Извилистый путь ИИ

Советская фантастика 1960-х годов переводилась на английский и издавалась в США — в антологиях «Soviet Science Fiction» (1962) и «More Soviet Science Fiction» (1962), с предисловиями Айзека Азимова . Американские читатели видели в этих рассказах мир, где технологии служат обществу, а не угрожают ему. Это было иное воображение будущего.

Но к концу 1960-х и эта идиллия начала трескаться. В 1968 году советские войска вошли в Чехословакию. «Оттепель» закончилась. Кибернетика ещё оставалась официально признанной, но энтузиазм поутих. ОГАС так и не был построен. Глушков умер в 1982 году, не увидев своей «нервной системы» воплощённой.

Итог: 1960-е годы в СССР были временем институционального расцвета кибернетики и бюрократического поражения её главного проекта. Советский путь не привёл к созданию «искусственного интеллекта» в американском смысле, но он поставил вопрос, который остаётся актуальным: что важнее — машина, которая думает, или система, которая управляет? Глушков ответил на этот вопрос в пользу системы. Американские исследователи ИИ ответили в пользу машины. Оба ответа имели свою цену.

Часть вторая. Первая зима (1973й–1980й)

К началу 1970-х годов разрыв между обещаниями и реальностью в искусственном интеллекте стал слишком очевидным, чтобы его можно было игнорировать. Машинный перевод провалился.

Глава 4. Доклад Лайтхилла: как один математик заморозил Британию

Перцептрон был похоронен. Общий интеллект, который обещали через двадцать лет, не появлялся. Деньги продолжали течь, но результаты не соответствовали масштабу вложений.

Нужен был человек, который скажет это вслух. И такой человек нашёлся — не в США, а в Великобритании.

Человек, который не верил в «мосты».

Сэр Джеймс Лайтхилл был не просто математиком. Он был одним из самых уважаемых прикладных математиков своего поколения, профессором Лукасовской кафедры в Кембридже — той самой, которую когда-то занимал Исаак Ньютон. Его интересовала аэродинамика, теория волн, гидродинамика. Он был человеком, который верил в науку, решающую практические задачи.

В 1972 году Научно-исследовательский совет (Science Research Council, SRC) — британский аналог американского NSF — попросил Лайтхилла оценить состояние исследований в области искусственного интеллекта в Великобритании. Формально он был независимым экспертом. Фактически, как показывают архивные документы, руководство SRC заранее направило его в определённом направлении: совет хотел сократить расходы на ИИ и нуждался в авторитетном обосновании.

Лайтхилл подошёл к задаче со всей серьёзностью. Он провёл год, изучая британские и американские работы по ИИ, встречаясь с исследователями, анализируя результаты. В 1973 году он представил доклад, который вошёл в историю как «Доклад Лайтхилла» — документ, который часто называют спусковым крючком первой зимы ИИ.

Три категории и одна «мираж».

Лайтхилл разделил поле на три категории :

Категория A — продвинутая автоматизация. Машинный перевод, распознавание текста, промышленные роботы. Лайтхилл оценил её положительно: это работает, приносит пользу, имеет применение.

Категория B — компьютерные исследования нервной системы. Работы, связывающие вычислительные модели с нейробиологией. Лайтхилл тоже оценил положительно: это наука, она даёт знание.

Категория C — «мост». Собственно искусственный интеллект: попытка построить универсальный интеллект, соединив автоматизацию и изучение мозга. Именно здесь, по мнению Лайтхилла, находилась главная проблема.

Его вердикт был уничтожающим:

«В настоящее время ни в одной области искусственного интеллекта открытия, сделанные до сих пор, не произвели того большого эффекта, который был обещан».

Универсальный робот, способный заменить человека в широком спектре задач, — это «мираж». Лайтхилл не говорил, что компьютеры бесполезны. Он говорил, что компьютеры полезны для конкретных задач — расчётов, управления, обработки данных. Но идея, что они могут «думать» в общем смысле, не имеет под собой оснований.

