Вам бонус- начислено 1 монета за дневную активность. Сейчас у вас 1 монета

История искусственного интеллекта - Основные этапы

Лекция



Привет, Вы узнаете о том , что такое история искусственного интеллекта, Разберем основные их виды и особенности использования. Еще будет много подробных примеров и описаний. Для того чтобы лучше понимать что такое история искусственного интеллекта , настоятельно рекомендую прочитать все из категории Искусственный интеллект. Основы и история. Цели..

  • 1 этап Рождение теории 1936-1956
  • 2 этап Золотой век 1956-1976
  • 3 этап Кризис нейронных сетей 1969-1980, Первая зима 1975-1980
  • 4 этап Краткое возвращение 1980-1984
  • 5 этап Вторая зима 1984-1993
  • 6 этап Новая эра 1993-2011
  • 7 этап Глубокое обучение, большие данные и общий искусственный интеллект: с 2011 г. по настоящее время

Протоискусственный интеллект

история искусственного интеллекта (ИИ) начинается задолго до нашей эры. Аристотель был первым, кто попытался определить законы «правильного
мышления» или процессы неопровержимых рассуждений. Попытки создания механических счетных устройств в средние века сильно впечатляли
современников. Наиболее известна машина Паскалина, построенная в 1642 г. Блезом Паскалем. Паскаль писал, что «арифметическая машина производит эффект, который кажется более близким к мышлению по сравнению с любыми действиями животных»

1. Рождение теории ИИ 1936-1956

. С самых древних времен люди задумывались о возможности создания искусственного разума. В 17 веке Рене Декарт предложил гипотезу, что животные могут быть рассмотрены как автоматы, работающие по заданным законам, что послужило началом размышлений об искусственном интеллекте.Можно считать, что история искусственного интеллекта начинается с момента создания первых компьютеров в 40-х г.г. С появлением электронных вычислительных машин, обладающих высокой (по меркам того времени) производительностью, стали возникать первые вопросы в области искусственного интеллекта: возможно ли создать машину, интеллектуальные возможности которой были бы тождественны интеллектуальным возможностям человека (или даже превосходили возможности человека).

1940-1950 годы - создание первых компьютеров. В это время начали разрабатываться первые компьютеры, что позволило ускорить развитие искусственного интеллекта. В 1943 году Уоррен Маккалок и Уолтер Питтс опубликовали статью, в которой описали модель искусственного нейрона, послужившую основой для разработки нейронных сетей.

А́лан Мэ́тисон Тью́ринг,

История искусственного интеллекта - Основные этапы

А́лан Мэ́тисон Тью́ринг, OBE (англ. Alan Mathison Turing [ˈtjʊərɪŋ]; 23 июня 1912 — 7 июня 1954) — английский математик,логик, криптограф, оказавший существенное влияние на развитие информатики. Кавалер Ордена Британской империи(1945), член Лондонского королевского общества (1951). Предложенная им в 1936 году абстрактная вычислительная «Машина Тьюринга», которую можно считать моделью компьютера общего назначения, позволила формализовать понятие алгоритма и до сих пор используется во множестве теоретических и практических исследований. Научные труды А. Тьюринга — общепризнанный вклад в основания информатики (и, в частности, — теории искусственного интеллекта).

Во время Второй мировой войны Алан Тьюринг работал в Правительственной школе кодов и шифров, располагавшейся вБлетчли-парке, где была сосредоточена работа по взлому шифров и кодов стран оси. Он возглавлял группу Hut 8, ответственную за криптоанализ сообщений военно-морского флота Германии. Тьюринг разработал ряд методов взлома, в том числе теоретическую базу для Bombe — машины, использованной для взлома немецкого шифратора Enigma.

После войны Тьюринг работал в Национальной физической лаборатории, где по его проекту был реализован первый в мире компьютер с хранимой в памяти программой — ACE. В 1948 ученый присоединился к вычислительной лаборатории Макса Ньюмана в Университете Манчестера, где ассистировал при создании Манчестерских Компьютеров, а позднее заинтересовался математической биологией. Тьюринг опубликовал работу по химическим основам морфогенеза и предсказал протекающие в колебательном режиме[en] химические реакции, такие, как реакция Белоусова — Жаботинского, которые впервые были представлены научному сообществу в 1968 году. В 1950 году предложил эмпирический тест Тьюринга для оценки искусственного интеллекта компьютера.

