Эта статья была первоначально создана "AI Frontline", оригинальная ссылка:Искусственный интеллект стремительно развивается? Пыльные архивы 37-летней давности говорят вам «нет».
Редактор планирования｜Тина
Автор | Джереми Бернштейн
Переводчик и редактор | Дебра
Руководство по передовой ИИ:Недавно Мориц Хардт, доцент кафедры электротехники и компьютерных наук Калифорнийского университета в Беркли, написал в Твиттере о процессе разработки Perceptron. Он бесцеремонно прокомментировал: «В 2018 году Perceptron по-прежнему является основной алгоритм».
Уилл Найт, старший редактор отдела искусственного интеллекта в MIT Technology Review, согласился с этим в Твиттере, сказав, что «истории всегда поразительно похожи».
По их мнению, развитие базовых концепций и исследований, связанных с искусственным интеллектом, кажется слишком медленным. Недавно AI Frontier вырыл из The New Yorker интервью с Марвином Мински, отцом искусственного интеллекта, в 1981 году. Нам удалось стряхнуть пыль истории и получить представление о зарождении искусственного интеллекта в 1980-х годах. Как выглядят исследования в области искусственного интеллекта, и обзор развития искусственного интеллекта до 1981 года, сделанный этим лидером в области ИИ.
В июле 1979 года компьютерная программа BKG 9.8 выиграла чемпионат мира по нардам в Монте-Карло. Программа, созданная Хансом Берлинером, профессором компьютерных наук в Университете Карнеги-Меллона в Питтсбурге, работает на мейнфрейме в Университете Карнеги-Меллона и связана через спутник с роботом в Монте-Карло. У робота по имени Gammonoid есть шахматный дисплей на груди, который показывает себя и ходы своего итальянского противника Луиджи Вилья. Луиджи Вилья за короткое время победил всех соперников-людей и получил право играть в Гаммоноида. Приз конкурса составил 5000 долларов, которые Gammonoid в итоге выиграл со счетом 7: 1. Поначалу почти все думали, что она проиграет, а ее создатель Берлинер написал в Scientific American о том, как люди глумились над Гаммоноидом перед игрой.
Однако результаты были ошеломляющими.
Я на самом деле не очень разбираюсь в компьютерах. С момента популяризации компьютеров в 1950-х годах он представляет собой типичное поколение с компьютерным образованием, которое может работать с новейшими программируемыми портативными компьютерами и понимать основные языки программирования. Но как физик-теоретик я избегал физических проблем работы на больших машинах. Тем не менее, за эти годы я много читал о новой компьютерной революции и эре микропроцессоров: эре, когда микропроцессоры могли упаковывать схемы, содержащие тысячи элементов, в кремниевый чип компьютера, достаточно маленький, чтобы затыкать отверстия; машинные операции измеряется в миллиардных долях секунды, а поскольку электромагнитные сигналы могут распространяться только со скоростью света, начинает проявляться тот факт, что производительность машин ограничена. Есть так много книг и статей на эту тему и ее последствия, что трудно сказать, кто прав, а кто виноват, но во всей этой компьютерной литературе я всегда ценил чтение Марвина Мински, чье собственное произведение он был профессором Массачусетского технологического института. с 1974 года. В статье под названием «Материя, разум и модели» Мински отмечает свободу воли следующим образом:
Если человек полностью понимает машину или программу, у него нет стремления приписывать им «волю». Если кто-то плохо понимает, он должен предоставить неполную модель объяснения. Интуитивные модели нашей повседневной высокоуровневой человеческой деятельности довольно неполны, и многие понятия в наших неформальных объяснениях не выдерживают тщательной проверки. Свободная воля или воля — это такая идея, что никто не может объяснить, чем она отличается от случайной мысли, но твердо верит, что это так. Я предполагаю, что идея возникла из-за сильного примитивного защитного механизма. Проще говоря, в детстве мы постепенно учимся и вырабатываем отвращение к различным формам агрессии и принуждения, сдаемся мы или сопротивляемся. Когда мы становимся старше, когда нам говорят, что наше поведение должно «управляться» набором подобных правил, мы внедряем этот факт в наши модели (неуместно) вместе с другими выявленными формами принудительного поведения. Мы сопротивляемся этому чувству «принуждения», которое исходит от всех. Хотя сопротивления логически бесполезны, они остаются в нашей памяти и рационализируются ошибочными объяснениями, которые эмоционально неприемлемы.
