Azərbaycanca AzərbaycancaБеларускі БеларускіDansk DanskDeutsch DeutschEspañola EspañolaFrançais FrançaisIndonesia IndonesiaItaliana Italiana日本語 日本語Қазақ ҚазақLietuvos LietuvosNederlands NederlandsPortuguês PortuguêsРусский Русскийසිංහල සිංහලแบบไทย แบบไทยTürkçe TürkçeУкраїнська Українська中國人 中國人United State United StateAfrikaans Afrikaans
Підтримка
www.wikidata.uk-ua.nina.az

Див також en та en Істо рія шту чного інтеле кту ШІ англ artificial intelligence AI почалася у стародавньому світі з міф

Штучний інтелект у міфах і легендах

Штучний інтелект у міфах і легендах
Див. також: [en] та [[[en]]]

Істо́рія шту́чного інтеле́кту (ШІ, англ. artificial intelligence, AI) почалася у стародавньому світі, з міфів, оповідань та чуток про створення штучних істот, яких майстри обдарували розумом чи свідомістю. Зерна сучасного ШІ заклали філософи, які намагалися описати процес людського мислення як механічне маніпулювання символами. Ця робота досягла найвищої точки винайденням у 1940-х роках програмованого цифрового комп'ютера, машини, що ґрунтується на абстрактній сутності математичного міркування. Цей пристрій та ідеї в його основі надихнули невелику групу науковців почати серйозно обговорювати можливість побудови електронного мозку.

Алан Тюрінг був першим, хто здійснив істотні дослідження в галузі, яку він називав машинним інтелектом (англ. Machine Intelligence). Галузь дослідження ШІ заснували на [en], проведеному в кампусі Дартмутського коледжу в США влітку 1956 року. Ті, хто відвідали той семінар, стали лідерами досліджень у галузі ШІ на десятиліття вперед. Багато хто з них прогнозували, що машина з інтелектом, рівносильним людському, з'явиться не більше, ніж за покоління, і їм виділили мільйони доларів для втілення цього бачення.

З часом стало очевидно, що дослідники дуже сильно недооцінили складність цього проєкту. 1974 року, у відповідь на критику з боку Джеймса Лайтгілла та під тиском конгресу, уряди США та Великої Британії припинили фінансування неспрямованих досліджень щодо штучного інтелекту, і наступні складні роки стали відомі як «зима ШІ». Сім років потому візіонерська ініціатива японського уряду надихнула уряди та промисловість надавати ШІ мільярди доларів, але до кінця 1980-х років ці інвестори розчарувалися і знову відкликали фінансування.

Інвестиції та інтерес до ШІ зазнали буму в 2020-х роках, коли до багатьох задач науки та промисловості стали успішно застосовувати машинне навчання завдяки новим методам, використанню потужного обчислювального обладнання, та збиранню величезних наборів даних.

Предтечі

Міфічні, фантастичні, та гіпотетичні предтечі

Міфи та легенди

У грецькій міфології Тал був гігантом, зробленим із бронзи, який був сторожем острова Крит. Він кидав валуни в кораблі загарбників та щоденно здійснював 3 обходи навколо периметра острова. За даними «Бібліотеки» Псевдо-Аполлодора, Гефест викував Тала за допомогою циклопів і подарував цього автоматона Міносу. В «Аргонавтиці» Ясон з аргонавтами перемогли його, витягнувши єдиний штир, розташований біля його стопи, який, бувши вийнятим, дозволив витекти життєдайному іхору з його тіла, залишивши його бездіяльним.

Пігмаліон у грецькій міфології був легендарним царем і скульптором, найвідомішим завдяки «Метаморфозам» Овідія. У 10-й книзі повісті Овідія Пігмаліон починає гидувати жінками після того, як стає свідком проституції [en]. Незважаючи на це, він приносить жертви до храму Венери й благає богиню дату йому жінку, точно таку, як скульптура, яку він вирізьбив.

Середньовічні легенди про штучні створіння

image
Зображення гомункула з «Фауста» Гете

У творі «Про природу речей», написаному швейцарським алхіміком Парацельсом, описано процедуру, яка, за його твердженням, дозволяє створити «штучну людину». Якщо помістити «чоловічу сперму» до кінського гною, й годувати її «Таємницею людської крові» протягом 40 днів, це місиво стане живим немовлям.

Найраніша писемна згадка про створення голема зустрічається у творах [en] на початку XIII століття.[] У середньовіччі вважали, що оживлення Голема можливо досягти, вставивши до рота глиняної фігури аркуш паперу з будь-яким з імен бога. На відміну від легендарних автоматів, таких як [en],Голем розмовляти не міг.

[en], штучне живе створення, було частою темою алхімічних рукописів ісмаїлітів, особливо тих, які приписувалися Джабіру ібн Хаяну. Ісламські алхіміки у своїй роботі намагалися створити різноманітні форми життя, від рослин до тварин.

У творі [en]» Йоганна Вольфганга фон Гете створений алхімічно гомункул, призначений жити вічно у флаконі, в якому його створили, намагається народитися в повному людському тілі. Проте під час цього перетворення флакон розбивається, і гомункул гине.

Сучасна фантастика

Докладніше: [en]

Ідеї про штучних людей і мислячі машини розвинулися у фантастиці вже на початку XIX століття, наприклад, у «Франкенштейні» Мері Шеллі та «Р. У. Р. (Россумових Універсальних Роботах)» Карела Чапека, а також у гіпотезах, як у [en]» Семюеля Батлера, і реальних випадках, включно з [en]» Едгара Аллана По. ШІ залишається популярною темою у фантастиці й досі.

Автомати

Докладніше: Автомат (техніка)
image
Програмовані автомати [en] (1206 рік)

Реалістичні гуманоїдні автомати створювали ремісники кожної з цивілізацій, зокрема, [en],Герон Александрійський,[en],[en] й [en].

Найстародавнішими відомими автоматами були священні статуї стародавнього Єгипту та Греції. Віряни вважали, що ремісники наділи ці фігури справжніми розумами, здатними до мудрості й почуттів. Гермес Трисмегіст писав, що «відкривши справжню природу богів, людина змогла її відтворити». Англійський учений [en] стверджував, що давньоримський поет Вергілій побудував палац з автоматичними статуями.

Протягом ранньомодерністського періоду стверджували, що ці легендарні автомати володіли магічною здатністю відповідати на адресовані їм запитання. Пізньосередньовічний алхімік та протопротестант Роджер Бекон вигадав [en], розпустивши легенду те, що він чарівник. Ці легенди були схожі на скандинавський міф про Голову Міміра. За легендою, Мімір славився розумом і мудрістю, і був обезголовлений під час війни асів та ванів. Сказано, що Одін «забальзамував» його голову травами й читав заклинання над нею, так що голова Міміра зберегла здатність висловлювати мудрість перед Одіном. Одін відтоді зберігав цю голову при собі, щоби радитися з нею.

Формальне міркування

Штучний інтелект ґрунтується на припущенні, що процес людського мислення можливо механізувати. Вивчення механічного або «формального» міркування має довгу історію. Китайські та грецькі філософи розробили структуровані методи формального виведення в першому тисячолітті до н. е. Їхні ідеї розвинули протягом століть такі філософи як Арістотель (який дав формальний аналіз силогізму), Евклід (чиї «Начала» були моделлю формального міркування), Аль-Хорезмі (який розвинув алгебру і дав своє ім'я «алгоритму») та європейські філософи-схоластики, як-от Вільям Оккам та Дунс Скот.

Іспанський філософ Раймунд Луллій (1232—1315) розробив декілька логічних машин, присвячених вироблянню знань логічними засобами; Луллій описував свої машини як механічні сутності, які могли поєднувати базові й беззаперечні істини за допомогою простих логічних операцій, виконуваних машиною механічними засобами, таким чином, щоби виробити всі можливі знання. Робота Луллія мала великий вплив на Готфріда Лейбніца, який переосмислив його ідеї.

image
Готфрід Лейбніц, який припускав, що людський розум можливо звести до механічного обчислення

У XVII столітті Лейбніц, Томас Гоббс та Рене Декарт досліджували, чи можливо все раціональне мислення зробити таким же систематизованим, як алгебра та геометрія.Гоббс знаменито написав у «Левіафані»: «розум — це ніщо інше, як обчислення».Лейбніц уявляв універсальну мову міркування, [en], яка зводила би аргументування до обчислення, таким чином, що «потреби в суперечці між двома філософами було би не більше, ніж між двома бухгалтерами. Бо достатньо було би взяти їм олівці в руки, сісти до їхніх дощок, і сказати один одному (з другом як свідком, якщо бажають): Порахуймо.» Ці філософи почали формулювати гіпотезу системи фізичних символів, яка стала дороговказною вірою досліджень ШІ.

У XX столітті вивчення математичної логіки забезпечило необхідний прорив, який зробив штучний інтелект позірно правдоподібним. Основи заклали такі праці як [en]» Буля та [de]» Фреге. Спираючись на систему Фреге, Расселл та Вайтгед представили формальне викладення основ математики у своєму шедеврі, «Principia Mathematica» 1913 року. Надихнувшись успіхом Рассела, Давид Гільберт викликав математиків 1920-х і 30-х років відповісти на фундаментальне питання: «чи можливо формалізувати все математичне міркування?» Відповідь на його питання дали доведення неповноти Геделя, машина Тюрінга та лямбда-числення Черча.

image
Фото ENIAC армії США у Школі електротехніки Мура

Їхня відповідь була несподіваною з двох боків. По-перше, вони довели, що насправді існують межі того, чого може досягти математична логіка. Але по-друге (і важливіше для ШІ), їхня робота підказувала, що в межах цих обмежень можливо механізувати будь-який вид математичного міркування. Ключовим прозрінням була машина Тюрінга — проста теоретична конструкція, яка вловлювала суть маніпулювання абстрактними символами. Цей винахід надихнув групу науковців почати обговорювати можливість мислячих машин.

Інформатика

Докладніше: Історія обчислювальної техніки та Історія інформаційних технологій

Лічильні машини проєктували й будували у давнину та протягом історії багато людей, серед них (Готфрід Лейбніц),Жозеф Марі Жаккар,Чарлз Беббідж,[en],[en],Веннівер Буш та інші. Ада Лавлейс припускала, що машина Беббіджа була «мислячою або … розумною машиною», але застерігала: «Бажано захиститися від можливості перебільшення уявлень, що виникають щодо можливостей» цієї машини.Олександр Щукарьов із Харківського технологічного інституту розглядав дещо вдосконалене ним «логічне піаніно» Джевонса як «машину логічного мислення», технічний засіб механізації тих сторін мислення, що формалізуються.

image
МЕЛМ. Загальний вигляд.

