Бэббидж задумывает аналитическую машину
В 1834 году Чарльз Бэббидж задумал программируемую вычислительную машину общего назначения, позднее названную аналитической машиной.
Научные основы, ключевые открытия и развитие возможностей ИИ.
Последняя публикация:
Найдено: 141
До 1900 года
Философы, математики и изобретатели на протяжении веков размышляли о возможности создания мыслящих машин. Развитие формальной логики, механических вычислительных устройств и первых концепций программирования заложило фундамент будущего ИИ.
В 1834 году Чарльз Бэббидж задумал программируемую вычислительную машину общего назначения, позднее названную аналитической машиной.
В 1843 году Ада Лавлейс опубликовала примечания с последовательностью операций для вычисления чисел Бернулли на проектируемой аналитической машине. Она также рассмотрела возможность операций над другими объектами, если их отношения допускают подходящее формальное представление.
Джордж Буль представил алгебраический подход к логике: высказывания и рассуждения можно было анализировать с помощью уравнений.
Готлоб Фреге представил формальный язык отношений и квантификации с аксиоматическим исчислением. Он позволял явно записывать рассуждения с вложенными кванторами.
1900–1942
Развитие математической логики и теории вычислений сформировало научную основу будущего ИИ. Исследователи начали изучать возможности алгоритмов, принципы вычислений и границы задач, которые могут решать машины.
Карл Пирсон сформулировал метод главных компонент (PCA) как задачу приближения данных проекциями с минимальной суммой квадратов ошибок.
В книге «Animal Intelligence: Experimental Studies» Торндайк изложил закон эффекта: удовлетворение или дискомфорт, сопровождающие реакцию либо вскоре следующие за ней, меняют вероятность её повторения в той же ситуации.
В работе 1920 года Скулем использует функции, выбирающие свидетелей для каждого набора универсальных переменных, в доказательстве выполнимости в конечной или счётно бесконечной области.
В сентябре 1924 года Mathematische Annalen опубликовал статью Шёнфинкеля об устранении связанных переменных с помощью комбинаторов.
Эрбран показал, что логическое следствие из базы знаний первого порядка можно доказать с помощью конечного подмножества её конкретных подстановок.
Гёдель опубликовал доказательство полноты логики первого порядка: каждая общезначимая формула имеет формальное доказательство.
В Annals of Mathematics вышла статья Чёрча «A Set of Postulates for the Foundation of Logic». Она описывала логическую систему, использовавшую λ-нотацию для представления множеств.
Герхард Генцен разработал естественный вывод и исчисление секвенций и доказал теорему об устранении сечения.
Тьюринг описал машину, способную читать закодированные описания других машин и воспроизводить их вычисления.
Фишер использовал данные об ирисах в работе по дискриминантному анализу и ввёл название дискриминантной функции.
В 1940 году Алонзо Чёрч представил простую теорию типов, в которой функции служат исходным понятием, а λ-нотация — единственным механизмом связывания переменных.
1943–1955
Появляются математические модели искусственных нейронов и первые исследования машинного обучения. Развитие кибернетики и вычислительной техники открывает новые возможности для создания систем, способных имитировать отдельные аспекты человеческого мышления.
В декабре 1943 года Уоррен Маккалок и Уолтер Питтс опубликовали логическое описание нейронных сетей. Они показали, как строить сети, реализующие логические выражения при определённых условиях.
В книге The Organization of Behavior (1949) Дональд Хебб сформулировал гипотезу: повторное или длительное участие нейрона в возбуждении другого повышает эффективность его воздействия.
Метрополис и Улам изложили статистический подход к сложным вычислениям: исследовать случайную выборку испытаний или траекторий вместо полного расчёта всех вариантов.
В Computing Machinery and Intelligence Тьюринг предложил заменить вопрос «Могут ли машины мыслить?» игрой, в которой собеседник оценивает письменные ответы машины.
Шеннон опубликовал схему шахматной программы, объединяющую оценку позиций и минимаксный выбор ходов. Он также описал выборочный поиск как способ сократить перебор.
Метрополис и соавторы описали выборку конфигураций по распределению Больцмана через случайные перемещения частиц с принятием или отклонением предложенных шагов.
Мартин Дэвис создал программную реализацию процедуры разрешения Пресбургера, выполнявшую автоматическое доказательство.
7 января 1954 года IBM и Джорджтаунский университет публично продемонстрировали автоматический перевод русских предложений на английский на IBM 701.
В сентябре 1954 года Б. Г. Фарли и У. А. Кларк опубликовали работу о цифровой симуляции самоорганизующейся сети. Из случайного начального состояния она обучалась различать два фиксированных входных образца посредством изменения весов связей.
Артур Приор опубликовал первое исследование своей временной логики, введя операторы будущего времени в исчисление высказываний.
Предложение от 31 августа 1955 года сформулировало общую программу исследований искусственного интеллекта. Оно инициировало Дартмутский летний проект 1956 года.
По свидетельству Ньюэлла и Саймона, 15 декабря 1955 года состоялась первая успешная ручная симуляция доказательства теоремы методами, затем включёнными в Logic Theorist.
1956–1973
Искусственный интеллект становится самостоятельной научной дисциплиной. Создаются первые программы для логического вывода, решения задач и общения на естественном языке, вызывая волну оптимизма относительно будущего интеллектуальных машин.
В 1956 году Logic Theorist стала работающей программой для доказательства теорем символьной логики.
В 1956 году небольшая группа учёных собралась на Дартмутский летний исследовательский проект по искусственному интеллекту. Встреча стала основополагающим событием для становления ИИ как области исследований.
Ньюэлл, Шоу и Саймон исследовали шахматную программу, использовавшую метод отсечения игрового дерева.
Предполагалось, что программа будет выводить непосредственные следствия из полученных утверждений и уже имеющихся знаний; её поведение можно будет улучшать, сообщая ей новые сведения.
Работа предложила использовать логику для представления информации в памяти машины и рассуждения о ней — ранний подход к логическому ИИ.
program the procedures will be described as much as possible in the language itself and, in particular, the heuristics are all so described. The main advantages we expect the advice taker to have is that its behav- ior will be improvable merely by making statements to it, telling it about its symbolic environment and what is wanted from it. To make these statements will require little if any knowledge of the program or the previous knowledge of the advice taker. One will be able to assume that t
Programs with Common Sense Vidal's libraryTitle: Programs with Common Sense Author: John McCarthy Book Tittle: Proceedings of the Teddington Conference on the Mechanization of Thought Processes Pages: 75--91 Publisher: Her Majesty's Stationary Office Year: 1959 Abstract: This paper will discuss programs to manipulate in a suitable formal language (most likely a part of the predicate calculus) common instrumental statements. The basic program will draw immediate conclusions from a list of premise
Programs with Common Sense (28-Feb-1999) Programs with Common Sense Programs with Common Sense was probably the first paper on logical AI, i.e. AI in which logic is the method of representing information in computer memory and not just the subject matter of the program. The paper was given in the Teddington Conference on the Mechanization of Thought Processes in December 1958 and printed in the proceedings of that conference. There are also .dvi, .pdf and .ps versions of the paper. Up to: McCart
Последняя проверка источников: