Кроме лабиринтной и реляционной моделей решения задач человеком в психологии большое внимание уделялось ассоциативной модели. Согласно ей обучение чему-либо у человека происходит в процессе формирования ассоциативных связей, носящих вероятностный характер. В уже упоминавшейся работе [23] можно найти описание многих аспектов этой модели. На ее основе в первой половине 60-х годов Э.Фейгенбаумом и Г.Саймоном (США) было создано несколько версий программы, получившей название ЕРАМ [7,19]. Другой программой, основанной на той же модели, является созданная в СССР в группе М.М.Бонгарда программа ассоциативного обучения незнакомому языку [24]. Идеи этих программ и до настоящего времени не потеряли своего значения. По существу, современное развитие моделей обучения искусственных систем все еще происходит в рамках ассоциативной модели. Необходимо упомянуть еще об одной программе универсального характера, созданной к концу 60-х годов. Это программа MULTIPLE, авторами которой являются Дж.Слейгл и Д.Конайвер [19]. Эта программа объединяла в себе программу обучения и программу логического вывода. Обе части программы содержат новые идеи. Так программа, осуществляющая вывод, имела средства не только для поиска конструктивного доказательства, но и средства для поиска опровергающих соображений по поводу тех или иных утверждений, а обучающая программа на основании обработки положительных и отрицательных примеров реализовывала процедуру введения оценок условий истинности тех или иных утверждений. Совокупность подобных примеров неоднократно встречается в интеллектуальных программах, относящихся к более поздним этапам развития работ в области интеллектуальных систем. В качестве конкретных задач, на которых программа MULTIPLE демонстрировала свои возможности, использовалась игра в калах, а также анализ шашечных позиций.
На начальном этапе развития работ в области искусственного интеллекта, продолжавшемся до начала 70-х годов, можно проследить как бы две тенденции в создании моделей интеллектуальной деятельности. Одна из них – та, о которой уже шла речь. Ее сторонники рассматривают проблему создания интеллектуальных систем, как проблему создания особых программ, реализуемых на ЭВМ. При этом они не ставят перед собой задачи воспроизведения в этих программах тех процессов, которые протекают при решении тех же задач у человека. Таким образом, их интересует не то, как человек получает решение той или иной интеллектуальной задачи, а совпадение с тем результатом, который получен человеком. Такую точку зрения можно назвать информационной.
Конечно, те, кто стоят на этой точке зрения, не отвергают полезность изучения соответствующих процессов у человека. Они готовы (и это было видно из сказанного выше) использовать те или иные психологические модели или наблюдения при создании программ, но результат, получаемый программами, для них является единственной практически значимой целью. Когда авторы подобных программ высказывают мысль о том, что универсальная процедура, реализованная в программе, тождественна той, с помощью которой человек решает интеллектуальные задачи данного класса (как это в свое время пытались делать авторы программ GPS, ЕРАМ или MULTIPLE), то они весьма быстро подвергаются основательной критике со стороны психологов. Оторванность моделируемых при информационной концепции процессов от нейрофизиологических механизмов, от взаимодействия мыслящего субъекта с внешним миром и деятельности в нем, всегда были предметом острой критики всего этого направления. Особенно четко негативное отношение к информационной точке зрения было высказано в начале 70-х годов Х.Дрейфусом. Его книга "Чего не могут вычислительные машины", появившаяся в 1972 г. [28], вызвала бурную дискуссию среди всех специалистов, работающих в этой области [29].
Другая точка зрения на создание интеллектуальных систем может быть названа нейробионической. Авторы, исповедующие ее, исходят из того, что для моделирования феномена мышления надо техническими средствами воссоздать тот нейрофизиологический субстрат, который породил мышление в органической природе. В середине 50-х годов появились первые модели простейших рефлекторных механизмов, в основе которых лежали модели нейронов. На основе этих простейших механизмов путем их объединения стали моделировать более сложные поведенческие реакции. Достаточно полный обзор этого начального этапа нейробионических исследований дан в [30]. То, что такой подход может порождать модели, обладающие достаточно сложным поведением, демонстрирует работа [31]. Описанный в ней автомат, созданный группой ученых под руководством Н.М.Амосова, способен передвигаться по незнакомой местности, изучая и запоминая ее особенности, способен регистрировать другие движущиеся в среде объекты и классифицировать их действия как дружелюбные или опасные. Эти и ряд других функций автомата формируются путем обучения, в основе которого лежат процессы усиления-торможения, протекающие на сети из искусственных нейронов. В [32] изложены общие принципы моделирования интеллекта, опирающиеся на идеи, частично воплощенные в тележке-автомате из [31]. Наиболее последовательное изложение программы развития нейробионического направления дано М.Арбибом [32].
