Портфоліо до проекту "Штучний Інтелект" Нечипоренка Андрія, 2020

Історія штучного інтелекту: як все починалося?

Історія штучного інтелекту — галузь знань, що займається дослідженням походження та розвитку розділу комп'ютерної лінгвістики та інформатики, що займається формалізацією проблем та завдань, які нагадують завдання, виконувані людиною.

Історія штучного інтелекту, як вчення про розвиток сучасної науки і технології створення інтелектуальних машин, має своє коріння в ранніх філософських дослідженнях природи людини і процесу пізнання світу, розширених пізніше нейрофізіологами і психологами у вигляді ряду теорій щодо роботи людського мозку і мислення. Сучасною стадією розвитку науки про штучний інтелект є розвиток фундаменту математичної теорії обчислень, теорії алгоритмів і створення комп'ютерів.

Поява передумов штучного інтелекту

Перша робота, яка тепер за загальним визнанням вважається, що відноситься до штучного інтелекту, була виконана Уорреном Мак-Каллоком і Уолтером Піттсом. Вони черпали натхнення з трьох джерел: знання основ фізіології і призначення нейронів в мозку; формальний аналіз логіки висловлювань, узятий з робіт Рассела й Уайтхеда, а також теорія обчислень Тьюринга.

• 

  Уоррен Мак-Каллок

• 

  Уолтер Піттс

Мак-Каллок і Піттс запропонували модель, що складається зі штучних нейронів, в якій кожен нейрон характеризувався тим, що знаходиться у «ввімкненому» або «вимкненому» стані, а перехід у « ввімкнений » стан відбувався у відповідь на стимуляцію достатньої кількості сусідніх нейронів.

Стан нейрона розглядалося як «фактично еквівалентне висловлюванню, в якому пропонується адекватна кількість стимулів». Роботи цих учених показали, наприклад, що будь-яка обчислювана функція може бути обчислена за допомогою деякої мережі із сполучених нейронів і що всі логічні зв'язки ( «І», «АБО», «НЕ» і т.д.) можуть бути реалізовані за допомогою простих мережевих структур.

Крім того, Мак-Каллок і Піттс висунули припущення, що мережі, структуровані відповіднім чином, здатні до навчання. Дональд Гебб продемонстрував просте правило обновлення для модифікації кількості з'єднань між нейронами. Запропоноване ним правило, називається тепер правилом навчання Гебба, продовжує служити основою для моделей, які широко використовуються в наші дні.

Два аспіранти факультету математики Принстонського університету, Марвін Мінський і Дін Едмондс, в 1951 році створили перший мережевий комп'ютер на основі нейронної мережі. У цьому комп'ютері, що отримав назву «SNARC», використовувалося 3000 електронних ламп і додатковий механізм автопілота з бомбардувальника В-24 для моделювання мережі з 40 нейронів. Атестаційна комісія, перед якою Мінський захищав дисертацію доктора філософії, висловила сумнів у тому, чи може робота такого роду розглядатися як математична, на що фон Нейман, за словами сучасників, заперечив: «Сьогодні — ні, але колись буде». Надалі Мінський довів дуже важливі теореми, що показують, з якими обмеженнями повинні зіткнутися дослідження в галузі нейронних мереж.

• 

  Марвін Мінський

• 

  "SNARC"

Крім того, можна навести велику кількість прикладів інших ранніх робіт, які можна охарактеризувати як ті, що відносяться до штучного інтелекту, але саме Алан Тьюринг вперше висловив повне уявлення про штучний інтелект у своїй статті «Обчислювальні машини й розум», яка була опублікована в 1950 році. У цій статті він описав тест Тьюрінга, принципи машинного навчання, генетичні алгоритми і навчання з закріпленням.

Народження штучного інтелекту (1956 рік)

У Принстонському університеті проводив свої дослідження ще один авторитетний фахівець у галузі штучного інтелекту, Джон Маккарті. Після отримання наукового ступеня Маккарті перейшов у Дартмутський коледж, який і став офіційним місцем народження цієї галузі знань. Маккарті умовив Марвіна Мінського, Клода Шеннона і Натаніеля Рочестера, щоб вони допомогли йому зібрати всіх американських дослідників, які проявляють інтерес до теорії автоматів, нейронних мереж та досліджень інтелекту.