Далее в статье Минский пишет:
При создании разумных машин нетрудно обнаружить, что они так же запутались и упрямы, как и люди, в своих представлениях о разуме, сознании, свободе воли и т. д. Все эти вопросы указывают на объяснение сложного взаимодействия между частями модели себя. Представления человека или машины об этих вещах ничего не говорят нам о человеке или машине, а только о самой модели.
Я знаю Минского уже более трех десятилетий, но впервые встретился с ним лично только в конце 1940-х годов. Я не знаю точно, чем он занимался в Гарварде.Он изучал композицию у композитора Ирвинга Файна.Будучи студентом, у него уже была своя лаборатория в Школе психологии и Школе биологии, и он также написал реферат позже оказалось, что статья по топологии сияет мудростью. Но из всех этих интересов его работа над человеческим разумом была самой серьезной. Когда он был студентом, по крайней мере, с его точки зрения, в этом мире или в мире науки было только три интересные проблемы. «Генетика кажется интересной, потому что никто не знает, как она работает», — сказал он. "Но я не уверен, насколько она глубока. Физическая проблема кажется глубокой, но решаемой. Было бы неплохо заняться физическими исследованиями. Но интеллектуальная проблема выглядит абсолютно глубокой. Я не думаю, что есть что-то еще стоящее, кроме что. Чем заняться».
Сам Минский: с чувством юмора, ярко улыбается, любит музыку
Я не поддерживал связь с Мински в течение следующих нескольких лет, но решил спросить его около года назад, когда он понял, что новые технологии медленно поглощают нас. Он вошел в область, теперь известную как искусственный интеллект, или ИИ. До этого у него даже не было официального названия. (Часто считается, что термин «искусственный интеллект» был придуман бывшим коллегой Мински по Массачусетскому технологическому институту Джоном Маккарти, математиком из Массачусетского технологического института, который сейчас является профессором компьютерных наук в Стэнфордском университете. Этот термин был придуман в середине 1850-х годов для описания некоторых машины делают то, что люди называют интеллектуальными. В 1958 году Маккарти и Мински создали Группу искусственного интеллекта в Массачусетском технологическом институте. Во время выступления Мински был очень разговорчив, обладал прекрасным чувством юмора и широко улыбался. Мински был одним из самых ясных умов Я когда-либо встречал, и он мог сформулировать самые сложные идеи простым языком. Мы были в его офисе в Массачусетском технологическом институте и дома недалеко от Бостона. Его жена, Глория Рудиш, известный местный педиатр в Бостоне, живет в просторном доме. со своими 18-летними близнецами Джули и Генри.Старшая дочь Мински, 23-летняя Ма Грете, окончила Массачусетский технологический институт и сейчас работает над образовательными программами в аэрокосмической отрасли и проектирует домашние компьютеры.
Украшения для музыкальных инструментов в его доме свидетельствуют о его любви к музыке, а в захламленном кабинете есть компьютерный терминал. Исследователи ИИ в стране могут общаться через сеть, которую они создали в 1969 году. Он также показал мне, как создавать сложную музыку с помощью машины, которую репортеры приняли за звук. Мински сказал ему, что несколько лет назад Мински принес домой коробку с компьютерными модулями, чтобы использовать их для построения логических схем. У него были проблемы с отладкой схемы, потому что у него не было осциллографа — прибора, показывающего поведение схемы на экране — и он обнаружил, что если очень быстро запустить вычислительную схему и подключить ее к динамику, то сможет слышать это по звуку.Узнайте, произошла ли ошибка. «Я подключил пару динамиков к цепи и по звуку мог сказать, не сработал ли триггер.» Триггер — это электронный компонент, который находит одно из двух стабильных мест.
