прямо скажем, не совсем корректной акции приял участие и Гольдштейн, что странно для отвечавшего за безопасность проекта EDVAC. Отчет разошелся по миру и, превратившись в public domain (общественное достояние), стал основой для множества других проектов, в этом, безусловно, его позитивное значение, однако куда смотрели спецслужбы США?

Публикация стала причиной конфликта между Эккертом и Моукли с одной стороны и Гольдштейном и Джоном фон Нейманом – с другой, поскольку она лишила создателей EDVAC права получить патент на изобретенный ими электронный цифровой компьютер. Как показало дальнейшее, интерес фон Неймана к компьютерам был временным, больше он ничего значимого в этом направлении не сделал, а Моукли и Эккерт оказались втянутыми в нечестную патентную войну, затеянную крупными корпорациями ради своих экономических интересов. В конечном счете они были лишены формального права считаться первыми. Суд отдал пальму первенства извлеченному из безвестности профессору Джону Атанасову (John Atanasoff, 1903–1995), совершенно неожиданно для него самого, поскольку он был автором электронного калькулятора, не способного к программрованию.

Связь архитектуры компьютеров с хранимой программой исключительно с именем фон Неймана сегодня рассматривается как яркий пример печальной закономерности при распределении славы, известной как «эффект Матфея». Ее сформулировал в 1988 году социолог Роберт Мертон (Robert Merton, 1910–2003), урожденный Меер Школьник, сын эмигрантов из России. Суть эффекта в том, что научное сообщество склонно приписывать избыточные заслуги успевшим стать знаменитыми, оно готово преувеличивать достижения тех, кто ранее смог составить себе имя, а достижения тех, кто еще не получил известности, как правило, преуменьшают или вообще не признают. Как сказано в Евангелии от Матфея: «Ибо каждому имеющему будет дано, и у него будет изобилие, а у неимеющего будет взято и то, что он имеет».

Что же привлекло фон Неймана в универсальной машине Тьюринга (UTM, Universal Turing Machine)? Для создания компьютера EDVAC, она практического смысла не имела, но как математик, он понял, что изложенная им эмпирическая теория нуждается в обосновании, иначе говоря, в своего рода «теореме существования». Теоремы существования предназначены для определения условий, при которых возможно решение той или иной задачи, они служат фундаментальной основой математического знания и образования. Эти теоремы нужны абстрактно мыслящим математикам, но они не вызывают интереса у специалистов из прикладной математики. Заслуга фон Неймана в том, что он инициировал создание теоретической компьютерной науки (TCS. Theoretical computer science), вот для нее и потребовалось нечто на роль закладного камня, тут как нельзя к месту кстати оказалась UTM, ставшая своего рода теоремой существования. Тогда же сложилось существующее по сей день разделение всей компьютерной науки на высокую TCS, у нас ее называют «теоретической информатикой», и на ее многочисленные прикладные направления. Граница между ними размыта, но очевидно, что она проходит где-то по линии отношения специалистов к UTM. Теоретикам UTM служит основой мировоззрения, а на работу практиков UTM никак не влияет, они могут спокойно жить, не задумываясь и даже ничего не зная о ней. В данном случае между теорией и практикой примерно такое же соотношение, как между собственно наукой и философией науки, совместно они образуют единый организм с высоким уровнем автономности двух составляющих – можно быть успешным исследователем и профаном в философии, но возможно и обратное.

Совсем незадолго до своей кончины, в 1958 году Джон фон Нейман снова обратился к AI, он подготовил материал для выступления в Йельском университете, известному как Силлимановская лекция (Silliman Lecture). Право прочесть ее является высокой академической привилегией, оно предоставляется ежегодно одному, начиная с 1901 года. Но выступить фон Нейман не успел, после его кончины наследники издали лекцию, переработанную в небольшую книгу «Компьютер и мозг», где работа мозга сравнивается с работой компьютера и предлагается рассматривать мозг как своего рода компьютер.

Нейрофизиологические предпосылки к созданию AI

Первые шаги в направлении моделирования мозга были предприняты в 30–40-х годах несколькими коллективами нейрофизиологов. Среди них лидировала группа, в которую входили биологи, психологи, математики и инженеры, работавшие в Чикагском университете под руководством Николая Петровича Рашевского (1899–1972), признанного отца математической биофизики. Рашевский – еще один наш гениальный соотечественник, неизвестный в России, выпускник Киевского университета. Во время Гражданской войны он пошел на Белый флот, затем попал в Турцию, позже преподавал в Русском народном университете, созданном в Праге русскими эмигрантами. Деятельность университета была прекращена коммунистическим правительством Чехословакии в 1949 году, но Рашевский проработал там только до 1924 года, а потом он перебрался в США и всю последующую жизнь посвятил науке.

Работы Рашевского стали продолжением трудов двух предшественников: одного из основоположников современной нейробиологии, лауреата Нобелевской премии по физиологии и медицине за 1906 год Сантьяго Рамона-и-Кахаль (1852–1934) и лауреата Нобелевской премии по физиологии и медицине в 1932 году Чарльза Шеррингтона (1857–1952). В начале 30-х годов Рашевский первым разработал нейронную модель мозга, за оригинальность взглядов его назвали «queer duck in biology», что можно перевести как «белая ворона в биологии». В 1938 опубликовал первую книгу по математической биофизике «Математическая биофизика: Физико-математические основы биологии» (Mathematical Biophysics: Physico-Mathematical Foundations of Biology), а в 1947 книгу по математической социологии «Математическая теория человеческих отношений» (Mathematical Theory of Human Relations).

Важнейшим достижением группы Рашевского стала концепция, допускающая возможность моделирования сознания на гипотетической машине, позже такую машину стали назвать машиной с конечным числом состояний (Finite State Machine, FSM). Как было показано в последующем, FSM является простейшим конечным автоматом. Особую роль в этой работе сыграли двое его коллег – нейрофизиолог Уоррен Мак-Каллок и математик Уолтер Питтс, ставшие основателями коннекционизма, им посвящена глава 5. Свои взгляды Мак-Каллок и Уолтер Питтс изложили в опубликованной 1943 году статье «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности» (A Logical Calculus Immanent in Nervous Activity). Эта статья имеет историческое значение в силу того, что в ней рассматривается принципиальная возможность использования FSM для выполнения логических операций (logical calculus) и в ней впервые высказана идея создания необходимых для этой цели искусственных нейронных сетей (Artificial Neural Networks, ANN), способных выполнять логические функции булевой алгебры. Подробно эти вопросы освещаются в главе 6.

Глава 3 AI до Дартмутского семинара

C появлением компьютеров, которые, как следует из названия, были задуманы исключительно для математических расчетов, возникли попытки, основанные исключительно на интуиции, приспособить их к решению более интеллектуальных задач, например, играть в шахматы, переводить с естественного языка, доказывать теоремы, вступать в диалог с человеком и даже писать музыку.

Компьютерные шахматы

Идея, руководившая создателями первых шахматных программ, предельно проста