• 

  Джон Маккарті - автор терміну "штучний інтелект"

Вони організовували двомісячний семінар в Дартмуті влітку 1956 року. Всього на цьому семінарі були присутні 10 учасників, включаючи Тренчард Мура з Принстонського університету, Артура Самюела з компанії IBM, а також Рея Соломонова та Олівера Селфрідж з Массачусетського технологічного інституту.

Два дослідники з технологічного інституту Карнегі, Аллен Ньюелл і Герберт Саймон, буквально монополізували весь цей напрям. Тоді як інші могли лише поділитися своїми ідеями і в деяких випадках показати програми для таких конкретних програм, як шашки, Ньюелл і Саймон вже могли продемонструвати програму, котра проводить міркування, Logic Theorist (LT), або логік-теоретик, щодо якої Саймон заявив: «Ми винайшли комп'ютерну програму, здатну мислити в нечислових термінах і тому вирішили важливу проблему про співвідношення духу і тіла».

Незабаром після цього семінару програма показала свою здатність довести більшість теорем з праці Рассела і Уайтхеда «Principia Mathematica». Повідомляли, що Рассел був у захваті, коли Саймон показав йому, що ця програма запропонувала доказ однієї теореми, коротший, ніж у «Principia Mathematica». Редактори журналу Journal of Symbolic Logic виявилися менш схильними до емоцій; вони відмовилися приймати статтю, співавторами якої були вказані Ньюелл, Саймон і програма Logic Theorist.

• 

  Герберт Саймон

• 

  Рассел Бертран - один з авторів праці "Principia Mathematica"

Дартмутський семінар не привів до появи будь-яких нових великих відкриттів, але дозволив познайомитись всім найбільш важливим діячам у цій науковій галузі. Вони, а також їхні студенти та колеги з Массачусетського технологічного інституту, Університету Карнегі-Меллона, Станфордского університету і компанії IBM займали провідне становище в цій області протягом наступних 20 років.

Можливо, результатом даного семінару, який найдовше зберігався - була угода прийняти нову назву для цієї області, запропоновану Маккарті, — штучний інтелект.

Золоті роки штучного інтелекту (1956-1974 рр.)

Програми, розроблені в роки, що минули після семінару в Дартмуті, були для більшості людей просто «дивовижними»: комп'ютери вирішували проблеми алгебраїчних виразів, доводили теореми геометрії і вчилися говорити англійською мовою. Мало хто в той час міг повірити, що така «інтелектуальна» поведінка взагалі можлива для машин. Дослідники висловили сильний оптимізм як в приватній, так і в друкованій формі, передбачивши, що повністю інтелектуальна машина буде побудована менш ніж за 20 років. Урядові установи, такі як DARPA (Агентство передових оборонних дослідницьких проєктів США), почали інвестувати в ці розробки.

Численні ранні програми ШІ використовували один і той же базовий алгоритм. Щоб досягти будь-якої мети (наприклад, виграти гру або довести теорему), вони крок за кроком просувалися до неї (роблячи хід або відрахування), як ніби шукали в лабіринті, повертаючись назад, коли вони заходили в глухий кут. Ця парадигма мала назву «міркування як пошук».

Основна складність полягала в тому, що для багатьох проблем число можливих шляхів через «лабіринт» було просто астрономічним (ситуація, відома як «комбінаторний вибух»). Дослідники могли б скоротити простір пошуку, використовуючи евристику або «практичні правила», які виключили б ті шляхи, які навряд чи могли б привести до вирішення. Ньюелл і Саймон намагалися відобразити загальну версію цього алгоритму в програмі, званої як «Вирішувач загальних проблем».

Важливою метою досліджень ШІ є надання комп'ютерам можливості спілкуватися на природних мовах, таких як англійська. "ELIZA" Джозефа Вайценбаума могла вести настільки реалістичні розмови, що користувачі іноді були обдурені тим, що спілкувалися з людиною, а не з програмою. Але насправді, Еліза й гадки не мала, про що вона говорить. Вона просто давала консервативну відповідь або повторювала те, що їй сказали, перефразувавши свою відповідь кількома граматичними правилами.

