И старым бредит новизна...

Архив

Основные концепции искусственного интеллекта сформулированы в 70-х годах. Исходной целью ИИ являлось придание компьютерам возможностей самостоятельного принятия решений - без участия человека. Вскоре стало понятно, что цель труднодостижима - главным образом, в силу тогда же сформулированного принципа DIDO: dreck in - dreck out (мусор загрузишь - мусор получишь). Первые системы ИИ продуцировали слишком много данных сомнительной ценности.

Три десятилетия назад задача извлечения значимых данных из первичных источников была практически неразрешимой, в основном, из-за отсутствия моделей окружающего мира, в частности, моделей экономики и бизнеса - базы потенциальных приложений ИИ.

Тем не менее, интерес к системам ИИ оставался достаточно большим. И сейчас Дэвид Уильямс (David Williams), вице-президент Tivoli Software, независимой компании в составе IBM, замечает, что "системы ИИ всегда были горячим [дословно он выразился: "намеренно разогретым"] товаром". Множество компаний пытались и пытаются сыграть свою игру, используя системы ИИ. Однако до недавних пор это никому не удавалось. Корпорация Computer Associates (CA) сейчас создает прецедент - она начинает промышленные поставки своих продуктов, включающих технологию Neugents, в основе которой лежат нейронные сети.

Термин "Neugents" (ныне зарегистрированный товарный знак CA) появился около двух лет назад. Побывав в июле прошлого года на конференции "CA World '99", я тоже познакомился с модным словечком. Но понять, что кроется за фирменным ярлыком, мне так и не удалось, несмотря на все мои вопросы специалистам отдела развития технологии Neugents.

Возможно, в то время разработка еще не "дозрела" до уровня понимания "непосвященными". Только осенью 1999 года специалистам CA удалось встроить нейронные сети в промышленные пакеты программ. Так что сейчас, по утверждениям представителей CA, нейронные сети уже миновали стадию чистых исследований: они поддерживают работу универсальных систем управления ресурсами Unicenter и универсальных платформ Jasmine.

Как поясняет Йогеш Гупта (Yogesh Gupta), старший вице-президент стратегии развития электронного бизнеса CA, способы обработки больших массивов данных известны давно, но долгое время они оставались малопригодными для практики - вследствие разнородности и операционной несовместимости данных разных типов и форматов.

Итак, по-видимому, CA первой вышла на рынок с корпоративными программными продуктами, в которых работают нейросети. Но Гупта выражает и скепсис: это направление еще не способно принести CA заметные деньги. Пока Unicenter и Jasmine покупают ради их собственных возможностей, а не потому, что в них встроены Neugents. Желая довести Neugents до уровня промышленной технологии, CA истратила значительные суммы на приобретение других компаний. Сначала в 1996 году была куплена частная компания Legent, через год - тоже частная AIWare. Летом 99-го за 3,5 млрд. долларов была куплена крупная фирма Platinum Technologies. Эти покупки и дали CA нужные кусочки для сборки технологических головоломок ИИ.

С середины прошлого года идет массированная реклама Neugents по телевизионным каналам США - как первого "программного обеспечения, которое мыслит" ("Software That Can Think"). Конечно, это натяжка, но мощнейший промоушн дает результаты: охочие до Neugents находятся. К примеру, одним из первых пользователей интеллектуальных решений CA стал крупный производитель пластиков Meyer Industries. Эндрю Винер (Andrew Weiner), CIO Meyer Industries, уговорил начальство купить решения, связанные с Neugents, сразу же после их анонсирования на "CA World '99", и компания включилась в бета-тестирование, продолжавшееся три месяца. Решения Neugents использовались в производственном процессе для предсказания процента годных изделий и для прогнозирования выхода из строя производственного оборудования.

Сама CA позиционирует Neugents как эффективное средство обнаружения брешей в защите корпоративных систем обработки информации и коммуникаций.

Дэвид Уильямс из Tivoli, заявивший, что "ИИ - больше надувательство, нежели реальность", признал, однако, что его компания тоже проводит исследования, связанные с нейронными сетями. Уильямс считает, что "никому не поздно заняться тем же, чем занята CA".

Один из главных конкурентов CA, компания Oracle, использует нейронные сети в своем изделии Darwin - инструментарии вскрытия данных (data mining). Как известно, вскрытие данных - это технология извлечения нужной информации из очень больших баз данных. Такой информацией могут быть, например, долгосрочные профили корпоративных клиентов, сводные данные о рынке конкурирующей продукции и т. п.

Подобно Neugents, Darwin отыскивает образы (patterns) в базе данных и выдает их в удобном для зрительного восприятия формате. Однако, в отличие от CA, Oracle не сделала серьезных ставок на нейронные сети. Майкл Ховард (Michael Howard), вице-президент Oracle по проектам складирования данных (data-warehousing), считает, что хотя технологии нейросетей весьма мощны, но они осложняют задачу определения происхождения и наследования данных. По поводу последних достижений CA Ховард высказался в том плане, что "они не лидеры, как бы им того ни хотелось".

В качестве альтернативы универсальным Web-предложениям CA типа Unicenter и Jasmine компания Oracle предлагает свой набор инструментальных средств Intelligent WebHouse. Эти инструменты, включающие элементы технологии Darwin, позволят компаниям детально обозревать действия своих Web-клиентов: определять, например, какие сайты были ими посещены ранее и каковы их отношения с сайтом компании. Это должно повысить эффективность посреднических и прямых операций с клиентами.

И все же говорить о серьезном лидерстве или о серьезном противостоянии на рынке систем ИИ пока нет оснований. Главный вопрос остается прежним: созрел ли ИИ для того, чтобы люди смогли позволить компьютерам самостоятельно делать предсказания и принимать решения в сфере бизнеса?

Бесспорно, в наши дни ИИ достиг немыслимой прежде зрелости - в плане практической применимости. Но приложения ИИ требуют безумно трудоемких ручных настроек. Кроме того, эти программы очень чувствительны к данным, а значит, в высшей степени подвержены ошибкам. Именно к таким выводам я пришел, побывав в апреле на "CA World 2000" и воочию увидев работу системы Jasmine, оснащенной Neugents.

В конце концов, есть много поводов считать, что принцип DIDO куда более универсален, нежели следует из его вульгарной формулы.