Если найти средства и проявить решимость, значительная польза исследований по искусственному интеллекту может обнаружиться и не в стать отдаленном будущем. Прежде всего необходимо прекратить бездумную растрату столь редких людских ресурсов в наших университетах, где опытным специалистам в области искусственного интеллекта приходится заниматься обучением студентов совершенно другим дисциплинам вместо того, чтобы целиком посвятить себя исследовательской работе. Некоторым ученым в ходе исследований необходим психотерапевт, из-за очень большой нагрузки. Это равносильно тому, как если бы мы пользовались столь драгоценной в пустыне водой для мытья машины.

Но как добиться перемен? Джордж Галлахер-Даггит. инженер из Лаборатории им. Резерфорда. призвал к созданию «инновационных центров».- Это позволило бы «университетским исследователям объединяться в междисциплинарные группы, в которых вместе с ними работали бы как представители промышленности, так и изобретатели-одиночки. В этих условиях на них будут воздействовать также соображения коммерческой конкуренции, и они постараются экономически выгодно реализовать на практике Результаты фундаментальных исследований, проводимых в университетах»

Это смелое предложение, осуществление которого, возможно, изменит ситуацию к лучшему. Для работы, ведущейся на границе возможного, требуется особая атмосфера. Академическая строгость и технические потенциалы должны сливаться в единое целое, обеспечивающее работоспособный механизм. В то же время должны существенно измениться в лучшую сторону отношение к подобному сотрудничеству со стороны правительственных организаций и их заинтересованность. Принятая в Великобритании практика, когда считается, что любой чиновник с достаточным стажем работы в верхних эшелонах служебной иерархии годится для того, чтобы управлять научно-исследовательскими разработками, не выдерживает критики.

В США Агентство управления проектами новой техники министерства обороны берет на службу специалистов с солидным опытом фундаментальных исследований и поручает им возглавить научные исследования на договорных началах, рассчитанные на фиксированные сроки. Это, безусловно, шаг в правильном направлении. Даже в специализированных учреждениях Великобритании невежество руководства порой просто ошеломляет. Так, некий официальный представитель Национального вычислительного центра не так давно настаивал, что если в статье, которую он заказывал для проекта по приложениям микроэлектроники, будут какие-либо упоминания о медицинских экспертных системах, то «должно быть ясно сказано, что практическое использование этих идей — дело далекого будущего».

Что же касается привлечения капиталовложений из частного сектора, то тут можно начать с организации чего-то подобного системе инвестиционной помощи, опробованной в Австралии. Она была введена в 60-х годах в качестве временной меры, а затем ее действие постепенно было приостановлено. Затем ее ввели в 70-х годах как средство поддержания капиталовложений. Возьмем, к примеру, закупки терминалов для компьютеров. Обычные амортизационные отчисления с капиталовложений, освобожденные от налогов, составили бы 30% ежегодного платежного баланса плюс чистый остаток после 5 лет. При наличии системы инвестиционной помощи в течение первого года предоставляется дополнительная помощь в размере 40% общей стоимости. В итоге это дает 140% субсидию, что является существенным стимулом для вкладчика.

Прежде всего мы испытываем нужду в специальных проектах, на которых следует сосредоточить наши интеллектуальные усилия. И можно ожидать, что решительное наступление по некоторым направлениям принесет желанные результаты уже в недалеком будущем. К таким направлениям в первую очередь относятся следующие.

Параллельные многопроцессорные системы особенно важны для решения задач машинного зрения. Хорошим примером подобной разработки может служить распределенный матричный процессор компании Ай-Си-Эль и система КЛИП-4, разработанная в колледже Лондонского университета. Подобные системы обещают не только невероятное увеличение скорости обработки информации, но и — что значительно важнее — коренное принципиальное упрощение обработки данных, относящихся к сложным предметным областям. Появление дешевых надежных компьютеров, обладающих зрительными функциями, открывает широкие возможности решения целого спектра практических задач: от визуальной проверки промышленной продукции и оборудования до ввода в машину и анализа диаграмм непосредственно из книг и документов.

Автоматический синтез программ поможет нам преодолеть кризис, наблюдающийся ныне в программном обеспечении. Промышленность с энтузиазмом восприняла идеи искусственного интеллекта; примером тому, в частности, могут служить внушительные проекты автоматизации синтеза программ, осуществляемые в лаборатории фирмы ИБМ в городе Йорктаун и в Шлумбергере.