того же принципа: чтобы думать и принимать решения, нужно уметь найти путь к цели, даже если карта существует только в воображении машины.