В 1952 году Алан Тьюринг был признан виновным по обвинениям в совершении «грубой непристойности» в соответствии с «поправкой Лабушера», согласно которой преследовали гомосексуальных мужчин. Тьюрингу был предоставлен выбор между принудительной гормональной терапией, призванной подавить либидо, или тюремным заключением. Ученый выбрал первое. Алан Тьюринг умер в 1954 году от отравления цианидом. Следствие установило, что Тьюринг совершилсамоубийство, хотя мать ученого считала, что произошедшее было случайностью. Алан Тьюринг был признан «одной из самых известных жертв гомофобии в Великобритании» . 24 декабря 2013 года Тьюринг был посмертно помилован королевой Великобритании Елизаветой II [10].

В честь ученого названа Премия Тьюринга — самая престижная в мире награда в области информатики.

Alan Turing
On computable numbers, with an application to the Entscheidungsproblem (1936)
Computing machinery and intelligence (1950)

некоторые цитаты из его трудов

Машину, каждое перемещение которой ... полностью определено ее конфигурацией, мы будем называть автоматической машиной (или a-машиной).
Однако для некоторых целей мы можем использовать машины (c-машины), чье поведение только частично определено их конфигурацией. ... Когда такая машина достигает неоднозначной конфигурации, она останавливается до тех пор, пока внешний оператор не выберет какой-либо вариант продолжения. В этой статье я рассматриваю лишь автоматические машины, и потому опускаю префикс a.

(Alan Turing, On computable numbers, with an application to the Entscheidungsproblem)

Поведение компьютера в каждый момент времени определено символами, который он наблюдает, и его состоянием сознания. Мы можем считать, что
количество таких символов ограничено в каждый момент времени сверху границей B. Если компьютеру нужно рассмотреть больше символов, необходимо использовать последовательные наблюдения. Мы также можем считать, что количество его состояний сознания также конечно.

The behaviour of the computer at any moment is determined by the symbols which he is observing, and his "state of mind" at that moment. We may suppose that there is a bound B to the number of symbols or squares which the computer can observe at one moment. If he wishes to observe more, he must use successive observations. We will also suppose that the number of states of mind which need be taken into account is nite.

(Alan Turing, On computable numbers, with an application to the Entscheidungsproblem)

обратите внимание на одушествленность компьютера

[Рассмотрим] игру, которую мы будем называть игрой в имитацию. В нее играют мужчина (A), женщина (B), и жюри (C). Жюри располагается в отдельной от остальных комнате. Цель жюри состоит в том, чтобы определить, кто из игроков мужчина, а кто женщина, [цель игроков запутать жюри]. Жюри знает игроков по меткам X и Y. Далее жюри задает вопросы, например:
C: X, какая у вас длина волос?
Предположим, что X это мужчина, и X отвечает:
У меня стрижка под фокстрот, а самые длинные пряди около 20 сантиметров

(Alan Turing, Computing machinery and intelligence)

Зададимся теперь вопросом, Что бы случилось, если бы машина заняла место
A в этой игре? Может быть, жюри бы ошиблось? Этим вопросом мы заменим
наш начальный вопрос, Может ли машина мыслить?.

(Alan Turing, Computing machinery and intelligence)

Возможности же практической реализации ИИ появились с момента
создания электронных вычислительных машин. В это время развернулась
философская дискуссия на тему «Может ли машина мыслить?». Итогом этой
дискуссии стал тест, предложенный Аланом Тьюрингом в 50-е гг. ХХ века .
Тест заключается в следующем: Имеются два телетайпа (в то время других
терминальных устройств не было, сейчас бы предложили ICQ). Один из
телетайпов подключен к машине, другой — к аппарату, за которым сидит
человек. Несколько экспертов поочередно ведут диалог на каждом из
телетайпов. Если большинство экспертов не смогут в течение пяти минут
распознать в одном из собеседников машину, то тест Тьюринга считается
пройденным успешно

A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity (1943)

История искусственного интеллекта - Основные этапы\История искусственного интеллекта - Основные этапы

Уоррен Маккалок (англ. Warren Sturgis McCulloch; 16 ноября 1898, Оранж, Нью-Джерси, США — 24 сентября 1969,Кембридж, Массачусетс, США) — американский нейропсихолог, нейрофизиолог, теоретик искусственных нейронных сетей и один из отцов кибернетики.

