Дартмутский семинар

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

Дартмутский семинар — конференция по вопросам искусственного интеллекта, проведённая летом 1956 года в Дартмутском колледже. Конференция имела важное значение для этой науки: она познакомила друг с другом людей, интересующихся вопросами моделирования человеческого разума, утвердила появление новой области науки и дала ей название — «Artificial Intelligence» — «Искусственный интеллект» (термин был предложен Джоном Маккарти).

Мы предлагаем исследование искусственного интеллекта сроком в 2 месяца с участием 10 человек летом 1956 года в Дартмутском колледже, Гановер, Нью–Гемпшир. Исследование основано на предположении, что всякий аспект обучения или любое другое свойство интеллекта может в принципе быть столь точно описано, что машина сможет его симулировать. Мы попытаемся понять, как обучить машины использовать естественные языки, формировать абстракции и концепции, решать задачи, сейчас подвластные только людям, и улучшать самих себя. Мы считаем, что существенное продвижение в одной или более из этих проблем вполне возможно, если специально подобранная группа учёных будет работать над этим в течение лета[1].

Финансовую сторону проекта должен был обеспечить Фонд Рокфеллера (как указано в заявке на проведение конференции)[1].


Участники[править | править вики-текст]

Организаторами семинара были Джон Маккарти, Марвин Мински, Клод Шеннон и Натаниэль Рочестер. Они пригласили всех видных американских исследователей, так или иначе связанных с вопросами теории управления, теории автоматов, нейронных сетей, теории игр и исследованием интеллекта.

На семинаре присутствовали 10 человек:

Проведение[править | править вики-текст]

Конференция проходила летом 1956 года, продолжаясь 2 месяца. Целью конференции было рассмотрение вопроса: можно ли моделировать рассуждения, интеллект и творческие процессы с помощью вычислительных машин.

В качестве тем для обсуждения в ходе работы семинара были заявлены:

  1. Автоматические компьютеры
  2. Как должен быть запрограммирован компьютер, чтобы использовать язык
  3. Нейронные сети
  4. Теоретические соображения о сфере арифметической операции
  5. Самосовершенствование
  6. Абстракции
  7. Случайность и творчество[1].

Основные положения[править | править вики-текст]

"Скорости и способности памяти нынешних компьютеров может быть недостаточно, чтобы имитировать многие из высших функций человеческого мозга, но основным препятствием является не отсутствие возможностей машины, но наша неспособность писать программы, пользуясь в полной мере теми возможностями, что у нас есть"[1] - пункт 1 (Automatic Computers)

По убеждению Маккарти, обычное человеческое умственное действие является синтезом множественных более мелких операций, производимых нашим мозгом в ответ на среду, и, что самое главное, эту процедуру, по мнению участников Дартмутской конференции, возможно сымитировать. Основная сложность или, вернее сказать, основное условие всех подобных операций, согласно Маккарти, заключается в том, что любое вычисление, если мы говорим о машине, или, говоря в целом, любое перемещение, преобразование информации происходит в изменчивой непредсказуемой среде.

В целом, машина или человек могут только адаптироваться или действовать только в ограниченном количестве внешних сред. Даже человеческий мозг, будучи сложной системой, в первую очередь адаптируется к простым аспектам своей среды и постепенно накапливает опыт решения более сложных задач. Я предлагаю изучить, как происходит синтез моделей мозга, происходящий из параллельного развития ряда внешних сред и соответствующих моделей мозга, которые адаптируются к ним[2].

В ходе семинара, в итоге был сформулирован один из основных принципов создания искусственного интеллекта - меняющиеся ответы на переменную среду. В заявке этот тезис был сформулирован Марвином Минским: нужно разработать машину, которая бы демонстрировала определенный вид обучения. Такая машина должна быть снабжена входным и выходным каналами, т.е. средствами обеспечения разнообразных выходных ответов на входящие вопросы. Такой метод обучения можно назвать "метод проб и ошибок", т.е. процесс приобретения диапазона вариантов ввода-вывода функций. Машина, спрограмированная таким образом, при помещении в соответствующую среду и с учетом критериев "провал/успешное достижение цели" может быть обучена проявлять "целенаправленное поведение''[1].

Тем самым важным пунктом этой теории становится случайность/рандомность. В предваряющем конференции документе эта проблема особенно освещена в заявке Рочестера - "Оригинальность в поведении машины"[3]. Программисту удастся избежать собственной "близорукости" только в том случае, если он ставит своей задачей возможность ответа машины на случайное. Хотя необходимость включения в метод случайности еще не доказана, как следует в заявке дальше, тем не менее, есть много доказательству в пользу этого утверждения.

