Які фактори сприяли спаду досліджень AI в 1970-х роках?
Перша зима 1974-1980 років
У 1970-х роках штучний інтелект зазнав критики та фінансових невдач. Дослідники не могли оцінити складність проблем, з якими вони стикалися. Їхній величезний оптимізм підняв очікування неймовірно високими, і коли обіцяні результати не реалізувалися, фінансування для AI зникло. У той же час, область зв'язків (або нейронних мереж) була закрита майже повністю протягом 10 років з-за руйнівної критики перцептонів Марвіном Мінським. Незважаючи на труднощі з сприйняттям громадськості штучного інтелекту в кінці 70-х років, нові ідеї були досліджені в логічному програмуванні, обґрунтованому міркування і багатьох інших областях.

Проблеми
На початку 1970-х років можливості програм AI були обмежені. Навіть найбільш вражаючі могли справлятися лише з тривіальними версіями проблем, які вони мали вирішувати; всі програми були, в певному сенсі, «іграшками». Дослідники AI почали втілювати в себе кілька фундаментальних обмежень, які не могли бути подолані в 1970-х роках. Незважаючи на те, що деякі з цих обмежень будуть подолані в наступні десятиліття, інші все ще стимують поле до сьогоднішнього дня.

Обмежена комп'ютерна потужність: не було достатньо пам'яті або швидкості обробки, щоб досягти чогось дійсно корисного. Наприклад, успішна робота Росса Квілліана з природної мови була продемонстрована словниковим запасом всього двадцяти слів, тому що це все, що вписується в пам'ять. У 1976 році Ганс Моравец стверджував, що комп'ютери все ще в мільйони разів занадто слабкі, щоб демонструвати інтелект. Він запропонував аналогію: штучний інтелект потребує комп'ютерної потужності так само, як літаки потребують кінської сили. Нижче певного порогу, це неможливо, але, як потужність збільшується, в кінцевому підсумку це може стати легким. Що стосується комп'ютерного зору, то Moravec оцінив, що для простого збігу можливостей виявлення краю і руху людської сітківки в реальному часі знадобиться комп'ютер загального призначення, здатний виконувати 109 операцій в секунду (1000 MIPS). Починаючи з 2011 року, практичні програми комп'ютерного зору вимагають від 10 000 до 1 000 000 MIPS. Для порівняння, найшвидший суперкомп'ютер в 1976 році, Cray-1 (роздрібна ціна від 5 до 8 мільйонів доларів), був здатний тільки на 80-130 MIPS, а типовий настільний комп'ютер на той час досягав менше 1 MIPS.
Інтракційність і комбінаторний вибух. У 1972 році Річард Карп (будуючи на теоремі Стівена Кука 1971 року) показав, що існує багато проблем, які, ймовірно, можуть бути вирішені тільки в експоненціальному часі (у розмірі входів). Знайдення оптимальних рішень для цих проблем вимагає немислимої кількості комп'ютерного часу, за винятком випадків, коли проблеми тривіальні. Це майже напевно означало, що багато «іграшкових» рішень, що використовуються AI, ймовірно, ніколи не будуть масштабуватися в корисні системи.
Комуністичні знання та міркування. Багато важливих додатків штучного інтелекту, таких як бачення або природна мова, вимагають просто величезної кількості інформації про світ: програма повинна мати певне уявлення про те, що вона може дивитися або про що вона говорить. Це вимагає, щоб програма знала більшість тих самих речей про світ, які робить дитина. Дослідники незабаром виявили, що це дійсно величезна кількість інформації. Ніхто в 1970 році не міг побудувати базу даних настільки великої, і ніхто не знав, як програма може дізнатися стільки інформації.
Парадокс Моравека: Доказувати теореми і вирішувати геометричні проблеми порівняно легко для комп'ютерів, але так звані прості завдання, такі як розпізнавання обличчя або перетинання кімнати без зіткнення з чим-небудь, надзвичайно складні. Це допомагає пояснити, чому до середини 1970-х років дослідження зору і робототехніки зробили так мало прогресу.
Проблеми кваліфікації та кваліфікації. Дослідники штучного інтелекту (наприклад, Джон Маккарті), які використовували логіку, виявили, що вони не могли представляти звичайні висновки, які включали в себе планування або роздуми за замовчуванням, не вносячи змін до структури самої логіки. Вони розробили нову логіку (наприклад, немонотонну логіку і модальну логіку), щоб спробувати вирішити проблеми.
Кінець фінансування
Читайте також: Зимовий
Агентства, які фінансували дослідження в галузі штучного інтелекту (наприклад, уряд Великої Британії, DARPA і NRC), були розчаровані відсутністю прогресу і, врешті-решт, скоротили майже все фінансування для непрямих досліджень в області штучного інтелекту. Ця модель почалася ще в 1966 році, коли звіт ALPAC критикував зусилля машинного перекладу. Після витрати 20 мільйонів доларів НРЦ припинила всю підтримку. У 1973 році доповідь Лайтхілла про стан досліджень в галузі штучного інтелекту в Англії критикувала повну невдачу штучного інтелекту в досягненні своїх «великих цілей» і призвела до демонтажу досліджень в цій країні. (Доповідь конкретно згадувала проблему комбінаторного вибуху як причину невдач штучного інтелекту.) DARPA була глибоко розчарована дослідниками, які працюють над програмою вивчення мовлення в CMU, і скасувала щорічний грант у розмірі трьох мільйонів доларів. До 1974 року фінансування проектів AI було важко знайти.

