[Перевод] Ограничения формального обучения, или Почему роботы не умеют танцевать

80-е годы в лаборатории информатики и искусственного интеллекта MIT казались сторонним наблюдателям чем-то вроде золотого века, но изнутри Дэвид Чапман мог наблюдать, что зима уже наступает. Будучи членом лаборатории, Чапман стал первым исследователем, применившим математику теории вычислительной сложности к роботизированному планированию, а также, к тому, чтобы показать отсутствие реального обобщённого метода создания ИИ, способного составлять план для обработки всех непредвиденных обстоятельств. Он заключил, что хотя ИИ уровня человека и может быть в принципе возможен, ни у одного из доступных нам подходов нет надежды достичь этого уровня.

В 1990-м Чапман написал, впоследствии широко распространившееся, предложение об исследовании, в котором призывал опробовать новый подход и другую задачу для ИИ: научить робота танцевать. Танец, как писал Чапман, был важной моделью, поскольку «он не достигает целей. Нельзя выиграть или проиграть. Это не задача, требующая решения. Танец – это процесс взаимодействия». Танцующие роботы требовали резкой смены приоритетов исследователей ИИ, чьи техники были построены вокруг задач типа шахмат, с чёткой структурой и недвусмысленными целями. Сложность создания танцующих роботов требовала ещё большей смены наших предположений по поводу того, что такое интеллект.
Читать дальше →