home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ Shareware Overload / ShartewareOverload.cdr / educ / ai.zip / AI.TXT
Text File  |  1986-03-24  |  19KB  |  369 lines

  1.                           Making a Computer Get Smart                       
  2.  
  3.                  appeared in Insight Magazine, March 24, 1986
  4.  
  5. Scientists are teaching a computer to reason out problems and learn from 
  6. experience.  In other words, they are trying to give a computer common sense.      
  7. They have had limited success, but just to teach a computer how to converse 
  8. requires a breakthrough.
  9.  
  10.                                   ----------
  11.  
  12. Inside a gleaming office complex in Austin, Texas, some of the nation's 
  13. brightest scientist, linguists and psychologists are trying to tutor a dumb 
  14. student.
  15.  
  16. The student is a computer, and a 24-member artificial-intelligence team is 
  17. spoon-feeding it thousands of scraps of knowledge, as well as giving it 
  18. grammar and vocabulary lessons.  Their goal is to cram the machine - a 
  19. mindless array of thumbnail-sized silicon chips - with enough facts, rules of 
  20. thumb and human language skills that it may begin to think and learn on its 
  21. own.
  22.  
  23. Here, at the Microelectronics and Computer Technology Corp. (MCC), a joint 
  24. research and development venture backed by America's corporate giants, the 
  25. future is being built.
  26.  
  27. MCC is "pushing back the frontiers of science," says its chairman, retired 
  28. Navy Adm. Bobby R. Inman, who previously served as deputy director of the 
  29. Central Intelligence Agency.
  30.  
  31. Article by article, the team of researchers is dissecting an encyclopedia, 
  32. then encoding its contents into the computer's memory bank.  For example, all 
  33. the facts presented in an article on flight are encoded, plus the underlying 
  34. knowledge about the world needed to understand the article.
  35.  
  36. They are feeding the machine thousands of bits and pieces of common sense: If 
  37. you're out in the rain, you get wet.  If you drop something, it falls to the 
  38. ground.  An object can't be in two places at once.  Each person lives for a 
  39. single interval of time.  
  40.  
  41. They also are teaching the computer about itself.  "It has to understand that 
  42. it is a program," says a scientist.  "It needs to know that a human being is 
  43. watching it."  MCC, which began its high-stakes research in January 1984, is 
  44. owned by 21 U.S. companies, including Rockwell International Corp., Honeywell 
  45. Inc. and Martin Marietta Corp.  MCC's goal is to create a variety of new 
  46. computer technologies for the 1990s and beyond - passing along the fruits of 
  47. its research to its shareholder companies to give them a head start over 
  48. foreign competitors in designing new products and services.
  49.  
  50. The $65-million-a-year project has resulted in a remarkably high degree of 
  51. cooperation between otherwise archrivals.  At the Austin headquarters, one-
  52. third of MCC's 410 employees are on loan from the various shareholder firms.
  53.  
  54. MCC has quickly emerged as one of the new heavyweights of artifical 
  55. intelligence (AI), the discipline that has already taught computers to play 
  56. chess and to help perform medical diagnoses. 
  57.  
  58. Researchers at MCC and a handful of laboratories are trying to build the 
  59. prototype for a fifth-generation computer capable of reasoning its way through 
  60. myriad tasks in the home, at the workplace and on the battlefield.
  61.  
  62. But when asked to explain what makes machines "intelligent," a computer 
  63. scientist is likely to talk in circles.
  64.  
  65. " `Artificial intelligence' is trying to do things we don't know how to do 
  66. yet," says Marvin L. Minsky, a pioneer in artificial intelligence at MIT.  
  67. "But that's a working definition.  It changes every year.
  68.  
  69. "Twenty years ago, having a machine recognize a picture or play chess or 
  70. understand simple language would have been out of reach," he says.  "It's sort 
  71. of a moving horizon." 
  72.  
  73. Even before the first generation of huge machines powered by vacuum tubes, men 
  74. dreamed of building a computer that could mimic human thought.  But efforts 
  75. over the past 30 years to make such a computer have fallen short.
  76.  
  77. Powerful, number-crunching computers can analyze vast amounts of data, spit 
  78. out amazing mathematical solutions and guide an unmanned probe to the outer 
  79. reaches of the solar system.  Yet these machines have no inkling of human 
  80. goals and beliefs, no sense of the world or their place in it.
  81.  
  82. Jonathan Slocum, MCC's director of natural language processing, believes that 
  83. words are a key to machine intelligence.
  84.  
  85. His reasoning is simple: A child's ability to learn about the world is closely 
  86. tied to his use of words as symbols.  Digital computers have no grasp of the 
  87. meaning of words or what lies beyond them.  And these machines will forever 
  88. lack common sense until they are able to communicate with, and learn from, 
  89. people.