Однажды его друг Эдвард Фредкин, профессор компьютерных наук Массачусетского технологического института, пришел в гости и был настолько заинтригован этим объектом, что основал компанию по продаже машины как игрушки.
Создание лаборатории искусственного интеллекта Массачусетского технологического института
Офис Мински в Лаборатории искусственного интеллекта Массачусетского технологического института был так же переполнен. Есть пластиковая статуя робота и незаменимый компьютерный терминал. В лаборатории есть свой собственный мейнфрейм, на котором годами выполнялись почти все программы, которые только можно придумать. Он может открыть дверь лаборатории и вызвать лифт в здании, оснащен манипулятором, а также специальными телекамерами, аналоговым зрением и радиопередатчиками для управления дистанционно управляемыми роботами. Однажды он выиграл шахматный матч с трофеем на нем. Первоначально лаборатория размещалась в шатком здании, в котором располагалась лаборатория электроники времен Второй мировой войны, но с 1963 года она размещается на 1-м этаже современного девятиэтажного здания с видом на Техноплатц. Тремя этажами выше, через дорогу от кампуса Массачусетского технологического института. . Здесь работает около сотни человек, в том числе семь профессоров, большинство из которых бывшие студенты Минского, около двадцати пяти аспирантов и группа людей, которых Минский ласково называет хакерами. Большинство этих хакеров были группой людей, которые поступили в Массачусетский технологический институт и стали одержимы компьютерами. Некоторые люди никогда не собирались получать степень бакалавра, но некоторые получают ученые степени.
Однажды Минский показал мне лабораторию искусственного интеллекта и рассказал о ее истории. Когда он и Маккарти создали группу ИИ, она состояла только из них двоих и нескольких студентов. Примерно через год, когда Мински и Маккарти разговаривали в коридорах Массачусетского технологического института, их случайно встретил Джером Визнер, тогдашний директор школьной исследовательской лаборатории электроники, и все трое почувствовали себя единомышленниками. Маккарти запускал компьютерную систему разделения времени, а также создавал новый очень сложный компьютерный язык, в то время как Мински начал экспериментировать с тем, чтобы заставить компьютеры выполнять нечисловые задачи, такие как приблизительное рассуждение. Джером предоставил им необходимые средства. В течение нескольких лет они ни разу не написали исследовательское предложение. Однако с тех пор ситуация изменилась, и лаборатории могут получать 2,5 миллиона долларов в год в виде финансирования от различных государственных учреждений по письменному заявлению. В 1968 году, когда группа официально стала Лабораторией искусственного интеллекта, Мински стал ее директором и занимал эту должность до 1973 года, когда он устал писать заявки на финансирование и передал руководство своему бывшему ученику Патрика Уинстона.
Первый крошечный компьютер с искусственным интеллектом
В лаборатории я заметил огромный портрет около 6 футов, который на первый взгляд выглядел как план улицы, но Мински сказал мне, что на самом деле это схема подключения компьютерного чипа, предназначенного для работы с искусственным интеллектом. конструкция первого микрокомпьютера. Компьютер был разработан Джеральдом Сассманом, бывшим студентом Мински, который сейчас является профессором электротехники в Массачусетском технологическом институте, и некоторыми из его студентов. На третьем этаже я увидел настоящий чип. Его размеры меньше полдюйма, что примерно в сто тысяч раз меньше его принципиальной схемы, и нам пришлось поместить его под микроскоп, чтобы увидеть электрические цепи. На компьютерном чипе находятся транзисторы с двумя пересекающимися друг с другом линиями цепи, каждая около 7 микрометров, размером примерно с эритроцит. Транзисторы следующего поколения будут в четыре раза меньше.
