Сэмюэл отмечал, что, хотя на этой ранней стадии обучение шло удивительно быстро, процесс был «довольно хаотичным и не слишком устойчивым»292. Он осознавал, что исследуемое пространство представляло собой неровный адаптивный ландшафт, на котором программа, использовавшая простые методы подъема по склону, была склонна попадать в ловушки, оказываться неустойчивой и зацикливаться – из этих неприятностей ей не удавалось выбраться без одного-двух побудительных толчков разработчика. Он смог распознать «дефекты» своей системы, приводившие к подобной неустойчивости, и устранить их. Финальная версия системы – та, что победила Нили, – представляла собой нечто вроде машины Руба Голдберга, состоящей из зубрежки, костылей293 и результатов самопроектирования, которые и самому Сэмюэлу представлялись весьма загадочными.

Неудивительно, что программа Сэмюэла стала грандиозной сенсацией и очень повлияла на первых идеологов искусственного интеллекта, но энтузиазм по поводу таких самообучающихся алгоритмов вскоре сошел на нет. Чем чаще люди пытались использовать эти методы для решения более сложных задач – например, для игры в шахматы, не говоря уже о практических, не имеющих отношения к играм проблемах, – тем чаще казалось, что своим успехом дарвиновская обучающаяся программа Сэмюэла была обязана скорее сравнительной простоте игры в шашки, чем могуществу лежащей в ее основе способности к обучению. Было ли это концом дарвиновского искусственного интеллекта? Разумеется, нет. Ему лишь пришлось на некоторое время – пока компьютеры и ученые-компьютерщики не смогут продвинуться к более высоким уровням сложности – впасть в спячку.

Сегодня потомки программы Сэмюэла размножаются с такой быстротой, что за последние год-два появилось как минимум три новых журнала для обсуждения связанных с ними проблем: Evolutionary Computation, Artificial Life и Adaptive Behavior. Первый из них освещает преимущественно традиционные вопросы инженерного искусства: использование моделируемой эволюции как метода расширения практических возможностей проектирования для программистов и инженеров по программному обеспечению. Разработанные Джоном Холландом (который вместе с Артом Сэмюэлом работал в IBM над программой для игры в шашки) «генетические алгоритмы» продемонстрировали свою эффективность в прагматичном мире производства программного обеспечения и образовали класс разновидностей алгоритмов. Другие два журнала посвящены исследованиям более биологического характера, где симуляция эволюционных процессов позволяет нам, по сути дела, впервые в истории, изучить процесс самой биологической проектно-конструкторской деятельности, манипулируя им – или, скорее, его крупномасштабными моделями. Как сказал Холланд, программы Искусственной жизни и в самом деле позволяют нам «отмотать назад пленку истории» и раз за разом, в многочисленных вариантах, проигрывать ее заново.

Стратегия интерпретации организмов как артефактов во многом похожа на стратегию, известную инженерам как обратное конструирование294. Когда инженеры компании «Рейтеон» хотят сделать электронный прибор, который мог бы составить конкуренцию прибору «Дженерал электрик», они покупают несколько приборов «Дженерал электрик» и начинают их изучать: это и есть обратное конструирование. Приборы используют, тестируют, просвечивают рентгеном, разбирают и подвергают каждую деталь интерпретативному анализу: почему инженеры «Дженерал электрик» сделали эти провода такими тяжелыми? Зачем здесь дополнительные регистры запоминающего устройства? Добавили ли они второй слой изоляции, и если да – то зачем так заморачиваться? Заметьте, предполагается, что на все эти «зачем» и «почему» есть ответ. Все обоснованно; в «Дженерал электрик» ничего зря не делают.

Конечно же, если занятые обратным конструированием инженеры достаточно мудры и достаточно глубоко познали самих себя, им ясно, что предположение, будто разработчики «Дженерал электрик» всегда по умолчанию будут принимать наилучшее решение, слишком сильно: иногда в инженерных проектах появляются глупые и бессмысленные элементы, иногда конструкторы забывают убрать элементы, больше не играющие существенной роли, а иногда не замечают простые способы решения проблемы, которые потом покажутся очевидными. Тем не менее следует по умолчанию ожидать наилучшего решения; если при обратном конструировании инженеры не будут предполагать наличия у наблюдаемых ими решений разумных причин, нельзя будет даже начать анализировать устройство прибора295.