тих років, коли з'явився новий король з такою скарбницею, яку ніколи раніше не бачили в королівстві наук. То був король ОАПНП ... У підробленої сестрі прокинулася ревнощі, і вона привласнила собі однієї право доступу до грошей ОАПНП. А справжньою сестрі належало померти. p> Катами зголосилися бути два вірних одного підробленої сестри:
Марвін Мінський і Сеймур Пейперт, яким дісталася роль мисливців, відправлених, щоб вбити Білосніжку і в якості підтвердження принести її серце. Їх знаряддям був НЕ кинджал, а майстерне перо, з якого зійшла книга під назвою "Персептрони"; мета її полягала в тому, щоб довести, що творці нервових мереж ніколи не зможуть виконати свою обіцянку побудувати модель розуму: це зможуть зробити тільки комп'ютерні програми. Здавалося, перемога забезпечена ... [17]. p> Зрозуміло, казка Сеймура і Пейперта кінчається торжеством холістікі, хоча тепер багато хто з творців штучного інтелекту не поділяють його оптимізму. Як буде ясно, я вважаю казкову метафору Пейперта такою ж невдалою, як і його метафори пам'яті і розуму. Ні ту, ні іншу сестру не можна порівнювати з Попелюшкою або хоча б з Прекрасним Принцом. Обидва підходи до моделювання не можна визнати правомірними, якщо їх завдання - пошуки структурних метафор роботи реального мозку і реальної пам'яті. Проте варто більш уважно придивитися до домаганням обох сторін. p> Як правильно пише Пейперт, одна група розробників моделей, яких я називаю редукціоністамі, стверджує, що для створення штучного інтелекту треба з допомогою комп'ютера імітувати відомі властивості мозку. Функціональними одиницями мозку вони вважають нервові клітини, або нейрони; мережі з цих нейронів зберігають, обробляють і перетворюють інформацію. Завдання полягало в тому, щоб створювати математичні моделі функції нейронів, об'єднувати їх в мережу і з'ясовувати, до яких результатів приводять різні способи з'єднання клітин, в тому числі і такі, при яких мережі могли б змінювати свої властивості і функції в результаті купується досвіду, тобто "навчатися" і "Запам'ятовувати". Вперше таку імітацію здійснив Франк Розенблатт в середині 50-х років за допомогою модельної системи "Персептрон". Персептрони були тріумфом комп'ютерного моделювання, однак скоро стало ясно, що вони далеко не адекватно відображають функцію реальних нейронів мозку. Хоча вони, мабуть, могли навчатися, тобто змінювати властивості у відповідь на введення нової інформації (наприклад, дізнаватися і класифікувати прості малюнки), вони були абсолютно нездатні вирішувати більш складні завдання, хоча б віддалено нагадували реальні життєві ситуації. p> Нездоланні труднощі, з якими зіткнулося моделювання нейронів, і теоретичні обмеження, виявлені Пейпертом і Мінським, призвели до того, що в 60-х і 70-х роках цей підхід був практично залишений. Саме в цей час оцінка майбутніх перспектив штучного інтелекту, проведена за фінансової підтримки британського уряду, показала, що вони були сильно пер...