Биография

Учился в Колледже Хаверфорд[en], изучал философию и психологию в Йельском университете, где получил степеньбакалавра искусств в 1921 году. Продолжил обучение в Колумбийском университете и получил степень магистра искусств в1923 году. Получил звание доктора медицины в 1927 году в Колледже врачей и хирургов Колумбийского университета[en]. Стажировался в en:Bellevue Hospital Center в Нью-Йорке, пока не вернулся к университетским занятиям в 1934 году. Работал в Лаборатория нейрофизиологии Йельского университета с 1934 по 1941 года, после перевелся на Факультет психиатрии Иллинойсского университета в Чикаго.

Был активным участником первой группы кибернетиков «Проект человек-машина», неофициально созданной в ходе конференции в Нью-Йорке на тему «Встреча по церебральному заторможению» (Cerebral Inhibition Meeting, 1942 год). Почетный председатель всех десяти конференций, проходивших с 1946 по 1953 года с участием членов группы кибернетиков (всего около 20 человек). Маккалок был профессором психиатрии и физиологии в университете штата Иллинойс и занимал ответственную должность в Научно-исследовательской лаборатории электроники Массачусетского технологического института.

Вместе с молодым исследователем Уолтером Питтсом заложил базу для последующего развития нейротехнологий. Его принципиально новые теоретические обоснования превратили язык психологии в конструктивное средство описания машины и машинного интеллекта. Одним из способов решения подобных задач было выбрано математическое моделирование человеческого мозга, для чего потребовалось разработать теорию деятельности головного мозга. Маккалок и Питс являются авторами модели, согласно которой нейроны упрощенно рассматриваются как устройство, оперирующее двоичными числами. Заслуга Маккалока и Питтса состоит в том, что их сеть из электронных «нейронов» теоретически могла выполнять числовые или логические операции любой сложности. Маккалок много лет занималсяискусственным интеллектом и сумел найти общий язык с мировой общественностью в вопросе о том, каким образом машины могли бы применять понятия логики и абстракции в процессе самообучения и самосовершенствования. Специалист по гносеологическим проблемам искусственного интеллекта.

Приоритет Маккалока подтверждается публикацией таких статей как A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity (рус. Логическое исчисление идей, имманентных в нервной деятельности, 1943), но после разрыва с Н. Винером оказывается вне магистральных исследований кибернетики. При значительном вкладе в мировую науку сегодня Маккалок известен в меньшей степени по сравнению с Норбертом Винером, Артуро Розенблютоми Джулианом Бигелоу

Уолтер Питтс (англ. Walter Pitts, 23 апреля 1923 года — 14 мая 1969 года) — американский нейролингвистик, логик и математик XX века. Уолтер Питтс и его ближайший друг Уоррен МакКалок работали над созданием искусственных нейронов, именно это работа заложила основы разработки искусственного интеллекта. Питтс заложил основы революционного представления о мозге как о компьютере, что стимулировало развитие кибернетики, теоретической нейрофизиологии, компьютерных наук.

Биография

Уолтер Питтс родился в Детройте 23 апреля 1923 года в неблагополучной семье. Он самостоятельно изучал в библиотеке латинский и греческие языки, логику и математику. В 12 лет он прочитал за 3 дня книгу «Principia Mathematica» и нашел в ней несколько спорных моментов, о чем он и написал одному из авторов трехтомника — Бертрану Расселу. Рассел ответил Питтсу и предложил ему поступить в аспирантуру в Великобритании, однако Питтсу было всего 12 лет. Через 3 года он узнал, что Рассел приехал читать лекции в Университете Чикаго и сбежал из дома.

В 1940 году Питтс знакомится с Уорреном МакКалоком и они начинают заниматься идеей МакКалока о компьютеризации нейрона. В 1943 году они опубликовали работу «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности».

14 мая 1969 года Питтс скончался в своем доме в Кембридже.

Nils Aal Bariccelli Esempi Numerici di processi di evoluzione (1954)

История искусственного интеллекта - Основные этапыИстория искусственного интеллекта - Основные этапы

Nils Aall Barricelli (24 января 1912 - 27 января 1993 года) был норвежский - итальянский математик .