На третьем этаже он также показал мне компьютер, спроектированный и собранный им самим. В 1970 году он был убежден, что компьютеры, способные генерировать автоматические визуальные дисплеи, будут ценными учебными пособиями. «Поэтому я разработал этот компьютер так, чтобы он мог отображать на экране 2 миллиона точек в секунду, что достаточно реалистично для анимации». Для сравнения, обычный компьютер для хобби может рисовать только несколько тысяч точек в секунду. Мински назвал свой компьютер 2500, подразумевая, что, по его мнению, школа, в которой он находился, стоила 2500 долларов. На год он погрузился в проектирование, научился читать принципиальные схемы как роман и узнал о принципах работы более 200 компьютерных микросхем. Его работе помогала Стэнфордская лаборатория искусственного интеллекта, которую Джон Маккарти основал в 1963 году для разработки программ, которые автоматически анализируют принципиальные схемы на наличие коротких замыканий и других дефектов. Используя эти программы на своей собственной компьютерной консоли, Мински спроектировал машину в своем офисе. Триста необходимых микросхем были заказаны у Texas Instruments, а схема оптической цепи заняла двадцать четыре страницы рисунков. «Раньше подключение компьютера было непростой задачей, — отмечает Мински. «Но, к счастью, мы можем записать все это на ленту, чтобы информацию можно было считать через автотрассировщик. После этого мы должны вставить триста микросхем и подключить блок питания, клавиатуру и экран телевизора. Это не так просто, но это доказывает, что небольшая группа людей и полезная программа для компьютерного дизайна могут работать лучше, чем большой отдел промышленного дизайна».
В это время к лаборатории ИИ присоединился Сеймур Пейперт, математик из Южной Африки. Он изобрел машинный язык, который может понравиться детям, — логотипы. Мински показал мне, как использовать его, чтобы машина рисовала на дисплее различные полигоны и заставляла их вращаться, как пропеллеры. Он некоторое время не использовал программу, в это время монитор был приостановлен из-за недостаточности данных.
В начале 1970-х Мински и Пейперт основали компанию по продаже машины, но она обанкротилась из-за прекращения финансирования. За последний год людям, работающим над языками логотипов, удалось найти способ запрограммировать его на домашние компьютеры, и Мински и Пейперт снова пытаются донести его до детей, поскольку машины теперь достаточно дешевы для школ. Купить. Через несколько лет, думает Мински, они должны стать такими же мощными, как оригинальные 2500.
Депрессивная карьера в начальной и средней школе, счастливое время в Гарварде
Минский родился в Нью-Йорке 9 августа 1927 года.
Как и у всех математических гениев, у Минского не было математического образования: его отец был офтальмологом, мать была фанатичной сионисткой, у него были старшая сестра архитектор и художник и мальчик-подросток, сестра консультанта по борьбе с болезнями.
Но его уровень интеллекта отразился в тесте интеллекта, который он прошел в возрасте 5 лет, поэтому по результатам теста он поступил в открытый экспериментальный класс для одаренных детей.
В начальной, средней и старшей школе этот математический гений также подвергался издевательствам и насмешкам в школе, как и обычные люди, и его даже просили повторить его оценки из-за его некрасивого почерка.
В Филдстоне у Минского пробудился интерес к науке, и в 1941 году он поступил в Высшую научную школу Бронкса, школу для молодых людей, интересующихся наукой, в которой обучались Стивен Вайнберг и Шелдон Глэшоу, два лауреата Нобелевской премии 1979 года. по физике. Здесь он познакомился с пионером компьютерных технологий Расселом Киршем, гарвардским профессором прикладной математики и информационных ресурсов Энтони Эттингером и пионером в области искусственного интеллекта Фрэнком Розенблаттом, который изобрел персептрон, но трагически погиб в кораблекрушении в 1971 году.
