Wzlot i upadek symbolicznej AI

Wstęp do działu

Dartmouth dało dziedzinie nazwę i pierwsze programy. Ten dział opowiada, co się stało potem: jak podejście symboliczne — „inteligencja to manipulowanie symbolami według reguł" — najpierw zbudowało systemy, które naprawdę zarabiały pieniądze, a potem dwa razy z rzędu rozbiło się o tę samą ścianę.

Zaczniesz od systemów ekspertowych: programów, które w wąskiej dziedzinie potrafiły diagnozować infekcje albo konfigurować komputery lepiej niż przeciętny specjalista, bo ktoś cierpliwie zapisał w nich setki reguł „jeżeli… to…". Zobaczysz, jak próbowano uporządkować samą wiedzę — sieci semantyczne, ramy Minsky'ego, gigantyczny projekt CYC — i jak trudne okazało się coś, co człowiekowi wydaje się banalne: zapisanie wprost tego, co wszyscy wiemy „samo z siebie". Poznasz robota Shakey, który jako pierwszy planował swoje działania, a nie tylko je wykonywał.

Potem przychodzą dwie zimy. Pierwsza — po raporcie Lighthilla, gdy okazało się, że programy świetnie radzące sobie z zabawkowymi problemami krztuszą się przy realnych. Druga — gdy tanie komputery osobiste i zwykłe bazy danych zjadły rynek drogim maszynom LISP-owym, a firmy odkryły, że utrzymanie tysięcy reguł jest koszmarem. Dział zamykają Deep Blue i Watson: dwa spektakularne triumfy, wygrane jeszcze bez uczenia głębokiego, ale już nie czystą logiką — raczej brutalną siłą obliczeń i statystyką.

Zwróć uwagę na powtarzający się rytm: wielka obietnica → realny, ale wąski sukces → zderzenie z „resztą świata" → cięcie funduszy. Zobaczysz go w tej książce jeszcze kilka razy, także w opowieści o dzisiejszych modelach.

Mapa pojęć działu

              SYMBOLICZNA AI: WZLOT I UPADEK
                          |
      ┌───────────────────┼───────────────────┐
   SUKCESY            REPREZENTACJA        KRYZYSY
      |                   |                   |
 systemy ekspertowe  sieci semantyczne   I zima (1974)
 DENDRAL, MYCIN      ramy (Minsky)       raport Lighthilla
 XCON                CYC                       |
      |                   |              boom lat 80.
 Shakey + STRIPS     problem wiedzy      (LISP machines,
 (planowanie)        potocznej           Piąta Generacja)
                                               |
                                         II zima (~1987)
                                         PC + bazy danych
                                               |
                                    Deep Blue (1997), Watson (2011)
                                    — siła obliczeń, nie logika

Jednostki w tym dziale

• 7.1 Systemy ekspertowe: DENDRAL, MYCIN, XCON
• 7.2 Reprezentacja wiedzy: sieci semantyczne, ramy, CYC
• 7.3 Shakey i STRIPS: robot, który planuje
• 7.4 Pierwsza zima AI: raport Lighthilla i rozczarowanie
• 7.5 Boom lat 80.: LISP machines i Piąta Generacja
• 7.6 Dlaczego eksperci przegrali z PC i bazami danych
• 7.7 Deep Blue i Watson: triumfy symboliki przed deep learningiem

---