История развития Искусственного Интеллекта

В то время, как в интернете зарождается новая IT ниша, мало кто задается вопросом: “Какова история развития искусственного интеллекта?”. Поэтому мы в UniwexSoft подумали и решили написать об этом небольшой цикл статей. Мы начнем с зарождения ИскИна и фундаментальных идей, заложенных учеными в прошлом, заканчивая достижениями вчерашнего дня. Статья предоставит читателю подробную историю развития синтетического разума. Познакомит с отцами разума из машины. Поведает о первых успешных попытках человечества изобрести искусственный мозг.

ИскИнИСКусственный ИНтеллект, такой выбор, есть не что иное, как авторский реверанс во славу всей научной фантастики исследующей глубины и возможности ИскИна в будущем далеком и не очень.

По ходу статьи вам встретятся фразы: “синтетический интеллект“, “синтетический разум“, “искусственный разум“, “рукотворный интеллект“, “разум из машины“, “искусственный мозг“; все одно, но на разный лад – искусственный интеллект.

История развития Искусственного Интеллекта
…единственный способ убедиться в том, что машина мыслит, состоит в том, чтобы стать машиной и ощутить себя мыслящим.– Алан Тьюринг, “Вычислительные машины и разум”

UniwexSoft — разрабатываем уникальные сайты, smart-контракты, мобильные приложения в сфере Blockchain, собираем IT-отделы под ключ для реализации вашего проекта, заменим CTO или сильно облегчим ему жизнь.

Если вам нужен сайт, мобильное приложение, NFT маркетплейс или крипто игра, напишите нам.

Часть первая: зарождение и начальные этапы развития искусственного интеллекта

В начале пути искусственного разума стоят фундаментальные идеи, заложенные видными учеными и мыслителями прошлого. Одним из основоположников ИскИна считается Алан Тьюринг, английский математик и криптограф. Он предложил концепцию машины Тьюринга, универсального вычислительного устройства. Его труды стали основой для теоретического понимания возможностей машинного интеллекта и развития алгоритмов.

Норберт Винер, американский математик и философ. Винер сформулировал основы кибернетики – науки о системах управления и коммуникации в живых организмах и машинах. Его работы стали отправной точкой для развития автоматизированных систем и применения математических методов в исследовании ИскИна.

Первые практические примеры искусственного интеллекта начинают появляться в середине 20-го века. Программа ELIZA, разработанная в 1960-х годах, стала первым виртуальным собеседником. Она была способна имитировать естественный язык и проводить простые диалоги с пользователем.

Машинное обучение, как подобласть синтетического интеллекта, начало активно развиваться с созданием перцептрона Фрэнка Розенблатта. Это была первая модель нейронной сети, способная обучаться и адаптироваться, что стало отправной точкой для дальнейшего изучения и разработки алгоритмов машинного обучения.

Зарождение ИскИна связано с формированием теории и первыми практическими примерами искусственного разума. Этот период стал фундаментом для современного развития ИскИна и его широкого внедрения в различные сферы жизни.

Появление идей искусственного интеллекта в научной литературе

Идеи синтетического разума в научной литературе предшествовали компьютерам и автоматизированным системам. Философы и ученые давно задавались вопросами о природе интеллекта и мышления. Интересовала их и возможность его воспроизведения в искусственных системах.

Одним из первых упоминаний рукотворного интеллекта в литературе можно считать произведение Томаса Хоббса “Левиафан” (1651). Его автор рассуждает о механической природе мышления и возможности создания искусственного разума на основе естественных законов.

В 19 веке английский математик Джордж Буль разработал алгебру логики, которая стала основой для создания булевой алгебры. Ставшей ключом к разработке цифровых вычислительных машин и искусственного интеллекта в будущем.

В 1936 году Алан Тьюринг опубликовал работу “О вычислимых числах с применением к решению Entscheidungsproblem“. В ней Алан предложил концепцию машины Тьюринга и теоретические основы для разработки универсальных вычислительных машин. Это исследование считается одной из вех в развитии теории ИскИна.

В середине 20-го века теоретические идеи искусственного интеллекта стали развиваться в научной литературе еще активнее. В 1950 году Тьюринг опубликовал статью “Вычислительные машины и интеллект“, в которой предложил тест Тьюринга. Описав в ней критерий для определения искусственного разума на основе его способности имитировать человеческое поведение.

История первых идей развития искусственного интеллекта в научной литературе зародилась и развивалась на протяжении нескольких столетий. Накапливая таким образом теоретические основы для создания практических систем ИскИна его дальнейшего развития.

Машина Алана Тьюринга

Видение машины Тьюринга от нейросетей
Примечание от ИскИна – “Изображение не является фотографией настоящей машины Тьюринга, потому что настоящей машины Тьюринга не существует, ведь если бы она была, то как бы она смогла пройти тест Тьюринга на машине Тьюринга и доказать, что она не является искусственным разумом способным проверять другие машины без пристрастия к машинам?”

Алан Тьюринг — выдающийся английский математик, криптограф и основатель теоретической информатики. Его идеи сыграли решающую роль в развитии искусственного интеллекта. Одним из его наиболее значимых вкладов в науку является разработка концепции машины Тьюринга. Этакого универсального абстрактного вычислительного устройства, способного эмулировать любой алгоритм.

Машина Тьюринга представляет собой модель, состоящую из бесконечной ленты, разделенной на ячейки, и устройства, способного читать и записывать символы на этой ленте. Устройство может перемещаться влево и вправо по ленте, изменяя символы в соответствии с набором правил. Такая простая структура оказалась достаточной для моделирования любого алгоритма.

В 1936 году Тьюринг опубликовал статью о своей машине, доказав возможность решения алгоритмически сформулированных задач. Таким образом, машина Тьюринга стала основой для разработки универсальных вычислительных машин и компьютеров. Машина в последствии пригодилась и для исследования возможностей искусственного интеллекта.

Алан Тьюринг предложил знаменитый тест Тьюринга для определения ИскИна через имитацию человеческого поведения. Согласно этому тесту, машина считается обладающей искусственным разумом, если она может вести диалог с человеком таким образом, что определить, является ли собеседник машиной или человеком, становится невозможно.

История развития искусственного интеллекта, пошла бы совершенно иным путем, без основ создания вычислительных машин, теории ИскИна, машины Тьюринга и самого гения — Алана Тьюринга.

Норберт Винер и кибернетика

Норберт Винер был американским математиком и философом. Он сделал значительный вклад в развитие теории искусственного интеллекта и автоматизации. Его наиболее известное достижение — создание кибернетики, науки о системах управления и коммуникации как в живых организмах, так и в машинах.

В 1940-х годах Винер и другие ученые основали кибернетику, изучая обратную связь и системы управления. В своей книге “Кибернетика или управление и связь в животном и машине” (1948) Винер представил основные идеи кибернетики и определил ее как науку о контроле и коммуникации.

Основными принципами кибернетики являются обратная связь, саморегуляция и адаптация. Винер установил, что эти принципы применимы как к биологическим системам, так и к техническим устройствам. Таким образом это позволило объединить множество различных дисциплин под одним зонтиком кибернетики.

Работы Норберта Винера оказали значительное влияние на развитие искусственного интеллекта и автоматизации. Благодаря кибернетике появились новые подходы к созданию интеллектуальных машин, способных к обучению, адаптации и саморегулированию. Эти идеи послужили основой для разработки самообучающихся алгоритмов и нейронных сетей. Которые сегодня являются ключевыми технологиями в области ИскИна.

Норберт Винер и кибернетика сыграли решающую роль в формировании и развитии современных концепций синтетического разума. Винер заложил теоретическую базу для интеллектуальных систем и их использования в науке и технике.

Первые практические примеры ИскИна

История развития искусственного интеллекта свидетельствует о том, что первые практические примеры ИскИна появились в середине 20-го века. Тогда когда исследователи начали разрабатывать автоматизированные системы, способные выполнять задачи, требующие интеллектуальных способностей. Эти ранние примеры ИскИна были ограничены и не могли конкурировать с современными технологиями. Ставшими основой для будущих достижений в области ИскИна.

