Обратимся к соответствующему фрагменту из той же «Серебряной пули нет»:

Сегодня в ходу два совершенно разных определения ИИ. ИИ-1: использование компьютеров для решения задач, которые раньше могли быть решены только с помощью человеческого интеллекта. ИИ-2: использование специальных приемов программирования, известных как эвристическое, или основанное на правилах, программирование. При таком подходе изучают действия экспертов, чтобы определить, какими эвристиками и практическими правилами они пользуются при решении задач… Программа проектируется для решения задач так, как, по-видимому, ее решает человек.

У первого определения скользкий смысл… Кое-что укладывается сегодня в определение ИИ-1, но как только мы видим работу программы и понимаем задачу, мы уже не думаем о ней, как о ИИ… К несчастью, я не вижу ядра методов, которые уникальны в этой области… По большей части методы проблемно-ориентированны, и для их переноса требуются известные абстракция и творчество.

Заметим, что за десятилетия бурного технологического развития в этой проблематике искусственного интеллекта, без кавычек, отметим отдельно, ничего существенно не поменялось. Тем не менее, теперь мы можем добавить некоторые важные уточнения к скользкому смыслу ИИ-1 – той самой простейшей реализации, широко известной сейчас. Не будем путать «задачи, которые раньше могли быть решены только с помощью человеческого интеллекта» с задачами, на данный момент не имеющими устойчивого алгоритмического решения. Это разделение поможет нам справиться с отмеченным здесь же эффектом того, что «мы уже не думаем о ней, как о ИИ».

Методологическое ядро известного сейчас «искусственного интеллекта», любезно пронумерованного Фредериком Бруксом как ИИ-1, составляет решение задачи о распознавании образов, и широкий спектр задач, обратных этой. Возможность сделать несколько первых шагов средствами «питательно-амебного» мышления только лишь в направлении мышления человеческого не означает возможности его достижения. Даже количество пропастей, могущих разверзнуться на этом пути, неисчислимо, не то что их ширина, глубина и хотя бы теоретическая возможность преодоления. Распознавание образов принадлежит функциям глаз и ушей, но пока еще не мозга.

Чтобы оказаться перед одной из самых первых таких пропастей, достаточно простой словесной игры с промтами. Представим себе ИИ-1, которому дали задачу найти кошку на картинке, на которой из-за кресла торчит хвост кошки, устроившейся за этим креслом. Распознать кресло, пол, стену и неизвестный фрагмент ИИ-1, безусловно сможет – как глаза он работает вполне успешно. Но эта словесная игра предполагает, что кошка на картинке есть, а ИИ-1 будет вынужден сказать, что фрагментов, достаточно идентифицируемых с кошкой, на ней нет. Очень примерно здесь достаточно ясно проходит граница между задачами, пока не имеющими устойчивого алгоритмического решения, и задачами, которые могут быть решены только с помощью человеческого интеллекта.

Пример с кошачьим хвостом приведен из давнего исследования ранней последней четверти прошлого века почти дословно. Этот пример можно рассмотреть и как пророчество о неизбежной тесной связи искусственного интеллекта с котеечками.

Шутки шутками, а находить применение искусственному интеллекту нужно, как бы ни «как написал программист» и что бы ни «что удалось реализовать». Пока подход ИИ-2 требует значимых научных и технологических прорывов на пути ко всеобщей доступности каждому пользователю Интернета, уже реализованный ИИ-1 вполне уже можно применять для чего-то полезного.

Прежде всего в этой части нашего повествования об искусственном интеллекте нам удалось найти главный ценностный критерий любого вычислительного инструмента: способность достичь стадии доступности и полезности каждому конечному пользователю.

С сутью любой такой полезности все несколько сложнее. С одной стороны – максимально возможного использования пространства вымысла для создания наиболее совершенных представлений о действительности – мы вполне искренне и подлинно устремляемся к истинному познанию и проникновению в суть исследуемого фрагмента действительности. С другой стороны, мы вынуждены когда-то приступить к использованию составленного таким образом представления, и оно к тому моменту должно оказаться достаточно простым, чтобы быть нам понятным. Процессы познания и нахождения минимально необходимого простейшего решения идут в противоположных направлениях. Остановиться слишком рано не менее опасно, чем задержаться в усовершенствованиях и уточнениях. Здесь очень важно не запутаться и не заблудиться: специально для этого мы подробно обсуждали исчисление уровней косвенности.

Современный «искусственный интеллект», ИИ-1, незаменим для выявления областей, где мы упрощаем задачи и решения, чтобы они стали нам понятны. Цифровые амебы, питающиеся цифровым кормом, справятся с этим прекрасно.

Для всего остального требуется настоящий естественный человеческий интеллект. При практической реализации любых интеллектуальных идей ошибки будут возникать неизбежно. Чтобы их обрабатывать, необходима погруженность в действительность, остающаяся исключительным и уникальным свойством человеческого мышления.

Вообще, не нужно ждать, что компьютеры или даже искусственные интеллекты сделают какую-то работу за нас. Если изначально подготовиться к тому, что технологии могут только сделать человеческий труд и мышление более эффективными, станет намного проще.

А еще в этих наших рассуждениях об искусственном интеллекте можно найти несколько подходов к тому, как можно попробовать договориться со своим внутренним программистом, чрезмерно озабоченным собственными в той или иной мере переоцененными представлениями о действительности. Но это задача с очень крупной яркой звездочкой.