Главная arrow Предыстория arrow История развития ИИ
Как начинался компьютер
Компьютерная революция
Двоичный код
Разработки военных лет
Интегральные микросхемы
Микрокомпьютер
Персоны
Сеть
Язык компьютера
Развитие ПО
Гибкие системы
Средства разработки
Информатика
Вычислительная наука
Операционные системы
Искусственный интеллект
Предыстория
Поиск
Знания и рассуждения
Логика
Робототехника
 

 
История развития искусственного интеллекта Печать

Появление предпосылок искусственного интеллекта (период с 1943 года по 1955 год)

Уолтер Питтс
Первая работа, которая теперь по общему признанию считается относящейся к искусственному интеллекту, была выполнена Уорреном Мак-Каллоком и Уолтером Питтсом. Они черпали вдохновение из трех источников: знание основ физиологии и назначения нейронов в мозгу; формальный анализ логики высказываний, взятый из работ Рассела и Уайтхеда; а также теория вычислений Тьюринга.

Мак-Каллок и Питтс предложили модель, состоящую из искусственных нейронов, в которой каждый нейрон характеризовался как находящийся во «включенном» или «выключенном» состоянии, а переход во «включенное» состояние происходил в ответ на стимуляцию достаточного количества соседних нейронов.

Состояние нейрона рассматривалось как «фактически эквивалентное высказыванию, в котором предлагается адекватное количество стимулов». Работы этих ученых показали, например, что любая вычислимая функция может быть вычислена с помощью некоторой сети из соединенных нейронов и что все логические связки ("И", "ИЛИ", "НЕ" и т.д.) могут быть реализованы с помощью простых сетевых структур.

Кроме того, Мак-Каллок и Питтс выдвинули предположение, что сети,
структурированные соответствующим образом, способны к обучению. Дональд Хебб продемонстрировал простое правило обновления для модификации количества соединений между нейронами. Предложенное им правило, называемое теперь правилом хеббовского обучения, продолжает служить основой для моделей, широко используемых и в наши дни.

Уоррен Мак-Каллок
Два аспиранта факультета математики Принстонского университета, Марвин Минский и Дин Эдмондс, в 1951 году создали первый сетевой компьютер на основе нейронной сети. В этом компьютере, получившем название Snare, использовалось 3000 электронных ламп и дополнительный механизм автопилота с бомбардировщика В-24 для моделирования сети из 40 нейронов. Аттестационная комиссия, перед которой Минский защищал диссертацию доктора философии, выразила сомнение в том, может ли работа такого рода рассматриваться как математическая, на что фон Нейман, по словам современников, возразил: «Сегодня — нет, но когда-то будет». В дальнейшем Минский доказал очень важные теоремы, показывающие, с какими ограничениями должны столкнуться исследования в области нейронных сетей.

Кроме того, можно привести большое количество примеров других ранних работ, которые можно охарактеризовать как относящиеся к искусственному интеллекту, но именно Алан Тьюринг впервые выразил полное представление об искусственном интеллекте в своей статье Computing Machinery and Intelligence, которая была опубликована в 1950 году. В этой статье он описал тест Тьюринга, принципы машинного обучения, генетические алгоритмы и обучение с подкреплением.

Рождение искусственного интеллекта (1956 год)

В Принстонском университете проводил свои исследования еще один авторитетный специалист в области искусственного интеллекта, Джон Маккарти. После получения ученой степени Маккарти перешел в Дартмутский колледж, который и стал официальным местом рождения этой области знаний. Маккарти уговорил Марвина Минского, Клода Шеннона и Натаниэля Рочестера, чтобы они помогли ему собрать всех американских исследователей, проявляющих интерес к теории автоматов, нейронным сетям и исследованиям интеллекта.

MIT

Они организовывали двухмесячный семинар в Дартмуте летом 1956 года. Всего на этом семинаре присутствовали 10 участников, включая Тренчарда Мура из Принстонского университета, Артура Самюэла из компании IBM, а также Рея Соломонова и Оливера Селфриджа из Массачусетсского технологического института (Massachussets Institute of TechnlogiesMIT).

Два исследователя из технологического института Карнеги, Аллен Ньюэлл и Герберт Саймон, буквально монополизировали все это представление. Тогда как другие могли лишь поделиться своими идеями и в некоторых случаях показать программы для таких конкретных приложений, как шашки, Ньюэлл и Саймон уже могли продемонстрировать программу, проводящую рассуждения, Logic Theorist (LT), или логик-теоретик, в отношении которой Саймон заявил: «Мы изобрели компьютерную программу, способную мыслить в нечисловых терминах и поэтому решили почтенную проблему о соотношении духа и тела».

Вскоре после этого семинара программа показала свою способность доказать большинство теорем, труда Рассела и Уайтхеда Principia Mathematica. Сообщали, что Рассел пришел в восторг, когда Саймон показал ему, что эта программа предложила доказательство одной теоремы, более короткое, чем в Principia. Редакторы Journal of Symbolic Logic оказались менее подверженными эмоциям; они отказались принимать статью, в качестве соавторов которой были указаны Ньюэлл, Саймон и программа Logic Theorist.

Дартмутский семинар не привел к появлению каких-либо новых крупных открытий, но позволил познакомиться всем наиболее важным деятелям в этой научной области. Они, а также их студенты и коллеги из Массачусетсского технологического института, Университета Карнеги-Меллона, Станфордского университета и компании IBM занимали ведущее положение в этой области в течение следующих 20 лет.

Возможно, дольше всего сохранившимся результатом данного семинара было соглашение принять новое название для этой области, предложенное Маккарти, — искусственный интеллект. Возможно, лучше было бы назвать эту научную область «вычислительная рациональность», но за ней закрепилось название «искусственный интеллект».

Анализ предложений по тематике докладов для Дартмутского семинара позволяет понять, с чем связана необходимость преобразовать искусственный интеллект в отдельную область знаний.

Почему нельзя было бы публиковать все работы, выполненные в рамках искусственного интеллекта, под флагом теории управления, или исследования операций, или теории решений, которые в конечном итоге имеют цели, аналогичные искусственному интеллекту? Или почему искусственный интеллект не рассматривается как область математики?

Ответом на эти вопросы, вопервых, является то, что искусственный интеллект с самого начала впитал идею моделирования таких человеческих качеств, как творчество, самосовершенствование и использование естественного языка. Эти задачи не рассматриваются ни в одной из указанных областей. Во-вторых, еще одним ответом является методология.

Искусственный интеллект — это единственная из перечисленных выше областей, которая, безусловно, является одним из направлений компьютерных наук (хотя в исследовании операций также придается большое значение компьютерному моделированию), кроме того, искусственный интеллект — это единственная область, в которой предпринимаются попытки создания машин, действующих автономно в сложной, изменяющейся среде.