Зима искусственного интеллекта — период в истории исследований искусственного интеллекта, связанный с сокращением финансирования и общим снижением интереса к проблематикеAI Expert Newsletter: W is for Winter . Термин был введён по аналогии с термином «ядерная зима». Направление искусственного интеллекта прошло несколько циклов, сопровождавшихся повышенным ажиотажем, сменяющихся «зимами» — разочарованием, критикой и последующим сокращением финансирования, а затем возобновлением интереса несколько лет или десятилетий спустя.
Термин впервые упомянут в 1984 году на ежегодной встрече AAAI (Американской ассоциации искусственного интеллекта): на одном из обсуждений и Марвин Мински — два ведущих исследователя в области искусственного интеллекта — предупредили бизнес-сообщество, что энтузиазм в отношении направления вышел из-под контроля, и что за ним последует разочарование, иллюстрацией послужила «первая зима» направления, пережитая в 1970-х годах. После этого обсуждения последовала цепная реакция, сопровождающаяся пессимизмом в среде исследователей, распространившаяся также в СМИ, и в конечном итоге приведшая к снижению финансирования и остановке крупных работ; три года спустя миллиардная индустрия искусственного интеллекта была фактически обрушена.
Как для всякого ажиотажа, сопутствующего перспективным технологиям, и характеризующимся последующими спадами (железнодорожная мания, пузырь доткомов), «зи́мы искусственного интеллекта» в первую очередь означали крах в восприятии лиц, принимающих решения о финансировании — правительственных чиновников, инвесторов, венчурных капиталистов, руководителей организаций. При этом, несмотря на взлёт и падение репутации искусственного интеллекта, исследования в этой области велись непрерывно, и после спадов интерес инвесторов возобновлялся по мере очередных результатов. Так, в 2005 году Рэй Курцвейл отмечал, что «зима искусственного интеллекта» не прервала работ в этой области, и уже к середине 2000-х годов «многие тысячи приложений искусственного интеллекта глубоко встроены в инфраструктуру каждой отрасли».
Периодизация Две длительные «зимы» относят к периодам 1974—1980 годов и 1987—1993 годов: «отчёт Лайтхилла вызвал массовую потерю доверия к ИИ со стороны академического истеблишмента в Великобритании (и в меньшей степени в США). Он сохранялся в течение десятилетия ― так называемая „зима AI“» : «в целом, индустрия искусственного интеллекта выросла с нескольких миллионов долларов в 1980 году до миллиардов долларов в 1988 году. Вскоре после этого наступил период, названный „зимой ИИ“». Кроме того, было несколько менее значительных эпизодов, повлиявших на снижение интереса к направлению, среди таковых провал проектов по машинному переводу в 1966 году и неудача концепции коннекционизма в 1970 году. Другие периоды спада интереса: 1971—1975: разочарование DARPA исследовательской программой по распознаванию речи в Университете Карнеги — Меллона; 1973: значительное сокращение исследований по искусственному интеллекту в Великобритании в ответ на отчёт Лайтхилла; 1973—1974: сокращение расходов DARPA на академические исследования по искусственному интеллекту в целом; 1987: крах рынка лисп-машин; 1988: отмена новых расходов на искусственный интеллект в рамках стратегической инициативы в области компьютерной техники; 1993: экспертные системы медленно достигают экономического дна; 1990-е годы: проект создания компьютеров пятого поколения не достиг своих целей.
Ранние эпизоды
Машинный перевод и отчёт ALPAC 1966 года
Во время холодной войны правительство США было особенно заинтересовано в автоматическом, мгновенном переводе русских документов и научных докладов. Начиная с 1954 года, правительство США приложило много усилий для разработки машинного перевода. Вначале исследователи были оптимистичны: новая работа Ноама Хомского по грамматике упрощала процесс перевода, и было «много предсказаний приближающегося прорыва»John Hutchins 2005 The history of machine translation in a nutshell. .
Однако исследователи недооценили сложность разрешения лексической многозначности. Для того чтобы перевести предложение без ошибок, машина должна была иметь представление, о чём идет речь в предложении. Согласно мифуHutchins, John. 1995. «The whisky was invisible», or Persistent myths of MT. Retrieved from http://www.hutchinsweb.me.uk/MTNI-11-1995.pdf , фраза «the spirit is willing but the flesh is weak» (крепок дух, но немощна плоть) при переводе на русский и потом обратно на английский превратилась в «the vodka is good but the meat is rotten» (водка хорошая, но мясо протухло), а «out of sight, out of mind» (с глаз долой, из сердца вон) — в «blind idiot» (слепой идиот). Позже исследователи назовут это .
В 1964 году Национальный исследовательский совет (NRC) США забил тревогу из-за отсутствия прогресса и создал (ALPAC) для изучения этой проблемы. В своём отчете 1966 года комитет пришёл к выводу, что машинный перевод оказался более дорогим, менее точным и более медленным, чем человеческий перевод. Потратив около 20 миллионов долларов, NRC свернул все разработки, а исследования были прекращены.
В XXI веке машинный перевод так и остается открытой проблемой, хотя и решённой с некоторым успехом (Google Translate, Yahoo Babel Fish, Яндекс Переводчик).
Отказ от коннективизма в 1969 году В ряде первых работ по ИИ для имитации разумного поведения применялись сети или схемы из соединённых между собой блоков. Примерами такого подхода, названного коннекционизмом, являются первое описание искусственной нейронной сети Уолтера Питтса и Уоррена Мак-Каллока, а также работа Марвина Минского по системе . В конце 1950-х годов большинство этих подходов были отброшены, когда исследователи начали исследовать символьные рассуждения (symbolic reasoning) в качестве основы интеллекта после успеха таких программ, как и General Problem Solver.
Однако работа в одном из направлений коннекционизма продолжалась — изучение перцептрона, предложенного Фрэнком Розенблаттом, которому удавалось поддерживать исследования в этой области благодаря своим способностям «продавца» и силы своей личностиPamela McCorduck процитировала одного коллегу: «Он был мечтой для пресс-службы, настоящим шаманом.» . Он оптимистично прогнозировал, что перцептрон «со временем сможет учиться, принимать решения и переводить языки». Основные исследования перцептронов резко прекратились в 1969 году после публикации Марвином Минским и Сеймуром Пейпертом книги «Перцептроны», которая обозначила пределы возможностей перцептронов.
Коннективизм был забыт на несколько последующих десятилетий. Хотя важная работа в этом направлении частично продолжалась, например, был предложен метод обратного распространения ошибки, однако найти достаточное финансирование для проектов коннекционистов в 1970-х и начале 1980-х годов было трудно, , . «Зима» исследований коннекционистов прекратилась в середине 1980-х годов, когда работы Джона Хопфилда, Дэвида Румельхарта и других возродили масштабный интерес к нейронным сетям and . Розенблатт не дождался этого, он погиб в результате несчастного случая вскоре после публикации книги «Перцептроны».
Неудачи 1974 года
Отчёт Лайтхилла В 1973 году британский парламент поручил профессору сэру Джеймсу Лайтхиллу оценить состояние исследований искусственного интеллекта в Великобритании. Его отчёт, известный как отчёт Лайтхилла, раскритиковал полную неспособность ИИ достичь своих «грандиозных целей». Он пришёл к выводу, что все то, что может делать ИИ, может быть сделано также другими науками. Он особенно выделил проблемы «комбинаторного взрыва» и «трудноразрешимости», которые показывали, что большинство самых успешных алгоритмов ИИ годятся лишь для решения «игрушечных» задач, а на реальных практических задачах они не работают, , and see also .
Отчёт был оспорен в дебатах, которые транслировались на канале BBC в программе «Controversy» в 1973 году. В дебатах «Универсальный робот — это мираж» Лайтхилл, представлявший Королевский Институт, дискутировал против команды из , Джона Маккарти и . Позже Маккарти писал, что «проблема комбинаторного взрыва была признана в ИИ с самого начала».
Отчёт Лайтхилла привел к прекращению большинства исследований в сфере ИИ в Великобритании. Исследования продолжалось лишь в нескольких университетах второго эшелона (Эдинбург, Эссекс и Сассекс). пишет: «Это создало эффект волны, который привел к сокращению финансирования разработок ИИ по всей Европе». Крупномасштабные исследования возобновились только в 1983 году, когда британский , созданный в ответ на японский проект компьютеров пятого поколения, начал финансировать в ИИ из военного бюджета в размере 350 миллионов фунтов стерлингов. Элви имел ряд требований, которые касались только Великобритании, что не подходило международным партнёрам, особенно американским, и стало причиной прекращения финансирования второго этапа.
Сокращение финансирования DARPA в начале 1970-х В течение 1960-х годов Агентство передовых оборонных исследовательских проектов (тогда известное как «ARPA», теперь «DARPA») выделило миллионы долларов на исследования искусственного интеллекта практически без каких-либо условий. Директор DARPA в те годы, Джозеф Ликлайдер верил в «финансирование людей, а не проектов» и позволял лидерам отрасли ИИ (таким как Марвин Минский, Джон Маккарти, Герберт А. Саймон и Аллен Ньюэлл) тратить их почти на любые цели.
Ситуация переменилась после принятия поправки Мэнсфилда в 1969 году, которая требовала от DARPA финансирования «целевых исследований, а не общих ненаправленных исследований» (разделы до 1980) Ненаправленные общие исследования характерные 1960-м перестали финансироваться DARPA, теперь исследователи должны были показать, что их работа вскоре принесёт пользу в виде новых военных технологий. Отныне предложения исследователей искусственного интеллекта рассматривались по очень строгим стандартам. Ситуация ещё больше осложнилась после выхода отчета Лайтхилла и собственного исследования DARPA (American Study Group), которые показали, что большинство исследований искусственного интеллекта вряд ли принесут хоть какую-либо пользу в обозримом будущем. В итоге деньги DARPA были направлены на проекты с более четкими целями, такие как автономные танки и системы управления боем. К 1974 году было трудно найти финансирование для проектов искусственного интеллекта.
Исследователь ИИ Ханс Моравек обвинил в кризисе нереалистичные прогнозы своих коллег: «Многие исследователи оказались в паутине все большего преувеличения. Первые обещания, данные им DARPA, были слишком оптимистичными. Конечно, то, что они разрабатывали в результате, значительно отличалось от обещаний. Но они считали, что в следующий раз не могут пообещать меньше, чем в первый, поэтому обещали ещё больше». В результате сотрудники DARPA потеряли терпение к исследованиям ИИ, как утверждает Моравек. Моравек сообщил , что «в DARPA буквально сказали: некоторых из этих людей следует проучить, сократив их контракты на два миллиона долларов в год почти до нуля!».
Хотя проект автономного танка провалился, система управления боем (Dynamic Analysis and Replanning Tool, DART) оказалась чрезвычайно успешной и сэкономила миллиарды долларов во время первой войны в Персидском заливе, таким образом компенсируя все инвестиции DARPA в ИИ и тем самым оправдав прагматичную политику DARPA.
Провал SUR DARPA оказалась глубоко разочарованной исследователями из университета Карнеги-Меллона, работавшими над программой распознавания речи. В DARPA рассчитывали получить, и считали, что им обещали предоставить, систему голосового управления для пилотов. Команда SUR разработала систему, которая могла распознать разговорный английский язык, но только если слова были произнесены в определённом порядке. В DARPA посчитали, что их обманули, и в 1974 году они отменили грант в размере 3 миллиона долларов в год (on whom this account is based). Other views include and under «Success in Speech Recognition».