в момент времени t.
Добавив еще несколько пояснений и дополнительных предложений, определяющих местоположения на доске, два цвета и значение понятия незанятый, получаем начало полных правил игры в го. На языке логики первого порядка они занимают практически столько же места, сколько и наша фраза.
Развитие логического программирования в конце 1970-х гг. принесло изящный и эффективный метод логического рассуждения, воплотившийся в языке программирования «Пролог». Программисты научились строить на этом языке логические рассуждения, выполнявшиеся со скоростью в миллионы шагов в секунду, что позволило осуществить практическое применение логики. В 1982 г. правительство Японии объявило об огромных инвестициях в разработку ИИ на основе «Пролога», в так называемый проект «Пятое поколение»[348]. Об аналогичных инициативах сообщили США и Великобритания[349][350].
К сожалению, «Пятое поколение» и другие похожие проекты выдохлись в конце 1980-х и начале 1990-х гг., отчасти из-за неспособности логики первого порядка работать с неопределенной информацией. Они стали воплощением возникшего вскоре уничижительного понятия «старый добрый ИИ» (Good Old-Fashioned AI, GOFAI)[351]. Стало модно вообще отвергать логику как не имеющую отношения к ИИ. Многие исследователи ИИ, работающие в настоящее время в сфере глубокого обучения, ничего не знают о логике. Думаю, эта мода пройдет: если вы признаете, что мир содержит объекты, связанные друг с другом различными способами, то логика первого порядка не может не быть для вас очевидной, поскольку дает базовую математику для объектов и отношений. Это мнение разделяют Демис Хассабис, генеральный директор Google DeepMind [352]:
Глубокое обучение в его сегодняшнем состоянии можно рассматривать как аналог чувствительной коры нашего головного мозга — зрительной или слуховой коры. Конечно, настоящий интеллект далеко не сводится к этому, его нужно перекомпоновать в рассуждение более высокого уровня и символическое рассуждение, с чем классический ИИ пытался разобраться в 1980-х гг.
…Мы бы хотели, чтобы эти системы доросли до символического уровня рассуждения — математики, речи и логики. Это очень важная часть нашей работы.
Итак, вот важнейшие уроки первых 30 лет исследования ИИ: программе, которая знает что-то, в любом практическом смысле, нужна способность репрезентации и рассуждения, по меньшей мере сопоставимая с той, что предлагается логикой первого порядка. На данный момент мы не знаем, какую именно форму примет эта способность. Возможно, она будет встроена в системы вероятностного рассуждения, в системы глубоко обучения или в гибридную схему, которую еще предстоит изобрести.