• 

  Джозеф Вайценбаум

• 

  "ELIZA"

Перше покоління дослідників ШІ зробило наступні прогнози щодо своєї роботи:

• 1958 р., Х. А. Саймон і Аллен Ньюелл: «протягом десяти років цифровий комп'ютер стане чемпіоном світу з шахів» і «протягом десяти років цифровий комп'ютер виявить і доведе важливу нову математичну теорему».
• 1965 р., Х. А. Саймон: «Машини будуть здатні протягом двадцяти років виконувати будь-яку роботу, яку може зробити людина».
• 1967 р., Марвін Мінський: «Через покоління ... проблема створення «штучного інтелекту» буде істотно вирішена».
• 1970 р., Марвін Мінський (в журналі Life): «Через три-вісім років у нас буде машина з загальним інтелектом середньої людини».

Наступні періоди історії штучного інтелекту

Період в історії ШІ	Основні досягнення
Перша ШІ-зима 1974–1980 рр.	У 1970-х роках ШІ зазнав критики та фінансових недоліків. Дослідники ШІ не оцінили складність проблем, з якими вони зіткнулися. Їх величезний оптимізм підняв очікування, складність яких була неможливо високою, і коли обіцяні результати не змогли здійснитися, фінансування ДІ зникло.
"Бум" 1980–1987 рр.	У 1980-х роках корпораціями у всьому світі була прийнята форма програми ШІ, що називається "експертні системи", і знання стали фокусом основних напрямків досліджень ШІ. У ті ж роки японський уряд сильно фінансував ШI своїм комп'ютерним проектом п'ятого покоління.
Банкрутство: друга ШІ-зима 1987–1993 рр.	Захоплення бізнес-спільноти ШI зросло і впало в 1980-х роках за класичним малюнком "економічної бульбашки". Крах відбувся у сприйнятті ШІ державними установами та інвесторами - галузь продовжувала робити успіхи, незважаючи на критику. Родні Брукс та Ганс Моравець, дослідники з суміжної галузі робототехніки, доводили абсолютно новий підхід до штучного інтелекту.
Розвиток ШІ у 1993-2011 рр.	Галузь ШІ, якій вже понад півстоліття, нарешті досягла своїх найстаріших цілей. Її почали успішно використовувати у всій індустрії технологій. Деякі успіхи були пов'язані зі збільшенням потужності комп'ютерів. Проте репутація ШІ в діловому світі була менш чистою. У цій області було мало єдиної думки про причини нездатності ШІ здійснити мрію про рівень людського інтелекту, який захопив уяву світу в 1960-х роках. Почався розвиток ШІ, який був зосереджений на конкретних проблемах або підходах.
Розвиток ШІ з 2011 року по теперішній час	У перші десятиліття XXI століття доступ до великих обсягів даних (відомих як «великі дані»), більш дешеві і швидкі комп'ютери і передові методи машинного навчання успішно застосовувалися для вирішення багатьох проблем в економіці. Фактично, McKinsey Global Institute оцінив у своїй знаменитій статті «Великі дані: наступний рубіж для інновацій, конкуренції і продуктивності», що «до 2009 року майже у всіх секторах економіки США було збережено в середньому не менше 200 терабайт даних. До 2016 року ринок продуктів, обладнання та програмного забезпечення, пов'язаних з ШІ, сягнув понад 8 мільярдів доларів, і New York Times повідомила, що інтерес до ШІ досяг «божевілля». Застосування "великих даних" стало поширюватися і в інших області, такі як моделі навчання в області екології і для різних додатків в економіці. Досягнення в області глибокого навчання сприяли прогресу і дослідженням в області обробки зображень і відео, аналізу тексту і навіть розпізнавання мови.

Мультимедійна презентація

Презентація

Календар подій проекту:

Календар

Фотоальбом до проекту

Фотоальбом

Спілкування між учасниками проекту

• Спільнота на базі соціальних мереж
• Telegram
• Viber
• Wiki-сторінка
• Сайт

Інформаційні ресурси

Відеоматеріали

Развитие искусственного интеллекта Искусственный Интеллект: История развития Искусственный интеллект. История создания.

Електронні ресурси

1. Історія штучного інтелекту
2. Зима штучного інтелекту
3. Штучний інтелект

Центральноукраїнський державний педагогічний університет імені Володимира Винниченка