Интересно, что сам Азимов считал, что сформулировал законы в нынешнем их виде не он сам, его друг и издатель Джон Кэмпбелл, главный редактор журнала «Astounding». Кэмпбелл, в свою очередь «говорил, что он просто вычленил Законы из того, что Азимов уже написал. Сам же Азимов всегда уступал Кэмпбеллу честь авторства «Трех Законов»:
1. Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинен вред.
2. Робот должен повиноваться всем приказам, которые дает человек, кроме тех случаев, когда эти приказы противоречат Первому Закону.
3. Робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит Первому и Второму Законам37.
Американские ученые Уоррен Мак-Каллок и Уолтер Питтс в 40-х годах ХХ века предложили математическую модель нейрона мозга человека, назвав ее математическим нейроном. Согласно предложенной модели, математический нейрон весьма правдоподобно имитировал структуру и свойства своего прототипа биологического нейрона мозга. На этом основании Мак-Каллок и Питтс высказали весьма смелое предположение, которое впоследствии легло в основу современной нейроинформатики: если математические нейроны связать между собой проводниками, имитирующими нервные волокна, то такой искусственный мозг будет способен решать интеллектуальные задачи, подобно тому, как это делает естественный человеческий мозг38.
В процессе создания искусственных нейронных сетей выделяют два основных направления. Первое направление основано на моделировании человеческих рассуждений. Истоки этого приписывают Евклиду. В III веке до н. э. древнегреческий ученый Евклид написал книгу под названием «Начала». В ней он подытожил накопленные к тому времени геометрические знания и попытался дать законченное аксиоматическое изложение этой науки. Написана книга была настолько хорошо, что в течение 2000 лет всюду преподавание геометрии велось либо по переводам, либо по незначительным переработкам книги Евклида.
Продуманное и глубоко логическое изложение геометрии, данное в книге Евклида, привело к тому, что математики не мыслили возможности существования геометрии, отличной от евклидовой. Возникновение геометрических знаний, связанное с практической деятельностью людей, отразилось и в названиях многих геометрических фигур.
Еще в древности геометрия превратилась в дедуктивную, строго логическую науку, построенную на основе системы аксиом. Согласно евклидовой геометрии: есть система аксиом и есть правила логического вывода. Она непрерывно развивалась, обогащалась новыми теоремами, идеями, методами39.
Таким образом, первое направление развития искусственного интеллекта было основано на воспроизведении человеческих рассуждений согласно логической модели геометрических знаний. Однако у этого направления было множество ограничений в человеческих познаниях.
Поэтому параллельно с первым направлением ИИ, основанным на воспроизведении человеческих рассуждений, развивалось и второе направление, связанное с машинным обучением. Задача машинного обучения заключается как раз в том, чтобы из экспериментально наблюдаемых фактов попытаться автоматически извлекать некое обобщенное знание, которое компьютеры смогут в дальнейшем использовать для решения новых задач за пределами тех данных, на которых происходило обучение.
И если в связи с первым направлением мы говорили о Евклиде с его строгой системой аксиом и логических построений, то в связи с машинным обучением необходимо, в первую очередь, упомянуть Декарта и его идею системы координат, где любая точка пространства может быть описана набором чисел. Благодаря Декарту, мы можем описывать геометрические объекты не только словами или рисунками, как во времена Евклида, но и в численном виде, а также в виде алгебраических выражений. Так, прямую, плоскость или сферу можно представить в виде уравнений, числовые параметры которых описывают особенности расположения и формы описываемых объектов. Эта идея «координатизации мира» и легла в основу работы систем машинного обучения40.
Искусственный интеллект постепенно приходит во все отрасли человеческой деятельности, делая обычные программные комплексы интеллектуальными:
Медицина и здравоохранение. Компьютерные системы ведут учет пациентов, помогают в расшифровке диагностических результатов. Например, снимки УЗИ, рентгена, томографа и другого медоборудования. Интеллектуальные системы даже могут по наличию признаков у пациента определять болезнь, предлагать оптимальные варианты лечения. В магазине приложений Гугла можно найти программы-помощники здорового образа жизни. Эти приложения считывают пульс и температуру тела при касании дисплея телефона пальцами, чтобы определить уровень стресса человека и подсказать, как его снизить.