Маргарита Акулич - Искусственный интеллект и маркетинг

Об истории искусственного интеллекта и его хронологии

Появление способных мыслить искусственных существ связано с древними историями, с идеей о построении машины, выполняющей полезные рассуждения. Возможно, начало этому положил Рамон Ллойлл (примерно 1300 г. н.э.).

Готфридом Лейбницем и его коррелятором концепция исчисления вычислительной машины была расширена (инженерия Шиккарда впервые появилась приблизительно в 1623 году), он при этом нацеливался на выполнение операций над концепциями, но не над цифрами.

Начиная с XIX столетия получило распространение искусственных существ в художественной литературе (примеры – «Франкенштейн» Мэри Шелли и «Универсальные роботы» Карела Чапека).

Если говорить об изучении механических или «формальных» рассуждений, то его начали древние философы и математики. Изучалась математическая логика, это привело к появлению теории вычислений Алана Тьюринга, в ней было предположено, что машиной, перемещающей символы типа «0» и «1», возможно моделирование любого мыслимого акта математической дедукции. Благодаря этому пришло понимание, что цифровыми компьютерами могут имитироваться любые процессы формальных рассуждений, что стало известно как тема Церкви-Тьюринга.

Начали происходить параллельные открытия в таких областях как неврология, теория информации и кибернетика. И исследователи задумались над возможностью создания электронного мозга.

Общепризнано, что первая работа в области AI – это работа по формальному дизайну Маккуллуша и Питса, предназначенная для «искусственных нейронов» Тьюринга, она относится к 1943 году.

Рождение области исследования AI произошло в 1956 году, в Дартмутском колледже. Основателями и лидерами исследований AI считают Аллена Ньюэлла, Герберта Саймона, Джона МакКарти, Марвина Мински и Артура Самуэля. Ими и их учениками были созданы «удивительные» программы. Компьютерами изучались шашечные стратегии (c. 1954 года), а к 1959 году они продемонстрировали лучшую по сравнению со средним человеком игру. Компьютеры занимались решением проблемы слов в алгебре, доказывая логические теоремы (первый запуск «Логического теоретика», говорящего по-английски, произошел в 1956 году).

К 1960-м годам (к их середине) исследования в области AI в США в значительной мере финансировались Министерством обороны, по всему миру создавались лаборатории. Данное обстоятельство вселило оптимизм в создателей AI.

Гербертом Саймоном было предсказано, что «машины будут способны в течение двадцати лет выполнять любую работу, которую может сделать человек». Марвин Мински написал [2]:

«В течение одного поколения… проблема создания» искусственного интеллекта «будет существенно решена».

Однако, им не удалось распознание некоторых трудностей, связанных с решением соответствующих задач. Джеймс Лайтхилл сталкивался с критикой и постоянным давлением со стороны Конгресса США в отношении финансирования. Это замедлило прогресс. В 1974 году исследования в области AI были прекращены. Для AI началась «зима», когда на протяжении ряда лет получение финансирования проектов AI было весьма проблематичным.

В 1980-х годах (в их начале) произошло возрождение исследований AI благодаря коммерческому успеху экспертных систем, формы программы AI, имитировавшей знания и аналитические навыки экспертов-людей.

К 1985 году рынку AI удалось достичь более миллиарда долларов США. Создание японского компьютерного проекта пятого поколения привело к восстановлению финансирования научных исследований правительствами США и Великобритании. Но в 1987 году рынок Lisp Machine потерпел крах. И AI вновь впал в немилость. Вновь им прекратили заниматься.

В период конца 1990-х – начала XXI столетия началось использование AI в таких областях как логистика, добыча данных, медицинская диагностика и др. Это произошло из-за увеличения вычислительной мощности, большего сосредоточения на решении конкретных проблем, новых связей между AI и иными областями, а также приверженности исследователей научным стандартам и математическим методам.

В 1997 года (одиннадцатого мая) первой компьютерной шахматной системой Deep Blue был побежден Гарри Каспаров, главный чемпион мира по шахматам.

Использование расширенных методов (известных как методы глубокого свободного обучения), доступа к большим объемам данных и быстрых компьютеров привело к достижениям в области машинного обучения и восприятия.