0 просмотров

Приложение I: Краткая история ИИ

Это Приложение основано главным образом на книге Нильссона [140] и написано с преобладающей современной точки зрения, которая фокусируется на методах интенсивного использования данных и больших данных. Каким бы важным ни был этот фокус, он еще не показал себя как решение всех проблем. Полная и полностью сбалансированная история месторождения выходит за рамки этого документа.

Область искусственного интеллекта (ИИ) официально родилась и получила свое название на семинаре, организованном Джоном Маккарти в 1956 году в рамках Дартмутского летнего исследовательского проекта по искусственному интеллекту. Цель состояла в том, чтобы исследовать способы, с помощью которых машины могли бы имитировать аспекты интеллекта — основная идея, которая с тех пор продолжает продвигать эту область. Маккарти приписывают первое использование термина «искусственный интеллект» в предложении, которое он написал в соавторстве для семинара с Марвином Мински, Натаниэлем Рочестером и Клодом Шенноном. [141] Многие из присутствовавших вскоре руководили важными проектами под лозунгом ИИ, включая Артура Сэмюэля, Оливера Селфриджа, Рэя Соломонова, Аллена Ньюэлла и Герберта Саймона.

Хотя семинар в Дартмуте создал единую идентичность для области и специализированное исследовательское сообщество, многие из технических идей, которые стали характеризовать ИИ, существовали намного раньше. В восемнадцатом веке Томас Байес заложил основу для рассуждений о вероятность событий. [142] В девятнадцатом веке Джордж Буль показал, что Логическое объяснение— восходящие к Аристотелю — можно систематически выполнять так же, как решать систему уравнений.[143] На рубеже двадцатого века прогресс в экспериментальных науках привел к появлению области статистика, [144], что позволяет делать строгие выводы из данных. Идея физического проектирования машины для выполнения последовательностей инструкций, захватившая воображение таких пионеров, как Чарльз Бэббидж, созрела к 1950-м годам и привела к созданию первого электронные компьютеры. [145] Примитив роботы, который мог чувствовать и действовать автономно, также был построен к тому времени. [146]

Статья в тему:  В чем недостатки искусственного интеллекта

Наиболее влиятельные идеи, лежащие в основе информатики, исходили от Алана Тьюринга, который предложил формальную модель вычислений. классическое эссе Тьюринга, Вычислительная техника и интеллект, [147] представляет возможности компьютеров, созданных для имитации интеллекта, и исследует многие составляющие, которые теперь связаны с ИИ, в том числе способы проверки интеллекта и то, как машины могут автоматически обучаться. Хотя эти идеи вдохновили ИИ, у Тьюринга не было доступа к вычислительным ресурсам, необходимым для воплощения его идей в жизнь.

В период с 1950-х по 1970-е годы в поисках ИИ возникло несколько основных направлений. [148] Ньюэлл и Саймон первыми эвристический поиск, эффективная процедура поиска решений в больших комбинаторных пространствах. В частности, они применили эту идею для построения доказательств математических теорем, сначала через свою программу Logic Theorist, а затем через General Problem Solver. [149] В районе г. компьютерное зрениеРанние работы Селфриджа и его коллег по распознаванию символов [150] заложили основу для более сложных приложений, таких как распознавание лиц. [151] К концу шестидесятых также началась работа над обработка естественного языка. [152] «Shakey», колесный робот, созданный в SRI International, запустил поле мобильная робототехника. Программа Сэмюэля для игры в шашки, которая совершенствовалась за счет самостоятельной игры, была одним из первых работающих экземпляров машинное обучение система. [153] Perceptron Розенблатта, [154] вычислительная модель, основанная на биологических нейронах, стала основой для области искусственные нейронные сети. Фейгенбаум и другие выступали [155] за создание экспертные системы— хранилища знаний, адаптированные для специализированных областей, таких как химия и медицинская диагностика. [156]

Статья в тему:  Каковы основные работы по искусственному интеллекту

Ранний концептуальный прогресс предполагал существование символической системы, о которой можно было рассуждать и на которой можно было основываться. Но к 1980-м годам, несмотря на этот многообещающий прогресс в различных аспектах искусственного интеллекта, эта область все еще не могла похвастаться значительными достижениями. практичный успехи. Этот разрыв между теорией и практикой частично возник из-за того, что в сообществе ИИ недостаточно внимания уделялось заземление системы физически, с прямым доступом к сигналам и данным окружающей среды. Также был сделан чрезмерный акцент на булевой (истина/ложь) логике, упуская из виду необходимость количественной оценки неопределенности. В середине 1980-х специалисты были вынуждены обратить внимание на эти недостатки, поскольку интерес к ИИ начал падать, а финансирование иссякло. Нильссон называет этот период «зимой ИИ».