Перші сучасні комп'ютери були величезними машинами Другої світової війни (такими як Z3 Конрада Цузе, [en] та Колос Алана Тюрінга, ABC Атанасова та Беррі (з використанням теоретичних праць Михайла Кравчука), та ENIAC у Пенсільванському університеті).ENIAC ґрунтувався на теоретичній основі, закладеній Аланом Тюрінгом, розробив його фон Нейман, і він виявився найвпливовішим. Перший електронний комп'ютер на теренах України, МЕЛМ, розробили вже після Другої світової війни в Інституті електротехніки АН УРСР, під керівництвом Сергія Лебедєва.

Народження машинного інтелекту (до 1956)

image
IBM 702: комп'ютер, який використовувало перше покоління дослідників ШІ.

У 1940-х і 50-х роках група науковців з різних галузей (математики, психології, інженерії, економіки та політології) почали обговорювати можливість створення штучного мозку. Алан Тюрінг був першим, хто здійснив істотні дослідження в галузі, яку він називав машинним інтелектом (англ. Machine Intelligence). Галузь досліджень штучного інтелекту заснували як академічну дисципліну 1956 року.

Кібернетика та ранні нейронні мережі

Найраніші дослідження мислячих машин надихнув збіг ідей, які набули поширення наприкінці 1930-х, у 1940-х, та на початку 1950-х років. Новітні дослідження в неврології показали, що мозок виявився електричною мережею нейронів, які випромінювали імпульси типу «все або нічого». Кібернетика Норберта Вінера описувала керування та стабільність в електричних мережах. Теорія інформації Клода Шеннона описувала цифрові сигнали (тобто сигнали типу «все або нічого»). Теорія алгоритмів Алана Тюрінга показала, що будь-який вид обчислення можливо описати в цифровому вигляді. Тісний зв'язок між цими ідеями підказував, що може існувати можливість побудувати «електронний мозок». Експериментальних роботів, як-от [en][en] та [en], побудували в 1950-х роках. Ці машини не використовували комп'ютери, цифрову електроніку або символьне міркування; вони керувалися суто аналоговою схемотехнікою.

Алан Тюрінг розмірковував про машинний інтелект щонайменше з 1941 року, коли він поширив статтю про машинний інтелект, яка може бути найранішою статтею в галузі ШІ, — хоча наразі її втрачено.[en] та Воррен Маккалох аналізували мережі ідеалізованих штучних нейронів і показали, як вони можуть виконувати прості логічні функції, 1943 року. Вони були першими, хто описав те, що пізніше дослідники назвуть нейронною мережею. Ця праця зазнала впливу ранішої праці Тюрінга [en]» 1936 року, яка використовувала подібні двостанові булеві «нейрони», але в ній вперше застосували це до функціювання нейронів. Одним зі студентів, кого надихнули [en] та Маккалох, був молодий Марвін Мінський, тоді 24-річний аспірант. 1951 року (з Діном Едмондсом) він побудував першу нейромережну машину, [en].Мінський став одним із найважливіших лідерів та новаторів у ШІ.

Тест Тюрінга

Протягом свого життя Алан Тюрінг використовував термін «машинний інтелект» (англ. 'Machine Intelligence'), який після його смерті 1954 року часто називають «штучним інтелектом» (англ. 'Artificial Intelligence'). 1950 року Алан Тюрінг опублікував поворотну й найвідомішу його працю [en]», в якій він розмірковував про можливість створення машин, що думають, і яка представила його поняття, відоме тепер загалові як тест Тюрінга. Він зазначив, що поняття «думати» визначити складно, і запропонував свій знаменитий тест Тюрінга. Якщо машина могла би вести розмову (через телетайп) так, що її неможливо було би відрізнити від розмови з людиною, то було би розважливо сказати, що машина «думає». Ця спрощена версія задачі дозволила Тюрінгу переконливо довести, що «мисляча машина» є принаймні можливою, і ця праця відповіла на всі найпоширеніші заперечення проти цього твердження.Тест Тюрінга був першою серйозною пропозицією у філософії штучного інтелекту. Після цього відбулися три радіопередачі про ШІ від Тюрінга: лекції «Розумна машинерія, єретична теорія» (англ. 'Intelligent Machinery, A Heretical Theory'), «Чи можуть цифрові комп'ютери думати?» (англ. 'Can Digital Computers Think?'), та панельна дискусія «Чи можливо сказати, що автоматичні обчислювальні машини думають» (англ. 'Can Automatic Calculating Machines be Said to Think'). До 1956 року комп'ютерний інтелект активно розвивався у Британії протягом понад десятиліття; найперші програми ШІ там було написано в 1951—52 роках.

Ігровий ШІ

1951 року, використовуючи машину [en]Манчестерського університету, [en] написав програму для гри в шашки, а [en] — для гри в шахи. Програма для гри в шашки Артура Семюеля, предмет його статті 1959 року «Деякі дослідження в машинному навчанні з використанням гри в шашки», з часом досягла достатнього рівня майстерності, щоби викликати на поєдинок поважного аматора.Ігровий ШІ продовжуватимуть використовувати як міру поступу в ШІ протягом усієї його історії.

Символьне міркування та Логічний теоретик

Коли у середині п'ятдесятих років уможливився доступ до цифрових комп'ютерів, декілька науковців інтуїтивно зрозуміли, що машина, яка може маніпулювати числами, може також маніпулювати й символами, і що маніпулювання символами може бути суттю людського мислення. Це був новий підхід до створення мислячих машин.

1955 року Аллен Ньюелл і (майбутній лауреат Нобелівської премії) Герберт Саймон створили [en]» (за допомогою [en]). Ця програма згодом довела 38 із перших 52 теорем у «Principia Mathematica» Расселла і Вайтгеда, а для деяких знайшла нові й елегантніші доведення. Саймон сказав, що вони «розв'язали шановану проблему розуму й тіла, пояснивши, як складена з матерії система може мати властивості розуму». (Це була рання заява філософської позиції, яку Джон Серль пізніше назве «Сильним ШІ» (англ. "Strong AI"): що машини можуть містити розум так само, як і людські тіла.)

Народження штучного інтелекту (1956—1974)

Сам термін «штучний інтелект» офіційно запровадив Джон Маккарті під час [en] 1956 року, поворотної події, яка ознаменувала офіційне запровадження ШІ як академічної дисципліни. Основною метою цього семінару було дослідити можливості створення машин, здатних імітувати людський інтелект, що стало початком цілеспрямованого дослідження сфери ШІ.

Дартмутський семінар 1956 року організували Марвін Мінський, Джон Маккарті та двоє старших науковців, Клод Шеннон та [en] з IBM. Пропозиція для цієї конференції містила таке твердження: «будь-який аспект навчання або будь-яку іншу ознаку інтелекту можливо описати так точно, що можливо буде зробити машину, яка її імітуватиме». Серед учасників були [en], [en], [en], Артур Семюель, Аллен Ньюелл та Герберт Саймон, кожен з яких створить важливі програми протягом перших десятиліть досліджень ШІ. На цьому семінарі Ньюелл та Саймон представили [en]», а Маккарті переконав учасників прийняти «Штучний інтелект» (англ. "Artificial Intelligence") як назву цієї галузі. (Маккарті обрав термін «Штучний інтелект», щоб уникнути асоціацій з кібернетикою та впливом Норберта Вінера.) Семінар у Дартмуті 1956 року був моментом, коли ШІ отримав свою назву, свою місію, свій перший успіх і своїх головних гравців, і його широко вважають народженням ШІ.

Програми, розроблені в перші роки після Дартмутського семінару, були для більшості людей просто «дивовижними»: комп'ютери розв'язували алгебричні задачі, доводили теореми в геометрії, та вчилися говорити англійською. Мало хто в той час вірив, що така «інтелектуальна» поведінка машин взагалі можлива. Дослідники висловлювали надмірний оптимізм приватно й у друці, прогнозуючи, що повністю розумну машину буде побудовано менше ніж за 20 років. Урядові агентства, як-от DARPA, вливали гроші в цю нову галузь. У низці британських та американських університетів наприкінці 1950-х та на початку 1960-х років було створено лабораторії штучного інтелекту, в Україні Віктор Глушков заснував Інститут кібернетики АН УРСР.

Підходи

Було багато успішних програм та нових напрямків наприкінці 50-х та у 60-х роках. Серед найвпливовіших були такі:

Міркування як пошук

Багато ранніх програм ШІ використовували один і той же базовий алгоритм. Щоби досягти якоїсь мети (наприклад, виграти гру або довести теорему), вони крок за кроком просувалися до неї (роблячи хід або виведення) так, ніби шукали шлях у лабіринті, відступаючи, коли потрапляли в тупик. Цю парадигму назвали [en]».

Основна складність полягала в тому, що для багатьох задач кількість можливих шляхів цим «лабіринтом» була просто астрономічною (ситуація, відома як «комбінаторний вибух»). Дослідники зменшували простір пошуку, використовуючи евристики або «евристичні формули», які виключали ті шляхи, що малоймовірно вели до розв'язку.

Ньюелл та Саймон намагалися охопити загальну версію цього алгоритму в програмі, яку назвали «Загальний розв'язувач задач» (англ. "General Problem Solver"). Інші програми «пошуку» змогли виконати вражаючі завдання, такі як розв'язування задач з геометрії та алгебри, наприклад «Доводник геометричних теорем» (англ. Geometry theorem prover) [en] (1958) та «Символьний автоматичний інтегрувальник» (англ. Symbolic automatic integrator, SAINT), написаний студентом Мінського Джеймсом Слейглом (1961). Інші програми шукали цілі та підцілі, щоби планувати дії, як система STRIPS, розроблена у Стенфорді для керування поведінкою їхнього робота Шейкі.

Нейронні мережі

Стаття Маккаллоха та Піттса (1944) надихнула підходи до створення обчислювального апаратного забезпечення, яке втілює нейронний підхід до штучного інтелекту в апаратурі. Найвпливовішими були зусилля під проводом Френка Розенблата щодо будівництва перцептронних машин (1957—1962) з кількістю шарів до чотирьох. Фінансувало його переважно [en].[en] та його студент Тед Гофф побудували ADALINE (1960) та MADALINE (1962), які мали до 1000 підлаштовуваних ваг. Група у Стенфордському дослідницькому інституті під керівництвом [en] та Альфреда Е. (Теда) Брейна побудувала дві нейронні мережі, названі MINOS I (1960) та II (1963), фінансовані переважно [en]. MINOS II мала 6600 підлаштовуваних ваг, і керувалася комп'ютером [en] у конфігурації під назвою MINOS III (1968), який міг класифікувати символи на армійських картах і розпізнавати символи, написані друкованими літерами на [en]Фортран.

Більшість досліджень нейронних мереж у цей ранній період полягала в побудові й використанні спеціалізованого апаратного забезпечення, а не моделюванні на цифрових комп'ютерах. Різноманітність апаратного забезпечення була особливо помітною в різних технологіях, які використовували для втілення підлаштовуваних ваг. Перцептронні машини та [en] використовували потенціометри, які рухали електричні моторчики. ADALINE використовувала мемістори, які регулювалися електроосадженням, хоча вони також використовували й моделювання на [en]. Машини MINOS використовували феритові осердя з кількома отворами в них, з можливістю індивідуального блокування, причому ступінь блокування подавав ваги.

