История развития систем искусственного интеллекта
Традиционно историю развития систем искусственного интеллекта начинают с середины XX века, ознаменовавшейся появлением первых компьютеров и внедрением термина «Artificial Intelligence» Искусственный Интеллект. Однако ещё в XIX веке в России коллежский советник Семён Николаевич Корсаков (17871853) уже ставил задачу усиления возможностей человеческого ума за счёт применения специальных технических устройств. В 1832 г. он опубликовал описание нескольких механических устройств («интеллектуальных машин»), предназначенных для частичной механизации решения задач поиска, сравнения и классификации. В конструкции этих машин предполагалось применение перфорированных карт, выполнявших функции современных баз знаний. «Интеллектуальные машины» С. Н. Корсакова предназначались для определения наиболее подходящих для конкретных пациентов лекарств на основании данных о симптомах их заболеваний.
С появлением и быстрым развитием электронных вычислительных машин (ЭВМ), наряду с массовой разработкой их неинтеллектуальных, но весьма востребованных приложений для самых разных сфер деятельности, закономерно возникли вопросы относительно возможностей их применения для решения интеллектуальных задач. Это потребовало решения множества сложных научно-практических задач и с тех пор новое научное направление получило бурное развитие.
В 1943 г. нейробиолог Уоррен Мак-Каллок и математик Уолтер Питтс в статье «Логическое исчисление идей, присущих нервной деятельности», основываясь на модели нервной системы как сложной сети взаимосвязанных нейронов, выдвинули идею о том, что логика поведения живых существ может быть описана сетью двоичных переключателей, имеющих состояния «Включено» и «Выключено». В предложенной ими модели нервной системы узлы связаны друг с другом таким образом, что активность каждого них управляется активностью других узлов в предшествующие моменты времени. То есть конкретный узел перейдёт состояние «Включено» только в том случае, когда некоторое значительное число смежных с ним узлов также имеют состояние «Включено». В дальнейшем, высказанные авторами статьи предложения стали основой для формирования многих идей построения самоорганизующихся систем, в частности, искусственных нейронных сетей.
В 1949 году Дональд Хебб предложил первый работающий алгоритм обучения искусственных нейронных сетей.
В 1950 году британский математик Алан Тьюринг опубликовал в журнале «Mind» статью «Вычислительная машина и интеллект», в которой описал тест для проверки программы на интеллектуальность. Он предложил поместить исследователя и программу в разные комнаты и до тех пор, пока исследователь не определит, кто за стеной человек или программа, считать поведение программы разумным. Это было одно из первых определений интеллектуальности, то есть А. Тьюринг предложил называть интеллектуальным такое поведение программы, которое будет моделировать разумное поведение человека. В настоящее время уже существуют и активно эксплуатируются системы искусственного интеллекта, общение с которыми человек не может отличить от общения с другим человеком, то есть уверенно проходящие тест Тьюринга.
В 1956 году прошёл первый большой научный семинар, посвящённый искусственному интеллекту. Вскоре после его окончания (19561959 гг.) Джон Маккарти разработал LISP язык программирования, впоследствии широко применявшийся для разработки СИИ.
В 1958 Френк Розенблатт разработал однослойный перцептрон и продемонстрировал его возможности для решения задач классификации. Перцептрон до сих пор используют для решения задач распознавания образов, прогнозирования погоды и в других приложениях ИИ
В 1959 году Гербертом Саймоном и Клиффордом Шоу был создан так называемый «Универсальный решатель задач» (англ. General Problem Solver, GPS) компьютерная программа, в которой впервые были разделены знания и правила вывода. Программа успешно самостоятельно воспроизводила доказательства теорем эвклидовой геометрии и логики предикатов, решала шахматные задачи и другие головоломки, но реальные задачи решать не могла, поскольку для них поиск цепочки логического вывода приводил к непосильному для обработки компьютером в ограниченное время числу перебора промежуточных шагов.
В 1964 году Сергей Маслов опубликовал работу «Обратный метод установления выводимости в классическом исчислении предикатов», где впервые был предложен метод автоматического поиска доказательства теорем на основе исчисления предикатов.
В 1964 году Сергей Маслов опубликовал работу «Обратный метод установления выводимости в классическом исчислении предикатов», где впервые был предложен метод автоматического поиска доказательства теорем на основе исчисления предикатов.
В 1965 году в Стэнфордском университете создана экспертная система Dendral, предназначенная для определения молекулярной структуры неизвестного органического соединения, использовавшая эвристические знания и достигшая уровня эксперта в данной области.
С 1965 года начинает разрабатываться теория нечётких множеств. В 1965 году Лофти Заде в работе «Нечеткие множества» изложил основы математического аппарата теории нечётких множеств и в 1969 году представил её развитие в работе «Нечёткие алгоритмы».
В 1966 году Валентин Турчин разработал язык программирования Рефал, предназначенный для символьных вычислений (алгебраические преобразования); переводов с одного искусственного или естественного языка на другой; решения задач искусственного интеллекта.
В 196869 гг. психолог Росс Квиллиан ввёл понятие семантических сетей для моделирования структуры долговременной памяти человека. В дальнейшем семантические сети стали одним из наиболее популярных способов представления знаний, особенно в системах машинного перевода.
В 1969 году Марвин Минский опубликовал формальное доказательство ограниченности перцептрона и показал его неспособность решать задачи с инвариантностью представлений. Результатом этого стало резкое снижение интереса исследователей проблем ИИ к нейронным сетям.
В начале 1970-х и далее активно разрабатывается теория эволюционных алгоритмов, предназначенных для математического описания процессов естественного отбора в популяциях путём моделирования процессов мутации в живых организмах (Инго Рехенберг: «Эволюционные стратегии оптимизация технических систем по принципам биологической информации», 1973; Джон Холланд: «Адаптация в естественных и искусственных системах», 1975).
В 1972 году группой сотрудников Марсельского университета во главе с Аленом Колмероэ был разработан PROLOG язык логического программирования, основанный на исчислении предикатов, используемый для описания данных и логики их обработки. Программа на Прологе не содержит обычных для большинства языков программирования управляющих конструкций: условных операторов и операторов цикла, но позволяет описать модель фрагмента исследуемой предметной области на основе применяемых в ней терминов.
В 1972 году Теуво Кохонен и Джеймс Андерсон независимо друг от друга предлагают новый тип нейронных сетей.
В 1973 Лофти Заде предложил теорию мягких вычислений, а также теорию вербальных вычислений и представлений.
В начале-середине 1970-х гг. в Стенфордском университете разработана медицинская экспертная система MYCIN, предназначенная для диагностирования бактерий, вызывающих бактериемию и менингит, а также предлагавшая рекомендации о необходимом составе и количестве антибиотиков для их лечения в зависимости от веса больного. Особенностью системы была реализация методов формирования выводов и принятия решений в условиях неопределённости на базе ненадежной и недостаточной информации. Процесс разработки занял около 6 лет, а базовым инструментом был язык программирования Lisp.
В 1974 году Пол Вербос и Александр Галушкин независимо разрабатывают алгоритм обратного распространения ошибки для обучения многослойных перцептронов.
В 1975 Марвин Минский в работе «Фреймы для представления знаний» изложил теорию фреймов, которая часто используется как механизм для представления знаний в компьютерных системах.
В 1977 году Эбрахим Мамдани разработал алгоритмы применения нечёткой логики в приближенном рассуждении на основе методов лингвистического синтеза.
В начале 1970-х середине 1980-х начинают массово создаваться коммерческие экспертные систем как инструмент поддержки принятия решений в самых разных сферах человеческой деятельности.
В 19741983 гг. Стенфордским исследовательским институтом разработана экспертная система PROSPECTOR, предназначенная для консультирования геологов по вопросам оценки геологических ресурсов региона и конкретной местности на предмет возможности наличия полезных ископаемых, а также выработки рекомендаций относительно выбора мест для бурения.
1980-е и 1990-е годы характеризовались охлаждением интереса к исследованиям в области ИИ из-за резкого несоответствия возможностей реальных разработок и возлагаемыми на них при начале проектирования надеждами. Оказалось, что на существующем уровне понимания процессов интеллектуальной деятельности адекватно воссоздать человеческий интеллект невозможно.