Первые компьютерные эксперименты помогли Barricelli в симбиогенеза и эволюции считаются новаторским вискусственной жизни исследования. Barricelli, который был самостоятельно богатых, провели неоплачиваемый ординатуру вИнституте перспективных исследований в Принстоне, штат Нью - Джерси в 1953, 1954 и 1956.Позже он работал вУниверситете Калифорнии, Лос - Анджелесе , в Vanderbilt университет (до 1964), в отделе генетики университета штата Вашингтон , Сиэтл (до 1968) , а затем в Институте математики университета Осло . Barricelli опубликованы в различных областях , в том числе вирусных генетики, ДНК , теоретической биологии , космического полета , теоретической физики иматематического языка

Мы предлагаем двухмесячный исследовательский семинар в составе десяти человек для исследования искусственного интеллекта в течение лета 1956 года
в Дортмундском колледже Гановера, Нью-Хэмпшир. Отправной точкой исследования является убеждение в том, что все аспекты обучения, и других проявлений интеллекта, могут быть настолько точно описаны, что машина может запрограммирована на их выполнение. Будет сделана попытка выяснить, как машины могут использовать язык, делать абстракции, решать различные виды задач, которые пока решает лишь человек, и самообучаться. Мы полагаем, что возможно существенное продвижение в этом вопросе, если тщательно отобранная группа ученых будет совместно работать над ним в течение лета.

(McCarthy et al., Proposal for the project)

2. Золотой век 1956-1976

1950-1960 годы - появление термина "искусственный интеллект". В это время были сформулированы основные принципы искусственного интеллекта, и был создан термин "искусственный интеллект". В 1956 году в Дартмутском колледже была организована первая конференция по искусственному интеллекту, на которой были сформулированы основные задачи искусственного интеллекта.

История искусственного интеллекта - Основные этапы

John Alan Robinson A Machine-Oriented Logic Based on the Resolution Principle (1965)

Джон Алан Робинсон (родился 1928) является философ (по образованию), математик и ученый . Он университета почетный профессор Сиракузского университета , США .

Основной вклад Алана Робинсона является основавтоматизированного доказательства теорем . Его алгоритм объединения устранили один источник комбинаторного взрыва впруверов разрешении ; он также подготовил почву для логики программирования парадигмы, в частности , для Пролога языка.Робинсон получил 1996 Эрбрановы премию за Выдающиеся Вклады в Automated Reasoning .

жизнь

Робинсон родился в Йоркшир , Англия и уехал в США в 1952 году склассикой степени из Кембриджского университета . Он изучалфилософию в Университете штата Орегон до переезда вПринстонском университете , где он получил докторскую степень в области философии в 1956 г. Затем он работал в компании Du Pontкак исследования операций аналитика, где он научился программировать и сам учил математику . Он переехал вуниверситете Райса в 1961 году, проводя летние месяцы , как приглашенный научный сотрудник Аргоннской национальной лаборатории Отдела прикладной математики 's. Он переехал в Сиракузский университет , как заслуженный профессор логики и компьютерных наук в 1967 году и стал заслуженным профессором в 1993.

Именно в Аргонне, что Робинсон заинтересовался автоматическое доказательство и развитой унификации и принципа резолюции. Разрешение и объединение с тех пор были включены во многих автоматизированных Теория, систем и являются основой для механизмов логического вывода, используемых в логическом программировании и языке программирования Пролог.

Робинсон был основателем и главным редактором журнала логического программирования , и получил множество наград.Они включают в себя стипендию Гуггенхайма в 1967 году , вАмериканского математического общества награду Milestone в автоматическом доказательстве теорем 1985, AAAIстипендия 1990,Гумбольдта старший научный сотрудникпремии 1995 годаПремии Эрбрановы для Выдающихся взносам Автоматическое Рассуждая 1996, и Ассоциация по логическому программированию почетное звание Основатель логического программирования в 1997 году Он получил степень почетного доктора из Католического университета Левена 1988 годауниверситет Упсала 1994, и Universidad Politecnica де Мадрид 2003.

Alain Colmerauer Язык PROLOG (1972)The birth of Prolog (1993)

История искусственного интеллекта - Основные этапы

Разработка языка Prolog началась в 1970 году Аланом Кулмероэ и Филиппом Русселом. Они хотели создать язык, который мог бы делать логические заключения на основе заданного текста. Название Prolog является сокращением от "PROgramming in LOGic". Этот язык был разработан в Марселе в 1972 году Принцип резолюции Ковальского, сотрудника Эдинбургского университета, казался подходящей моделью, на основе которой можно было разработать механизм логических выводов. С ограничением резолюции на дизъюнкты Хорна унификация привела к эффективной системе, где неустранимый недетерминизм обрабатывался с помощью процесса отката, который мог быть легко реализован. Алгоритм резолюции позволял создать выполняемую последовательность, необходимую для реализации спецификаций, подобных приведенному выше отношению flight.