Хоч були й багатошарові нейронні мережі, як-от метод групового урахування аргументів Олексія Івахненка з Інституту кібернетики АН УРСР, більшість нейронних мереж у цей період мали лише один шар підлаштовуваних ваг. Були емпіричні спроби тренування понад одного шару, але вони були невдалими. Зворотне поширення не набуло поширення для тренування нейронних мереж до 1980-х років.

image
Приклад семантичної мережі

Природна мова

Одна з важливих цілей досліджень штучного інтелекту — уможливити спілкування комп'ютерів природними мовами, як-от англійською. Раннім успіхом була програма [en][en], яка могла розв'язувати задачі з алгебри середньої школи.

Семантична мережа подає поняття (наприклад, «будинок», «двері») як вузли, а відношення між поняттями (наприклад, «має») як зв'язки між вузлами. Першу програмою ШІ, яка використовувала семантичну мережу, написав Росс Квілліан (англ. Ross Quillian), а найуспішнішою (та найсуперечливішою) версією була [en][en].

ELIZA Джозефа Вейценбаума могла вести розмови, які були настільки реалістичними, що користувачі іноді помилялися, думаючи, що вони спілкуються з людиною, а не з програмою (див. ефект Елізи). Але насправді ELIZA не мала жодного уявлення про те, про що вона говорила. Вона просто давала [en] або повторювала те, що до неї говорили, перефразовуючи свою відповідь за допомогою кількох граматичних правил. ELIZA була першим чат-ботом.

Мікросвіти

У кінці 60-х років Марвін Мінський та Сеймур Пейперт з Лабораторії ШІ МТІ висунули пропозицію, що дослідження штучного інтелекту повинні зосередитися на штучно простих ситуаціях, відомих як мікросвіти (англ. micro-worlds). Вони вказали, що в успішних науках, як-от фізиці, розуміння основних принципів часто досягали, використовуючи спрощені моделі, як-от безтертьові площини або ідеально жорсткі тіла. Багато досліджень зосереджувалися на [en]», що складається з кольорових фігур різних форм і розмірів, розташованих на пласкій поверхні.

Ця парадигма привела до інноваційної роботи в машинному баченні [en] (який очолював команду), Адольфо Гусмана, [en] (який винайшов «поширення обмежень», англ. "constraint propagation") та особливо Патріка Вінстона. У той же час Мінський та Пейперт побудували автоматичну руку, яка могла складати кубики, ожививши світ кубиків. Найвищим досягненням програми мікросвітів була SHRDLU Террі Винограда. Вона могла спілкуватися звичайними англійськими реченнями, планувати дії й виконувати їх.

Автомати

У Японії Університет Васеда розпочав проєкт WABOT 1967 року, й 1972 року завершив WABOT-1, перший у світі повномасштабний «розумний» робот-гуманоїд, або андроїд. Його система керування кінцівками дозволяла йому ходити нижніми кінцівками та брати й переносити предмети руками, використовуючи тактильні давачі. Його система зору дозволяла йому вимірювати відстані та напрямки до об'єктів, використовуючи зовнішні рецептори, штучні очі та вуха. А його система розмови дозволяла йому спілкуватися з людиною японською мовою за допомогою штучного рота. В Інституті кібернетики АН УРСР у 1972—1975 роках відділ біокібернетики Миколи Амосова за ініціативою й під проводом створив триколісного автономного транспортного робота ТАІР, обладнаного далекомірами й давачами дотику, керованого втіленою апаратно нейронною мережею. Він міг здійснювати цілеспрямований рух у природному середовищі з оминанням перешкод.

Оптимізм

Перше покоління дослідників штучного інтелекту зробило такі прогнози щодо своєї роботи:

  • 1958, Г. А. Саймон та Аллен Ньюелл: «протягом десяти років цифровий комп'ютер стане чемпіоном світу з шахів» та «протягом десяти років цифровий комп'ютер відкриє та доведе важливу нову математичну теорему.»
  • 1965, Г. А. Саймон: «машини будуть здатні, протягом двадцяти років, робити будь-яку роботу, яку може робити людина.»
  • 1967, Марвін Мінський: «Протягом покоління … задачу створення „штучного інтелекту“ буде по суті розв'язано.»
  • 1970, Марвін Мінський (в журналі «Life»): «Протягом трьох-восьми років ми матимемо машину із загальним інтелектом середньої людини.»

Фінансування

У червні 1963 року МТІ отримав грант у розмірі 2,2 мільйона доларів від новоствореної Агенції передових дослідницьких проєктів США (пізніше відомої як DARPA). Гроші використали для фінансування проєкту MAC, який поглинув «Групу ШІ» (англ. "AI Group"), засновану Мінським та Маккарті п'ятьма роками раніше. DARPA продовжувала надавати три мільйони доларів на рік до 70-х років.DARPA надавала подібні гранти програмі Ньюелла та Саймона в УКМ, та [en] (заснованому Джоном Маккарті 1963 року). Іншу важливу лабораторію ШІ створив 1965 року в Единбурзькому університеті [en]. Ці чотири заклади продовжували бути основними центрами досліджень (та фінансування) ШІ в академічному середовищі протягом багатьох років.

Ці гроші було запропоновано з мінімальними обмеженнями: Джозеф Ліклайдер, тодішній директор ARPA, вважав, що його організація повинна «фінансувати людей, а не проєкти!», й дозволяв дослідникам займатися будь-якими напрямками, які їх цікавили. Це створило вільну атмосферу в МТІ, яка породила [en], проте цей «бездоглядний» підхід триватиме довго.

Перша зима ШІ (1974—1980)

У 1970-х роках ШІ піддали критиці та затримкам фінансування. Дослідники ШІ не змогли оцінити складність задач, із якими стикнулися. Їхній надмірний оптимізм підняв громадські очікування занадто високо, і коли обіцяні результати не втілилися, спрямоване на ШІ фінансування майже зникло. У той же час дослідження простих, одношарових штучних нейронних мереж було майже повністю припинено на десятиліття частково через [en]Мінського, яка підкреслювала обмеження того, що можуть робити перцептрони. Незважаючи на труднощі з громадським сприйняттям ШІ в кінці 70-х, було досліджено нові ідеї в логічному програмуванні, [en] та багатьох інших областях.

Проблеми

На початку 70-х можливості програм ШІ були обмеженими. Навіть найразючіші могли впоратися лише з тривіальними версіями задач, які вони повинні були розв'язувати; всі програми були, в деякому сенсі, «іграшками». Дослідники ШІ почали стикатися з декількома фундаментальними обмеженнями, подолати які в 1970-х роках було неможливо. Хоч деякі з цих обмежень і було подолано протягом наступних десятиліть, інші ускладнюють розвиток цієї галузі й дотепер.

  • Обмежена обчислювальна потужність: Не було достатньо пам'яті чи швидкості обробки, щоби досягти чогось дійсно корисного. Наприклад, успішна робота Росса Квілліана над природною мовою була продемонстрована зі словником лише з двадцяти слів, тому що більше не вміщалося у пам'ять.Ганс Моравек стверджував 1976 року, що комп'ютери все ще в мільйони разів слабші, щоби проявити інтелект. Він запропонував аналогію: штучний інтелект вимагає обчислювальної потужності так само, як літаки вимагають кінських сил. Нижче певного порогу це неможливо, але зі зростанням потужності це, нарешті, може стати легко. Щодо комп'ютерного бачення, Моравек оцінив, що просто для відповідності можливостям людської сітківки у виявлянні контурів та руху в реальному часі потрібен універсальний комп'ютер, здатний виконувати 109 операцій/секунду (1000 MIPS). Станом на 2011 рік практичні застосування комп'ютерного бачення вимагають від 10 000 до 1 000 000 MIPS. Для порівняння, найшвидший суперкомп'ютер 1976 року, Cray-1 (із роздрібною ціною від 5 до 8 мільйонів доларів), був здатний лише приблизно на від 80 до 130 MIPS, а типовий настільний комп'ютер того часу досягав менше 1 MIPS.
  • Непіддатливість та комбінаторний вибух. 1972 року Річард Карп (на основі теореми Стівена Кука 1971 року) показав, що існує багато задач, які, ймовірно, можливо розв'язувати лише за експоненційний час (відносно розміру даних входу). Знаходження оптимальних рішень для цих задач вимагає неймовірної кількості часу комп'ютера, окрім випадків, коли задачі тривіальні. Це майже напевно означало, що багато з «іграшкових» рішень, які використовув ШІ, ймовірно, ніколи не масштабуються до корисних систем.
  • Знання та [en]. Багато важливих застосувань ШІ, як-от бачення та природна мова, вимагають просто величезної кількості інформації про світ: програмі потрібно мати якусь уяву про те, на що вона, можливо, дивиться, або про що вона говорить. Це вимагає, щоби програма знала більшість тих самих речей про світ, що й дитина. Дослідники скоро виявили, що це дійсно величезна кількість інформації. Ніхто в 1970 році не міг побудувати такої великої бази даних, і ніхто не знав, як програма може навчитися такої великої кількості інформації.
  • Парадокс Моравека: Доведення теорем і розв'язання геометричних задач порівняно легкі для комп'ютерів, але нібито проста задача, як-от розпізнавання обличчя або перетинання кімнати без зіткнення з чимось, є надзвичайно складною. Це допомагає пояснити, чому дослідження з бачення та робототехніки зробили так мало прогресу до середини 1970-х.
  • [en] та [en]. Дослідники ШІ (як-от Джон Маккарті), які використовували логіку, виявили, що вони не можуть подавати звичайні виведення, які містять планування чи міркування за замовчуванням, не роблячи змін у структурі самої логіки. Вони розробили нові логіки (як-от немонотонні логіки та модальні логіки), щоби спробувати розв'язати ці проблеми.

Кінець фінансування

Див. також: Зима ШІ

Агенції, які фінансували дослідження ШІ (як-от британський уряд, DARPA та [en]), були розчаровані відсутністю прогресу, й урешті-решт припинили майже все фінансування для неспрямованих досліджень з ШІ. Ця картина почалася ще 1966 року, коли з'явився звіт [en], що розкритикував зусилля з машинного перекладу. Після витрати 20 мільйонів доларів [en] припинила всю підтримку. 1973 року доповідь Лайтгілла про стан досліджень ШІ у Великій Британії розкритикувала повну невдачу ШІ досягти своїх «грандіозних цілей» і призвела до розпуску досліджень ШІ в цій країні. (Ця доповідь зокрема згадувала комбінаторний вибух як причину невдач ШІ.)DARPA глибоко розчарувалася в дослідниках, які працювали над програмою дослідження розуміння мовлення в УКМ, і скасувала щорічний грант у три мільйони доларів. Станом на 1974 рік знайти фінансування проєктів ШІ було важко.

