История искусственного интеллекта

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к: навигация, поиск

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[править | править вики-текст]

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[править | править вики-текст]

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[править | править вики-текст]

В 1623 г. 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[править | править вики-текст]

В 1910—1913 гг. Бертран Рассел и А. Н. Уайтхэд опубликовали работу «Принципы математики», которая произвела революцию в формальной логике. В 1941 Конрад Цузе построил первый работающий программно-контролируемый 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[править | править вики-текст]

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 кибернетики.

Примечания[править | править вики-текст]

  1. W. S. Anglin and J. Lambek, The Heritage of Thales, Springer, 1995, ISBN 0-387-94544-X online
  2. Bacon, Francis The Advancement of Learning, Book 6, Chapter 1, 1605. Online here.
  3. Интеллектуальные машины
  4. Изобретения Корсакова
  5. Hebb, D. O. The organization of behavior, 1949.
  6. Семиотика, 1991

См. также[править | править вики-текст]

Литература[править | править вики-текст]

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