Homo Roboticus? Люди и машины в поисках взаимопонимания - читать онлайн книгу. Автор: Джон Маркофф cтр.№ 39

Брейнеру все же удалось обнаружить связанное с землетрясениями изменение магнитного поля вдоль разлома, но сигнал был трудно различим на фоне геомагнитной активности, и его гипотеза не получила широкого признания. Он не позволил отсутствию научного подтверждения стать препятствием на своем пути. В Varian ему платили за поиск новых сфер коммерческого применения магнитометров, и в 1969 г. он вместе с пятью коллегами из Varian основали Geometrics, компанию, которая использовала авиационные магнитометры для поиска нефтяных месторождений.

В течение семи лет Брейнер руководил компанией по разведке нефти, а затем продал ее Edgerton, Germeshausen, and Grier (EG&G) и проработал еще семь лет в их филиале, прежде чем уйти в 1983 г. К тому времени технологии искусственного интеллекта, начало которым положили SAIL Джона Маккарти и работа Фейгенбаума и Ледерберга по сбору и организации знаний, начали завоевывать Кремниевую долину. Businessweek в июле 1984 г. с энтузиазмом провозглашал: «Искусственный интеллект уже здесь!» Через два месяца в вечерних новостях канала CBS Дэн Разер представил хвалебный репортаж об успехах SRI в разработке экспертных систем для поиска залежей полезных ископаемых. Охваченный энтузиазмом Брейнер стал частью волны ориентированных на технологии предпринимателей, которые верили, что пришло время коммерциализации отрасли.

Вслед за Dendral, первой экспертной системой, такие системы стали появляться одна за другой. В Mycin, также разработанную в Стэнфорде, был заложен «механизм построения заключений» на основе логики «если… то» и «базы знаний» примерно из шести сотен правил выявления кровяных инфекций. В Питтсбургском университете в 1970-х гг. осуществлялась программа Internist-I, еще одна из попыток решить проблему диагностики и лечения болезней. В 1977 г. в SRI Питер Харт, начавший свою карьеру в области искусственного интеллекта с робота Shakey, и Ричард Дуда, еще один из первых исследователей искусственного интеллекта, создали систему Prospector, чтобы помочь в поиске месторождений полезных ископаемых. Эта работа активно освещалась телеканалом CBS. А в 1982 г. Япония объявила программу по созданию компьютера пятого поколения. Открыто ориентированная на искусственный интеллект, она подстегнула конкуренцию и в конечном итоге бум в сфере искусственного интеллекта. В результате возник рынок, предлагавший новоявленным кандидатам естественных наук неслыханные $30 000 в год сразу после защиты.

Джинн был окончательно выпущен из бутылки. Разработка экспертных систем стала дисциплиной, названной «инженерия знаний»: идея заключалась в том, что можно собрать и упорядочить знания ученых, инженеров или менеджеров и применить их для управления предприятием. Компьютер фактически превращался в признанного авторитета. В принципе эта технология могла использоваться для расширения возможностей человека, но производители программного обеспечения в 1980-х гг. продавали ее компаниям под флагом снижения затрат. Как средство повышения производительности она чаще всего предполагала вытеснение людей.

Брейнер искал отрасль, где легко создать базу знаний, и остановился на коммерческом кредитовании и страховом андеррайтинге. В то время опасения в отношении автоматизации были еще не так сильны, и он не рассматривал проблему с этой точки зрения. Компьютерный мир делился на сравнительно дешевые персональные компьютеры и более дорогие «рабочие станции» – чаще всего мощные компьютеры для автоматизированного проектирования. Две компании, Symbolics и Lisp Machines, Inc., отпочковавшиеся от Лаборатории искусственного интеллекта Массачусетского технологического института, занимались специализированными компьютерами для работы на языке Lisp, предназначенном для создания приложений искусственного интеллекта.

Брейнер основал собственный стартап Syntelligence, который вместе с Teknowledge и Intellicorp вошел в тройку ведущих компаний в области искусственного интеллекта в Кремниевой долине в 1980-х гг. Неустанные поиски талантов привели к тому, что вскоре у него стали работать Харт и Дуда из SRI. Компания создала собственный язык программирования Syntel для усовершенствованной рабочей станции, которую использовали инженеры-программисты компании. Были написаны также две программы Underwrighting Advisor и Lending Advisor, предназначенные для работы на IBM PC. Брейнер позиционировал компанию как информационную службу общего пользования, а не как разработчика программ для систем искусственного интеллекта. «В каждой организации обычно есть человек, к которому все идут за советом, – сказал он репортеру The New York Times, писавшему о развитии коммерческих экспертных систем. – Его обычно продвигают по службе, и он перестает использовать свой опыт. Мы пытаемся сохранить эти знания на случай, если он увольняется, умирает или уходит на пенсию, и сделать их доступными множеству других людей». Статья о возможности наделить машину человеческим мышлением вышла на первой полосе газеты в 1984 г. ^{114}

Предлагая свои пакеты экспертных программ по кредитованию и страхованию, Брейнер напирал на значительное стабильное снижение затрат клиентов. Идея автоматизации работы специалистов была достаточно привлекательной, чтобы получить заказы от банков и страховых компаний и инвестиции от венчурных компаний. AIG, St. Paul и Fireman's Fund, а также Wells Fargo и Wachovia выложили авансом за программы $6 млн. Брейнер развивал проект почти полдесятилетия – штат компании превысил 100 человек, а выручка поднялась до $10 млн в год. Этого, однако, было мало для инвесторов. В 1983 г. пятилетние прогнозы строились из расчета на доход $50 млн в год. Когда надежды на быстрый рост коммерческого рынка программ для систем искусственного интеллекта не реализовались, у Брейнера возникли серьезные разногласия с членом совета директоров венчурным капиталистом Пьером Ламондом, ветераном полупроводниковой индустрии без опыта в области программного обеспечения. В конце концов Брейнер проиграл, и Ламонд пригласил стороннего менеджера, который перенес штаб-квартиру компании в Техас, где он жил.

Сама Syntelligence столкнулась с явлением, известным как «зима искусственного интеллекта». В начале 1980-х гг. работавшие в этой области компании стали одна за другой приходить в упадок из-за финансовых проблем или возвращаться к своим корням, к экспериментальной или консалтинговой деятельности. Сжатие рынка стало атрибутом сферы искусственного интеллекта вместе с повторяющимся циклом «бум – крах», обусловленным раздуванием перспектив научных достижений и неизбежным последующим разочарованием в результатах. Поколение истинно верующих, зачарованных технократической и не в меру оптимистической литературой 1960-х гг. по искусственному интеллекту, определенно сыграло роль в подготовке краха. И этот цикл растянулся на десятилетия, хотя индустрия искусственного интеллекта не прекратила развития ^{115}. Сегодня цикл вполне может повториться, если верить тем, кто возвещает новую волну технологий на грани «думающих машин».