Для досліджень нейронних мереж кінець фінансування наступив ще раніше, частково через відсутність результатів, і частково через конкуренцію з дослідженнями [en]. Проєкт MINOS вичерпав фінансування 1966 року. Розенблат не зміг отримати продовження фінансування в 1960-х.

Ганс Моравек звинуватив цю кризу в нереалістичних прогнозах своїх колег. «Багато дослідників опинилися в павутинні зростаючої перебільшеності». Проте була й іще одна проблема: з часу прийняття [en] 1969 року DARPA була під зростаючим тиском фінансувати «орієнтовані на завдання прямі дослідження, а не базові ненаправлені дослідження». Фінансування для творчого, вільного дослідження, яке відбувалося в 60-х, з боку DARPA не повернулося. Замість цього гроші було спрямовано на конкретні проєкти з чіткими цілями, як-от автономні танки та системи управління боєм.

Критика з іншого боку кампуса

Див. також: Філософія штучного інтелекту

Декілька філософів мали сильні заперечення проти тверджень, які робили дослідники ШІ. Одним із перших був [en], який стверджував, що теорема Геделя про неповноту показувала, що формальна система (така як комп'ютерна програма) ніколи не може бачити істину певних тверджень, тоді як людина може.[en] висміяв порушені обіцянки 1960-х і критикував припущення ШІ, стверджуючи, що людське міркування насправді містить дуже мало «символьної обробки», і багато втіленого, інстинктивного, несвідомого [en]».Джон Серль у своєму аргументі китайської кімнати, представленому 1980 року, намагався показати, що програма не може сказати, що «розуміє» символи, які використовує (якість, яку називають «інтенціональність»). Якщо символи не мають сенсу для машини, стверджував Серль, то машину неможливо назвати «мислячою».

Дослідники ШІ не сприймали цих критиків всерйоз, часто тому, що вони видавалися такими далекими від суті. Такі проблеми як непіддатливість і знання здорового глузду видавалися набагато безпосереднішими й серйознішими. Було незрозуміло, що змінює [en]» чи «інтенціональність» для конкретної комп'ютерної програми. Мінський сказав про Дрейфуса та Серля: «Вони неправильно розуміють, їх слід ігнорувати». Дрейфус, який викладав в МТІ, отримав холодне ставлення: він пізніше сказав, що дослідники ШІ «не наважувалися бути поміченими за обідом зі мною».Джозеф Вейценбаум, автор ELIZA, відчував, що ставлення його колег до [en] було непрофесійним і дитячим. Хоч він і був голосним критиком позицій Дрейфуса, він «навмисно показав, що це не той спосіб поводитися з людиною».

Вейценбаум почав мати серйозні етичні сумніви щодо ШІ, коли [en] написав «комп'ютерну програму, яка може вести психотерапевтичний діалог» на основі ELIZA. Вейценбаума збентежило, що Колбі сприймав бездумну програму як серйозний терапевтичний інструмент. Почалася сварка, і ситуацію не поліпшувало те, що Колбі не віддав належне Вейценбауму за його внесок у програму. 1976 року Вейценбаум опублікував [en]», у якій стверджував, що зловживання штучним інтелектом має потенціал знецінити людське життя.

Перцептрони й напад на конекціонізм

Перцептрон був одним із видів нейронних мереж, запропонованим 1958 року Френком Розенблатом, який був однокласником Марвіна Мінського у [en]. Як і більшість дослідників ШІ, він був оптимістичним щодо їхньої потужності, прогнозуючи, що «перцептрон може з часом набути здатності вчитися, ухвалювати рішення й перекладати мови». Активну програму досліджень у цій парадигмі проводили протягом 1960-х, але раптово припинили після публікації книги Мінського й Пейперта 1969 року [en]». Вона підказувала, що існували суворі обмеження того, що могли би робити перцептрони, і що прогнози Френка Розенблатта були надзвичайно перебільшеними. Вплив книги був спустошливим: практично жодних досліджень з конекціонізму не фінансували протягом 10 років.

З основних зусиль щодо нейронних мереж, Розенблат намагався зібрати кошти на побудову більших перцептронних машин, але загинув у човновій аварії 1971 року. Мінський (з боку SNARC) перетворився на запеклого противника чистого конекціоністського ШІ. Уїдроу (з боку ADALINE) звернувся до адаптивної обробки сигналів, використовуючи методи на основі алгоритму [en]. Група СДІ (з боку MINOS) звернулася до символьного ШІ та робототехніки. Основними проблемами були нестача фінансування та нездатність тренувати багатошарові мережі (зворотне поширення було не відоме). Змагання за державне фінансування закінчилося перемогою підходів символьного ШІ.

Логіка в Стенфорді, УКМ та Единбурзі

Логіку до досліджень ШІ ввів ще 1959 року Джон Маккарті у своїй пропозиції [en]. 1963 року Джон Алан Робінсон відкрив простий метод втілення виведення на комп'ютерах, алгоритм резолюції та уніфікації. Проте прямі втілення, які спробували Маккарті та його студенти наприкінці 1960-х, були особливо непіддатливими: програми потребували астрономічної кількості кроків, щоби довести прості теореми. Плідніший підхід до логіки розробив у 1970-х роках Роберт Ковальський в Единбурзькому університеті, й незабаром це призвело до співпраці з французькими дослідниками [en] та [fr], які створили успішну мову логічного програмування Пролог (англ. Prolog). Пролог використовує підмножину логіки (диз'юнкти Горна, тісно пов'язані з [en]» та «продукційними правилами»), яка дозволяює здійснювати розв'язні обчислення. Правила продовжуватимуть бути впливовими, надаючи основу для експертних систем Едварда Фейгенбаума та наступної роботи Аллена Ньюелла й Герберта Саймона, яка призвела до [en] та їхніх [en].

Критики логічного підходу зауважили, як і [en], що люди рідко використовували логіку, коли розв'язували проблеми. Експерименти психологів, як-от [en], [en], Амоса Тверські, Деніела Канемана та інших, надали докази. Маккарті відповів, що те, що роблять люди, не стосується справи. Він стверджував, що насправді потрібні машини, здатні розв'язувати задачі, а не машини, які мислять, як люди.

«Антилогічний» підхід МТІ

Серед критиків підходу Маккарті були його колеги на іншому кінці країни в МТІ. Марвін Мінський, Сеймур Пейперт та [en] намагалися розв'язати такі задачі як «розуміння історій» та «розпізнавання об'єктів», які вимагали, щоб машина думала як людина. Щоби використовувати звичайні поняття, як-от «стілець» або «ресторан», вони мусили робити всі ті ж нелогічні припущення, які зазвичай роблять люди. На жаль, такі неточні поняття, як ці, важко подати в логіці. [en] зауважив, що «використання точної мови для опису неточних по суті понять не робить їх точнішими».[en] назвав їхні «антилогічні» (англ. "anti-logic") підходи [en]» (англ. "scruffy"), на противагу до [en]» (англ. "neat") парадигм, які використовували Маккарті, Ковальський, Фейгенбаум, Ньюелл та Саймон.

1975 року, у знаковій статті, Мінський зауважив, що багато його колег-дослідників використовували один і той же інструмент: систему рамок, яка вловлює всі наші припущення здорового глузду про щось. Наприклад, якщо ми використовуємо поняття птаха, то в голові виникає сузір'я фактів, які одразу спадають на думку: ми можемо припустити, що він літає, їсть хробаків тощо. Ми знаємо, що ці факти не завжди правдиві, й що висновки, які використовують ці факти, не будуть «логічними», але ці структуровані набори припущень є частиною контексту всього, що ми кажемо й думаємо. Він назвав ці структури «рамками» (англ. "frames"). [en] використовував версію рамок, яку він називав [en]» (англ. "scripts"), щоби успішно відповідати на питання про короткі історії англійською.

Поява немонотонних логік

Логіки прийняли виклик. [en] стверджував, що «більшість „рамок“ це лише новий синтаксис для частин логіки першого порядку.» Але він зазначив, що «є одна чи дві здавалося би незначні деталі, які викликають багато проблем, особливо замовчування». Тим часом [en] визнав, що «традиційні логіки, такі як логіка першого порядку, не мають достатньої виразності для адекватного подання знань, необхідних для міркування за замовчуванням». Він запропонував доповнити логіку першого порядку [en], що висновок правильний (за замовчуванням), якщо неможливо довести протилежне. Він показав, як таке припущення відповідає загальноприйнятому припущенню, зробленому при міркуванні з рамками. Він також показав, що воно має свій «процедурний еквівалент» як заперечення як відмова в Пролозі.

Припущення про замкненість світу, сформульоване Райтером, «не є поняттям першого порядку. (Це метапоняття.)» Проте, [en] показав, що заперечення як скінченну відмову (англ. finite failure) можливо розуміти як неявне міркування з визначеннями в логіці першого порядку, включно з [en], що різні терми позначують різних індивідів.

Протягом кінця 1970-х та протягом 1980-х років було розроблено численні логіки та розширення логіки першого порядку як для заперечення як відмови в логічному програмуванні, так і для міркування за замовчуванням загалом. Разом ці логіки стали відомі як немонотонні.

Бум (1980—1987)

У 1980-х роках корпорації по всьому світу прийняли один з видів програм ШІ, званий «експертними системами», і подання знань стало центром основних досліджень ШІ. У ті ж роки японський уряд активно фінансував ШІ своїм проєктом комп'ютерів п'ятого покоління. Ще одна заохочувальна подія на початку 1980-х була відродженням конекціонізму в роботі Джона Гопфілда та [en]. Знову ж таки, ШІ досяг успіху.

Поширення експертних систем

Експертна система — це програма, яка відповідає на питання або розв'язує задачі з певної області знань, використовуючи логічні правила, виведені зі знань експертів. Найперші їх приклади розробили Едвард Фейгенбаум і його студенти. Дендрал (англ. Dendral), початок якого було закладено 1965 року, встановлював сполуки за даними спектрометра. MYCIN, розроблена 1972 року, діагностувала інфекційні захворювання крові. Вони продемонстрували здійсненність такого підходу.

Експертні системи обмежували себе невеликою областю специфічних знань (тим самим уникаючи проблеми здорового глузду), а їхній простий дизайн робив відносно легкими побудову та зміну програм після встановлення. Загалом, ці програми виявилися корисними: щось, чого ШІ до цього моменту досягти не міг.

1980 року в УКМ завершили експертну система під назвою XCON для Digital Equipment Corporation. Це був величезний успіх: вона заощаджувала компанії 40 мільйонів доларів щорічно до 1986 року. Корпорації по всьому світу почали розробляти та впроваджувати експертні системи, й до 1985 року вони витрачали понад мільярд доларів на ШІ, більшість з яких — на внутрішні відділи ШІ. З'явилася галузь, що їх підтримувала, включно з компаніями з апаратного забезпечення, як-от [en] та [en], та компаніями з програмного забезпечення, як-от [en] та [en].

