В Teknowledge и слушать не хотели подобную ересь. Поэтому Каплан поступил так же, как и несколькими годами ранее, когда помогал Symantec в свободное от работы в Стэнфорде время. Было Рождество, и, пока все остальные отдыхали, он укрылся в своем коттедже и взялся за адаптацию программы Teknowledge к работе на PC. Каплан использовал Turbo Pascal, быстрый как молния язык программирования, который сделал его версию экспертной системы быстрее исходного продукта для рабочей станции. Он закончил работу над программой за праздники, продемонстрировал Wine Adviser, демоверсию системы Teknowledge, на своем «игрушечном» персональном компьютере и в буквальном смысле убил официальное программное обеспечение, функционировавшее на рабочей станции Xerox Star.
Началось светопреставление – сравнительная дешевизна программного обеспечения для персональных компьютеров разрушила не только бизнес-модель Teknowledge, но и представление о месте компании под солнцем! Каплана возненавидели. Ему, однако, удалось убедить Ли Хехта заняться выпуском продукта для PC. Но это было безумством – продавать продукт за $80, а не за $80 000. Каплан превратился в изменника и не сомневался, что ему вот-вот укажут на дверь. В это время появилась Энн Уинблад, которая тогда работала аналитиком по технологическим компаниям на Уолл-стрит, а позже стала известным венчурным капиталистом Кремниевой долины, и взгляды Каплана на изменения в компьютерном мире зацепили ее.
«Я знаю, с кем тебе нужно познакомиться», – сказала она ему.
Этим человеком оказался Митч Капор, основатель и директор Lotus Development Corporation, поставщика электронных таблиц 1-2-3. Каплан встретился с Капором и заинтересовал его своим видением массового использования искусственного интеллекта. Основатель Lotus с энтузиазмом воспринял идею: «У меня есть деньги, не хотите ли вы предложить свой будущий продукт мне?» – спросил он.
Поначалу Каплан хотел сделать недорогую версию экспертной системы Teknowledge под названием ABC наподобие программы 1-2-3. Идея, однако, не вызвала восторга. Так или иначе, вскоре после этого он летел на личном реактивном самолете Капора. Когда Каплан увидел, как основатель Lotus, обложившись заметками на бумаге, вводит информацию с клавиатуры в громоздкий компьютер Compaq размером со швейную машину, у него возникла новая идея. Он предложил программу для ввода заметок в произвольной форме, которая выполняет роль календаря и ежедневника. Капору идея понравилась, и совместно с Эдом Белавом, еще одним разработчиком программного обеспечения Lotus, они обговорили основные моменты.
Каплан вновь уединился в своем коттедже, на этот раз на полтора года, для работы над программой с участием Белава. Капор помогал с оттачиванием общего замысла. Lotus Agenda была первым представителем пакетных программ нового поколения, так называемых персональных информационных менеджеров, которые в некотором роде предвещали появление Всемирной паутины. Информацию можно было сохранять в произвольной форме, и она автоматически распределялась по категориям. Программу стали описывать как «электронную таблицу для слов», она была классическим примером нового поколения программных средств, которые расширяли возможности пользователей в духе Энгельбарта.
Представленный в 1988 г. пакет получил хвалебные отзывы у отраслевых аналитиков вроде Эстер Дайсон и постепенно стал предметом культа. Зима искусственного интеллекта в Америке уже началась, и большинство компаний новой волны в этой сфере вскоре пришли в упадок. Каплан одним из первых заметил зловещие предзнаменования. Как и Брейнер, он быстро превратился из рыцаря искусственного интеллекта в поборника расширения возможностей человека. PC были самым мощным инструментом усиления интеллекта в истории. Становилось ясно, что человека так же легко включить в компьютерную систему, как и исключить из нее. Когда в сфере искусственного интеллекта возникли коммерческие проблемы, персональные компьютеры, а вместе с ними и усиление интеллекта вырвались вперед. В конце 1970-х гг. и в начале 1980-х гг. в Америке наблюдался взрывной рост индустрии персональных компьютеров. Идея о том, что компьютер может быть и «усилителем фантазии» дома, и средством повышения производительности в офисе, в мгновение ока вытеснила представление о компьютере как о безликом бюрократическом инструменте госучреждений и компаний. К 1982 г. персональные компьютеры стали таким культурным явлением, что журнал Time поместил PC на обложку в качестве «человека года».
Разработчики сами отдали предпочтение усилению интеллекта. Каплан основал компанию Go Corp. и создал первый компьютер с рукописным вводом, который опередил iPhone и iPad более чем на десятилетие. Подобно Шелдону Брейнеру, который отошел от искусственного интеллекта к 1980-м гг., он перешел на сторону ориентированных на человека систем в наступающей эпохе post-PC.
