Мински и Саймон сосредоточились на применении своей системы к людям. Они разработали систему, которую они назвали «живой программой» или «системой проективных вычислений» (PPAS). Они использовали PPAS для создания символического подхода к изучению психологии. Это имело бы то преимущество, что, в отличие от традиционных программ, обучение можно было бы программировать. Программа будет использовать символы для описания человеческой системы, а затем обучать систему через объяснения. Позже они назвали этот подход «универсальным вычислением», который позволяет изучить любую задачу, имея достаточно времени и данных.
Для Мински и Саймона главным ограничением их системы была ее способность точно рассчитывать результаты системы. Это ограничение не было связано с какими-либо недостатками в их системе; система работала, но была медленной и дорогой. По этой причине они считали, что могут обойти это, запрограммировав результаты, используя так называемое «функциональное программирование» (FP). FP было представлено британским ученым-компьютерщиком JCR Licklider в 1950-х годах. Оно относится к стилю программирования, в котором основное внимание уделяется основным функциям и поведению программ, а не выполнению программы. Используя FP, система могла бы вычислить результаты, но затем объяснить причину проблемы, используя человеческий язык.
В течение следующего десятилетия PPS и PPAS продолжали расти, и в 1966 году Мински и Саймон опубликовали статью под названием «Системы активности мозга», которая стала результатом их исследования. Здесь они показали, что существует программа, которую можно написать, которая считывала бы мозг ряда добровольцев и затем отслеживала бы их мозговую активность. Каждый доброволец читал отрывок о том, как работает мозг; они должны были выполнить эту задачу, после чего измеряли активность мозга.
В частности, авторы показали, что их система способна реагировать на определенные мозговые волны (также называемые ритмами) и что она может комбинировать эти мозговые волны таким образом, чтобы помочь разобраться в предмете. Они показали, что, если мозговая волна была медленным ритмом, система была способна «запомнить» информацию, которой она подвергалась раньше, и «реактивировать» ее, когда это было необходимо. Если мозговая волна была быстрым ритмом, система могла «вылечить» забвение информации, сопоставляя ее с другим элементом.
Когда Мински и Саймон опубликовали свою статью, они привлекли к себе большое внимание, поскольку они предложили экспериментальную систему такого рода, которую теоретически можно было реализовать, они смогли подойти к исследованию с практической точки зрения.
В 1972 году Мински и Саймон основали Центр поведенческой нейробиологии в Анн-Арборе, штат Мичиган. Здесь они разработали и провели серию экспериментов, которые привели их к следующим выводам: «Было что-то отличное от ума, что-то, что отличало его от любых других организаций»; «Данные показали, что наши представления о действии и мозге были разными»; «Наш мозг работал иначе, чем другие части тела»; «Существует вероятность того, что на организацию ума может влиять активность мозга»; «В основе работы разума лежат основные физические принципы».
Они пришли к такому выводу, потому что увидели взаимосвязь между конкретной мозговой активностью и определенным поведением или идеей. Другими словами, если вы подойдете к уму и увидите активность, которая выглядела так, как будто она исходит из разума, и вы увидели поведение, которое выглядело так, как будто оно исходило из разума, то поведение, вероятно, будет следовать за поведением. И если разум был «отпечатан» на поведении, то он должен был следовать за действием, а не наоборот. Они начали формулировать новую теорию о том, как возникает поведение и как формируется разум.
Мински пояснил:
«Отправной точкой была работа, которую мы проводили над корреляциями между активностью мозга и поведением человека. Для нас было очень ясно, что эти корреляции невозможно понять без предварительного понимания того, как порождается поведение».
Авторы пришли к выводу, что любая неорганическая система может действовать только на основе своих внутренних состояний. Если бы внутренние состояния изменились, то изменилось бы поведение системы. Когда авторы думали о мозге, который реагирует на определенные виды мозговых волн, они заметили, что мозг будет производить определенное поведение, и что это поведение будет соответствовать внутреннему состоянию мозга. Это универсальный принцип природы. Поскольку этот универсальный принцип природы сделал поведение универсальным, это должно было привести авторов к выводу, что, если бы они применили эти принципы к мозгу, они смогли бы создать компьютерную программу, которая была бы способна воспроизводить поведение мозга.
Авторы пришли к выводу, что любая неорганическая система может действовать только на основе своих внутренних состояний. Если бы внутренние состояния изменились, то изменилось бы поведение системы. Когда авторы думали о мозге, который реагирует на определенные виды мозговых волн, они заметили, что мозг будет производить определенное поведение, и что это поведение будет соответствовать внутреннему состоянию мозга. Это универсальный принцип природы. Поскольку этот универсальный принцип природы сделал поведение универсальным, это должно было привести авторов к выводу, что, если бы они применили эти принципы к мозгу, они смогли бы создать компьютерную программу, которая была бы способна воспроизводить поведение мозга.
Мински считал, что можно использовать универсальные принципы, управляющие биологическими системами, для создания компьютерного программного обеспечения. Однако Минский признал, что его идеи были «научной фантастикой». Мински и Саймон потребовался еще год, чтобы найти способ создать компьютер, который мог бы имитировать их открытия. Но к 1972 году они разработали компьютерную программу, которая могла проверить их теории.
Джон Б. Барг, профессор психологии Йельского университета, также сыграл важную роль в развитии исследований Мински и Саймона. Барг помог основать Центр поведенческой нейробиологии в Мичиганском университете в 1972 году, где Мински и Саймон продолжали экспериментировать с поведением людей и животных.
Область исследований искусственного интеллекта зародилась на семинаре в Дартмутском колледже в 1956 году, где впервые был придуман термин «искусственный интеллект». В следующем году, в 1957 году, Массачусетский технологический институт совместно с его аспирантами-исследователями создал новую организацию исследователей ИИ под названием «Комитет SIGINT-A (Интеллект и научные вычисления)». После создания многих основ искусственного интеллекта члены этой группы провели некоторое исследование аналогичной программы в Стэнфордском университете. Группа приняла решение сохранить название SIGINT-A и разработать новую программу исследований и разработок в области искусственного интеллекта. SIGINT-A стала группой исследований и разработок, которая в конечном итоге стала всемирно известной лабораторией искусственного интеллекта, которая теперь носит его имя. SIGINT-A легендарная исследовательская организация. В ее истории много известных имен в этой области. Многие известные имена в области ИИ были взяты из SIGINT-A. В лаборатории было реализовано множество проектов. Чтобы удовлетворить инженерные потребности или выполнить новую миссию в новую эру искусственного интеллекта, SIGINT-A никогда не боялся пробовать что-то новое. И многие из ее идей и направлений были приняты в общепринятой области. Многие из того, что мы сейчас считаем ведущими инструментами ИИ, такими как нейронные сети и вспомогательные векторные машины, были созданы или адаптированы в эпоху SIGINT-A.
Информатика определяет исследования ИИ как изучение «интеллектуальных агентов»: любого устройства, которое воспринимает окружающую среду и предпринимает действия в зависимости от того, что оно воспринимает.
Распространено заблуждение, что исследования искусственного интеллекта сосредоточены на создании технологий, напоминающих человеческий интеллект. Однако, как писал Алан Тьюринг, наиболее важными атрибутами человеческого интеллекта являются не стремление к математическим знаниям и способности к рассуждению, а способность учиться на опыте, воспринимать окружающую среду и так далее. Чтобы понять, как эти свойства человеческого интеллекта могут быть использованы для улучшения других технологий, нужно понимать эти характеристики человеческого интеллекта.
Исследователи и предприниматели в области искусственного интеллекта используют термин «искусственный интеллект» для определения программного обеспечения и алгоритмов, которые демонстрируют человеческий интеллект. Академическая область с тех пор расширилась, чтобы охватить связанные темы, такие как обработка естественного языка и системы. Большая часть работы в этой области происходит в университетах, исследовательских институтах и компаниях, с инвестициями таких компаний, как Microsoft и Google.
Искусственный интеллект также применяется в других отраслях, например, для автоматического управления кораблями, и обычно используется при разработке робототехники. Примеры приложений ИИ включают распознавание речи, распознавание изображений, языковую обработку, компьютерное зрение, принятие решений, робототехнику и коммерческие продукты, включая механизмы языкового перевода и рекомендаций. Искусственный интеллект находится в центре внимания национальной и международной государственной политики, такой как Национальный научный фонд. Исследования и разработки в области искусственного интеллекта управляются независимыми организациями, которые получают гранты от государственных и частных агентств. Другие организации, такие как The Institute for the Future, имеют обширную информацию по темам ИИ и другим новым технологиям, и профессиям дизайна, а также о талантах, необходимых для работы с этими технологиями.