A többféleképpen értelmezett, mérnöki (racionalitáscentrikus) és filozófiai (embercentrikus) megközelítésben másként felvázolt mesterséges intelligencia definiálása előtt – mesterséges és természetes ellentétpárba állítása nélkül – magát a természetes intelligenciát sem árt górcső alá venni.

McCarthy barátja, majd vetélytársa, a szakterület másik nagy úttörője, Marvin Minsky úgy véli „csak egy szó azon ismeretlen folyamatok elnevezésére, melyekkel agyunk nehéznek tartott problémákat old meg. Ha elsajátítunk egy képességet, kevésbé tűnik titokzatosnak, kevésbé vagyunk meghatva, mint amikor mások sajátítják el. Ezért tűnik annyira megfoghatatlannak az intelligencia szó jelentése: nem valami meghatározott dolgot ír le, hanem tudatlanságunk pillanatnyi horizontját elménk működéséről.” De vajon kizárólag az intelligens viselkedésre vonatkozik-e, vagy a gondolkodási folyamatra és a következtetésre is? Turinggal és sokakkal ellentétben célszerű intelligenciát és tudatosságot (akárcsak a hardvernek megfelelő agyat és a szoftverrel azonosítható elmét) szétvalasztani. Peter B. Lloyd filozófus szerint „az intelligencia a problémamegoldás, míg a tudatosság a minőségek szubjektív megélésének képessége.” Megfelelően programozott digitális számítógépek intelligens feladatokat oldanak meg, tudatosság nélkül. Mesterséges, de nem tudatos intelligenciák.

A témakör egyik alapművében, Stuart J. Russell és Peter Norvig 2003-as könyvében (Mesterséges intelligencia – modern megközelítésben) a szerzők négy (egymást ugyan átfedő és kiegészítő, de azért különválasztható) kategóriába szedték az MI-definíciókat: emberi módon gondolkodó, emberi módon cselekvő, racionálisan gondolkodó és racionálisan cselekvő rendszerek. Az első egyértelműen a Turing-teszten alapuló megközelítés: „izgalmas, újszerű kísérlet, hogy a számítógépet gondolkodásra késztessük – tudatos gépek, e fogalom teljes és szó szerinti értelmében” (John Haugeland, 1985). A második lényege a kognitív tudományokhoz kapcsolódó kognitív modellezés: „az olyan funkciókat teljesítő gépi rendszerek létrehozásának a művészete, amelyhez intelligencia szükséges, ha azt emberek teszik” (Ray Kurzweil, 1990). A harmadik a racionális gondolkodásból, logikából, tehát leginkább a korrekt következtetésekből indul ki: „a mentális képességek tanulmányozása számítási modellek segítségével” (Eugene Charniak és Drew McDermott, 1985). A negyedik a legjobb, vagy – bizonytalan körülmények között – a várható legjobb kimenetel érdekében cselekvő, racionális ágensre helyezi a főhangsúlyt: „a számítástudomány azon ága, mely az intelligens viselkedés automatizálásával foglalkozik” (George Luger, 1993).

Végül McCarthy szerint „intelligens gépek, elsősorban intelligens számítógép-programok készítésének a tudománya és technikája. Nagyon hasonló ahhoz a kutatási területhez, amelyben számítógépek segítségével szeretnénk megérteni az emberi intelligenciát, de az MI nem korlátozza magát a biológiailag észlelhető módszerekre.”

Hasonlóan magához az MI-hez (hacsak nem fogadjuk el az egyszerűsítő „emberi értelemmel bíró gép létrehozására vonatkozó törekvések” meghatározást), a kutatási területeket illetően szintén megoszlanak a vélemények. Érzékelhető egy, a „klasszikus” és a mai, inkább részterületekre vonatkozó célok közötti törés is. A veterán Marvin Minsky azért panaszkodik gyakran, hogy jelenleg, néhány – inkább perifériára szorult – kísérletet leszámítva, szinte senki nem törekszik a nagy álom megvalósítására, hanem, mint például a világhírű MIT (Massachusetts Institute of Technology) ő és McCarthy által alapított MI (azóta Számítástudomány és MI) Laboratóriumában elvesznek az „ostoba” robotok és programok tervezésében, és így tovább. A különböző részeredmények majdani (egyelőre nehezen megjósolható, mikori) egyesítésével léphetünk csak előrébb – válaszolt a labort vezető robotika-úttörő Rodney Brooks.

Mindkettejüknek igaza van: a kezdeti nagy elvárásokat csak részsikerek, de még inkább zsákutcák követték. 1974-ben kiábrándító eredményekre hivatkozva, az USA-ban drasztikusan csökkentették a néhány egyetem (MIT, Carnegie Mellon, Stanford) köré csoportosuló kutatások állami támogatását. Azóta változó mértékű a finanszírozás, bár a hadügyminisztériumhoz tartozó DARPA, vagy a NASA jócskán hozzájárul projektekhez. Fel-feltűntek ígéretes gépek, programok, viszont általában kiderült, hogy bizonyos szintet képtelenek meghaladni. Ráadásul a (tudományos és egyéb) közvélemény szintén „hálátlan” az MI-vel: természetesnek vesszük, ha sikeresen megoldódott egy-egy probléma, aztán csendben, szinte észrevétlenül beépül a számítástudományba, és senki nem tekinti többé MI-kérdésnek. Minden évtizednek megvoltak a „divatos” témái (általános problémamegoldók, szakértő rendszerek, idegrendszerről mintázott neurális hálók, mesterséges élet stb.), majd új koncepciók, módszerek jöttek, például az ágenstechnológia az 1990-es évektől. A legkomplexebb és leglátványosabb irány azonban – a kezdetektől mindmáig – a robotika (és a kapcsolódó kognitív rendszerek).

(Folytatása következik)