  90.  
  91. But what might seem like a straightforward task - teaching English to a 
  92. computer by cramming it with grammatical rules, words and definitions - has 
  93. proved a monumental endeavor.
  94.  
  95. "We would be very happy if these machines were as effective as a 4-year-old 
  96. child with respect to the grammar," says Slocum.  
  97.  
  98. Home computers can mimic verbal skills by using sentences to display a 
  99. problem's solution.  But faced with interpreting sentences, advance computers 
  100. - which rely on limited vocabularies of narrowly defined words - break down.
  101.  
  102. Simple conversation, as it turns out, takes an enormous amount of information 
  103. processing at incredibly high speeds.
  104.  
  105. "We rarely perceive ambiguity in something someone says," says Slocum.  But 
  106. "almost any sentence you hear a human being utter will be ambiguous."
  107.  
  108. Depending on the context, the word "ball" in a sentence could mean a dance, a 
  109. round object used in sports or a good time.  Similarly, a simple sentence 
  110. might contain 10 words with three definitions each.
  111.  
  112. " We don't consciously review all the interpretations.  Human beings select 
  113. one and go with it almost all the time," Slocum says.  "If your confidence [in 
  114. your first interpretation] is high, you're not going to stop the speaker.  If 
  115. your confidence is low, you may stop the speaker and ask whether he meant this 
  116. or that." 
  117.  
  118. Slocum is writing a computer program in which his "linguist's intuition" is 
  119. encoded in plausibility scores: the mathematical probabilities for the 
  120. likelihood that a statement is true.
  121.  
  122. Dissecting a sentence, his computer program assigns plausibility scores for 
  123. the possible meaning of each word, and then applies rules for combining 
  124. plausibility factors as it examines each element.  Future computers will 
  125. recognize, he says, when to accept at face value its first interpretation of a 
  126. sentence, when to ask for clarification and when to say, "I'm confused."
  127.  
  128. "Four-year-olds are quite good.  They know most of the grammar that an adult 
  129. does," he says.  "They don't know all the grammatical structures that exist in 
  130. the language, but they know a great majority of them."
  131.  
  132. It will take a major scientific breakthrough, he says, for computers to use 
  133. metaphors, idioms and similes.  After all, how does a literal-minded machine 
  134. catch the meaning of phrases such as "cry a river of tears," "kick the bucket" 
  135. or "she is like a rose"?
  136.  
  137. What Slocum's computer program lacks in grammar skills, he hopes to bolster 
  138. with a working vocabulary of 20,000 words.  Future computer programs, using 
  139. complete dictionaries of words and multiple interpretations, will have "vast 
  140. proficiency, out-stripping any human being," he says.
  141.  
  142. Meanwhile, MCC's artificial-intelligence team is bringing up its baby by 
  143. feeding the computer with more facts about humans, the world and itself.
  144.  
  145. The computer is a tabula rasa, a blank slate, says Douglas B. Lenat, an 
  146. artificial intelligence project director at MCC.  "We're bootstrapping it up 
  147. to the point where it will be a reasonable student.
  148.  
  149. "The more you know, the more easily you can learn," he says.  "If you start 
  150. out a [computer] program that knows next to nothing, it's hard for it to 
  151. assimilate new pieces of information.
  152.  
  153. "But children already know so much about the world that it's very likely that 
  154. they'll have something they can hook new experience onto and thereby relate," 
  155. he says.
  156.  
  157. Future computers, he says, will examine a problem - for example, a battlefield 
  158. situation - and decide what problem-solving strategy to employ, "introspect" 
  159. to see if they are making progress and take another tack if needed.  
  160.  
  161. "That kind of behavior leads to something that appears very much like 
  162. consciousness," he says, which he defines as "largely the ability to 
  163. introspect on what your doing."
  164.  
  165. Computer programs "have a form of consciousness," he says.  "They have to be 
  166. conscious of why the do what they do.  You can stop it at any point and ask, 
  167. `Why did you do that?' and it will tell you, after a fashion."
  168.  
  169. But a new generation of superfast computers with huge memory banks will be 
  170. required if machines are to learn English and become smarter.
  171.  
  172. Researchers at MCC and a few other U.S. and Japanese laboratories are 
  173. developing "parallel processors": networks of tens, hundreds and even 
  174. thousands of computer chips, each with a separate memory bank, that work in 
  175. concert to solve a problem.
  176.  
  177. Others are creating new computer languages for parallel computers that can 
  178. correctly divide problems into subproblems - for instance, examining different 
  179. parts of a sentence.
  180.  
