Краткий обзор истории ИИ: Часть 1

Зарождение искусственного интеллекта (1943–1955 годы):

Общепризнано, что первые семена искусственного интеллекта были сделаны Уорреном МакКаллохом и Уолтером Питтсом в 1943 году. Они придумали модель искусственных нейронов, в которой каждый нейрон имеет состояние «включено» или «выключено» с переключением в состояние «включено». в ответ на раздражение достаточным количеством соседних нейронов.

Они показали, что любая вычислимая функция может быть вычислена некоторой сетью связанных нейронов и что все логические связи (и, или, не и т. д.) могут быть реализованы простыми сетевыми структурами. Маккалох и Питтс также предположили, что сети могут учиться.

В 1949 году Дональд Хебб продемонстрировал простое правило обновления для изменения силы связи между нейронами. Его правило, теперь называемое учением Хебба, остается влиятельной моделью и по сей день.

В 1950 году двое студентов бакалавриата Гарварда (Марвин Мински и Дин Эдмондс) построили первый компьютер с нейронной сетью и смогли смоделировать сеть из 40 нейронов.

Было несколько ранних примеров работы, которую можно охарактеризовать как ИИ, но видение Алана Тьюринга, пожалуй, оказало наибольшее влияние. Он читал лекции по этой теме еще в 1947 году в Лондонском математическом обществе. В своей статье 1950 года «Вычислительные машины и интеллект» он представил тест Тьюринга, машинное обучение, генетические алгоритмы и обучение с подкреплением.

Рождение искусственного интеллекта (1956 г.)

Летом 1956 года в Дартмуте был организован двухмесячный семинар, в котором приняли участие 10 человек. Это, по их собственным словам, тема семинара:

«Исследование должно продолжаться на основе гипотезы о том, что каждый аспект обучения или любое другое свойство интеллекта в принципе может быть описан настолько точно, что его можно будет смоделировать с помощью машины. Будут предприняты попытки найти, как заставить машины использовать язык, формировать абстракции и концепции, решать проблемы, которые сейчас остаются за людьми, и улучшать себя. Мы думаем, что можно добиться значительного прогресса в решении одной или нескольких из этих проблем, если тщательно подобранная группа ученых вместе поработает над ней в течение лета».

Они согласились назвать эту новую область «Искусственный интеллект», и именно с этого официально все началось. Семинар в Дартмуте не привел к каким-либо новым прорывам, но познакомил друг с другом всех основных фигур, которые в следующие десятилетия будут доминировать в этой области вместе со своими студентами и коллегами из Массачусетского технологического института, CMU, Стэнфорда и IBM.

Золотой период (1956–1974 года)

Годы после конференции в Дартмуте были эпохой открытий, рывков по новым землям и успехов. Учитывая ограниченность компьютеров и инструментов программирования того времени, разработанные программы были просто удивительными. Компьютеры, решающие задачи по алгебре, доказывающие теоремы по геометрии и обучающиеся говорить по-английски, были чем-то нереальным для большинства людей в то время.

Наиболее влиятельные и успешные направления исследований ИИ в тот период — это рассуждение как поиск, естественный язык и микромиры.

Все эти достижения заставили исследователей выражать сильный оптимизм в частном порядке и в печати, предсказывая, что полностью интеллектуальная машина будет построена менее чем за 20 лет. (да, теперь мы знаем, что они переоценивают стоящую перед ними задачу).

Первая зима ИИ (1974–1980 гг.)

Огромный оптимизм, выраженный исследователями ИИ, породил большие ожидания. Их неспособность оценить, насколько тяжелыми были проблемы, с которыми они столкнулись, привела к волне разочарования и потере финансирования — тому, что сегодня мы называем «зимой ИИ». Таким образом, темпы инноваций и прогресса в области ИИ в этот период стагнируют.

Итак, какие проблемы привели к этой зиме ИИ? По сути, это те же самые факторы, которые сегодня делают ИИ быстрым и полезным.

Ограниченная мощность компьютера

В то время не хватало памяти и вычислительной мощности, чтобы использовать ИИ во что-то полезном. Это была простая игрушка, которая могла выполнять свою работу только в тривиальных и простых ситуациях. Например, естественный язык демонстрировался со словарным запасом всего в 20 слов, потому что это было все, что могло уместиться в памяти.

Недостаточно данных

Многие важные приложения искусственного интеллекта (вроде компьютерного зрения или естественного языка) требуют просто огромных объемов информации о мире, которой в то время не было. Никто в 1970 году не мог создать такую ​​большую базу данных, и никто не знал, как программа может получить такой большой объем информации.

Продолжение следует…

Источники, использованные для этой статьи:

  1. Один из самых влиятельных учебников по ИИ: Искусственный интеллект, современный подход (Стюарт Рассел, Питер Норвиг).
  2. Википедия

Если вам понравилась эта статья и вы хотите увидеть больше подобных, подписывайтесь на меня в Твиттере.

P.S. Я инди-мейкер и пишу книгу об основах ИИ. Если вы хотите поддержать меня и вам интересен ИИ, то вы можете предварительно заказать мою книгу со скидкой здесь (с вас не будут брать деньги, пока я не закончу книгу): https://gumroad.com/l /SXpw/сайдпроект