Революція знань

Сила експертних систем полягала в експертних знаннях, які вони містили. Вони були частиною нового напряму в дослідженнях ШІ, який набирав обертів протягом 70-х років. «Дослідники ШІ почали підозрювати — неохоче, бо це порушувало науковий принцип ощадливості — що інтелект, можливо, дуже залежить від здатності використовувати великі кількості різноманітних знань різними способами», пише [en]. «[В]еликим уроком з 1970-х було те, що інтелектуальна поведінка дуже залежить від роботи зі знаннями, іноді досить докладними знаннями, з області, в якій лежить задана задача».[en] та інженерія знань стали основним фокусом досліджень ШІ в 1980-х роках.

У 1980-х роках також народився Cyc (укр. Сайк), перша спроба лобової атаки на проблему здорового глузду, шляхом створення величезної бази даних, яка містила би всі буденні факти, що їх знає середня людина. Дуглас Ленат, який розпочав і очолював цей проєкт, стверджував, що короткого шляху не існує — єдиний спосіб, щоби машини знали значення людських понять, це навчати їх, по поняттю за раз, вручну. Проєкт не очікувався бути завершеним протягом багатьох десятиліть.

Програми для гри в шахи HiTech та [en] перемогли шахових гросмейстерів 1989 року. Обидві розробили в УКМ; розробка Deep Thought проклала шлях для Deep Blue.

Гроші повертаються: проєкт П'ятого покоління

1981 року [en] виділило 850 мільйонів доларів на проєкт комп'ютерів п'ятого покоління. Їхніми цілями було написати програми та побудувати машини, які могли би вести розмови, перекладати мови, інтерпретувати зображення та міркувати як людські істоти. До жалю [en], як основну мову програмування для проєкту було обрано Пролог.

Інші країни відповіли власними новими програмами. Велика Британія розпочала проєкт [en] на 350 мільйонів фунтів стерлінгів. Консорціум компаній США створив [en] (англ. Microelectronics and Computer Technology Corporation, MCC) для фінансування великомасштабних проєктів з ШІ та інформаційних технологій.DARPA також відреагувала, заснувавши [en], і потроївши свої інвестиції в ШІ між 1984 і 1988 роками.

image
Мережа Гопфілда з чотирма вузлами

Відродження нейронних мереж

1982 року фізик Джон Гопфілд зміг довести, що певний вигляд нейронної мережі (званий тепер «мережею Гопфілда») може навчатися й обробляти інформацію, і довідно збігатися після достатнього часу за будь-яких незмінних умов. Це був прорив, оскільки раніше вважали, що нелінійні мережі в загальному випадку розвиватимуться хаотично.

Приблизно в той же час Джефрі Гінтон та [en] популяризували метод тренування нейронних мереж, званий «зворотним поширенням» (англ. "backpropagation"), відомий також як зворотний режим автоматичного диференціювання, опублікований [en] (1970) та застосований до нейронних мереж [en]. Ці два відкриття допомогли відродити дослідження штучних нейронних мереж.

Починаючи з публікації 1986 року «Паралельно розподіленої обробки», двотомної збірки статей під редакцією [en] та психолога Джеймса Макклелланда, дослідження нейронних мереж набули нового імпульсу, й стануть комерційно успішними в 1990-х роках у застосуванні до оптичного розпізнавання символів та розпізнавання мовлення.

Розвиток метал-діелектрик-напівпровідникових (МДН, англ. MOS) схем надвеликого рівня інтеграції (НВРІ, англ. VLSI) у вигляді технології комплементарних метал-оксид-напівпровідників (КМОН, англ. CMOS) уможливив розвиток практичної технології штучних нейронних мереж у 1980-х роках.

Провідною публікацією в цій галузі була книга 1989 року «Аналогове НВРІ-втілення нейронних систем» Карвера А. Міда та Мохаммеда Ісмаїла.

Крах: друга зима ШІ (1987—1993)

Захоплення ділової спільноти штучним інтелектом у 1980-х роках здійнялося й упало за класичним сценарієм економічної бульбашки. Коли десятки компаній зазнали невдач, склалося враження, що ця технологія нежиттєздатна. Проте ця галузь продовжувала робити прогрес, незважаючи на критику. Багато дослідників, включно з розробниками робототехніки [en] та Гансом Моравеком, виступали за цілком новий підхід до штучного інтелекту.

Зима ШІ

Термін «Зима ШІ» запровадили дослідники, які вижили після скорочення фінансування 1974 року, коли стали турбуватися, що ентузіазм щодо експертних систем вийшов з-під контролю, і що розчарування неодмінно настане. Їхні побоювання були обґрунтованими: наприкінці 1980-х і на початку 1990-х років ШІ зазнає низки фінансових ударів.

Першою ознакою зміни погоди був раптовий крах ринку спеціалізованого апаратного забезпечення для ШІ 1987 року. Настільні комп'ютери від Apple та IBM постійно збільшували швидкодію й потужність, і 1987 року вони стали потужнішими за дорожчі Лісп-машини, які випускали [en] та інші. Купувати їх вже не було жодної доброї причини. Вся індустрія вартістю півмільярда доларів зруйнувалася за одну ніч.

Зрештою, найраніші успішні експертні системи, такі як XCON, виявилися занадто дорогими в обслуговуванні. Їх було важко оновлювати, вони не могли навчатися, вони були «крихкими» (тобто могли робити абсурдні помилки за незвичайних даних входу) й пали жертвою проблем (як-от [en]), які було виявлено ще роки тому. Експертні системи виявилися корисними, але тільки в декількох особливих контекстах.

Наприкінці 1980-х років [en] обрізала фінансування ШІ «різко і жорстоко». Нове керівництво DARPA вирішило, що ШІ не є «наступною хвилею», і спрямувало кошти на проєкти, отримання негайних результатів від яких видавалося правдоподібнішим.

До 1991 року вражаючого переліку цілей, сформульованих 1981 року для японського п'ятого покоління комп'ютерів, досягнуто не було. Насправді, деяких із них, як-от «підтримувати неформальну розмову», не було досягнуто навіть до 2010 року. Як і з іншими проєктами ШІ, очікування були набагато вищими за те, що було можливим насправді.

Понад 300 компаній, які займалися ШІ, закрилися, збанкрутували або були придбані до кінця 1993 року, фактично завершивши першу комерційну хвилю ШІ. 1994 року [en] заявив у книзі «The Brain Makers», що «Найближче майбутнє штучного інтелекту — в його комерційному вигляді — здається, залежить частково від продовження успіху нейронних мереж.»

Нувельний ШІ та втілений розум

Докладніше: [en], [[[en]|[en]]], [[[en]|[en]]] та

Наприкінці 1980-х років декілька дослідників пропагували цілком новий підхід до штучного інтелекту, на основі робототехніки. Вони вважали, що для того, щоби проявити справжній інтелект, машині потрібно мати тіло — вона повинна сприймати, рухатися, виживати та взаємодіяти зі світом. Вони стверджували, що ці чуттєо-моторні навички необхідні для вищих рівнів навичок, як-от [en], і що абстрактне міркування насправді є найменш цікавою чи важливою людською навичкою (див. парадокс Моравека). Вони пропагували побудову інтелекту «знизу вгору.»

Цей підхід відродив ідеї з кібернетики й теорії керування, які були непопулярними з 1960-х років. Іншим предтечею був Девід Марр, який прийшов до МТІ наприкінці 1970-х років з успішним досвідом у теоретичній нейробіології, щоби очолити групу, яка вивчала бачення. Він відкинув усі символьні підходи (як логіку Маккарті, так і рамки Мінського), стверджуючи, що ШІ потрібно було розуміти фізичну механіку зору знизу вгору, перш ніж відбувалася би будь-яка символьна обробка. (1980 року роботу Марра обірвала лейкемія.)

У своїй статті 1990 року «Слони не грають у шахи» дослідник з робототехніки [en] спрямував свою критику безпосередньо на гіпотезу системи фізичних символів, стверджуючи, що символи не завжди необхідні, оскільки «світ є найкращою моделлю самого себе. Він завжди точно актуальний. Він завжди має всі деталі, які треба знати. Секрет полягає в тому, щоби сприймати його доречним чином і достатньо часто.» У 1980-х і 1990-х роках багато когнітивістів також відкинули модель символьної обробки розуму і стверджували, що для міркування необхідне тіло, теорію, названу тезою про втілений розум.

ШІ (1993—2011)

Галузь ШІ, якій вже понад півстоліття, нарешті досягла деяких своїх найдавніших цілей. Її почали успішно використовувати в усій технологічній промисловості, хоча й дещо за лаштунками. Деякі з цих успіхів були пов'язані зі зростанням обчислювальної потужності, а деяких було досягнуто шляхом зосередження на конкретних ізольованих задачах і розв'язанні їх за найвищими стандартами наукової відповідальності. Проте репутація ШІ, принаймні в діловому світі, була не дуже бездоганною. Усередині галузі бракувало згоди щодо причин невдачі ШІ у втіленні мрії про людський рівень інтелекту, яка захопила уяву світу в 1960-х роках. Разом усі ці чинники допомогли розколоти ШІ на конкурентні підгалузі, зосереджені на певних задачах або підходах, іноді навіть під новими назвами, які приховували потьмяніле походження від «штучного інтелекту». ШІ став як обережнішим, так і успішнішим, ніж будь-коли раніше.

Віхи та закон Мура

11 травня 1997 року Deep Blue став першою комп'ютерною шаховою системою, яка перемогла чинного чемпіона світу з шахів Гаррі Каспарова. Цей суперкомп'ютер був спеціалізованою версією платформи, створеної IBM, і міг обробляти вдвічі більше ходів за секунду, ніж під час першого матчу (який Deep Blue програв), а саме 200 000 000 ходів за секунду.

2005 року робот зі Стенфорду виграв [en], автономно проїхавши 121 км непідготовленою пустельною трасою. Через два роки команда з УКМ виграла [en], автономно проїхавши 89 км у міському середовищі, дотримуючись усіх дорожніх небезпек і правил дорожнього руху. У лютому 2011 року в телевікторині [en] в показовому матчі система відповідей на запитання IBM, Watson, перемогла двох найкращих чемпіонів Jeopardy!, [en] та [en], зі значною перевагою.

Ці успіхи не були наслідком якоїсь революційної нової парадигми, а переважно ґрунтувалися на наполегливому застосуванні інженерних навичок та величезному зростанні швидкості й обсягу пам'яті комп'ютерів у 90-х роках. Насправді, Deep Blue був у 10 мільйонів разів швидший за [en], якого [en] навчив грати в шахи у 1951 році. Це драматичне зростання вимірюється законом Мура, який передбачує, що швидкість і обсяг пам'яті комп'ютерів подвоюються кожні два роки внаслідок щодворічного подвоєння [en]МДН-транзисторів. Основну проблему «сирої обчислювальної потужності» поступово вдавалося подолати.