Столь необходимое возрождение в девяностых было основано на идее о том, что «старый добрый ИИ» [157] не подходит для комплексного подхода к созданию интеллектуальных систем. Скорее, интеллектуальные системы должны были создаваться с нуля во все времена. решение поставленная задача, хотя и с разной степенью мастерства. [158] Технический прогресс также сделал задачу создания систем, управляемых реальными данными, более осуществимой. Более дешевое и надежное оборудование для обнаружения и срабатывания упростило создание роботов.Кроме того, возможности Интернета по сбору больших объемов данных, а также доступность вычислительной мощности и хранилища для обработки этих данных позволили использовать статистические методы, которые по замыслу выводят решения из данных. Эти разработки позволили ИИ за последние два десятилетия оказать глубокое влияние на нашу повседневную жизнь, как подробно описано в разделе II.

Статья в тему:  Какие темы в искусственном интеллекте

Таким образом, ниже приводится список некоторых традиционных подобластей ИИ. Как описано в разделе II, некоторые из них в настоящее время «горячее», чем другие, по разным причинам. Но это не умаляет историческую значимость других и не говорит о том, что в будущем они не могут снова стать горячими областями.

  • Поиск а также Планирование иметь дело с рассуждениями о целенаправленном поведении. Поиск играет ключевую роль, например, в программах для игры в шахматы, таких как Deep Blue, в решении, какой ход (поведение) в конечном итоге приведет к победе (голу).
  • Площадь Представление знаний и рассуждения включает в себя обработку информации (обычно в больших объемах) в структурированную форму, которую можно запрашивать более надежно и эффективно. Программа IBM Watson, победившая в конкурсе Jeopardy в 2011 году, в значительной степени основывалась на эффективной схеме организации, индексации и извлечения больших объемов информации, собранной из различных источников. [159]
  • Машинное обучение — это парадигма, которая позволяет системам автоматически улучшать свою производительность при выполнении задачи, наблюдая за соответствующими данными. Действительно, машинное обучение в последние несколько десятилетий стало ключевым фактором в развитии ИИ, начиная от систем поиска и рекомендаций по продуктам и заканчивая системами распознавания речи, обнаружения мошенничества, понимания изображений и бесчисленным множеством других задач, которые когда-то зависели от человеческих навыков и навыков. суждение. Автоматизация этих задач позволила расширить масштабы таких услуг, как электронная коммерция.
  • По мере того, как создается все больше и больше интеллектуальных систем, возникает естественный вопрос, как такие системы будут взаимодействовать друг с другом.Поле Мультиагентные системы рассматривает этот вопрос, который становится все более важным в онлайновых торговых площадках и транспортных системах.
  • С самого начала ИИ занимался проектированием и созданием систем, воплощенных в реальном мире. Площадь Робототехника исследует фундаментальные аспекты восприятия и действия — и особенно их интеграции — которые позволяют роботу вести себя эффективно. Поскольку роботы и другие компьютерные системы делят живой мир с людьми, специализированный предмет Взаимодействие человека с роботом также стал заметным в последние десятилетия.
  • Машинное восприятие всегда играл центральную роль в ИИ, отчасти в развитии робототехники, но также и как совершенно независимая область исследований. Наиболее часто изучаются модальности восприятия. Компьютерное зрение а также Обработка естественного языка, каждый из которых посещают большие и активные сообщества.
  • Несколько других направлений деятельности ИИ сегодня являются следствием роста Интернета. Анализ социальных сетей исследует влияние соседских отношений на поведение людей и сообществ. Краудсорсинг — еще один инновационный метод решения проблем, основанный на использовании человеческого интеллекта (как правило, тысяч людей) для решения сложных вычислительных задач.
Статья в тему:  Что такое система, основанная на правилах, в искусственном интеллекте

Хотя разделение ИИ на подобласти позволило добиться глубокого технического прогресса в нескольких различных областях, синтез интеллекта в любом разумном масштабе неизменно требует интеграции множества различных идей. Например, программа AlphaGo [160] [161], которая недавно победила действующего чемпиона среди людей в игре Го, использовала несколько алгоритмов машинного обучения для обучения, а также использовала сложную процедуру поиска во время игры.

[140] Нильссон, В поисках искусственного интеллекта.