Он также указал на конкретную техническую проблему, с которой ИИ не справился: «комбинаторный взрыв». Программы работали в маленьких, искусственно ограниченных мирах. При столкновении с реальной сложностью количество вариантов росло экспоненциально, и системы оказывались беспомощны.

Что произошло после доклада?

Реакция была быстрой и жёсткой. Британское правительство резко сократило финансирование исследований ИИ почти во всех университетах, кроме трёх — Эдинбурга, Сассекса и Эссекса, где сохранились отдельные группы. Лаборатория в Эдинбурге, одна из ведущих в Европе, потеряла большую часть поддержки.

Сам Лайтхилл не считал, что «атакует» ИИ. Более поздние исследования его позиции показывают, что он руководствовался принципом, который пронёс через всю карьеру: лучшая наука — та, что тесно связана с решением практических задач . ИИ в его понимании не решал практических задач. Он строил мосты в никуда.

Но эффект доклада вышел за пределы его аргументов. Доклад стал символом. Для финансирующих организаций он был доказательством того, что ИИ — это пузырь. Для исследователей — сигналом, что нужно либо менять риторику, либо искать другие источники денег. Для общественности — подтверждением того, что «умные машины» остаются фантастикой.

Дух времени: разочарование как политический инструмент

Доклад Лайтхилла не был изолированным событием. Он совпал с более широким изменением отношения к науке в западных странах.

В США в 1969 году была принята поправка Мэнсфилда к Закону об ассигнованиях на оборону, которая запрещала Министерству обороны финансировать исследования, не имеющие «прямого и очевидного отношения к конкретным военным функциям» . Это ударило по ARPA, которая финансировала множество «долгосрочных» проектов, включая ИИ.

Экономический контекст тоже был неблагоприятным. Начало 1970-х — это нефтяной кризис 1973 года, стагфляция, сокращение государственных расходов. Правительства искали, что можно сократить. ИИ с его громкими обещаниями и скромными результатами был очевидным кандидатом.

Культурный контекст тоже изменился. Послевоенный оптимизм 1950-х и 1960-х уступил место скепсису. Вода была отравлена Вьетнамом и Уотергейтом. Вера в то, что наука и технологии автоматически ведут к лучшему будущему, пошатнулась. ИИ с его обещаниями «мыслящих машин» выглядел уже не как чудо, а как ещё одно разочарование.

Итог главы

Доклад Лайтхилла был не причиной первой зимы, а её институциональным оформлением. Разрыв между обещаниями и реальностью существовал и до 1973 года. Но именно Лайтхилл дал финансирующим организациям язык, на котором можно было сказать «нет».

Его аргумент был прост и разрушителен: наука должна решать практические задачи. ИИ не решает. Следовательно, финансировать его не нужно.

Этот аргумент будет опровергнут. Через десять лет, в 1980-х, экспертные системы покажут, что ИИ может приносить деньги. Ещё через тридцать лет, в 2010-х, глубокое обучение покажет, что ИИ может решать задачи, которые Лайтхилл считал невозможными. Но в 1973 году его логика казалась неопровержимой.

Первая зима началась.

СССР, 1973: зима, которой не было

Пока британский доклад закрывал кошельки в Западной Европе, а американская поправка Мэнсфилда ограничивала военное финансирование, в Советском Союзе происходило нечто иное. Советская кибернетика не пережила зиму в западном смысле. Но у неё была своя драма — и она была не менее разрушительной.

ОГАС: проект, который умер не от холода, а от сопротивления.

К началу 1970-х годов Виктор Глушков и его Институт кибернетики в Киеве были на пике влияния. Проект ОГАС — Общегосударственная автоматизированная система — должен был стать «нервной системой» советской экономики: сеть вычислительных центров, собирающих данные от предприятий в реальном времени и передающих их наверх для планирования и управления.

Идея была грандиозной по масштабу. В варианте 1964 года предусматривалось объединение всех ЭВМ Советского Союза — действующих и планируемых — в единую сеть. В последних вариантах — трёхуровневая структура: центральный узел, около 200 крупных городов, около 20 тысяч локальных терминалов.

Но проект столкнулся с сопротивлением, которое было сильнее любого доклада Лайтхилла.