Поступив на службу в ВМС США в 1945 году, Мински совершенствовал свои навыки стрельбы в Военно-морском учебном центре Великих озер, прежде чем поступить в Гарвард в сентябре 1946 года.
Здесь он изучил продвинутый исчисление, и в то же время очень интересовался социологией и психологией, неврологией и предложил некоторые теории для изучения процесса машинного обучения.
Он также провел интересный экспериментальный проект, используя устройство, позволяющее соединять клешни раков для захвата объектов путем стимуляции определенных нервных волокон, контролирующих открывание и закрывание клешней. Это вызвало его интерес к роботизированным инструментам, области, в которой предпринимаются попытки создать более совершенные микроманипуляторы для хирургии и многого другого. Хотя за десятилетия в этой области не было достигнуто большого прогресса, он полон решимости продолжать.
Говоря о своих студенческих годах, Мински сказал, что больше всего на него произвел впечатление однокурсник Глисон, математик, который был всего на несколько лет старше его и посвятил несколько лет решению одной из самых сложных задач в мире того времени. Первая — пятая проблема Гильберта, благодаря которой Минский впервые осознал, что математика — это лестница, способная преодолеть почти все трудности.
После счастливых лет в Гарварде Минский поступил на математический факультет Принстона к Соломону Лефшецу.
Первая обучающая машина
Здесь он встретил однокурсника-единомышленника по электронике Дина Эдмондса и убедил Джорджа Миллера из Гарварда получить финансирование от Управления военно-морских исследований в Лондоне для проекта по разработке обучающей машины для электронного обучения. "У машины триста трубок и много моторов, несколько автоматических электрических муфт, которые мы сами изготовили. Память машины хранится в положениях ее ручек управления (их 40), и по мере обучения машина использует муфты чтобы отрегулировать ручки. Мы используем автоматическое управление B-24 для перемещения сцепления», — сказал Минский.
Нет никаких сомнений в том, что машина Мински была одной из первых в мире электронных обучающих машин, а может быть, и первой. Однако многие сети машины, за исключением нейронов, синапсов и их внутренних цепей памяти, связаны случайным образом и поэтому не могут делать предсказания. «Крыса» появляется в определенной точке сети, а затем начинает изучать путь к определенной конечной точке. Во-первых, он делает это случайным образом, а затем улучшает правильный выбор, облегчая машине повторный выбор, повышая осуществимость ее выполнения. Благодаря расположению света экспериментатор может отслеживать прогресс мыши. «Оказывается, из-за проблемы в нашей конструкции мы могли поместить двух или трех мышей в один и тот же лабиринт и отслеживать их», — сказал мне Мински. «Мыши на самом деле взаимодействовали друг с другом. Если одна из них находила правильный путь, другие мыши следовали за ним. Мы были удивлены, что их маленькая нервная система может выполнять несколько функций одновременно. Вместо этого он обеспечивает отказоустойчивость системы, когда один нейрон перестает работать без особых последствий, а поскольку мы припаиваем почти триста трубок и тысячи соединений, проблемы могут возникать повсюду».
Поскольку машина была почти оперантно обусловлена, не могла предсказывать и имела ограниченные возможности обучения, в то время ей не уделялось особого внимания. Затем я внес изменения во вторичную память машины, чтобы она могла делать прогнозы. Воспоминания можно искать по мере того, как машина имеет дело с возникающими ситуациями, и если в прошлых воспоминаниях есть соответствующие «неприятные переживания», система учится пробовать альтернативные пути. «Я наивно полагал, что если построить достаточно большую сеть с достаточным количеством многоконтурной памяти, у машины может быть воображение. Позже это стало направлением исследований под названием самоорганизующиеся случайные сети. Но у меня не было возможности построить такую сеть. В то время как школа электротехники Мура при Пенсильванском университете создала первый электронный цифровой компьютер, Мински не запускал свою обучающую машину на компьютере в моделировании. По его словам, он руководствовался двумя соображениями: во-первых, его беспокоила сложность машинного обучения, во-вторых, он считал, что его машина недостаточно велика для изучения любого вида обучения. Тем не менее, он получил докторскую степень за диссертацию о том, как обучаются нейронные системы.
