История искусственного интеллекта

Перейти к навигацииПерейти к поиску

История искусственного интеллекта, как учение о развитии современной науки и технологии создания интеллектуальных машин, имеет свои корни в ранних философских исследованиях природы человека и процесса познания мира, расширенных позднее нейрофизиологами и психологами в виде ряда теорий относительно работы человеческого мозга и мышления. Современной стадией развития науки об искусственном интеллекте является развитие фундамента математической теории вычислений — теории алгоритмов — и создание компьютеров.

Наука об искусственном интеллекте

Основная статья: Искусственный интеллект

Как прикладная наука искусственный интеллект имеет теоретическую и экспериментальную части. Практически, проблема создания искусственного интеллекта находится на стыке информатики и вычислительной техники — с одной стороны, с нейрофизиологией, когнитивной и поведенческой психологией — с другой стороны. Теоретической основой должна служить Философия искусственного интеллекта, но только с появлением зна́чимых результатов теория приобретёт самостоятельное значение. Пока, теорию и практику искусственного интеллекта следует отличать от математических, алгоритмических, робототехнических, физиологических и прочих теоретических дисциплин и экспериментальных методик, имеющих самостоятельное значение.

Философские предпосылки к возникновению науки

На саму возможность мыслить о понятии «искусственный интеллект» огромное влияние оказало рождение механистического материализма, которое начинается с работы Рене Декарта «Рассуждение о методе» (1637) и сразу вслед за этим работы Томаса Гоббса «Человеческая природа» (1640).

Рене Декарт предположил, что животное — некий сложный механизм, тем самым сформулировав механистическую теорию.

И тут важно понимать, чем отличается именно механистический материализм, от античного материализма, взгляды которого запечатлены в работах Аристотеля, и последующей диалектики Гегеля, диалектического и исторического материализма (Фейербах, Карл Маркс, Фридрих Энгельс, В. И. Ленин). Дело в том, что механистический материализм направлен на механистическое происхождение организмов, в то время как античный материализм направлен на механистическое происхождение природы, а диалектический и исторический материализм относится к проявлениям механизма в обществе.

Поэтому понятно, что без понимания механистичности в организмах не могла идти речь о понимании искусственного интеллекта даже в самом примитивном смысле, а наличие механистичности природы и общества выходят за рамки области об искусственном интеллекте, и строго говоря не являются необходимыми предпосылками.

Технологические предпосылки к возникновению науки

В 1623 году Вильгельм Шикард (нем. Wilhelm Schickard) построил первую механическую цифровую вычислительную машину, за которой последовали машины Блеза Паскаля (1643) и Лейбница (1671). Лейбниц также был первым, кто описал современную двоичную систему счисления, хотя до него этой системой периодически увлекались многие великие ученые[1][2]. В 1832 году коллежский советник С. Н. Корсаков выдвинул принцип разработки научных методов и устройств для усиления возможностей разума и предложил серию «интеллектуальных машин», в конструкции которых, впервые в истории информатики, применил перфорированные карты[3][4]. В XIX веке Чарльз Бэббидж и Ада Лавлейс работали над программируемой механической вычислительной машиной.

Рождение науки

В 1910—1913 гг. Бертран Рассел и А. Н. Уайтхед опубликовали работу «Принципы математики», которая произвела революцию в формальной логике. В 1941 Конрад Цузе построил первый работающий программно-управляемый компьютер. Уоррен Маккалок и Уолтер Питтс в 1943 опубликовали A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity, который заложил основы нейронных сетей.

Классические работы

В 1943 году в своей статье «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности» У. Мак-Каллок и У. Питтс предложили понятие искусственной нейронной сети. В частности, ими была предложена модель искусственного нейрона. Д. Хебб в работе «Организация поведения»[5] 1949 года описал основные принципы обучения нейронов. Эти идеи несколько лет спустя развил американский нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт. Он предложил схему устройства, моделирующего процесс человеческого восприятия, и назвал его «перцептроном».

Среди советских учёных искусственный интеллект был главной областью научной деятельности Д. А. Поспелова. Здесь научные интересы Д. А. Поспелова связаны с моделированием поведения человека, формализацией рассуждений, общими проблемами моделирования жизненных процессов в естественных и искусственных системах. В частности, Д. А. Поспеловым был впервые в мире разработан подход к принятию решений, опирающийся на семиотические (логико-лингвистические) модели, который послужил теоретической основой ситуационного управления большими системами[6]. По истории также можно проследить интерес других советских учёных к кибернетике.

Текущее состояние

Наибольшее число молодых инновативных фирм, разрабатывающих ИИ, находится в США, Европе, Китае, Израиле, Великобритании, Канаде. Среди компаний, зарегистрировавших наибольшее число патентов в области ИИ, находятся IBM, Microsoft, Toshiba, Samsung, NEC, Fujitsu, Hitachi, Panasonic, Canon[7].

Примечания

  1. ↑ W. S. Anglin and J. Lambek, The Heritage of Thales, Springer, 1995, ISBN 0-387-94544-X online Архивная копия от 12 мая 2015 на Wayback Machine
  2. ↑ Bacon, Francis The Advancement of Learning, Book 6, Chapter 1, 1605. Online here. Архивная копия от 18 марта 2017 на Wayback Machine
  3. ↑ Интеллектуальные машины. Дата обращения: 15 декабря 2014. Архивировано из оригинала 18 октября 2011 года.
  4. ↑ Изобретения Корсакова. Дата обращения: 15 декабря 2014. Архивировано 22 ноября 2015 года.
  5. ↑ Hebb, D. O. The organization of behavior, 1949.
  6. ↑ Семиотика, 1999.
  7. ↑ Deutsche Welle 01.02.2019 Андрей Гурков Кто мировой лидер в области искусственного интеллекта? Архивная копия от 4 февраля 2019 на Wayback Machine

Литература

  • Поспелов Д. А., Осипов Г. С. Прикладная семиотика // Новости искусственного интеллекта. — 1999. — № 1. — С. 9—35.