Kiedy mówimy o „myślących maszynach”, przychodzi nam do głowy głównie Alan Turing. Ale prawdziwym ojcem sztucznej inteligencji jest John McCarthy.
Kiedy John McCarthy urodził się w Bostonie w przededniu Wielkiej Recesji w skromnej rodzinie europejskich imigrantów, mało kto przypuszczał, że to cudowne dziecko stanie się godnym następcą Alana Turinga. Kruche zdrowie młodszego brata Johna doprowadziło do tego, że rodzina McCarthy, która przemierzała kraj w poszukiwaniu pracy, osiedliła się w Los Angeles. To właśnie tam, wybitnie uzdolniony nastoletni John, zetknął się z Caltech i poprosił o ich używane podręczniki, dzięki czemu nauczył się matematyki na poziomie college’u.
Ambitny, zdolny i ponadprzeciętny
Przyszły ojciec sztucznej inteligencji próbował studiować, pracując jednocześnie jako stolarz, rybak i wynalazca (m.in. opracował hydrauliczną wyciskarkę do pomarańczy), aby pomóc swojej rodzinie. Kiedy oficjalnie wstąpił do Caltech, aby studiować matematykę, wiedział już tak dużo, że mógł pominąć dwa pierwsze kursy.
Studia ukończył w 1948 r., a 3 lata później uzyskał tytuł doktora, w tej samej dziedzinie (matematyka) w Princeton. Do tego czasu kariera McCarthy’ego była tylko trochę szybsza niż zwykle, ale już w głowie miał swoją wielką obsesję: inteligencję maszyn.
W 1956 r. John zorganizował mityczną konferencję w Dartmouth, gdzie w swoim wystąpieniu po raz pierwszy użył terminu „sztuczna inteligencja”, zdefiniowanego jako nauka i inżynieria tworzenia inteligentnych maszyn. Ustalił tam cele, do których dążył przez całą swoją karierę.
Badania te będą prowadzone w oparciu o zasadę, że każdy aspekt nauki lub cechy inteligencji może być opisany tak dokładnie, że można stworzyć maszynę, która je symuluje.
Język maszyn
W kolejnych latach McCarthy poświęcił się zakładaniu laboratoriów sztucznej inteligencji na najlepszych uniwersytetach, a wiele z nich funkcjonuje do dziś. John był przekonany, że może skłonić maszyny do myślenia. Zwykł mawiać wtedy, że:
Szybkość i pojemność pamięci dzisiejszych komputerów może być niewystarczająca, aby stymulować wiele bardziej złożonych funkcji ludzkiego mózgu, ale główną przeszkodą nie jest brak pojemności maszyn, ale nasza niezdolność do pisania programów, które w pełni wykorzystują to, co mamy.
McCarthy sam szukał rozwiązania dostrzeganych problemów i stworzył Lisp (LISt Processing), drugi najstarszy istniejący język programowania. Lisp był jednym z ulubionych języków oryginalnych hakerów, z którymi próbował zaprogramować pod koniec lat 50. ubiegłego wieku prymitywne maszyny IBM grające w szachy. Być może właśnie dlatego opanowanie tego języka jest tak wysoko cenione w hierarchii programistów.
System ten był niezbędny do rozwoju innego wielkiego wkładu McCarthy’ego: idei komputerowego współdzielenia czasu, znanej jako obliczenia użytkowe. W epoce, w której komputer osobisty wydawał się być tworem science-fiction, McCarthy opracował teorię supercentralnego komputera, do którego wiele osób mogło się jednocześnie podłączyć. Był to jeden z filarów przyszłego Internetu.
Sztuczne życie jak prawdziwe
Pomimo wysiłków, język ten nie pomógł McCarthy’emu jego prawdziwego celu: aby komputer zdał test Turinga, zgodnie z którym człowiek zadający pytania poprzez ekran komputera nie może zadecydować, czy odpowiada mu inny człowiek, czy maszyna. Do tej pory żadnej maszynie się tego nie udało.
Daphne Koller z Laboratorium Sztucznej Inteligencji Uniwersytetu Stanforda, w którym McCarthy pracował prawie 40 lat, tak go podsumowała:
McCarthy wierzył, że sztuczna inteligencja polega na stworzeniu maszyny, która może rzeczywiście powielać ludzką inteligencję.
Z tego powodu, informatyk odrzucił większość obecnie rozwijanych zastosowań sztucznej inteligencji, które są skierowane wyłącznie do maszyn imitujących zachowanie, ale nie uczących się. W końcu John McCarthy przestał wierzyć, że uda mu się stworzyć myślącą maszynę. W 1978 r., pod koniec swojej naukowej kariery, tak podsumował swoje osiągnięcia:
By odnieść sukces, sztuczna inteligencja potrzebuje 1,7 Einsteina, dwóch Maxwellów, pięciu Faradayów i finansowania 0,3 Projektu Manhattan.
Mimo iż idea sztucznej inteligencji umarła w nim, to żyje do dzisiaj w zaawansowanych algorytmach, które z roku na rok są coraz lepsze.