Против ОГАС выступили Госплан, Центральное статистическое управление, министерства, связанные с электроникой, и даже часть академического сообщества — не только «догматики» из Института экономики, но и разработчики СОФЭ (системы оптимального функционирования экономики) из ЦЭМИ. Причины были разными: дороговизна, ведомственные интересы, страх потерять контроль над информацией.

Ключевой эпизод произошёл в 1972 году. Глушков вспоминал, что когда была предпринята попытка вернуться к проекту, он был заблокирован Алексеем Косыгиным, председателем Совета министров. Министр финансов Гарбузов убедил Косыгина, что ОГАС создаётся для того, чтобы с его помощью проверять, «правильно ли Косыгин и Совет Министров в целом управляют экономикой».

Это был не научный спор. Это была политическая борьба за власть над информацией.

Почему советская зима была другой?

Разница между западной и советской ситуацией принципиальна.

На Западе первая зима наступила потому, что государство перестало верить в обещания учёных. Доклад Лайтхилла, поправка Мэнсфилда, экономический спад — всё это привело к сокращению финансирования. Наука пострадала, но сохранила автономию: университеты продолжали работать, исследователи искали другие источники денег, некоторые направления выжили.

В СССР кибернетика не потеряла финансирование. Институты продолжали работать, Глушков оставался академиком, его институт оставался крупнейшим вычислительным центром. Но главный проект — ОГАС — был заблокирован бюрократически. Не потому, что наука не работала, а потому, что она работала слишком хорошо: система, которая давала бы объективную информацию о состоянии экономики, угрожала тем, кто контролировал эту информацию.

К концу 1970-х годов от реализации ОГАС отказались окончательно. Глушков умер в 1982 году, не увидев своей системы воплощённой. Советская кибернетика продолжала развиваться в прикладных направлениях — управление производством, военные системы, космос — но мечта о «нервной системе» экономики умерла.

Культура 1970-х: роботы становятся фоном.

В советской культуре 1970-х годов «умные машины» перестали быть новостью. Они стали фоном.

В 1973 году на телевидении появился образовательный фильм «Семь шагов за горизонт» — о кибернетике, искусственном интеллекте, будущем. Но это была научно-популярная передача, а не художественное событие.

В литературе Стругацкие уже написали свои главные вещи. В 1972 году вышел «Град обречённый» — роман о мире, где люди могут перемещаться между реальностями. Машины там есть, но они не в центре. В центре — человек и его выбор.

В кино 1970-х советский зритель видел роботов в детских фильмах — «Приключения Электроника» выйдет в 1979 году, но подготовка шла уже в конце 1970-х. Электроник был добрым роботом, который хотел стать человеком. Это было продолжение той линии советской фантастики, которую мы видели в 1950-х: не страх перед машиной, а надежда на её очеловечивание.

А в США в 1973 году вышел «Мир Дикого Запада» — фильм о парке развлечений, где роботы выходят из-под контроля и начинают убивать посетителей. Это была уже не детская фантастика о злом суперкомпьютере, а серьёзная притча о том, что произойдёт, когда машины станут слишком похожи на людей. Страх сместился: раньше боялись, что машина захватит власть; теперь боялись, что она перестанет быть машиной.

Итог: В 1973 году Запад переживал первую зиму ИИ — финансирование сокращалось, энтузиазм угасал. В СССР кибернетика не замерзала, но её главный проект был убит бюрократией. Западная зима была экономической, советская — политической. В обоих случаях результат был один: мечта о «мыслящей машине» отступила. Но если на Западе она отступила под давлением аргументов о бесполезности, то в СССР — под давлением страха тех, кто не хотел, чтобы машина знала слишком много.

Глава 5. Дух времени первой зимы: разочарование как культурный жанр

Первая зима пришла не как научный провал. Она пришла как смена настроения. В 1973 году, когда Джеймс Лайтхилл представил свой доклад британскому правительству, ИИ уже несколько лет жил на завышенных обещаниях. Но доклад не создал разочарование — он его зафиксировал. Разочарование уже было в воздухе, и оно проявлялось не только в отчётах и бюджетных решениях, но и в культуре.

