Тест Тьюринга получил несколько неожиданное развитие уже в наши дни. В конце восьмидесятых годов Хью Лебнер, довольно эксцентричный нью-йоркский предприниматель, человек широких взглядов и разносторонних интересов, заручившись поддержкой Кембриджского центра исследований поведения, приступил к организации конкурса программ на интеллектуальность на основе теста Тьюринга. Образовался комитет конкурса, в который вошли серьезные ученые, в том числе Джозеф Вейценбаум, автор знаменитой программы ЭЛИЗА. 8 ноября 1991 года в Бостонском компьютерном музее был проведен первый в истории тест Тьюринга. Событие широко освещалось в прессе, комментарий для собравшейся публики давал А. Дьюдни, всемирно известный "гуру" в области развлекательной математики. С тех пор такие состязания (конкурс Лебнера) проводятся ежегодно, и победитель должен получить золотую медаль Лебнера, а также большую премию Лебнера в размере 100 тысяч долларов. Этой высшей награды пока не удостоился никто, но бронзовая медаль и премия в 2 тысячи долларов вручаются каждый год. Например, Джозеф Вайнтрауб со своей программой PC Therapist выиграл первый, второй, третий и пятый конкурсы Лебнера и сделал неплохие деньги на распространении своих творений.
Вскоре после признания искусственного интеллекта отдельной областью науки произошло разделение его на два направления: нейрокибернетика и "кибернетика черного ящика".
Нейрокибернетика ориентирована на программно-аппаратное моделирование структур, подобных структуре мозга. Зародыш ее содержится еще в той самой работе Тьюринга: он предлагал смоделировать мозг ребенка, а затем обучать полученную программу, потратив, если надо, на обучение столько времени, сколько мы тратим на воспитание настоящего ребенка. Усилия нейрокибернетики были сосредоточены на создании элементов, аналогичных нейронам, и их объединении в функционирующие системы, то есть в нейронные сети. Сегодня можно выделить два подхода к созданию нейросетей: аппаратный (создание специальных компьютеров, нейрочипов, плат расширения, наборов микросхем) и программный (сети создаются в памяти компьютера, всю работу выполняют его собственные процессоры). Нейронные сети сейчас широко применяются в некоторых задачах распознавания образов или, например, в области экономической аналитики.
Более продуктивным, чем непосредственное моделирование мозга, для практических нужд стал позитивистский подход "черного ящика" (тест Тьюринга — тоже пример такого подхода): не важно, как устроен мозг, важно, что именно мы имеем в результате. Существенный вклад в это направление внесли пионеры ИИ: Маккарти, Минский, Ньюэлл, Саймон, Шоу, Хант и др. К нему относятся такие широко известные методы, как метод лабиринтного поиска, метод эвристического программирования (который, в сущности, и позволяет шахматным программам обыгрывать чемпиона мира), экспертные системы. Важной вехой для этого направления стало создание языка программирования Prolog, разработанного американцем Робинсоном. Он был создан в 1973 году французом Альбером Кольмероэом, и в этом языке многие увидели новое будущее для ИИ. Еще раньше попытки такого рода предпринимались В.М. Глушковым при создании языка "Аналитик" для серии машин "Мир".
В конце 70-х в гонку включается Япония, объявив о начале проекта машин V поколения, основанных на знаниях. Проект был рассчитан на десять лет и объединял лучших молодых специалистов крупнейших японских компьютерных корпораций. В результате гора родила мышь — к началу 90-х они создали достаточно громоздкий и дорогой символьный процессор, программно реализующий прологоподобный язык, но мейнстрим развития компьютерных наук к тому времени ушел далеко в сторону. Главная неудача таких начинаний, очевидно, заключается все в том же теоретическом упущении: в сущности, Пролог всего лишь позволяет делать правильные логические выводы из известных посылок.
Тот ИИ, который получился в результате всех этих начинаний, все же ни в коем случае не есть настоящий "интеллект". Каспаров зря убивался после проигрыша Deep Blue в 1996 году — человек играет в шахматы совсем по-другому, чем машина (точнее, программа).
И все же — повторим — недооценивать полученные результаты нельзя. Сейчас в мире ведется гораздо больше коммерческих исследований в области ИИ, чем чисто научных, — это значит, что результаты достигнуты вполне значимые. Кроме перечисленных в начале статьи достижений, широко, например, разрекламировано сейчас новое направление под названием "knowledge management" — управление знаниями.
Итак, компьютеры научились многому, но все эти достижения — не интеллект, даже если ему приклеить определение "искусственный".