Ханс Моравец звинуватив кризу в нереальних прогнозах своїх колег. "Багато дослідників потрапили в мережу зростаючого перебільшення". Однак була ще одна проблема: з часу прийняття поправки Мансфілда в 1969 році DARPA перебувала під зростаючим тиском, щоб фінансувати "місійно-орієнтовані прямі дослідження, а не основні непрямі дослідження". Фінансування творчих, вільних досліджень, які тривали в 60-х роках, не прийшло б від DARPA. Замість цього гроші були спрямовані на конкретні проекти з чіткими цілями, такими як автономні танки та системи управління боями.

Критики по всьому кампусу
Див. також: Філософія штучного інтелекту
Кілька філософів мали сильні заперечення проти заяв, які роблять дослідники AI. Одним з найдавніших був Джон Лукас, який стверджував, що теорема недосконалості Гёделя показала, що формальна система (наприклад, комп'ютерна програма) ніколи не може бачити істину певних тверджень, тоді як людина може. Губерт Дрейфус висміював порушені обіцянки 1960-х років і критикував припущення штучного інтелекту, стверджуючи, що людське міркування насправді включало дуже мало «обробки символів» і багато втіленого, інстинктивного, несвідомого «знати як». Аргумент китайської кімнати Джона Сірла, представлений в 1980 році, намагався показати, що програму не можна сказати, що вона «розуміє» символи, які вона використовує (якість, яка називається «намірністю»). Якщо символи не мають значення для машини, стверджував Сірл, то машину не можна описати як «мислення».

Ці критики не були сприйняті серйозно дослідниками AI, часто тому, що вони здавалися настільки далеко від точки зору. Проблеми, такі як нерозривність і розуміння, здавалися набагато більш негайними і серйозними. Було незрозуміло, яка різниця "знати як" або "намірність" зроблена з реальною комп'ютерною програмою. Мінський сказав про Дрейфуса і Сірла "вони неправильно розуміють, і їх слід ігнорувати". Дрейфус, який викладав в MIT, отримав холодне плече: пізніше він сказав, що дослідники штучного інтелекту "не наважилися бачити, як вони обідають зі мною". Джозеф Вайзенбаум, автор ELIZA, вважав, що його колеги ставилися до Дрейфуса непрофесійно і дитяче. Хоча він був відвертим критиком позицій Дрейфуса, він "навмисно зробив зрозумілим, що їхній спосіб не був способом ставитися до людини".

У Вайзенбаума почали виникати серйозні етичні сумніви щодо AI, коли Кеннет Колбі написав "комп'ютерну програму, яка може вести психотерапевтичний діалог" на основі ELIZA. Вейзенбаума турбувало, що Колбі розглядав бездумну програму як серйозний терапевтичний інструмент. Почалася бійка, і ситуація не допомогла, коли Колбі не відзначив Вайзенбаума за його внесок у програму. У 1976 році Вайзенбаум опублікував публікацію Computer Power and Human Reason, в якій стверджував, що зловживання штучним інтелектом має потенціал для знецінення людського життя.