Пытаясь проникнуть в суть работы мозга, ученые пришли к выводу, что на данный момент не установлено, каким образом активность нейронов способствует решению задач. Перенося эту проблему на программирование, становится понятной необходимость создания нелинейного механизма решения задач путём обучения машины создавать и манипулировать концептами, абстракциями. Этот пункт освящен в заявке на исследования Маккарти, в которой он указывает на своё намерение изучать взаимосвязь интеллекта и языка[3]. Язык и есть тот уровень высшей абстракции, который позволяет "методу проб и ошибок" (Марвин Минский, см. выше) не оставаться на уровне версий и провалов, но осуществлять умственное действие. Следовательно, своей задачей ученый видит обучение компьютеров "языку", иначе говоря, создание языка программирования.

Результаты конференции[править | править вики-текст]

Дартмутский семинар не стал местом каких-либо новых крупных открытий, но именно он позволил сойтись вместе и познакомиться всем наиболее важным деятелям в этой научной области.

Хотя позднее главный организатор семинара Джон Маккарти описал это время как эпоху вполне успешного освоения в духе детского «смотри, мам, без руку могу!»[4].

Также из воспоминаний Маккарти: «Все это выглядело как то, что мы никак не могли настроиться и регулярно встречаться. Это очень меня огорчало. Реального обмена идеями не происходило»[5].

Тем не менее Дартмутская конференция стала катализатором для научных изысканий в этой области. То, что раньше было работой единичных энтузиастов вдруг стало объектом работы  целого профессионального сообщества со своими научными целями и четким самоопределением. Через год после Дартмутского семинара подобные лаборатории по изучению искусственного интеллекта были основаны в целом ряде университетов: Карнеги - Меллон под руководством Аллена Ньюэлла и Герберта Саймона, в Стэнфорде  под руководством Маккарти, в МИТ под руководством Марвина Минского и в Эдинбурге под руководством Дональда Миши. 

Конференция: через 50 лет[править | править вики-текст]

К 50-летию этого события 13-15 Июня 2006 года была проведена конференция, озаглавленная "Дартмутская конференция по искусственному интеллекту: следующие 50 лет"[6].  Более 100 ученых встретились вместе, чтобы отпраздновать юбилей, обсудить прошлое и планы на будущие исследования на "AI @ 50".

Профессор философии Джеймс Мур, директор "AI @ 50" на этой встрече отметил, что ученые, которые собрались в Ганновере 50 лет назад думали о том, как сделать машины более "думающими" и хотели заложить основу для того, чтобы лучше понять человеческий интеллект[7].

Кэрол Фолт, декан факультета искусств и наук, профессор биологических наук, на этой юбилейной встрече отметил:

"Это правильно, что полевые исследования искусственного интеллекта, которые привлекают ярких, творческих ученых, работающих вне дисциплинарных границ, имеют свои корни в Дартмуте, в семинаре, проходившем 50 лет назад, где стремление к новому и междисциплинарность уже тогда признавались в качестве ориентиров"[7].

Смотреть также[править | править вики-текст]

История искусственного интеллекта

Источники[править | править вики-текст]

  1. 1 2 3 4 5 A PROPOSAL FOR THE DARTMOUTH SUMMER RESEARCH PROJECT ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE. www-formal.stanford.edu. Проверено 8 января 2016.
  2. A PROPOSAL FOR THE DARTMOUTH SUMMER RESEARCH PROJECT ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE. www-formal.stanford.edu. Проверено 10 января 2016.
  3. 1 2 J . McCarthy, Dartmouth College M. L. Minsky, Harvard University N. Rochester, I. B . M. Corporation C. E . Shannon, Bell Telephone Laboratories. [http://rockefeller100.org/files/original/ab461efeeb9ca28fd3de943abdd30b00.pdf A PROPOSAL FOR THE DARTMOUTH SUMMER RESEARCH PROJECT ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE (Original version)]. A PROPOSAL FOR THE DARTMOUTH SUMMER RESEARCH PROJECT ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE (Original version). Rockefeller Foundation (September 1955).
  4. Ник Бостром. Искусственный интеллект: Этапы. Угрозы. Стратегии. — "Манн, Иванов и Фербер", 2015-12-09. — 493 с. — ISBN 9785000578100.
  5. Jack Copeland. Artificial Intelligence: A Philosophical Introduction. — John Wiley & Sons, 2015-07-29. — 331 с. — ISBN 9781119189848.
  6. The Dartmouth Artificial Intelligence Conference: The next 50 years. www.dartmouth.edu. Проверено 8 января 2016.
  7. 1 2 Artificial Intelligence: Past, Present, and Future. www.dartmouth.edu. Проверено 8 января 2016.

Ссылки[править | править вики-текст]