Наконец, учёные задумались и о таком важном аспекте интеллектуальной деятельности, как «коллективный интеллект». Само человеческое общество в целом часто показывает более высокий уровень интеллектуальной деятельности, чем каждый его отдельный представитель. Ведь многие сложные научные концепции и технические объекты могут быть изобретены и разработаны исключительно в рамках объединения усилий разноплановых специалистов. Однако не только человеческое общество показывает подобный паттерн поведения. Он виден и в жизни, например, общественных насекомых, когда каждая отдельная особь, вообще не имеющая и тени разума, делает вклад в поведение своего «суперорганизма», который кажется вполне интеллектуальным. Муравьи и пчёлы – это вершина эволюции насекомых на Земле. Эти наблюдения натолкнули исследователей в области искусственного интеллекта на идеи о «роевой модели интеллекта» в рамках так называемых многоагентных систем. Это – одно из самых быстро развивающихся сегодня направлений науки и техники. Здесь сложно назвать какую-либо ключевую личность, поскольку тема возникла совсем недавно. Но эта тема очень горячая и ещё долго будет оставаться на острие научного поиска.

Итак, мы рассмотрели большую часть научных направлений, которые лежат в основе искусственного интеллекта. Это, можно сказать, его базис и научные и технологические предтечи, предпосылки. Когда же родилось само направление исследований, которое назвали «искусственный интеллект»? Для ответа на этот вопрос необходимо обратиться к работам философов и практиков искусственного интеллекта Марвина Мински и Джона Маккарти. Второй так вообще является автором самого термина «искусственный интеллект» (а кроме того, он разработал язык программирования LISPи является одним из основоположников функционального программирования). Эти учёные основали в 1959 г. Лабораторию информатики и искусственного интеллекта в рамках Массачусетского технологического института, и это была первая научная лаборатория, которая занималась данной проблемой.

Именно Джон Маккарти сформулировал основополагающие принципы искусственного интеллекта, определив то, что потом было названо «чистым подходом», или «нисходящим искусственным интеллектом», и выразилось в гипотезе Ньюэлла-Саймона о том, что осмысленные действия можно выполнять только при наличии в некоторой системе механизма символьных вычислений, а сами такие символьные вычисления являются необходимым условием наличия в этой системе интеллекта. Другими словами, подход Джона Маккарти выражался в том, что системы искусственного интеллекта должны имитировать высокоуровневые психологические процессы разумного существа, такие как логическое мышление, логический вывод, речь, творчество и т. д.

С другой стороны, его друг и коллега Марвин Мински сформулировал совершенно противоположное определение искусственного интеллекта, которое получило наименование «грязного подхода», или «восходящего искусственного интеллекта». В основе этой парадигмы лежит попытка моделирования естественных процессов, происходящих в самой природе человека. В первую очередь это, конечно же, моделирование нейросетевых процессов в разных аспектах. Наиболее широко проявившейся технологией в рамках грязного подхода стали искусственные нейронные сети, которые моделируют разные процессы человеческого разума на логическом уровне. Можно было бы попробовать смоделировать биохимический уровень, однако для этого не хватает вычислительных мощностей даже сегодня, не говоря уже про те давние времена. Другой известной технологией являются различные генетические и эволюционные методы решения задач. Но в целом этот подход не является «искусственным интеллектом» в том понимании Джона Маккарти, как он определил данный термин.