Первая реализация языка Prolog с использованием компилятора Вирта ALGOL-W была закончена в 1972 году, а основы современного языка были заложены в 1973 г. Использование языка Prolog постепенно распространялось среди тех, кто занимался логическим программированием, в основном благодаря личным контактам, а не через коммерциализацию продукта. В настоящее время существует несколько различных, но довольно похожих между собой версий. Хотя стандарта языка Prolog не существует, однако версия, разработанная в Эдинбургском университете, стала наиболее широко используемым вариантом. Недостаток разработок эффективных приложений Prolog сдерживал его распространение вплоть до 1980 г.

Краткий обзор языка
В отличие от других языков Prolog не является универсальным языком программирования. Он ориентирован на решение задач с использованием исчисления предикатов.

Целью разработки языка Prolog было предоставить возможность задания спецификаций решения и позволить компьютеру вывести из них последовательность выполнения для этого решения, а не задание алгоритма решения задачи, как в большинстве изученных нами языков. Например, если информация об авиарейсах представлена в следующей форме:

FLIGHT (НОМEP_PEЙСA. ПУНКТ_ОТПРАВЛЕНИЯ, ПУНКТ_НАЗНАЧЕНИЯ. ВРЕМЯ_ОТПРАВЛЕНИЯ. ВРЕМЯ_ПРИБЫТИЯ)
ТОГДА ВСЕ РЕЙСЫ ИЗ ЛОС-АНДЖЕЛЕСА В БАЛТИМОР МОЖНО ЗАДАТЬ ЛИБО В ВИДЕ ПРЯМЫХ РЕЙСОВ ЧЕРЕЗ ОПЕРАТОР
FLIGHT(НОМЕР_РЕЙСА,ЛОС-АНДЖЕЛЕС. БАЛТИМОР. ВРЕМЯ_ОТПРАВЛЕНИЯ, ВРЕМЯ_ПРИБЫТИЯ)
ЛИБО В ВИДЕ РЕЙСОВ С ПРОМЕЖУТОЧНОЙ ПОСАДКОЙ
FLIGHT (НОМЕР_РЕЙСА1, ЛОС-АНДЖЕЛЕС, X, ВРЕМЯ_ОТПРАВЛЕНИЯ1, ВРЕМЯ_ПРИБЫТИЯ1)
FLIGHT (НОМЕР_РЕЙСА2, X, БАЛТИМОР, ВРЕМЯ_ОТПРАВЛЕНИЯ2, ВРЕМЯ_ПРИБЫТИЯ2)
ВРЕМЯ_ОТПРАВЛЕНИЯ2 >= ВРЕМЯ_ПРИБЫТИЯ+ЗО

Это означает, что вы определяете город X, в который можно попасть рейсом из Лос-Анджелеса и откуда можно улететь в Балтимор, причем самолет в Балтимор вылетает по крайней мере, через 30 минут после прилета рейса из Лос-Анджелеса, чтобы осталось время на пересадку. Здесь не задан никакой алгоритм, заданы только условия для получения правильного решения. Если мы сможем задать подобный набор условий, язык сформирует последовательность действий, необходимую для выбора подходящего рейса.

Программа на языке Prolog состоит из набора фактов, определенных отношений между объектами данных (фактами) и набором правил (образцами отношений между объектами базы данных). Эти факты и правила вводятся в базу данных через операцию consult. Для работы программы пользователь должен ввести запрос - набор термов, которые все должны быть истинны. Факты и правила из базы данных используются для определения того, какие подстановки для переменных в запросе (называемые унификацией) согласуются с информацией в базе данных.

Язык Prolog, как интерпретатор, приглашает пользователя вводить информацию. Пользователь набирает запрос или имя функции. Выводится значение (истина - yes, или ложь - nо) этого запроса, а также возможные значения переменных запроса, присвоение которых делает запрос истинным (то есть унифицирует запрос). Если ввести символ ";", тогда отображается следующий набор значений переменных, унифицирующий запрос, и так до тех пор, пока не исчерпается весь набор возможных подстановок, после чего Prolog печатает no и ждет следующего запроса. Возврат каретки воспринимается как прекращение поиска дополнительных решений.