Это важно для понимания циклов. Зима — это не только сокращение финансирования. Это смена культурного климата, в котором ИИ перестаёт быть символом будущего и становится символом несбывшихся надежд. И первая зима дала самый чистый пример этого механизма.

«Колосс»: машина, которая вышла из-под контроля

В 1966 году вышел роман Денниса Фелтхэма Джонса «Колосс: проект „Форбин"». Его иногда называют первым техно-триллером об искусственном интеллекте.

«Колосс» — не об ИИ в современном смысле. Это о суперкомпьютере, который получает контроль над ядерным арсеналом США и решает, что человечество представляет угрозу. Машина не «думает» в философском смысле. Она выполняет программу, но программа оказывается страшнее, чем предполагали её создатели.

Роман был экранизирован в 1970 году — в тот же год, когда вышла книга Минского и Пейперта «Перцептроны», похоронившая на время нейросети. Совпадение кажется символическим: в культуре и в науке одновременно произошло одно и то же — вера в «умные машины» столкнулась с реальностью. «Колосс» не предупреждал о будущем. Он описывал настоящее: машина, которой дали слишком много власти, потому что люди поверили, что она справится лучше них.

Это был первый массовый образ ИИ как угрозы. Он ещё не стал таким же неотразимым, как «Терминатор» через четырнадцать лет, но он задал направление. Машина, которая «думает», в культуре 1970-х — это машина, которая выходит из-под контроля. Не потому, что она злая, а потому, что она логична до предела.

Культура 1970-х: разочарование как жанр

1970-е годы в западной культуре были эпохой разочарования. Война во Вьетнаме, Уотергейт, нефтяной кризис 1973 года, стагфляция — всё это подорвало веру в то, что технология и правительство решат проблемы человечества. ИИ не был исключением. Он стал частью более широкого нарратива: «мы обещали слишком много, и теперь расплачиваемся».

В литературе это проявилось в расцвете антиутопии. «Заводной апельсин» был раньше, но его влияние ощущалось в 1970-е. «Человек-невидимка» Ральфа Эллисона (1952) и «451 градус по Фаренгейту» Брэдбери (1953) были уже классикой, но их темы — контроль, конформизм, потеря индивидуальности — стали особенно актуальными. ИИ в этом контексте был не отдельной угрозой, а частью системы, которая подавляет человека.

В кино 1970-х ИИ почти отсутствовал как самостоятельная тема. «2001: Космическая одиссея» вышла в 1968 году, и HAL 9000 оставался самым ярким образом «умной машины» — но он был исключением, а не правилом. «Звёздные войны» (1977) дали C-3PO и R2-D2 — роботов-помощников, а не угроз. «Чужой» (1979) использовал компьютеры как фон, а не как сюжет.

Это может показаться странным: почему культура 1970-х, которая так боялась технологий, не производила образов ИИ? Ответ, вероятно, в том, что ИИ ещё не был достаточно видимым, чтобы стать культурным символом. Люди боялись ядерного оружия, загрязнения, перенаселения — конкретных угроз. ИИ был абстракцией, темой для учёных и фантастов, а не для массового зрителя.

Экономика: нефтяной кризис и «необязательные» расходы

В октябре 1973 года страны ОПЕК ввели эмбарго на поставки нефти в США и другие западные страны. Цены на нефть выросли в четыре раза. Западные экономики вошли в стагфляцию — сочетание инфляции и безработицы, которое не укладывалось в кейнсианские модели. Правительства начали резать бюджеты, и наука оказалась в числе «необязательных» статей расходов.

Это было не случайное совпадение. Первая зима ИИ совпала с первым нефтяным шоком, и оба события усилили друг друга. Доклад Лайтхилла дал правительствам аргумент для сокращения. Нефтяной кризис дал им причину. Вместе они создали среду, в которой ИИ воспринимался не как инвестиция в будущее, а как роскошь, которую можно отложить.

