Однако методы, хорошо зарекомендовавшие себя при разработке тех первых, практически демонстрационных, образцов интеллектуальных систем, не удавалось применить в тех случаях, когда речь заходила о широком спектре проблем и более трудных задачах. Одна из причин заключалась в комбинаторном взрыве, то есть скачкообразном росте количества возможных вариантов, которые приходилось изучать с помощью средств, основанных на простейшем методе перебора. Этот метод хорошо себя проявил на примере несложных задач, но не подходил для чуть более трудных. Например, для решения теоремы с доказательством длиной в пять строк системе логического вывода с одним правилом и пятью аксиомами требовалось просто пронумеровать все 3125 возможных комбинаций и проверить, какая из них приведет к нужному заключению. Исчерпывающий поиск также работал для доказательств длиной в шесть или семь строк. Но поиск методом полного перебора возможных вариантов начинал пробуксовывать, когда проблема усложнялась. Время для решения теоремы с доказательством не в пять, а пятьдесят строк будет отнюдь не в десять раз больше: если использовать полный перебор, то потребуется проверить 550 ≈ 8,9 × 1034 возможных последовательностей — вычислительно немыслимая задача даже для самого сверхмощного компьютера.
Чтобы справиться с комбинаторным взрывом, нужны алгоритмы, способные анализировать структуру целевой области и использовать преимущества накопленного знания за счет эвристического поиска, долгосрочного планирования и свободных абстрактных представлений, — однако в первых интеллектуальных системах все перечисленные возможности были разработаны довольно плохо. Кроме того, из-за ряда обстоятельств — неудовлетворительные методы обработки неопределенности, использование нечетких и произвольных символических записей, скудость данных, серьезные технические ограничения по объему памяти и скорости процессора — страдала общая производительность этих систем. Осознание проблем пришло к середине 1970-х годов. Осмысление того, что многие проекты никогда не оправдают возложенных на них ожиданий, обусловило приход первой «зимы искусственного интеллекта»: наступил период регресса, в течение которого сократилось финансирование и вырос скептицизм, а сама идея искусственного интеллекта перестала быть модной.
Весна вернулась в начале 1980-х годов, когда в Японии решили приступить к созданию компьютера пятого поколения. Страна собиралась совершить мощный бросок в будущее и сразу выйти на сверхсовременный уровень технологического развития, разработав архитектуру параллельных вычислительных систем для сверхмощных компьютеров с функциями искусственного интеллекта. Это была хорошо финансируемая правительственная программа с привлечением крупных частных компаний. Появление проекта совпало со временем, когда японское послевоенное чудо приковывало к себе внимание всего западного мира: политические и деловые круги с восхищением и тревогой следили за успехами Японии, стремясь разгадать секретную формулу ее экономического взлета и надеясь воспроизвести ее у себя дома. Как только Япония решила инвестировать огромные средства в изучение искусственного интеллекта, ее примеру последовали многие высокоразвитые страны.
В последующие годы широкое распространение получили экспертные системы, призванные заменить специалистов-экспертов при разрешении проблемных ситуаций. Они представляли собой автоматизированные компьютерные системы, программы которых базировались на наборе правил, позволяющих распознавать ситуации и делать простые логические умозаключения, выводя их из баз знаний, составленных специалистами в соответствующих предметных областях и переведенных на формальный машинный язык. Были разработаны сотни таких экспертных систем. Однако выяснилось, что от небольших систем толку мало, а более мощные оказались слишком громоздкими в применении и дорогостоящими в разработке, апробации и постоянном обновлении. Специалисты пришли к выводу, что непрактично использовать отдельный компьютер для выполнения всего одной программы. Таким образом, уже к концу 1980-х годов этот период подъема тоже выдохся.
Японский проект, связанный с появлением компьютера пятого поколения, в принципе, провалился, как и аналогичные разработки в США и Европе. Наступила вторая зима искусственного интеллекта. Теперь маститый критик мог вполне обоснованно посетовать, что, мол, «вся история исследований искусственного интеллекта вплоть до сегодняшнего дня складывается из череды отдельных эпизодов, когда, как правило, очень умеренная удача на исключительно узком участке работы довольно скоро оборачивается полной несостоятельностью на более широком поле, к исследованию которого, казалось бы, поощрял первоначальный успех»
[26]. Частные инвесторы старались держаться на почтительном расстоянии от любых начинаний, имевших малейшее отношение к проблеме искусственного интеллекта. Даже в среде ученых и финансировавших их организаций сам этот термин стал нежелательным
[27].
Однако технический прогресс не стоял на месте, и к 1990-м годам вторая зима искусственного интеллекта сменилась оттепелью. Всплеску оптимизма способствовало появление новых методов, которые, казалось, придут на смену привычному логическому программированию — обычно его именуют или «старый добрый искусственный интеллект, или «классический искусственный интеллект» (КИИ). Эта традиционная парадигма программирования была основана на высокоуровневой манипуляции символами и достигла своего расцвета в 1980-е годы, в период увлечения экспертными системами. Набиравшие популярность интеллектуальные методы, например, такие как нейронные сети и генетические алгоритмы, подавали надежду, что все-таки удастся преодолеть присущие КИИ недостатки, в частности, его «уязвимость» (машина обычно выдавала полную бессмыслицу, если программист делал хотя бы одно ошибочное предположение). Новые методы отличались лучшей производительностью, поскольку больше опирались на естественный интеллект. Например, нейронные сети обладали таким замечательным свойством, как отказоустойчивость: небольшое нарушение приводило лишь к незначительному снижению работоспособности, а не полной аварии. Еще важнее, что нейронные сети представляли собой самообучающиеся интеллектуальные системы, то есть накапливали опыт, умели делать выводы из обобщенных примеров и находить скрытые статистические образы во вводимых данных
[28]. Это делало сети хорошим инструментом для решения задач классификации и распознавания образов. Например, создав определенный набор сигнальных данных, можно было обучить нейронную сеть воспринимать и распознавать акустические особенности подводных лодок, мин и морских обитателей с большей точностью, чем это могли делать специалисты, — причем система справлялась без всяких предварительных выяснений, какие нужно задать параметры, чтобы учитывать и сопоставлять те или иные характеристики.