Хотя выполнение программы на языке Prolog основывается на спецификации предикатов, оно напоминает выполнение программ на аппликативных языках LISP или ML Разработка правил языка Prolog требует того же рекурсивного мышления, что и разработка программ на этих аппликативных языках. Язык Prolog имеет простые синтаксис и семантику. Поскольку он ищет отношения между некоторыми рядами объектов, основными структурами данных являются переменная и список. Правило ведет себя подобно процедуре, за исключением того, что концепция унификации более сложна, чем относительно простой процесс подстановки параметров в выражения.

Lot Zadeh Fuzzy sets (1965)

История искусственного интеллекта - Основные этапы

Лотфи Заде (англ. Lotfi Askar ZadehЛотфи А. Заде, азерб. Lütfi Zadə — Лютфи Заде, также азерб. Lütfəli Əsgərzadə —Лютфали Аскерзаде ; род. 4 февраля 1921, Новханы, Азербайджанская ССР) — американский математик и логик, основатель теории нечетких множеств и нечеткой логики, профессор Калифорнийского университета (Беркли).

Биография

Родился в Баку как Лютфи Алескерзаде (или Аскер Заде). Отец — Рагим Алескерзаде (1895—1980),журналист по профессии, — был азербайджанцем и иранским подданным; мать — Фейга (Фаня) Моисеевна Коренман (1897—1974), врач-педиатр по профессии, — еврейского происхождения из Одессы. Рагим Алескерзаде, чья семья происходила из города Ардебиль, был направлен в Баку в годы Первой мировой войны в качестве иностранного корреспондента еженедельника «Иран». Здесь он женился на студентке медицинского института Фане Моисеевне Коренман, чья семья покинула Одессу во время еврейских погромов,и в годы НЭПа занялся оптовой торговлей спичками. Семья жила в Баку на пересечении улиц Азиатской и Максима Горького.

Учился в русской бакинской школе № 16, в детстве много читал — как классические произведения русской литературы, так и мировую классику в русских переводах. С 1932 года жил в Иране, на протяжении 8 лет учился в Американском колледже Тегерана (впоследствии известном как Alborz[en] — миссионерской пресвитерианской школе с персидским языкомобучения), затем на электроинженерном факультете в Тегеранском университете (окончил в 1942 году). Уже в школе познакомился со своей будущей женой Фаней Занд (в замужестве Фэй Заде, род. 1920) из семьи двинских евреев, бежавших из Германии в Тегеран после прихода к власти нацистов. Много лет спустя Фэй Заде стала автором наиболее полной биографии своего мужа — «Моя жизнь и путешествия с отцом нечеткой логики».

После окончания университета работал вместе с отцом поставщиком стройматериалов для дислоцированных в Иране американских войск, переехал в Соединенные Штаты в июле 1944 года и в сентябре поступил в Массачусетский технологический институт (получил диплом магистра в области электрической инженерии в 1946 году). Родители Лотфи Заде в это время жили в Нью-Йорке (мать работала врачом), где он поступил в аспирантуру Колумбийского университета, а после защиты диссертации в 1949 году остался там же ассистентом на инженерном отделении. С 1959 года работает в Калифорнийском университете (Беркли).

Вклад в науку

Опубликовал основополагающую работу по теории нечетких множеств в 1965 году, в которой изложил математический аппарат теории нечетких множеств. В 1973 годупредложил теорию нечеткой логики, позднее — теорию мягких вычислений (англ. soft computing), а также — теорию вербальных вычислений и представлений(англ. computing with words and perceptions).

Joseph Weizenbaum ELIZA A Computer Program for the Study of Natural Language Communication between Man and Machine (1966)

История искусственного интеллекта - Основные этапы

Джозеф Вейценбаум (Йозеф Вайценбаум, Вайзенбаум, Уайзенбаум; англ. Joseph Weizenbaum; 8 января 1923, Берлин — 5 марта 2008, Гребен, Германия) — американский ученый, специалист в области искусственного интеллекта. Известен как автор программы Элиза, написанной им в 1966 году.

Родился в Берлине в еврейской семье. В 1935 году эмигрировал с семьей в США. Окончил государственный университет Уэйна(Wayne State University, США, Детройт, штат Мичиган): бакалавр (1948), магистр (1950). в 1953—1963 годах работал в General Electric.

С 1963 года работал в Массачусетском технологическом институте.