  181. Lenat hopes that 10 years from now, MCC will have taken a giant step toward 
  182. building a new generation of machines with some degree of common sense.  "But 
  183. until computers are smarter than they are now," he says, "most questions they 
  184. ask will be stupid."
  185.  
  186. It is only a matter of time before the smart machines arrive.
  187.  
  188. As the pace of new technology accelerates, scientists at the world's top 
  189. research laboratories are locked in a high-stakes computer race.
  190.  
  191. We are attempting to make machines capable of enormous amounts of knowledge, 
  192. more than any human can muster," says MCC's Slocum.  "And these machines will 
  193. have enormous amount of power."
  194.  
  195. According to various experts, "thinking" machines of the 21st century may 
  196. range from huge data banks to crude vision, hearing and speech systems 
  197. installed in factory robots.
  198.  
  199. At home, future computers may act as general problem solvers, time managers 
  200. and consultants on matters ranging from taxes to medical problems to assisting 
  201. with a person's daily schedule.  Truly user-friendly, these machines may speak 
  202. English and respond to spoken commands.
  203.  
  204. Industrial and government computers may be used for everything form handling 
  205. air traffic control systems at busy airports to finding ways to pay off the 
  206. national debt.
  207.  
  208. Commercial robots operated by computer programs may scour the ocean floor for 
  209. manganese nodules, clean radioactive spills and toil in hazardous coal mines.
  210.  
  211. Military robots may be ready to serve in other hostile situations like 
  212. chemical or nuclear war zones.  Unmanned fighter aircraft, tanks, ships and 
  213. submarines may be activated simply by voice commands.
  214.  
  215. Powerful defense computers may help contain and resolve small conflicts 
  216. between nations by automatically interpreting 24-hour-a-day surveillance data 
  217. from various land, sea, air and space sensors - foiling the possibility of 
  218. suprise attacks.
  219.  
  220. In addition, spaceborne computers able to instantaneously detect, target and 
  221. defend against thousands of enemy warheads may provide the linchpin for the 
  222. Strategic Defense Initiative, The so-called "star wars" antiballistic missle 
  223. shield.
  224.  
  225. These computers would have to distinguish in seconds between real attacks and 
  226. routine space launches, as well as discriminate between decoys and warheads, 
  227. before automatically launching particle beams to neutralize enemy warheads.  
  228. No computer system currently exists that is capable of handling this awesome 
  229. task, but some defense experts believe that breakthroughs in "intelligent" 
  230. software and high-speed parallel computers could make the difference.
  231.  
  232. "over the next 100 years there will be fantastic progress," says Minsky, the 
  233. artificial-intelligence pioneer.  "Machines will do miraculous things.  I'm 
  234. sure they'll be flying airplanes better than people.
  235.  
  236. "To [use] a gruesome image, it's like slavery.  Machines will do whatever 
  237. people want them to do."
  238.  
  239. The trick to building the most helpful computers is to endow them with common 
  240. sense and learning skills, he says, "so you don't have to program them 
  241. yourself.  Getting them to think well is the problem.  It's probably the 
  242. hardest problem science has ever faced.  And it won't happen overnight."
  243.  
  244. The international race for computer supremacy may determine which nations hold 
  245. scientific, economic and military dominance well into the next century.
  246.  
  247. "The U.S hasn't lost its lead in the ability to create new technologies.  But 
  248. our lead is somewhat diminished," says MCC's Inman.
  249.  
  250. MCC was created in the wake of Japan's announcement in 1980 that it would 
  251. launch a major, national effort to surpass the United States' technological 
  252. edge.  Japan's Fifth Generation Project is aimed at building a "supercomputer" 
  253. for high-speed numerical calculations, as well as artificial-intelligence 
  254. software for a supersmart computer capable of solving non-numerical problems.  
  255. Joining the race, European technology firms also recently began their own 
  256. cooperative research project called Espirit.  But already, some 500 "expert 
  257. systems" are at work outside the laboratory in the marketplace - performing a 
  258. wide range of tasks from monitoring nuclear reactors to pinpointing the 
  259. location of mineral deposits.
  260.  
  261. These primitive computer programs mimic human reasoning by quickly solving 
  262. routine yet highly complex problems involving expert knowledge in a particular 
  263. discipline.
  264.  
  265. Expert systems are helping to diagnose bacterial infections, to predict crop 
  266. irrigation needs, to design electronic circuits and to control the treatment 
  267. of patients in intensive care.
  268.  
  269. And expert software is available for personal computers to help people make 
  270. financial planning decisions and to negotiate successfully at home and on the 
  271. job.
  272.  
  273. By 1990, the industrial and home market for expert systems is expected to grow 
  274. to $2 billion in sales.  Yet despite their success, expert systems have narrow 
  275. applications.  Faced with anything outside their limited field of expertise, 
  276. these fragile programs get confused. 