Інтелектуальні агенти

Нова парадигма, яку назвали «інтелектуальними агентами» (англ. "intelligent agents"), стала широко прийнятою протягом 1990-х років. Хоч раніше дослідники й пропонували модульні підходи «розділяй і володарюй» до ШІ,інтелектуальний агент не набув свого сучасного вигляду, доки Джуда Перл, Аллен Ньюелл, [en] та інші не привнесли поняття з теорії рішень та економіки до вивчення ШІ. Коли економістське визначення раціонального агента було поєднано з інформатичним визначенням об'єкта або модуля, парадигму інтелектуального агента було завершено.

Інтелектуальний агент — це система, яка сприймає своє середовище і вживає дії, які максимізують її шанси на успіх. За цим визначенням, прості програми, які розв'язують конкретні задачі, є «інтелектуальними агентами», так само як і людські істоти та організації людських істот, такі як фірми. Парадигма інтелектуальних агентів визначає дослідження ШІ як «вивчення інтелектуальних агентів». Це узагальнення деяких попередніх визначень ШІ: воно виходить за рамки вивчення людського інтелекту; воно вивчає всі види інтелекту.

Ця парадигма дала дослідникам можливість вивчати окремі задачі й знаходити рішення, які були одночасно перевірними й корисними. Вона надала спільну мову для опису задач та обміну їхніми рішеннями між собою та з іншими галузями, які також використовували поняття абстрактних агентів, як-от з економікою та теорією керування. Сподівалися, що завершена [en] (як-от [en] Ньюелла) колись дозволить дослідникам побудувати універсальніші та інтелектуальніші системи із взаємодійних інтелектуальних агентів.

Імовірнісне міркування та більша строгість

Дослідники ШІ почали розробляти й використовувати складніші математичні інструменти, ніж будь-коли раніше. Було загальне усвідомлення, що над багатьма задачами, які треба було розв'язати ШІ, вже працювали дослідники з таких галузей як математика, електротехніка, економіка та дослідження операцій. Спільна математична мова уможливила вищий рівень співпраці з усталенішими й успішнішими галузями та досягнення результатів, які були вимірюваними й довідними; ШІ став більш строгою «науковою» дисципліною.

Впливова книга Джуди Перла 1988 року привнесла до ШІ ймовірність та теорію рішень. Серед багатьох нових інструментів у вжитку були баєсові мережі, приховані марковські моделі, теорія інформації, статистичне моделювання та класична оптимізація. Також було розроблено точні математичні описи для таких парадигм «обчислювального інтелекту» як нейронні мережі та еволюційні алгоритми.

ШІ за лаштунками

Алгоритми, первинно розроблені дослідниками ШІ, почали з'являтися як частини більших систем. ШІ розв'язав багато дуже складних задач і їхні розв'язки виявилися корисними в усій технологічній промисловості, як-от у розробленні даних, промисловій робототехніці, логістиці,розпізнаванні мовлення, банківському програмному забезпеченні,медичному діагностуванні та пошуковій системі Google.

Галузь ШІ отримала мало або жодного визнання за ці успіхи у 1990-х та на початку 2000-х років. Багато з найбільших нововведень ШІ було зведено до статусу просто ще одного предмета в скриньці інструментів інформатики.Нік Бостром пояснює: «Багато передового ШІ просочилося в загальні застосування, часто без називання цього ШІ, тому що коли щось стає достатньо корисним і поширеним, його вже не мітять як ШІ.»

Багато дослідників ШІ у 1990-х навмисно називали свою роботу іншими назвами, як-от інформатикою, [en], когнітивними системами та обчислювальним інтелектом. Можливо, частково через те, що вони вважали свою галузь принципово відмінною від ШІ, але також ці нові назви допомагали залучати фінансування. У комерційному світі, принаймні, невиконані обіцянки зими штучного інтелекту продовжували переслідувати дослідження ШІ у 2000-х роках, як повідомляла New York Times 2005 року: «Інформатики та програмісти уникали терміну „штучний інтелект“ через побоювання бути сприйнятими як мрійники з шаленими очима.»

Глибоке навчання, великі дані (2011—2020)

У перших десятиліттях XXI століття доступ до великої кількості даних (відомих як «великі дані», англ. "big data"), дешевші та швидші комп'ютери та передові методики машинного навчання успішно застосували до багатьох задач по всій економіці. Справді, [en] оцінили у своїй відомій статті «Великі дані: наступний рубіж для інновацій, конкуренції та продуктивності» (англ. "Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity"), що «до 2009 року майже всі сектори економіки США мали принаймні середній рівень 200 терабайт збережених даних».

До 2016 року ринок продуктів, апаратного та програмного забезпечення, пов'язаних із ШІ, досяг понад 8 мільярдів доларів, а New York Times повідомили, що інтерес до ШІ досяг «божевільного» рівня. Застосування великих даних почали досягати й інших галузей, як-от тренування моделей в екології та для різних застосувань в економіці. Просування й дослідження в глибокому навчанні (особливо в глибоких згорткових нейронних мережах та рекурентних нейронних мережах) підштовхнули просування й дослідження в обробці зображень і відео, аналізі тексту, й навіть розпізнаванні мовлення.

На першому глобальному [en], що відбувся в Блечлі-Парку в листопаді 2023 року, обговорили найближчі та віддалені ризики штучного інтелекту й можливість обов'язкових та добровільних регуляторних рамок. 28 країн, включно зі США, Китаєм та ЄС, оприлюднили декларацію на початку саміту, закликаючи до міжнародної співпраці для управління викликами та ризиками штучного інтелекту.

Глибоке навчання

Докладніше: Глибоке навчання

Глибоке навчання (англ. deep learning) — це галузь машинного навчання, яка моделює високорівневі абстракції в даних за допомогою глибокого графа з багатьма шарами обробки. За теоремою про універсальне наближення (теоремою Цибенка), глибина не є необхідною для нейронної мережі, щоби наближувати довільні неперервні функції. Незважаючи на це, є багато проблем, поширених для неглибоких мереж (як-от перенавчання), яких глибокі мережі допомагають уникати. Як такі, глибокі нейронні мережі здатні насправді породжувати набагато складніші моделі порівняно з їхніми неглибокими аналогами.

Проте, глибоке навчання має свої власні проблеми. Поширеною проблемою для рекурентних нейронних мереж є проблема зникання градієнту, яка полягає в тому, що градієнти, які передаються між шарами, поступово знижуються й буквально зникають, коли округлюються до нуля. Було розроблено багато методів, щоби підійти до цієї проблеми, як-от вузли довгої короткочасної пам'яті.

Глибокі нейронні архітектури рівня останніх досягнень іноді навіть можуть змагатися з людською точністю в таких галузях як комп'ютерне бачення, зокрема в таких речах, як база даних MNIST та розпізнавання дорожніх знаків.

Мовні обробники, які працюють на основі розумних пошукових систем, можуть легко перемагати людей у відповідях на загальні питання (як-от IBM Watson), а нещодавні розробки в глибокому навчанні дали дивовижні результати у змаганні з людьми в таких речах як Ґо та Doom (який, будучи стрілялкою від першої особи, викликав деякі суперечки).

Великі дані

Докладніше: Великі дані

Великі дані (англ. big data) — це збірка даних, якими неможливо оволодіти, управляти та обробляти їх звичайними програмними інструментами протягом певного часового проміжку. Це величезна кількість можливостей для ухвалювання рішень, розуміння та оптимізації процесів, які вимагають нових моделей обробки. У книзі «Ера великих даних» (англ. The Big Data Era), написаній Віктором Майєром Шонбергом та [en], великі дані означають, що замість випадкового аналізу (вибіркового дослідження) для аналізу використовують усі дані. Характеристики 5 «V» великих даних (запропоновані IBM): обсяг (англ. Volume), швидкість (англ. Velocity), різноманітність (англ. Variety), цінність (англ. Value), достовірність (англ. Veracity).

Стратегічна значущість технології великих даних полягає не в тому, щоби оволодіти величезною кількістю інформації, а в тому, щоби спеціалізуватися на цих змістовних даних. Іншими словами, якщо великі дані порівняти з промисловістю, то ключем до досягнення прибутковості в цій промисловості є підвищення [en]» цими даними та реалізація їхньої «доданої вартості» шляхом «обробки».

Ера ШІ, сильний штучний інтелект (2020—дотепер)

Докладніше: Бум ШІ

Ера ШІ починається з початкової розробки ключових архітектур й алгоритмів, таких як трансформерна архітектура 2017 року, що призвела до масштабування та розвитку великих мовних моделей, які виявляють подібні до людських риси розуміння, пізнання, уваги та творчості. Початком ери ШІ вважають приблизно 2022—2024 роки із розробкою масштабованих великих мовних моделей, як-от ChatGPT.

Великі мовні моделі

Докладніше: Великі мовні моделі

2017 року дослідники з Google запропонували трансформерну архітектуру. Вона використовує механізм уваги, й пізніше стала широко використовуваною у великих мовних моделях.

[en] (англ. foundation models), що є великими мовними моделями, натренованими на величезних кількостях немічених даних, які можливо пристосовувати для широкого спектра підзадач, почали розробляти 2018 року.

Моделі, такі як GPT-3, випущену організацією OpenAI 2020 року, та [en], випущену компанією DeepMind 2022 року, описували як важливі досягнення машинного навчання.

2023 року Microsoft Research перевірили велику мовну модель GPT-4 на великому розмаїтті завдань та зробили висновок, що «її можливо стерпно розглядати як ранню (але все ще неповну) версію системи сильного штучного інтелекту (СШІ, англ. artificial general intelligence, AGI)»