В 1996 году переехал в Берлин.

Некоторые труды

  • Вейценбаум Дж. Возможности вычислительных машин и человеческий разум. От суждений к вычислениям. Пер. с англ. Об этом говорит сайт https://intellect.icu . М., 1982.

пример

RCD Hello
ELIZA Hello, RCD!
RCD How are you today?
ELIZA I'm afraid I'm bit stressed today.
RCD So, probably it's not a good time to talk to you?
ELIZA You're not really talking about me - are you?
RCD Who else will I be talking about then?
ELIZA Why do you ask?
RCD You don't feel interested in talking to me.
ELIZA Why do you think I don't feel interested in talking to you?
RCD Because you are just repeating what I am saying, and not responding to my
questions properly.
ELIZA Tell me RCD, does that suggest anything else which belongs to you?
RCD Sorry, I don't get you!
ELIZA It did not bother me. Please continue

RCD It is tough talking to someone who is not a good conversationist!
ELIZA Why do you ask?
RCD I am not asking, just commenting.
ELIZA Do you believe it is normal to be not asking?
RCD I don't think it is normal to be talking to someone so dumb.
ELIZA Don't you really think it is normal to be talking to someone so dumb?
RCD No, I don't think so.
ELIZA Are you saying no just to be negative?
RCD No.
ELIZA Why 'no'?
RCD Why not 'no'?
ELIZA Why 'no'?
RCD I give up.

Frank Rosenblatt Principles of neurodynamics: Perceptrons and the theory of brain mechanisms (1962)

История искусственного интеллекта - Основные этапы

Фрэнк Розенблатт (англ. Frank Rosenblatt, 1928—1971) — известный американский ученый в области психологии,нейрофизиологии и искусственного интеллекта.

Биография

Родился в Нью-Йорке, младшим (третьим) ребенком в семье евреев-выходцев из Российской империи (Лабунь, нынеХмельницкая область Украины) — социолога и экономиста Фрэнка Фердинанда Розенблатта (англ. Frank Ferdinand Rosenblatt, 1882—1927) и социального работника Кэтрин Розенблатт (урожденной Голдинг). У него были сестра Бернис и брат Морис Розенблатт (1915—2005), впоследствии американский политик-либерал, лоббист, сыгравший ведущую роль в падении сенатора Джозефа Маккарти. Отец работал директором отделения Объединенного распределительного комитета американских фондов помощи евреям, пострадавшим от войны в России и Сибири (1920—1921), затем одним из руководителей этой организации, был автором ряда научных трудов, редактором рабочих периодических изданий наидише; умер за несколько месяцев до рождения младшего сына.

Закончил Принстонский университет. В 1958—1960 годах в Корнелльском университете создал вычислительную систему «Марк-1» (на фотографии рядом с ним). Это был первый нейрокомпьютер, способный обучаться в простейших задачах, он был построен на перцептроне, нейронной сети, которую Розенблатт разработал тремя годами раньше.

Перцептрон Розенблатта был первоначально программно смоделирован на компьютере IBM 704 в Корнелльской лаборатории аэронавтики в 1957 г. Изучая нейронные сети типа перцептрона, Розенблатт надеялся «понять фундаментальные законы организации, общие для всех систем обработки информации, включая как машины, так и человеческий разум.»

Розенблатт был очень яркой личностью среди преподавателей Корнелльского университета в начале 1960-х. Красивый холостяк, он мастерски водил классический спортивный автомобиль MGA и часто прогуливался со своим котом Тобермори. Он с удовольствием проводил время со студентами. В течение нескольких лет он читал курс лекций для студентов младших курсов, который назывался «Теория механизмов мозга» и был нацелен на студентов как инженерных, так и гуманитарных факультетов Корнелльского университета.

Этот курс был невероятной смесью идей из огромного числа областей знания: результаты, полученные во время операций на мозге эпилептических больных, находящихся в сознании; эксперименты по изучению активности индивидуальных нейронов зрительной коры мозга кошек; работы по изучению нарушений протеканияпсихических процессов в результате травм отдельных областей головного мозга, принципы работы различных аналоговых и цифровых электронных устройств, моделирующих детали поведения нейронных систем (как пример, сам перцептрон) и т. д.

