История искусственного интеллекта
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.
Содержание
Наука об искусственном интеллекте[править | править код]
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 код]
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 код]
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 код]
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-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[править | править код]
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.
Примечания[править | править код]
- ↑ W. S. Anglin and J. Lambek, The Heritage of Thales, Springer, 1995, ISBN 0-387-94544-X online
- ↑ Bacon, Francis The Advancement of Learning, Book 6, Chapter 1, 1605. Online here.
- ↑ Интеллектуальные машины
- ↑ Изобретения Корсакова
- ↑ Hebb, D. O. The organization of behavior, 1949.
- ↑ Семиотика, 1999.
Литература[править | править код]
- Поспелов Д.А., Осипов Г.С. Прикладная семиотика (рус.) // Новости искусственного интеллекта. — 1999. — № 1. — С. 9—35.