Перцептрони і атака на коннективізм
Перцептрон - це форма нейронної мережі, запроваджена в 1958 році Френком Розенблаттом, який був однокласником Марвіна Мінського в Бронксській школі наук. Як і більшість дослідників AI, він був оптимістом щодо їхньої сили, передбачаючи, що "перцептрон може в кінцевому підсумку вміти вчитися, приймати рішення і перекладати мови". Активна програма досліджень парадигми була проведена протягом 1960-х років, але раптово зупинилася з публікацією книги Мінського і Паперта 1969 року «Перцептрони». Це свідчило про те, що існували серйозні обмеження на те, що можуть робити перцептрони, і що прогнози Френка Розенблата були грубо перебільшені. Ефект книги був руйнівним: практично ніяких досліджень у зв'язкості не проводилося протягом 10 років. Зрештою, нове покоління дослідників відродить цю область, а потім вона стане життєво важливою і корисною частиною штучного інтелекту. Розенблатт не дожив, щоб побачити це, оскільки він загинув в аварії на човні незабаром після публікації книги.

Логічне і символічне міркування: «ніт»
Логіка була введена в дослідження AI ще в 1959 році Джоном Маккарті в його пропозиції Advice Taker. У 1963 році Дж.Алан Робінсон відкрив простий метод реалізації дедукції на комп'ютерах, алгоритм резолюції та уніфікації. Однак прості реалізації, як ті, які спробували Маккарті і його студенти в кінці 1960-х років, були особливо незрозумілими: програми вимагали астрономічної кількості кроків, щоб довести прості теореми. Більш плідний підхід до логіки був розроблений в 1970-х роках Робертом Ковальським з Единбурзького університету, і незабаром це призвело до співпраці з французькими дослідниками Аленом Колмерауером і Філіппом Русселем, які створили успішний мова логічного програмування Prolog. Пролог використовує підсумок логіки (класули рога, тісно пов'язані з "правилами" і "правилами виробництва"), які дозволяють обчислюватися. Правила продовжували бути впливовими, створюючи основу для експертних систем Едварда Фейгенбаума і безперервної роботи Аллена Ньюела і Герберта Саймона, що призвело до Соар і їх уніфікованих теорій пізнання.

Критики логічного підходу відзначали, як це робив Дрейфус, що люди рідко використовують логіку при вирішенні проблем. Експерименти таких психологів, як Пітер Вейсон, Елеонор Рош, Амос Тверський, Деніел Канеман та інші, дали доказ. Маккарті відповів, що те, що роблять люди, не має значення. Він стверджував, що дійсно потрібні машини, які можуть вирішувати проблеми, а не машини, які думають, як люди.

Рамки та сценарії: «Скуфли»
Серед критиків підходу Маккарті були його колеги по всій країні в MIT. Марвін Мінський, Сеймур Паперт і Роджер Шанк намагалися вирішити такі проблеми, як «розуміння історії» і «розпізнавання об'єктів», які вимагали, щоб машина думала як людина. Щоб використовувати звичайні поняття, такі як «крісло» або «ресторан», їм довелося робити всі ті ж нелогічні припущення, які звичайно роблять люди. На жаль, такі неточні поняття складно представити в логіці. Джеральд Суссман зауважив, що «використання точної мови для опису суттєво неточних понять не робить їх більш точними». Шанк описав їхні «антилогічні» підходи як «нерозумні», на відміну від «неясних» парадигм, які використовували Маккарті, Ковальський, Фейгенбаум, Ньюелл і Саймон.

У 1975 році Мінський зазначив, що багато його колег-дослідників використовували той самий вид інструменту: рамки, які захоплюють всі наші припущення про щось. Наприклад, якщо ми використовуємо поняття птиці, то існує сукупність фактів, які відразу приходять на думку: ми можемо припустити, що вона літає, їсть черв'яків і так далі. Ми знаємо, що ці факти не завжди вірні, і що висновки, що використовують ці факти, не будуть «логічними», але ці структуровані набори припущень є частиною контексту всього, що ми говоримо і думаємо. Він назвав ці структури «рамками». Шенк використовував версію кадрів, яку він назвав «скриптами», щоб успішно відповісти на запитання про короткі історії англійською мовою.
Нереалістичні очікування, відсутність фінансування, виклик вироблення значних результатів і відкриття ряду фундаментальних обмежень, які вчені не могли подолати в 1970-х роках, все це сприяло зниженню досліджень в галузі штучного інтелекту в цьому десятилітті.