В своем курсе Розенблатт делал захватывающие рассуждения о поведении мозга, базирующиеся на том, что было известно о мозге на тот момент, задолго до того, как методы компьютерной томографии и позитронно-эмиссионной томографии стали доступны для исследования мозга. Например, Розенблатт привел вычисление показывающее, что число нейронных связей в человеческом мозге (более точно, в коре головного мозга) достаточно для того, чтобы сохранить полные «фотографические» образы от органов восприятия со скоростью 16 кадров в секунду для времени около двухсот лет.

В 1962 на основе материалов курса г. Розенблатт опубликовал книгу «Принципы нейродинамики: Перцептроны и теория механизмов мозга», которую в дальнейшем использовал как учебник для своего курса.

В 2004 IEEE установила награду имени Франка Розенблатта, которую присуждают за «выдающиеся вклады в продвижение проектов, практику, методы или теорию, которые используют биологические и лингвистические вычислительные парадигмы включая, но не ограничивая нейронными сетями, коннективистскими системами, эволюционными вычислениями, нечеткими системами, и гибридными интеллектуальными системами, в которых содержатся эти парадигмы.»

Критика перцептронов в 70-х гг

Однако в 1969 г. бывший сокурсник Розенблатта Марвин Минский и Сеймур Паперт опубликовали книгу «Перцептроны», в которой привели строгое математическое доказательство того, что перцептрон не способен к обучению в большинстве интересных для применения случаев. В результате принятия идей и выводов книги М. Минского и С. Паперта работы по нейронным сетям были свернуты во многих научных центрах и финансирование существенно урезано. Так как Розенблатт погиб в результате трагической случайности во время плавания на яхте в день своего рождения, то он не смог аргументировано ответить на критику и исследования нейронных сетей приостановились практически на десятилетие.

Библиография

  • Принципы нейродинамики. Перцептроны и теория механизмов мозга (М., 1965) или (Spartan Books, 1962)

John Henry Holland Adaptation in Natural and Arti cial Systems (1975)

продолжение следует...

Продолжение:


Часть 1 История искусственного интеллекта - Основные этапы
Часть 2 Биография - История искусственного интеллекта - Основные этапы
Часть 3 4 этап Краткое возвращение 1980-1984 - История искусственного интеллекта -

См.также

  • Схема искусственного интеллекта
    • Прогресс в искусственном интеллекте
    • Хронология искусственного интеллекта
    • История обработки естественного языка
  • Хронология машинного обучения
  • История представления знаний и рассуждений
  • История искусственных нейронных сетей
  • бум ИИ
  • Загрузка сознания (перенос сознания)

В заключение, эта статья об история искусственного интеллекта подчеркивает важность того что вы тут, расширяете ваше сознание, знания, навыки и умения. Надеюсь, что теперь ты понял что такое история искусственного интеллекта и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания, то не стесняйся, пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории Искусственный интеллект. Основы и история. Цели.

Ответы на вопросы для самопроверки пишите в комментариях, мы проверим, или же задавайте свой вопрос по данной теме.

создано: 2016-03-13
обновлено: 2023-09-23
133317



Рейтиг 8 of 10. count vote: 2
Вы довольны ?:


Поделиться:

Найди готовое или заработай

С нашими удобными сервисами без комиссии*

Как это работает? | Узнать цену?

Найти исполнителя
$0 / весь год.
  • У вас есть задание, но нет времени его делать
  • Вы хотите найти профессионала для выплнения задания
  • Возможно примерение функции гаранта на сделку
  • Приорететная поддержка
  • идеально подходит для студентов, у которых нет времени для решения заданий
Готовое решение
$0 / весь год.
  • Вы можите продать(исполнителем) или купить(заказчиком) готовое решение
  • Вам предоставят готовое решение
  • Будет предоставлено в минимальные сроки т.к. задание уже готовое
  • Вы получите базовую гарантию 8 дней
  • Вы можете заработать на материалах
  • подходит как для студентов так и для преподавателей
Я исполнитель
$0 / весь год.
  • Вы профессионал своего дела
  • У вас есть опыт и желание зарабатывать
  • Вы хотите помочь в решении задач или написании работ
  • Возможно примерение функции гаранта на сделку
  • подходит для опытных студентов так и для преподавателей



Комментарии


Оставить комментарий
Если у вас есть какое-либо предложение, идея, благодарность или комментарий, не стесняйтесь писать. Мы очень ценим отзывы и рады услышать ваше мнение.
To reply

Искусственный интеллект. Основы и история. Цели.

Термины: Искусственный интеллект. Основы и история. Цели.