Исследования процессов мышления, осуществленные в 70-х годах, привлекли внимание специалистов к проблеме асимметрии мозга. Выявленные особенности работы правого и левого полушария позволили выдвинуть гипотезу о том, что в интеллектуальной деятельности человека тесно переплетаются как бы два типа мышления, которые условно можно назвать левосторонним и правосторонним. Левосторонний тип мышления характеризуется следующими особенностями: информация, с которой он имеет дело, состоит из отдельных информационных единиц, организованных в виде последовательностей, основные типы операций над этой информацией носят символьно-логический характер, процедуры имеют алгоритмический характер, возможна вербализация всех проводимых операций, т.к. все они проводятся под контролем сознания. Правосторонний тип мышления характеризуется иными особенностями: информация, с которой он имеет дело, состоит из нерасчленяемых целостных комплексов, в которых информационные единицы связаны между собой системой разнородных отношений, причем эти комплексы образуют пространственно организованные "картины", основные операции над которыми носят ассоциативно-топологический характер и не вербализуются.
Между двумя типами мышления (иногда их метафорически называют алгебраическим и геометрическим) и двумя подходами к построению интеллектуальных систем (информационным и нейробионическим) имеется явная аналогия. Во всяком случае, использование ЭВМ демонстрирует все особенности левостороннего типа мышления, перечисленные выше. Это, по мнению большинства специалистов, работающих в области искусственного интеллекта, резко ограничивает возможности интеллектуальных программ и ставит проблему создания технических устройств, конструкция которых позволяла бы воспроизводить не последовательный процесс переработки символов, а одновременное протекание многих сложно взаимодействующих между собой во времени и пространстве процессов. То, что такой путь может приводить к эффективному решению задач, которые не могут столь же эффективно воспроизводиться на обычных ЭВМ, было продемонстрировано еще в конце 50-х годов Ф.Розенблаттом (США), предложившим устройство под названием "перцептрон". Подобные устройства, в состав которых входили нейроподобные элементы, функционирующие параллельно, могли быть использованы после обучения для мгновенного (симультанного) распознавания зрительных, образов. Эта процедура носит четко выраженный правосторонний характер и перцептроны демонстрировали ее успешное воспроизведение [34]. Ряд общетеоретических вопросов и оценки возможностей перцептронов были разработаны М.Минским и С.Пейпертом (США) [35]. В настоящее время, к сожалению, в искусственном интеллекте нет продвинутых исследований в области создания достаточно богатых по своим возможностям устройств, которые позволяли бы моделировать иные, весьма многочисленные механизмы мышления правополушарного типа.
III. Создание теоретической базы
Начальный этап развития исследований в области интеллектуальных программ подготовил к концу 60-х годов почву для возникновения новой парадигмы в области подобных исследований. Специалисты, работавшие в этой области, стали склоняться к мнению, что успех их исследований зависит не от того, насколько успешно та или иная программа решает конкретную интеллектуальную задачу, а от понимания общих принципов построения таких программ. Эти общие принципы должны развиваться в рамках специального научного направления – теории интеллектуальных программ или теории искусственного интеллекта, которая с конца 60-х годов стала пониматься именно таким образом.
В 1969 году в Вашингтоне состоялась Первая международная конференция по искусственному интеллекту (IJCAI). После этого регулярно раз в два года эти конференции стали повторяться. Их место проведения чередуется так, что конференции с нечетными номерами проводятся на американском континенте, а конференции с четными номерами – на других континентах. Эти международные форумы сыграли решающую роль в формировании методологии новой науки и выявлении областей ее приложения. Количество их участников выросло от нескольких сот, присутствующих на первых конференциях, до 4-5 тысяч участников, характерных для последних встреч. В 1976 г. начал издаваться международный журнал "Искусственный интеллект". В эти же годы в различных странах, где возрастала активность исследований в области интеллектуальных систем, стали издаваться национальные и международные журналы, посвященные отдельным проблемам ИИ или проблемам всей области в целом. В странах социалистического лагеря роль такого объединяющего исследователей международного органа выполнял издаваемый с 1982 г. в Братиславе (ЧССР) журнал "Вычислительные машины и искусственный интеллект".