Основание команды искусственного интеллекта в Гарварде
После этого Мински начал создавать в Гарварде собственную команду искусственного интеллекта, насчитывающую в общей сложности более 30 человек. Два года спустя, в 1956 году, важным событием в истории стал запуск Дартмутской летней исследовательской программы по искусственному интеллекту. В прошлом году Мински и трое его коллег — его однокурсник по Принстону Джон Маккарти, Натаниэль Рочестер, менеджер отдела информационных исследований в IBM Labs, и Клод Шеннон, математик из Bell Telephone Laboratories — в Фонде Рокфеллера предложили создать конференции, которую Маккарти назвал «искусственным интеллектом». Фонд Рокфеллера счел это предложение интересным и спонсировал конференцию в размере 7500 долларов. Излишне говорить, что те, кто посетил конференцию, впоследствии стали знаменитостями в области искусственного интеллекта.
Мински сказал, что в то время его потрясли две вещи: первая заключалась в том, что инженеры IBM уже построили компьютер 701, в котором уже были сотни нервов, а вторая заключалась в том, что в 1959 году молодой физик IMB впервые использовал компьютер. доказать компьютерную теорему.
После этого Мински был одержим доказательством некоторых математических принципиальных проблем с машинным обучением и успешно доказал, что простые BA и BC на приведенном выше рисунке равны логике машинного обучения Venom.
достаточно сложный компьютерный язык
За несколько месяцев до этого Аллен Ньюэлл, Дж. Си Шоу и Герберт Саймон из RAND Corporation и Технологического института Карнеги изобрели язык, названный IPL (язык обработки информации), который Джон Маккарти предложил объединить с IBM. язык fortran для создания языка, на котором могут быть записаны геометрические теоремы, Гелернтер применил его на практике и создал язык flpl. Несколько лет спустя Маккарти объединил идеи IPL, flpl и других, чтобы изобрести новый язык, lisp (обработка списков), который стал следующим поколением языка компьютерных исследований. В 1959 году его язык был готов к практическому применению.
В 1957 году Мински присоединился к лаборатории Линкольна Массачусетского технологического института и стал коллегой Оливера Селфриджа, первого человека, изучавшего компьютерное распознавание изображений.В том же году он вместе с Маккарти основал группу искусственного интеллекта. Исследования Маккарти в области компьютерных наук в течение следующих четырех лет в определенной степени заложили основу для области ИИ, одной из которых была компьютерная система разделения времени, которая позже получила широкое распространение.Несколько людей могут использовать компьютер для обработки задач одновременно. в то же время. Но в то время почти никто не думал, что это имеет большое значение, многие люди не могли увидеть разницу между разделением времени и многозадачностью, и им потребовалось много времени, чтобы убедить свою старую школьную компанию Digital Equipment Corporation принять разделение времени. Вскоре у них появился первый коммерческий компьютер с разделением времени, и Digital Equipment Corporation стала одной из крупнейших компьютерных компаний. Затем мы решили разделить время на компьютере Массачусетского технологического института. Результаты оказались на удивление хорошими, и Массачусетский технологический институт уже давно получает 3 миллиона долларов в год в виде финансирования от отдела компьютерных исследований DARPA. "
Транзистор вышел.
Такие люди, как Мински и Маккарти, сыграли такую большую роль в компьютерной революции, отчасти из-за изобретения транзистора и разработки передовых компьютерных языков, что даже у маленьких детей не возникало проблем с их изучением. Транзистор был изобретен в 1948 году Джоном Бардином, Уолтером Х. Браттейном и Уильямом Шокли. Транзисторы развивались по-разному с момента их создания.
