Ситуация становится рациональной, объективной и лишенной мистики, если мы начинаем сравнивать возможности человека и машины по узким, конкретным направлениям. Здесь стоит указать на важный социальный аспект – привыкание социума к инновациям. То, что еще сравнительно недавно казалось невозможным, вызывало шок при своем появлении, через совсем небольшой срок начинало представляться совсем обыденным. История развивается по спирали. Шок от знакомства с инновацией, привыкание, появление новой инновации. Точно также произойдет и с семантическим ранжированием, но разобраться с ним желательно прямо сейчас, еще до того, как привыкнем к нему. Также, как привыкли к смартфонам и видеосвязи.
Первый раз человечество испытало шок, лет 80 назад, когда компьютеры еще только появились. Оказалось, что машины выполняют арифметические вычисления в миллионы раз быстрее человека. В тот момент, равно, как и много столетий перед этим, основным вычислительным инструментом были счёты, логарифмическая линейка и механический арифмометр. Счёты были в каждом магазине, а продавцы были чемпионами по сложению. Сложные расчеты, скажем, конструкция большого корабля или полет ракеты, выполнялись на логарифмической линейке гигантскими командами инженеров.
Уже через 10-15 лет быстродействие компьютеров воспринималось на социальном уровне вполне обыденно.
Следующая мощная веха связана с игрой в шахматы. Компания IBM в 90-х годах разработала шахматный суперкомпьютер Deep Blue. Это чудо 11 мая 1997 года выиграло матч из 6 партий у чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. Сейчас уже многие забыли о том шоке, когда машина оказалась сильнее, «умнее» человека, правда в ограниченной области.
Пару слов о собственно названии «искусственный интеллект». Следует понимать, что в настоящее время в этом названии высокую долю занимает банальный маркетинг. Часто, в цифровой интеллект включаются характеристики, которые имеют вполне «не-интеллектуальное» происхождение.
Если же говорить об «интеллектуальных» свойствах компьютера, то серьезный и теоретический, и практический разговор на эту тему возник где 70-х годах прошлого века. Тогда тема получила название «экспертные системы». Зафиксируйте этот момент, 70 лет тому назад.
В то время начали обсуждать вполне практическую задачу, как можно заменить дорогостоящих и уникальных экспертов. Например, есть данные сейсморазведки по широкому региону. Может ли машина дать рекомендации по наличию месторождений нефти, с той же точностью как геолог высочайшей квалификации. Или, пример из медицинской темы, есть данные обследований пациента, может ли машина поставить диагноз.
Реализованный пример из физики – поиск новых элементарных частиц. На ускорителях делают миллионы снимков столкновений частиц. Эти снимки анализируются именно экспертными системами, а потом за открытия дают Нобелевские премии.