Вадим Шмаль - Применения элементов искусственного интеллекта на транспорте и в логистике

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.

Определение искусственного интеллекта эволюционировало с момента разработки концепции, и в настоящее время это не черно-белое определение, а, скорее, континуум. С 1950-х по 1970-е годы исследования ИИ были сосредоточены на автоматизации механических функций. Такие исследователи, как Джон Маккарти и Марвин Мински, исследовали проблемы универсальных вычислений, общего искусственного интеллекта, рассуждений и памяти.

В 1973 году Кристофер Шабрис и Дэниел Саймонс предложили мысленный эксперимент под названием «Несовместимость ИИ и человеческого интеллекта». Описанная проблема заключалась в том, что, если искусственная система была настолько умной, что превосходила человека или превосходила человеческие способности, эта система могла принимать любые решения, какие захотела. Это может нарушить фундаментальное человеческое предположение о том, что люди должны иметь право делать свой собственный выбор.

В конце 1970-х – начале 1980-х сфера деятельности сменилась с классической ориентации на компьютеры на создание искусственных нейронных сетей. Исследователи начали искать способы научить компьютеры учиться, а не просто выполнять определенные задачи. Эта область быстро развивалась в течение 1970-х годов и в конечном итоге перешла от вычислительной к более научно ориентированной, а ее область применения расширилась от вычислений до человеческого восприятия и действий.

Многие исследователи 1970-х и 1980-х годов сосредоточились на определении границ человеческого и компьютерного интеллекта или возможностей, необходимых для искусственного интеллекта. Граница должна быть достаточно широкой, чтобы охватить весь спектр человеческих способностей.

В то время как человеческий мозг способен обрабатывать данные в гигабайтах, ведущим исследователям было сложно представить, как искусственный мозг может обрабатывать гораздо большие объемы данных. В то время компьютер был примитивным устройством и мог обрабатывать только однозначные проценты данных в человеческом масштабе.

В ту эпоху ученые, занимающиеся искусственным интеллектом, также начали работу над алгоритмами, чтобы научить компьютеры учиться на собственном опыте – концепция, аналогичная тому, как учится человеческий мозг. Между тем, параллельно, большое количество ученых-информатиков разработало методы поиска, которые могли решать сложные проблемы путем поиска огромного количества возможных решений.