В 1954 году на рынке появились первые транзисторные радиоприемники, они были произведены компанией Industrial Development Engineering Associates of Indianapolis и имели огромный коммерческий успех. В 1959 году Fairchild Semiconductor разработала первую интегральную схему. В этой схеме к транзисторам добавляются кремниевые чипы, которые соединены друг с другом проводящими материалами, такими как алюминий, который легче прилипает к кремнию, чем к меди. Корпорация Digital Equipment продала первый миникомпьютер в 1961 году, а в 1963 году выпустила электронный карманный калькулятор с полупроводниковыми компонентами, но массовое производство началось только в 1970-х годах, когда затраты резко упали.
В 1979 году, по словам Джерома А. Фельдмана, заведующего кафедрой компьютерных наук Рочестерского университета, только в Соединенных Штатах для различных целей использовалось более 150 языков программирования. Для простых числовых вычислений большинство языков работают почти одинаково хорошо; на самом деле, базовый (Common Symbolic Instruction Code for Beginners), разработанный группой в Дартмуте в 1963-64 гг., является наиболее широко используемым языком для небольших домашних компьютеров. выполнять почти любую задачу, которая требуется домашнему компьютеру. (Большинство людей, похоже, играют в игры на компьютере, а игры запрограммированы из коробки). Память этих миникомпьютеров очень мала, самое большее 6508 бит, поэтому современные компьютерные языки не могут быть полностью использованы. Некоторые люди начинают понимать, что сложность программ, требуемых в области искусственного интеллекта, намного выше, чем эти. Ни Фортран, ни Бейсик не являются достаточно сложными для этих программ. Когда вышел Фортран, каждый бит компьютерной памяти стоил больше доллара. Сегодня можно купить схемный чип с 65 000 битов памяти примерно за 6 долларов, что означает падение цены примерно в десять тысяч раз. Персональные компьютеры следующего поколения должны предоставить пользователям самые современные компьютерные языки. Но Мински считает, что самыми полезными языками в будущем будут программы, написанные искусственным интеллектом. Идея состоит в том, чтобы каждый, а не только программист, описал в неформальных терминах, что он хочет от программы, или просто показав несколько примеров того, как программа была написана, чтобы компьютер написал программу для выполнения описанной задачи. Этот процесс намного дешевле, чем наем профессионального программиста.
Шахматное программирование
В 1950-х многие люди уже изучали шахматное программирование, в том числе Алан Тьюринг, пионер в области искусственного интеллекта. Лучшей шахматной программой в то время была Belle, созданная Кеном Томпсоном и Джо Кондоном из Bell Labs, за ней последовала Chess 4.9, изобретенная Дэвидом Слейтом и Лоуренсом Аткиным из Северо-Западного университета, с Belle, набравшей 2200 баллов, и Chess 4.9, набравшей 2050 баллов. В целом, эти программы не очень похожи на человека-гроссмейстера, который может более-менее понять общую структуру позиции, а затем проанализировать несколько трех-четырех ходов.
Первый компьютер распознавания образов
В 1959 году одноклассник Мински по старшей школе Фрэнк Розенблатт изобрел первый компьютер, способный обрабатывать сложное распознавание образов.
Первый робот команды ИИ
В 1963 году Сеймур Пейперт из Южной Африки приехал в Массачусетский технологический институт, и Мински и он начали проект по изучению человеческого сознания, детской психологии, экспериментальных роботов, вычислительной теории и планировали построить «умный» компьютер, который мог бы решать сложные задачи. Это исследование длилось более десяти лет, и на десятом году Минский изменил практику делать все сам, активно используя средства для набора талантов и привлекая большое количество талантов из разных областей для проведения этого исследования.