Электронный мозг (1951)

Электронный мозг был разработан английским математиком и инженером Аланом Тьюрингом и его коллегами. Этот ранний компьютер был способен решать математические задачи, используя алгоритмы и программируемые команды. Несмотря на отсутствие интеллектуальных способностей, Электронный мозг был важным шагом в развитии ИскИна.

Программа Logic Theorist (1955)

Разработанная Алленом Ньюэллом и Гербертом Саймоном, программа Logic Theorist стала первой искусственной интеллектуальной системой, способной доказывать теоремы из математической логики. Этот проект показал, что компьютеры могут быть использованы для решения сложных задач, требующих интеллектуальных способностей.

Программа General Problem Solver (1957)

Программа General Problem Solver была создана Ньюэллом и Саймоном. Она предназначалась для решения широкого спектра задач с использованием символьных вычислений и поиска решений в пространстве состояний. Эта программа стала первым примером использования эвристических методов в ИскИне. Она заложила основу для будущих разработок в области планирования и решения задач.

ELIZA (1964)

Разработанная Джозефом Вейценбаумом, ELIZA была первой программой, способной имитировать диалог с человеком на естественном языке. ELIZA работала на основе простых скриптов и не обладала глубоким пониманием семантики языка, однако она стала основой для разработки более сложных систем обработки естественного языка и диалоговых агентов.

Мышь-робот Шаки (1969)

Шаки был создан Родни Бруксом и его коллегами в Стэнфордском исследовательском институте. Этот робот был одним из первых автономных роботов с элементами ИскИна. Шаки мог самостоятельно перемещаться в окружающем пространстве и избегать столкновений с препятствиями. Он также мог выполнять простые задачи на основе встроенных знаний и алгоритмов.

Проект XCON (1978)

Разработанный Джоном МакДермоттом и его коллегами в карнеги-меллонском университете, проект XCON был первой экспертной системой, успешно примененной на практике. XCON использовал базу знаний и логику вывода для конфигурации компьютерного оборудования. Это позволило сократить время и усилить точность этого процесса.

Ранние примеры ИскИна показывали потенциал компьютеров для решения интеллектуальных задач. Они заложили основу для разработки современных алгоритмов и технологий ИскИна. Эти алгоритмы, такие как машинное обучение, нейронные сети, глубокое обучение и другие, используются сегодня в различных областях жизни.

Программа ELIZA и виртуальные собеседники

Программа ELIZA, созданная в 1964 году американским ученым Джозефом Вейценбаумом, стала одним из первых успешных виртуальных собеседников. Она заложила основу для разработки более сложных систем обработки естественного языка.

ELIZA представляла собой компьютерную программу, способную имитировать диалог с человеком на естественном языке. Основной целью ELIZA было создание иллюзии интеллектуального общения с машиной. Хотя программа не обладала глубоким пониманием семантики и контекста, она убедительно воссоздавала общение с психотерапевтом.

Основной принцип работы ELIZA заключался в использовании скриптов и шаблонов для анализа входящих сообщений и генерации соответствующих ответов. Программа могла распознать ключевые слова и фразы, задавать уточняющие вопросы. Также она перефразировала входящие сообщения, создавая видимость активного внимания и понимания.

Программа ELIZA стала отправной точкой для разработки сложных виртуальных собеседников. В 1972 году Кеннет Колби создал PARRY, имитирующий парадоксальное поведение. Ричард Уоллес в 1995 году разработал ALICE (Artificial Linguistic Internet Computer Entity). Эта программа представляет собой продвинутую версию собеседника с разнообразными моделями общения.

С развитием технологий искусственного интеллекта и обработки естественного языка, виртуальные собеседники стали сложными и интеллектуальными. Они превратились в современные чат-боты и голосовые ассистенты, такие как Siri, Google Assistant и Amazon Alexa. Эти системы способны вести сложные диалоги, анализировать контекст и выполнять разнообразные задачи. Они, например, ищут информацию, управляют устройствами и организуют расписание, став неотъемлемой частью нашей повседневной жизни.

Машинное обучение и перцептрон Фрэнка Розенблатта

Машинное обучение – ключевая область искусственного интеллекта, изучающая алгоритмы и математические модели. Это позволяет компьютерам обучаться и принимать решения на основе анализа данных. Один из первых примеров машинного обучения — перцептрон, разработанный Фрэнком Розенблаттом в 1957 году.