Див. також

Примітки

  1. Copeland, J (Ed.) (2004). The Essential Turing: the ideas that gave birth to the computer age (англ.). Oxford: Clarendon Press. ISBN .
  2. Kaplan, Andreas; Haenlein, Michael (2019). Siri, Siri, in my hand: Who's the fairest in the land? On the interpretations, illustrations, and implications of artificial intelligence. Business Horizons (англ.). 62: 15—25. doi:10.1016/j.bushor.2018.08.004. S2CID 158433736.
  3. Newquist, 1994, с. 143—156.
  4. Newquist, 1994, с. 144—152.
  5. Епізод про Тала у 4-тій книзі «Аргонавтики»
  6. Бібліотека 1.9.26
  7. Rhodios, Apollonios (2007). The Argonautika : Expanded Edition (англ.). University of California Press. с. 355. ISBN . OCLC 811491744.
  8. Morford, Mark (2007). Classical mythology (англ.). Oxford. с. 184. ISBN . OCLC 1102437035.
  9. Linden, Stanton J. (2003). The alchemy reader: from Hermes Trismegistus to Isaac Newton (англ.). New York: Cambridge University Press. с. Ch. 18. ISBN . OCLC 51210362.
  10. Kressel, Matthew (1 жовтня 2015). 36 Days of Judaic Myth: Day 24, The Golem of Prague. Matthew Kressel (англ.). Процитовано 15 березня 2020.
  11. Newquist, 1994.
  12. GOLEM. www.jewishencyclopedia.com (англ.). Процитовано 15 березня 2020.
  13. Newquist, 1994, с. 38.
  14. Sanhedrin 65b. www.sefaria.org (англ.). Процитовано 15 березня 2020.
  15. O'Connor, Kathleen Malone (1994). The alchemical creation of life (takwin) and other concepts of Genesis in medieval Islam. Dissertations Available from ProQuest (англ.): 1—435.
  16. Goethe, Johann Wolfgang von (1890). Faust; a tragedy. Translated, in the original metres ... by Bayard Taylor. Authorised ed., published by special arrangement with Mrs. Bayard Taylor. With a biographical introd (англ.). London Ward, Lock.
  17. McCorduck, 2004, с. 17—25.
  18. Butler, 1863.
  19. Newquist, 1994, с. 65.
  20. Cave, Stephen; Dihal, Kanta (2019). Hopes and fears for intelligent machines in fiction and reality. Nature Machine Intelligence (англ.). 1 (2): 74—78. doi:10.1038/s42256-019-0020-9. ISSN 2522-5839. S2CID 150700981.
  21. Needham, 1986, с. 53.
  22. McCorduck, 2004, с. 6.
  23. Nick, 2005.
  24. McCorduck, 2004, с. 17.
  25. Levitt, 2000.
  26. Newquist, 1994, с. 30.
  27. Процитоване в McCorduck, 2004, с. 8, Crevier, 1993, с. 1, а McCorduck, 2004, с. 6—9 обговорює священні статуї.
  28. Інші важливі автомати створили Гарун ар-Рашид (McCorduck, 2004, с. 10), Жак де Вокансон (Newquist, 1994, с. 40), (McCorduck, 2004, с. 16) і [en] (McCorduck, 2004, с. 59—62)
  29. Cave, S.; Dihal, K.; Dillon, S. (2020). AI Narratives: A History of Imaginative Thinking about Intelligent Machines (англ.). Oxford University Press. с. 56. ISBN . Процитовано 2 травня 2023.
  30. Butler, E. M. (Eliza Marian) (1948). The myth of the magus (англ.). London: Cambridge University Press. ISBN . OCLC 5063114.
  31. Porterfield, A. (2006). The Protestant Experience in America. American religious experience (англ.). Greenwood Press. с. 136. ISBN . Процитовано 15 травня 2023.
  32. Hollander, Lee M. (1964). Heimskringla; history of the kings of Norway (англ.). Austin: Published for the American-Scandinavian Foundation by the University of Texas Press. ISBN . OCLC 638953.
  33. Berlinski, 2000.
  34. Cfr. Carreras Artau, Tomás y Joaquín. Historia de la filosofía española. Filosofía cristiana de los siglos XIII al XV. Madrid, 1939, Volume I (ісп.)
  35. Bonner, Anthonny, The Art and Logic of Ramón Llull: A User's Guide, Brill, 2007. (англ.)
  36. Anthony Bonner (ed.), Doctor Illuminatus. A Ramon Llull Reader (Princeton University 1985). Vid. "Llull's Influence: The History of Lullism" at 57–71 (англ.)
  37. Механістичність та ШІ XVII століття:
  38. Гоббс та ШІ:
  39. Лейбніц та ШІ:
  40. Лямбда-числення було особливо важливим для ШІ, оскільки воно стало натхненням для Lisp (найважливішої мови програмування, яку використовували в ШІ). (Crevier, 1993, с. 190 196, 61)
  41. Оригінальне фото можна побачити у статті: Rose, Allen (April 1946). Lightning Strikes Mathematics. Popular Science (англ.): 83—86. Процитовано 15 квітня 2012.
  42. Newquist, 1994, с. 56.
  43. Машина Тюрінга: McCorduck, 2004, с. 63—64, Crevier, 1993, с. 22—24, Russell та Norvig, 2003, с. 8 та див. Turing, 1936–37
  44. Couturat, 1901.
  45. Russell та Norvig, 2021, с. 15.
  46. Russell та Norvig, (2021, с. 15); Newquist, (1994, с. 67)
  47. Randall, (1982, с. 4—5); Byrne, (2012); Mulvihill, (2012)
  48. Randall, (1982, с. 6, 11—13); Quevedo, (1914); Quevedo, (1915)
  49. Randall, 1982, с. 13, 16—17.
  50. Цитовано в Russell та Norvig, (2021, с. 15)
  51. Menabrea та Lovelace, 1843.
  52. Історія кафедри. Кафедра загальної та неорганічної хімії НТУ «ХПІ» (укр.). оригіналу за 19 листопада 2023. Процитовано 20 листопада 2023.
  53. Кратко, 2009, с. 57.
  54. Малиновський, 2004, с. 8—10.
  55. Mollenhoff, Clark R. (1988). Atanasoff: Forgotten Father of the Computer (англ.). Ames: Iowa State University Press. ISBN .
  56. Katchanovski, Ivan (березень 2004). Virchenko, Nina; Katchanovski, Ivan; Haidey, Viktor; Andrushkiw, Roman; Voronka, Roman (ред.). A Puzzle in the Invention and Patenting of the Electronic Computer in the US (англ.). National Technical University of Ukraine and Shevchenko Scientific Society in the US. с. 655—687.
  57. Russell та Norvig, 2021, с. 14.
  58. McCorduck, 2004, с. 76—80.
  59. ЕК1973, т. 2, с. 36.
  60. Кратко, 2009, с. 58—59.
  61. Малиновський, 2004, с. 11—14.
  62. Kaplan, Andreas. Artificial Intelligence, Business and Civilization - Our Fate Made in Machines (англ.). Процитовано 11 березня 2022.
  63. McCorduck, 2004, с. 51—57, 80—107, Crevier, 1993, с. 27—32, Russell та Norvig, 2003, с. 15, 940, Moravec, 1988, с. 3, Cordeschi, 2002, Chap. 5.
  64. McCorduck, 2004, с. 98, Crevier, 1993, с. 27—28, Russell та Norvig, 2003, с. 15, 940, Moravec, 1988, с. 3, Cordeschi, 2002, Chap. 5.
  65. McCulloch, Warren S.; Pitts, Walter (1 грудня 1943). A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. Bulletin of Mathematical Biophysics (англ.). 5 (4): 115—133. doi:10.1007/BF02478259. ISSN 1522-9602.
  66. Piccinini, Gualtiero (1 серпня 2004). The First Computational Theory of Mind and Brain: A Close Look at Mcculloch and Pitts's "Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity". Synthese (англ.). 141 (2): 175—215. doi:10.1023/B:SYNT.0000043018.52445.3e. ISSN 1573-0964. S2CID 10442035.
  67. McCorduck, 2004, с. 51—57, 88—94, Crevier, 1993, с. 30, Russell та Norvig, 2003, с. 15−16, Cordeschi, 2002, Chap. 5 та див. також McCullough та Pitts, 1943
  68. McCorduck, 2004, с. 102, Crevier, 1993, с. 34—35 та Russell та Norvig, 2003, с. 17
  69. McCorduck, 2004, с. 70—72, Crevier, 1993, с. 22−25, Russell та Norvig, 2003, с. 2–3 and 948, Haugeland, 1985, с. 6—9, Cordeschi, 2002, с. 170—176. Див. також Turing, 1950
  70. Newquist, 1994, с. 92—98.
  71. Russell та Norvig, (2003, с. 948) стверджують, що Тюрінг відповів на всі основні заперечення проти ШІ, які було висунуто протягом років після появи цієї праці.
  72. Див. "A Brief History of Computing" (англ.) на AlanTuring.net.
  73. Schaeffer, Jonathan. One Jump Ahead:: Challenging Human Supremacy in Checkers, 1997, 2009, Springer, . Розділ 6. (англ.)
  74. McCorduck, 2004, с. 137—170, Crevier, 1993, с. 44—47
  75. McCorduck, 2004, с. 123—125, Crevier, 1993, с. 44—46 та Russell та Norvig, 2003, с. 17
  76. Цитовано в Crevier, 1993, с. 46 та Russell та Norvig, 2003, с. 17
  77. Russell та Norvig, 2003, с. 947, 952.
  78. Chatterjee, Sheshadri; N.S., Sreenivasulu; Hussain, Zahid (1 січня 2021). Evolution of artificial intelligence and its impact on human rights: from sociolegal perspective. International Journal of Law and Management (англ.). 64 (2): 184—205. doi:10.1108/IJLMA-06-2021-0156. ISSN 1754-243X. S2CID 238670666.
  79. McCorduck, 2004, с. 111—136, Crevier, 1993, с. 49—51 та Russell та Norvig, 2003, с. 17 Newquist, 1994, с. 91—112
  80. Див. McCarthy та ін., 1955. Також див. Crevier, 1993, с. 48, де [en] стверджує, що «[ця пропозиція] пізніше стала відомою як „гіпотеза систем фізичних символів“». Гіпотезу системи фізичних символів сформульовали та дали їй назву Ньюелл та Саймон у своїй статті про ЗРЗ. (Newell та Simon, 1963) Вона містить конкретніше визначення «машини» як агента, що маніпулює символами. Див. філософію штучного інтелекту.
  81. McCorduck, (2004, с. 129—130) розповідає, як випускники Дартмутського семінару домінували в перші два десятиліття досліджень ШІ, називаючи їх «невидимим коледжем».
  82. «Я не присягатимуся, але я не бачив її раніше», — сказав Маккарті [en] 1979 року. (McCorduck, 2004, с. 114) Проте Маккарті також недвозначно заявив «Я придумав цей термін» в інтерв'ю CNET. (Skillings, 2006)
  83. McCarthy, John (1988). Review of The Question of Artificial Intelligence. Annals of the History of Computing (англ.). 10 (3): 224—229., зібрано в McCarthy, John (1996). 10. Review of The Question of Artificial Intelligence. Defending AI Research: A Collection of Essays and Reviews (англ.). CSLI., с. 73 «[О]днією з причин винаходу терміна „штучний інтелект“ була втеча від асоціації з „кібернетикою“. Її зосередження на аналоговому зворотному зв'язку здавалося помилковим, і я хотів уникнути чи то прийняття Норберта (не Роберта) Вінера як гуру, чи то сперечання з ним.»