  277.  
  278. These systems emulate only a slice of human intelligence.  They are unable to 
  279. learn from experience or to handle nonrecurring problems.  The bulk of their 
  280. expert knowledge depends on simple sets of "if-then" rules, such as: "If a 
  281. child has blisters and if it has a fever, then it may have chicken pox."
  282.  
  283. An electronic cardiologist, for example, can offer near-human advice on 
  284. medical treatment.  But it has no idea of what a patient is, let alone a human 
  285. being.
  286.  
  287. "If a patient has a disease that's outside the expertise of the expert system, 
  288. there's no telling what diagnosis it will come up with," says MCC's Slocum.  
  289. "if the doctor follows the diagnosis, some disastrous things could happen.
  290.  
  291. "Any reasonable person with a small amount of modesty knows when he's out of 
  292. his depth," he says.  "We're trying to program computers to have a general 
  293. knowledge of the world, coupled with self-knowledge, so the machine can gauge 
  294. its limitations."
  295.  
  296. This "intelligent" software, he says, is designed to bolster expert systems 
  297. with "the common sense that a human being would bring to bear" on a problem.
  298.  
  299. A few experimental computer programs already have been built that analyze 
  300. novel problems, make guesses by using rules of thumb learned from analogous 
  301. situations and test their hypotheses by conducting experiments.
  302.  
  303. Meanwhile, the Defense Department is funding a variety of artificial-
  304. intelligence projects, including the development of an unmanned vehicle.  
  305. Using machine vision, it may act as a mobile sentry or ferry supplies and 
  306. weapons across rough terrain.
  307.  
  308. The Defense Department also has funded research into voice-activated command 
  309. and control systems, vision systems to guide missiles to targets, and computer 
  310. aids for fighter pilots, tank drivers and battlefield commanders to help them 
  311. quickly make complex decisions.
  312.  
  313. Artificial-intelligence researchers, often voracious readers of science 
  314. fiction, envision a future in which man reaches new heights with the aid of 
  315. brilliant and not-so-smart machines.  They see a future in which cheap 
  316. industrial robots perform mundane and hazardous jobs - working in unmanned 
  317. factories, repairing satellites in space and disposing of nuclear wastes. 
  318.  
  319. Private industry is already using robots as spray painters, spot welders and 
  320. assembly-line inspectors.  General Motors Corp. is developing machine vision 
  321. systems that may enable robots to move more like people in the workplace.
  322.  
  323. The new technology will not be without a human price.  Imagine the 
  324. psychological impact on a highly skilled, middle-aged welder who is taken off 
  325. his job because a machine does it better.
  326.  
  327. A proliferation of smart computers and related technologies in advance nations 
  328. also may spark new political tensions with the Third World.
  329.  
  330. "The pace of change by emerging technologies is likely to be somewhat faster 
  331. over the next 10 to 15 years that it's been over the past 30 years," says 
  332. Inman.  "In the early years, there's clearly going to be an even wider gap 
  333. between the haves and the have-nots."
  334.  
  335. MCC's Lenat forsees the eventual development of a "global knowledge base": a 
  336. vast information bank that people can tap into with portable links.  Computers 
  337. will serve as "intelligence amplifiers to help us think faster and better than 
  338. we were ever able to," he says.  "They will provide an opportunity to enhance 
  339. ourselves."
  340.  
  341. As progress in artificial-intelligence research accelerates, people may face 
  342. som mind-boggling questions.  Could machines ever be capable of inspiration or 
  343. insight - that sudden flash of recognition you experience when you finally 
  344. solve a tough problem?
  345.  
  346. "I believe the process we are embarking on will demystify intuition," says 
  347. Lenat.  "Intuition is often just analogizing to other situations to come up 
  348. with an approximate answer very quickly."
  349.  
  350. Will computers ever attain any sort of self-awareness?  Could they be 
  351. programmed to know the meaning of love or honor?  Could they ever appreciate 
  352. or even recognize humor?  And finally, to what extent should we rely on these 
  353. machines?
  354.  
  355. "No more and no less than people whose insides we don't have access to, 
  356. either," says Lenat.  "We [should] use performance to measure the degree of 
  357. trust."
  358.  
  359. "The net effect of [artificial-intelligence] will be positive.  It will save 
  360. lives," he says.  "It will increase human productivity, including the amount 
  361. of food in the world...all sorts of positive things and a few negative ones."
  362.  
  363. Computer systems that increase the warning time of military attack, he says, 
  364. will prolong the time for political response and negotiation.
  365.  
  366. "[And] if you're going to send out a tank," he says, "it's better that a human 
  367. is not in it."
  368.  
  369.                     - J.H. Doyle