Попытки создать работоспособную систему искусственного интеллекта с самого начала сопровождались ложными надеждами и ожесточенными техническими и философскими спорами. В 1958 г., через два года после Дартмутской летней конференции по искусственному интеллекту, New York Times опубликовала на 25-й странице полученное по телеграфу информационное сообщение агентства UPI. Оно вышло под заголовком «Новое устройство для ВМС учится в процессе работы: психолог показывает прообраз компьютера, который сможет читать и становиться умнее»{120}.
Речь шла о проведенной Фрэнком Розенблаттом, психологом Корнеллского университета, демонстрации прообраза компьютера, который, по расчетам руководства ВМС, однажды научится «ходить, говорить, видеть, писать, воспроизводить и осознавать себя». В действительности это была лишь модель, которая функционировала на принадлежавшей Бюро погоды вычислительной машине IBM 704 и могла с полусотни попыток отличить право и лево. В военно-морском ведомстве, похоже, всерьез надеялось за год превратить это в «думающую машину» за $100 000.
Д-р Розенблатт сказал репортерам, что это первое устройство, думающее, «как человеческий мозг», и что поначалу оно будет делать ошибки, но с опытом станет умнее. Он предположил, что одним из применений нового механического мозга может быть замена человека в космических исследованиях. Заметка заключала, что первый персептрон, модель биологических нейронов, будет содержать около 1000 электронных «связанных клеток», принимающих электрические сигналы от 400 фотоэлементов – подобных глазу сканирующих устройств. Для сравнения отмечалось, что человеческий мозг содержит 10 млрд чувствительных клеток и 100 млн связей с глазами.
Первая работа по искусственным нейронным сетям появилась в 1940-х гг., и в 1949 г. на нее обратил внимание студент-математик из Гарварда Марвин Мински. Он пошел дальше и создал первые электронные обучающиеся сети – одну на последнем курсе Гарварда, а вторую, названную «Стохастическим нейронным аналоговым усиленным калькулятором», или SNARC, когда был аспирантом в Принстоне. Впоследствии он написал докторскую диссертацию по нейронным сетям. Эти математические структуры представляют собой сети узлов, или «нейронов», которые взаимосвязаны численными величинами, выполняющими роль «весов» или «векторов». Их можно обучать, создавая различные образы, например изображения или звуки, которые впоследствии они распознают сами.
В 1960-х гг. возникло несколько конкурирующих направлений в создании думающих машин, но верх взял подход на основе логики и правил, которому благоволил Джон Маккарти. Вместе с тем некоторые группы продолжали экспериментировать с аналоговыми подходами на основе ранних идей о нейронных сетях. По иронии судьбы именно Мински, один из 10 участников Дартмутской конференции, в 1969 г. спровоцировал легендарную дискуссию, представив в совместной с Сеймуром Пейпертом книге «Персептроны» (Perceptrons) анализ, который, по широко распространенному мнению, задержал исследования нейронных сетей на многие годы. Считается, что критика со стороны этих двух специалистов по искусственному интеллекту из Массачусетского технологического института надолго заморозила новую область исследований.
Это лишь один из примеров яростных интеллектуальных сражений в сообществе искусственного интеллекта в 1960-е гг. Мински и Пейперт потом настаивали, что столь резкая оценка несправедлива и что их книга содержала значительно более взвешенный анализ нейронных сетей, чем говорили. Спор еще больше осложнило то, что Розенблатт, одна из основных фигур в этой области, два года спустя погиб в результате несчастного случая, оставив после себя вакуум в сфере исследования нейронных сетей.
Поначалу исследования нейронных сетей велись и в Стэнфордском университете, а также под руководством Чарли Розена в SRI, но стэнфордская группа переключилась на телекоммуникации, а Розен переориентировался в работе с Shakey на доминирующий подход к искусственному интеллекту. Интерес к нейронным сетям возродился только в 1978 г. в связи с работами Терри Сейновски, докторанта нейробиологии в Гарварде. Сейновски оставил физику, которой занимался раньше, и обратился к нейробиологии. После летнего курса в Вудс-Хоуле, штат Массачусетс, он увлекся тайнами мозга. В том году британский психолог с ученой степенью Джеффри Хинтон учился в Калифорнийском университете в Сан-Диего под руководством Дэвида Румельхарта. Один из его старших коллег вместе с основателем отделения когнитивной психологии Дональдом Норманом создал группу, занимавшуюся вопросами параллельной распределенной обработки.
Хинтон был праправнуком логика Джорджа Буля и приехал в Соединенные Штаты в поисках спасения от зимы искусственного интеллекта в Англии. Отчет Лайтхилла[12] доказывал, что бо́льшая часть исследований в области искусственного интеллекта не оправдала ожиданий, исключением стала только нейроинформатика. В телевизионной дискуссии «Лайтхилл – BBC» стороны выдвигали аргументы, опираясь на текущие данные об эффективности компьютеров, и никто не принимал во внимание закон Мура об ускорении роста бы