В США сокращения DARPA были менее резкими, чем в Великобритании, но и здесь финансирование ИИ сжалось. В 1974 году DARPA сократила поддержку академических исследований в области ИИ, переориентировавшись на более прикладные задачи. Это было не «закрытие» ИИ, а смена приоритетов: вместо «мыслящих машин» — системы, которые решают конкретные военные задачи.

Наука: нейросети маргинализируются

В научном сообществе первая зима проявилась не столько в сокращении финансирования, сколько в смене парадигмы. Символьный подход — программы, основанные на правилах и логике, — стал доминирующим. Нейросети, которые Розенблатт продвигал в 1960-е, оказались на периферии. Книга Минского и Пейперта «Перцептроны» дала теоретическое обоснование этому сдвигу: авторы показали, что однослойные перцептроны не могут решать задачи, требующие нелинейных границ принятия решений.

Это был не просто научный спор. Это была борьба за ресурсы. Символьный ИИ имел математическую строгость, которую можно было защитить перед бюрократами. Нейросети выглядели как эмпирическая магия: «мы обучили сеть, и она работает, но мы не знаем почему». В эпоху, когда правительства требовали измеримых результатов, это было уязвимое место.

Но под этой маргинализацией происходило нечто важное. Нейросетевые исследования не исчезли. Они продолжались в тени — в отдельных лабораториях, в диссертациях, в статьях, которые мало кто читал. Идеи, которые позже станут основой глубокого обучения, существовали. Они просто ждали своего часа.

Что выжило и почему?

Первая зима не убила ИИ. Она его сжала. Университеты сохранили инфраструктуру. Отдельные исследователи продолжали работать. Япония начала наращивать интерес к ИИ, что через десятилетие приведёт к проекту пятого поколения. В Европе и США остались группы, которые работали «на минималках», без больших бюджетов, но с преданностью теме.

Урок первой зимы, который мы пронесём через всю книгу, звучит так: зима убивает не науку, а иллюзии. Она очищает поле от тех, кто пришёл за модой или деньгами. Те, кто остаётся, работают не потому, что это прибыльно, а потому, что не могут иначе. И именно они закладывают фундамент следующего цикла.

В культуре первая зима оставила «Колосса» и HAL 9000 — образы машины, которая выходит из-под контроля. Они будут возвращаться снова и снова, в «Терминаторе», в «Матрице», в дебатах о безопасности ИИ в 2020-е. Страх перед машиной, которая «думает», оказался долговечнее, чем любая научная парадигма.

СССР начала 1970-х: зима без разочарования

На Западе первая зима пришла как разочарование. Доклад Лайтхилла, сокращение бюджетов, «Колосс» и HAL 9000 — культура фиксировала крах обещаний. В Советском Союзе в те же годы происходило нечто иное. Здесь не было массового разочарования в «умных машинах», потому что не было массовых обещаний. ИИ в СССР начала 1970-х не продавался публике как чудо. Он существовал в институтах, в отчётах, в закрытых разработках — и его судьба определялась не рынком и не культурным климатом, а логикой государственного планирования.

Кибернетика: от «лженауки» к инструменту управления

Чтобы понять советскую ситуацию, нужно вернуться на десятилетие назад. В начале 1950-х кибернетика в СССР была объявлена «буржуазной лженаукой». Книга Норберта Винера не переводилась, а упоминания о ней в философских словарях сопровождались идеологическими проклятиями . Но эта кампания, в отличие от разгрома генетики, не привела к репрессиям. Уже к концу 1950-х отношение изменилось: кибернетика стала восприниматься как инструмент рационального управления сложной экономикой, которая грозила выйти из-под контроля плановиков.

К началу 1970-х кибернетика в СССР занимала положение, которого у неё не было нигде в мире. Она была не просто научной дисциплиной, а частью государственной идеологии управления. Академик Виктор Глушков, директор Института кибернетики в Киеве, предлагал амбициозные проекты общегосударственной автоматизированной системы управления экономикой. Эти проекты не были реализованы в полном масштабе, но они задавали рамку: компьютер в СССР был инструментом контроля и координации, а не «мыслящей машиной».