В процессе исследования возникло много проблем, а тем временем Минский и его коллеги работали над двумя другими проектами: компьютерной лингвистикой и робототехникой. Одним из первых нецифровых проектов, которые они попытались реализовать на компьютере, был языковой перевод. Результаты трудно описать, отчасти потому, что машины недостаточно осведомлены о грамматике, а из-за присущей словам двусмысленности простой дословный перевод может привести к абсурдным результатам.
Минский всегда интересовался проектами в области робототехники. В 1962 году Генри Эрнст, обучаясь у Мински и Клода Шеннона, изобрел первого управляемого компьютером робота группы искусственного интеллекта. Это роботизированная рука с плечами, локтями и когтями, в основном рука, которая используется для удаленного манипулирования радиоактивным материалом для размещения и захвата объектов.
Определение искусственного интеллекта
В то время шли жаркие споры по поводу определения «искусственного интеллекта» как внутри, так и за пределами области искусственного интеллекта. Наиболее распространенная точка зрения среди тех, кто работает в этой области, заключается в том, что искусственный интеллект — это машина, которая производит и выдает результаты, которые аналогичны человеческому разуму и в конечном итоге неотличимы от него. Ultimate AI может выполнять все когнитивные функции. Так что же такое «машина»? Кажется, почти все работники в этой области думают, что машины — это своего рода цифровые компьютеры.
В связи с этим существует хорошо известная с XIX века точка зрения, согласно которой, хотя реальных компьютеров может быть бесконечное количество, теоретически существует только один. Эта концепция принадлежит Алану Тьюрингу, который придумал то, что он назвал абстрактным компьютером общего назначения, который в принципе можно было бы запрограммировать так, чтобы он имитировал все другие компьютеры. Этот универсальный компьютер может делать все, что может делать любая модель компьютера.
Одна из целей искусственного интеллекта — создать компьютер, не уступающий человеческому.Люди могут мысленно играть в шахматы и шашки, проводить математические исследования, писать музыку и читать книги, а идеальная машина должна уметь делать все это, по крайней мере, на том же уровне, что и люди. Очевидно, что построить такую машину — сложная задача, а может быть, и невозможная. Как и ученые, сталкивающиеся со всеми очень сложными проблемами, люди, работающие над искусственным интеллектом, пытаются решать эту задачу индивидуально, поэтому они создают машины, включая аппаратное обеспечение и необходимые программы, чтобы «понимать» содержание газеты и распознавать изображения. По общему признанию, эти машины уже могут делать это в той или иной степени, но вопрос в том, что это значит. Приближаемся ли мы к лучшему пониманию человеческого разума? . Даже если бы мы смогли построить гуманоидную машину, некоторые бы сказали, что она на самом деле не понимает, что делает, она просто симулирует информацию и никогда не сможет превзойти реальность.
В связи с этим Минский считает: «Я считаю, что понимание «интеллекта» должно заключаться в способности понимать определенные вещи в человеческом уме и понимать, почему мы понимаем эти вещи. Если вы хотите чему-то научиться, самое главное Это вопрос о том, какая часть вашего мозга хорошо справляется с подобными вещами. Я не очень сосредоточен на единой общей теории. Я ищу теорию, которая объясняет, как части мозга обладают достаточным пониманием, чтобы решать все проблемы, с которыми они сталкиваются. Мне интересно посмотреть на различные простые способы обучения машин, каждый из которых основан на обучении друг друга тому, что другие хорошо решают. В конце концов, я хочу, чтобы они образовали замкнутый цикл где все части находят сам метод оптимизации. По крайней мере, это моя мечта."
Оригинальная ссылка:
woohoo.Нью-ЙоркAnd.com/magazine/19…
Для большего содержания сухих товаров вы можете обратить внимание на AI Frontline, ID:ai-front, фоновый ответ "AI", "TF", "Большие данные«Вы можете получить серию мини-книг и карт навыков «AI Frontline» в формате PDF.