[141] Дж. Маккарти, Марвин Л. Мински, Натаниэль Рочестер и Клод Э.Шеннон, «Предложение Дартмутского летнего исследовательского проекта по искусственному интеллекту», 31 августа 1955 г., по состоянию на 1 августа 2016 г., http://www-formal.stanford.edu/jmc/history/dartmouth/dartmouth.html.

[142] Томас Байес, «Опыт решения проблемы доктрины случайностей», Философские труды Лондонского королевского общества 53 (1 января 1763 г.): 370–418, по состоянию на 1 августа 2016 г., http://rstl.royalsocietypublishing.org/search?fulltext=an+essay+towards+solving&submit=yes&andorexactfulltext=and&x=0&y=0.

[143] Джордж Буль, Исследование законов мышления, на которых основаны математические теории логики и вероятностей, (Macmillan, 1854 г., перепечатано с исправлениями, Dover Publications, New York, NY, 1958, и переиздано издательством Cambridge University Press, 2009 г.), по состоянию на 1 августа 2016 г., http://ebooks.cambridge.org/ebook.jsf? ставка=CBO9780511693090.

[144] «История статистики». Википедия, Последнее изменение 3 июня 2016 г., по состоянию на 1 августа 2016 г., https://en.wikipedia.org/wiki/History_of_statistics.

[145] Джоэл Н. Шуркин, Двигатели разума: эволюция компьютеров от мейнфреймов к микропроцессорам (Нью-Йорк: WW Norton and Company, 1996).

[146] Уильям Грей Уолтер, «Электромеханическое животное». диалектика 4 (1950): 42—49.

Статья в тему:  Радио Pandora основано на каком типе искусственного интеллекта? час

[147] А. М. Тьюринг, «Вычислительные машины и интеллект». Разум 59, нет. 236 (1950): 433-460.

[148] Марвин Мински, «Шаги к искусственному интеллекту», Медиа-лаборатория Массачусетского технологического института, 24 октября 1960 г., по состоянию на 1 августа 2016 г., http://web.media.mit.edu/~minsky/papers/steps.html.

[149] Аллен Ньюэлл, Джон К. Шоу и Герберт А. Саймон, «Отчет об общей программе решения проблем», Материалы Международной конференции по обработке информации, ЮНЕСКО, Париж, 15–20 июня 1959 г. (Юнеско/Ольденбург/Баттервортс, 1960 г.), 256–264.

[150] О. Г. Селфридж, «Пандемониум: парадигма обучения». Материалы симпозиума по механизации мыслительных процессов (Лондон: H.M.Стационарный офис, 1959 г.): 511-531.

[151] Вудро В. Бледсоу и Хелен Чан, «Человеко-машинная система распознавания лиц: некоторые предварительные результаты». Технический отчет PRI 19A (Пало-Альто, Калифорния: Panoramic Research, Inc., 1965).

[152] Д. Радж Редди, «Распознавание речи машиной: обзор». Труды IEEE 64, № 4 (апрель 1976 г.), 501–531.

[153] Артур Сэмюэл, «Некоторые исследования в области машинного обучения с использованием игры в шашки», Журнал исследований и разработок IBM 3, нет. 3 (1959): 210–229.

[154] Фрэнк Розенблатт, «Персептрон — воспринимающий и распознающий автомат», отчет 85-460-1, (Буффало, Нью-Йорк: Корнельская авиационная лаборатория, 1957).

[155] «Робот Шаки». Википедия, последнее изменение 11 июля 2016 г., по состоянию на 1 августа 2016 г., https://en.wikipedia.org/wiki/Shakey_the_robot.

[156] Эдвард А. Фейгенбаум и Брюс Г. Бьюкенен, «DENDRAL и Meta-DENDRAL: корни систем знаний и приложений экспертных систем», Искусственный интеллект 59, нет. 1-2 (1993), 233-240.

Статья в тему:  Люди с искусственным интеллектом, которых не существует

[157] Джон Хогеланд, Искусственный интеллект: сама идея, (Кембридж, Массачусетс: MIT Press, 1985).

[158] Родни А. Брукс, «Слоны не играют в шахматы», Робототехника и автономные системы 6, нет. 1–2 (июнь 1990 г.): 3–15.

[159] Дэвид А. Ферруччи, «Введение в «Это Ватсон»,» Журнал исследований и разработок IBM, 56, вып. 3-4 (2012): 1.

[160] Дэвид Сильвер и др., «Освоение игры в го с помощью глубоких нейронных сетей и поиска по дереву».

голоса
Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию
0
Оставьте комментарий! Напишите, что думаете по поводу статьи.x
Adblock
detector