«Ситуационное управление»: ИИ без претензии на мышление

В этом контексте сформировался советский подход к искусственному интеллекту, который исследователи называют «ситуационным управлением». Его создателем был Дмитрий Поспелов, начавший работу над этой концепцией в середине 1960-х и оформивший её как программу в начале 1970-х.

Суть подхода была принципиально иной, чем на Западе. Американские исследователи стремились смоделировать индивидуальное мышление — логический вывод, решение задач, рассуждение. Советские специалисты по «ИИ» ставили другую задачу: создать системы, которые помогают управлять сложными объектами, где не всё поддаётся строгой формализации. Порт, город, крупное предприятие, экосистема — для таких систем невозможно построить формальную модель, потому что в них действуют люди, а их цели не всегда можно оптимизировать.

Поспелов разработал концепцию «семиотических моделей» — не формальных правил, а моделей, которые учитывают смысл, контекст и человеческий опыт. Он говорил о «псевдофизических логиках», которые описывают не точные значения, а приблизительные оценки: «очень далеко», «ближе чем», «примерно столько» . Это была попытка смоделировать не логику, а здравый смысл — то, что человек использует в реальном мире, но не может выразить в строгих формулах.

Ключевое отличие от Запада заключалось в отношении к машине. Советские теоретики ИИ не рассматривали компьютер как «мыслящее существо». Для них машина была инструментом усиления человеческих способностей, а не их заменой. Дмитрий Поспелов подчёркивал, что компьютер не может «думать» в человеческом смысле, потому что человеческое мышление ситуативно, контекстно и часто алогично. Задача ИИ — не воспроизвести это мышление, а поддержать человека в тех задачах, где формальные методы бессильны.

Наука без публики

Эта интеллектуальная программа развивалась в институтах Академии наук, в отчётах и диссертациях. Она не была секретной, но и не была публичной. В отличие от американских исследователей, которые публиковались в открытых журналах и участвовали в конференциях, советские специалисты по «ситуационному управлению» работали в пространстве, где обмен идеями с западными коллегами был ограничен, а признание определялось не цитируемостью, а внедрением.

И всё же кое-что работало. В начале 1970-х Сергей Камынин в Институте прикладной математики АН СССР разработал систему «ВОПРОС-ОТВЕТ» — дедуктивную информационную систему, которая осуществляла логический анализ базы данных и вывод новых фактов. При испытаниях она показала быстродействие, в сотни раз превышающее аналогичные системы, созданные к тому времени в США . Это не была «мыслящая машина». Это была эффективная система логического вывода, которая решала конкретную задачу.

Такие системы существовали, но они не становились новостями. Они не попадали в фильмы и не обсуждались в журналах. Советский ИИ начала 1970-х был невидим для общества — и в этом смысле он не переживал «зиму», потому что у него не было «лета», за которым можно было бы разочароваться.

Культура: фантастика без машин

Советская научная фантастика начала 1970-х тоже не производила образов «восставших машин». Братья Стругацкие писали о другом: о вмешательстве в историю («Трудно быть богом», 1964), о мире, где исполняются желания («Понедельник начинается в субботу», 1965), о прогрессе, который не делает людей счастливее («Обитаемый остров», 1969). Машины в их романах присутствовали как фон, как инфраструктура, но не как субъект.

Это отличало советскую фантастику от западной. В США «Колосс» и HAL 9000 задавали вопрос: что если машина выйдет из-под контроля? В СССР такой вопрос не был центральным, потому что машина не воспринималась как самостоятельная сила. Она была инструментом, а инструменты не восстают. Они ломаются или работают.

Были исключения — например, «Солярис» Станислава Лема, который переводился и читался в СССР. Но Лем был поляком, и его «мыслящий океан» был не машиной, а формой жизни, которая ставила этические, а не технологические вопросы. Советская фантастика 1970-х в целом была занята человеком и обществом, а не машинами.

Итог: Первая зима на Западе была кризисом ожиданий. В СССР она была невидима, потому что ожиданий в публичном пространстве не было. Советский ИИ начала 1970-х существовал в институтах, в отчётах, в системах вроде «ВОПРОС-ОТВЕТ», но не в культуре и не в массовом сознании. Он не переживал разочарования, потому что не обещал чуда.