Перцептрон Розенблатта – линейный классификатор с простой нейронной сетью для разделения данных на два класса. Основная идея перцептрона – имитация работы нейронов, принимающих, обрабатывающих и передающих сигналы. Перцептрон состоит из входов и взвешенных сумматоров. Активационная функция определяет, будет ли сигнал передан дальше.

Перцептрон Розенблатта обучался с использованием алгоритма обратного распространения ошибки. Этот алгоритм корректировал веса входов на основе разницы между реальным и ожидаемым выходом. Хотя перцептрон был способен решать только линейно разделимые задачи и имел ряд ограничений, он считается важным шагом. Это событие способствовало развитию машинного обучения и нейронных сетей.

После разработки перцептрона Фрэнка Розенблатта исследования в области машинного обучения продолжились. Были разработаны альтернативные модели нейронных сетей: многослойные перцептроны, РБФ-сети, сверточные сети. В то же время возникли новые методы машинного обучения, такие как метод опорных векторов, случайные леса и градиентный бустинг.

Сегодня машинное обучение применяется в разнообразных областях, включая рекомендательные системы и распознавание изображений. Оно также используется в автономных транспортных средствах и персональных ассистентах. Разработка перцептрона Фрэнка Розенблатта сыграла значительную роль в становлении и развитии машинного обучения. Она являлась отправной точкой для создания более сложных и продвинутых алгоритмов и моделей.

Заключение

В последние годы машинное обучение претерпело значительное развитие. Глубокое обучение с использованием сложных нейронных сетей и больших данных – ключевой подход в развитии ИскИна. Сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и сети преобразования (трансформеры) значительно улучшили качество обработки изображений, звуков и текста. Также они помогли решать задачи с временными рядами.

История развития искусственного интеллекта свидетельствует о том, что ИскИн стал неотъемлемой частью нашей жизни благодаря достижениям в области машинного и глубокого обучения. Он обеспечивает значительные преимущества и возможности в медицине, промышленности, образовании, науке и развлечениях. Тем не менее, исследования продолжаются. Ученые работают над созданием мощных и интеллектуальных систем искусственного разума. Системы ИскИна станут более эффективными помощниками, решая сложные задачи в повседневной жизни.

Статья создана компанией UniwexSoft.

UniwexSoft — разрабатываем уникальные сайты, smart-контракты, мобильные приложения в сфере Blockchain, собираем IT-отделы под ключ для реализации вашего проекта, заменим CTO или сильно облегчим ему жизнь.

Если вам нужен сайт, мобильное приложение, NFT маркетплейс или крипто игра, напишите нам.

Дополнительные материалы по теме История развития Искусственного Интеллекта

Related Posts

Язык html5

Язык html5

HTML5 – это пятая версия HTML, языка разметки, используемого веб-браузерами для визуализации кода. В ней реализован ряд улучшений в возможностях веб-сайтов, разработке веб-контента и многом другом. В…

Плюсы и минусы языков программирования

Плюсы и минусы языков программирования

В мире информационных технологий выбор языка программирования играет ключевую роль для разработчиков и компаний. От выбора языка зависит эффективность, скорость и качество разработки программного обеспечения. В это…

Виды нейросетей кратко

Виды нейросетей: кратко

В мире современных технологий нейросети становятся всё более важным инструментом. Они применятся в самых различных областях. Начиная от медицины и заканчивая автомобильной промышленносью. В связи с этим…

Про языки программирования кратко

Про языки программирования: кратко

Язык программирования – это набор инструкций, написанных программистом для передачи компьютеру инструкций по выполнению и решению какой-либо задачи. Этот набор инструкций обычно рассматривается как непонятный код, структурированный…

методы обучения искусственного интеллекта

Методы обучения искусственного интеллекта

В популярной культуре искусственный интеллект иногда имеет дурную славу. В фильмах его показывают как первый шаг на пути к восстанию роботов, а новости пестрят рассказами о том,…

Где используют ИИ

Где используют ИИ

В наше время искусственный интеллект (ИИ) становится все более важным элементом нашей повседневности. Он проникает в разнообразные сферы деятельности и преобразует их с помощью передовых технологий. От умных…