  84. Crevier, (1993, с. 49) пише «цю конференцію загалом визнають офіційною датою народження цієї нової науки.»
  85. Рассел та Норвіг пишуть «це було дивовижно, коли комп'ютер робив щось хоч віддалено розумне.» Russell та Norvig, 2003, с. 18
  86. Crevier, 1993, с. 52—107, Moravec, 1988, с. 9 та Russell та Norvig, 2003, с. 18−21
  87. McCorduck, 2004, с. 218, Newquist, 1994, с. 91—112, Crevier, 1993, с. 108—109 та Russell та Norvig, 2003, с. 21
  88. Crevier, 1993, с. 52—107, Moravec, 1988, с. 9
  89. Аналіз цілей—засобів, міркування як пошук: McCorduck, 2004, с. 247—248. Russell та Norvig, 2003, с. 59—61
  90. Евристика: McCorduck, 2004, с. 246, Russell та Norvig, 2003, с. 21—22
  91. ЗРЗ: McCorduck, 2004, с. 245—250, Crevier, 1993, с. ЗРЗ?, Russell та Norvig, 2003, с. ЗРЗ?
  92. Crevier, 1993, с. 51—58, 65—66 та Russell та Norvig, 2003, с. 18—19
  93. McCorduck, 2004, с. 268—271, Crevier, 1993, с. 95—96, Newquist, 1994, с. 148—156, Moravec, 1988, с. 14—15
  94. Rosenblatt, Frank. Principles of neurodynamics: Perceptrons and the theory of brain mechanisms. Vol. 55. Washington, DC: Spartan books, 1962. (англ.)
  95. Widrow, B.; Lehr, M.A. (Вересень 1990). 30 years of adaptive neural networks: perceptron, Madaline, and backpropagation. Proceedings of the IEEE (англ.). 78 (9): 1415—1442. doi:10.1109/5.58323. S2CID 195704643.
  96. Rosen, Charles A., Nils J. Nilsson, and Milton B. Adams. "" Proposal for Research SRI No. ESU 65-1, 8 січня 1965. (англ.)
  97. Nilsson, Nils J. . Artificial Intelligence Center, SRI International, 1984. (англ.)
  98. Hart, Peter E.; Nilsson, Nils J.; Perrault, Ray; Mitchell, Tom; Kulikowski, Casimir A.; Leake, David B. (15 березня 2003). In Memoriam: Charles Rosen, Norman Nielsen, and Saul Amarel. AI Magazine (англ.). 24 (1): 6. doi:10.1609/aimag.v24i1.1683. ISSN 2371-9621.
  99. Nilsson, Nils J. (2009). Section 4.2: Neural Networks. The Quest for Artificial Intelligence (англ.). Cambridge: Cambridge University Press. doi:10.1017/cbo9780511819346. ISBN .
  100. Nielson, Donald L. (1 січня 2005). Chapter 4: The Life and Times of a Successful SRI Laboratory: Artificial Intelligence and Robotics (PDF). A HERITAGE OF INNOVATION SRI's First Half Century (English) (вид. 1st). SRI International. ISBN .
  101. Olazaran Rodriguez, Jose Miguel. . PhD Dissertation. University of Edinburgh, 1991. Див. особливо розділи 2 та 3. (англ.)
  102. Schmidhuber, Jurgen. Critique of Paper by "Deep Learning Conspiracy". (Nature 521 p 436) (англ.). Процитовано 26 грудня 2019.
  103. Ivakhnenko, A.G. (1968). The Group Method of Data Handling - a Rival of the Method of Stochastic Approximation. Soviet Automatic Control. 13 (3): 43—55.
  104. McCorduck, 2004, с. 286, Crevier, 1993, с. 76—79, Russell та Norvig, 2003, с. 19
  105. Crevier, 1993, с. 79—83.
  106. Crevier, 1993, с. 164—172.
  107. McCorduck, 2004, с. 291—296, Crevier, 1993, с. 134—139
  108. McCorduck, 2004, с. 299—305, Crevier, 1993, с. 83—102, Russell та Norvig, 2003, с. 19 та Copeland, 2000
  109. McCorduck, 2004, с. 300—305, Crevier, 1993, с. 84—102, Russell та Norvig, 2003, с. 19
  110. Humanoid History -WABOT- (яп.).
  111. Zeghloul, Saïd; Laribi, Med Amine; Gazeau, Jean-Pierre (21 вересня 2015). Robotics and Mechatronics: Proceedings of the 4th IFToMM International Symposium on Robotics and Mechatronics (англ.). Springer. ISBN  — через Google Books.
  112. Historical Android Projects. androidworld.com (англ.).
  113. Robots: From Science Fiction to Technological Revolution, сторінка 130 (англ.)
  114. Duffy, Vincent G. (19 квітня 2016). Handbook of Digital Human Modeling: Research for Applied Ergonomics and Human Factors Engineering (англ.). CRC Press. ISBN  — через Google Books.
  115. Amosov, N.M.; ; Fomenko, V.D. (1975). Transport robot with network control system (PDF). IJCAI (англ.). Tbilisi. (PDF) оригіналу за 31 травня 2023. Процитовано 20 листопада 2023.
  116. Микола Амосов - основоположник біокібернетичних інформаційних технологій. Робототехнічний період. Музей історії розвитку інформаційних технологій в Україні. оригіналу за 10 червня 2023. Процитовано 20 листопада 2023.
  117. Simon та Newell, 1958, с. 7−8 цитовано в Crevier, 1993, с. 108. Див. також Russell та Norvig, 2003, с. 21
  118. Simon, 1965, с. 96 цитовано в Crevier, 1993, с. 109
  119. Minsky, 1967, с. 2 цитовано в Crevier, 1993, с. 109
  120. Мінський переконаний, що його неправильно процитували. Див. McCorduck, 2004, с. 272—274, Crevier, 1993, с. 96 та Darrach, 1970.
  121. Crevier, 1993, с. 64—65.
  122. Crevier, 1993, с. 94.
  123. Howe, 1994
  124. McCorduck, 2004, с. 131, Crevier, 1993, с. 51. Маккордак також зазначає, що фінансування було переважно під керівництвом випускників [en] 1956 року.
  125. Crevier, 1993, с. 65.
  126. Crevier, 1993, с. 68—71 та Turkle, 1984
  127. Crevier, 1993, с. 100—144 та Russell та Norvig, 2003, с. 21—22
  128. Малиновський, 1995, с. 72—73: «… виявилося, що вже перші спроби давали обнадійливі результати: ідея вже є, залишається тільки її реалізувати, а виходячи зі старого досвіду, який був накопичений в інших науках, вважали, що ідея — це вже 40% справи. Якщо на розробку ідеї треба було два роки, значить, на її реалізацію буде потрібно в півтора рази більше і через п'ять років ми зробимо програми, які будуть перекладати краще будь-якого перекладача з англійської на російську, або зробимо таку машину, яка буде призначена для кращого розуміння мови і змісту хорошим співрозмовником на рівні людини і т.п. Але виявилося, що це далеко не так.» — В. М. Глушков, 1982 рік
  129. McCorduck, 2004, с. 104—107, Crevier, 1993, с. 102—105, Russell та Norvig, 2003, с. 22
  130. Crevier, 1993, с. 163—196.
  131. Haigh, Thomas (грудень 2023). There Was No 'First AI Winter'. Communications of the ACM (англ.). 66 (12): 35—39. doi:10.1145/3625833. ISSN 0001-0782.
  132. Crevier, 1993, с. 146.
  133. Russell та Norvig, 2003, с. 20—21.
  134. Newquist, 1994, с. 336.
  135. Crevier, 1993, с. 146—148, див. також Buchanan, 2005, с. 56: «Ранні програми були неминуче обмежені в охопленні розміром і швидкістю пам'яті»
  136. Moravec, 1976. Маккарті завжди не погоджувався з Моравеком, починаючи з їхніх спільних ранніх днів у [en]. В інтерв'ю CNET він заявив: «Я би сказав, що 50 років тому можливості машин були занадто малі, але 30 років тому можливості машин не були реальною проблемою». (Skillings, 2006)
  137. Hans Moravec, ROBOT: Mere Machine to Transcendent Mind (англ.)
  138. Russell та Norvig, 2003, с. 9, 21—22 та Lighthill, 1973
  139. McCorduck, 2004, с. 300 & 421; Crevier, 1993, с. 113—114; Moravec, 1988, с. 13; Lenat та Guha, 1989, (Introduction); Russell та Norvig, 2003, с. 21
  140. McCorduck, 2004, с. 456, Moravec, 1988, с. 15—16
  141. McCarthy та Hayes, 1969, Crevier, 1993, с. 117—119
  142. McCorduck, 2004, с. 280—281, Crevier, 1993, с. 110, Russell та Norvig, 2003, с. 21 та NRC, 1999 під «Success in Speech Recognition».
  143. Crevier, 1993, с. 117, Russell та Norvig, 2003, с. 22, Howe, 1994 та див. також Lighthill, 1973.
  144. Russell та Norvig, 2003, с. 22, Lighthill, 1973, Джон Маккарті написав у відповідь у Review of Lighthill report, що «проблема комбінаторного вибуху була визнана в ШІ від самого початку»
  145. Crevier, 1993, с. 115—116 (на чому ґрунтується це твердження). До інших поглядів належать McCorduck, 2004, с. 306—313 та NRC, 1999 під «Success in Speech Recognition».
  146. Crevier, 1993, с. 115. Моравек пояснює: «Їхні початкові обіцянки DARPA були занадто оптимістичними. Звісно, те, що вони виконали, значно відставало від цього. Але вони відчували, що в наступній пропозиції вони не можуть обіцяти менше, ніж у першій, тому вони обіцяли більше».
  147. NRC, 1999 під «Shift to Applied Research Increases Investment». Хоч автономний танк і виявився невдачею, система управління боєм (названа «DART») виявилася надзвичайно успішною, заощадивши мільярди в першій війні в Перській затоці, відшкодувавши інвестиції й виправдавши прагматичну політику DARPA, принаймні з погляду DARPA.
  148. Лукасова та Пенроузова критика ШІ: Crevier, 1993, с. 22, Russell та Norvig, 2003, с. 949—950, Hofstadter, 1999, с. 471—477 та див. Lucas, 1961
  149. «Знання-як» — це термін Дрейфуса. (Дрейфус робить розрізнення між «знанням-як» і «знанням-що», сучасною версією Гайдеґґерового розрізнення [en] та [en].) (Dreyfus та Dreyfus, 1986)
  150. [en]: McCorduck, 2004, с. 211—239, Crevier, 1993, с. 120—132, Russell та Norvig, 2003, с. 950—952 та див. Dreyfus, 1965, Dreyfus, 1972, Dreyfus та Dreyfus, 1986
  151. Серлева Критика ШІ: McCorduck, 2004, с. 443—445, Crevier, 1993, с. 269—271, Russell та Norvig, 2003, с. 958—960 та див. Searle, 1980
  152. Цитовано в Crevier, 1993, с. 143
  153. Цитовано в Crevier, 1993, с. 122
  154. Newquist, 1994, с. 276.
  155. «Я став єдиним членом спільноти ШІ, поміченим за обідом з Дрейфусом. І я навмисно показав, що це не той спосіб поводитися з людиною». Джозеф Вейценбаум, цитований в Crevier, 1993, с. 123.
  156. Colby, Watt та Gilbert, 1966, с. 148. Вейценбаум посилався на цей текст у Weizenbaum, 1976, с. 5, 6. Колбі та його колеги пізніше також розробили схожі на чат-боти «комп'ютерні моделі параноїдальних процесів (PARRY)», щоби «зробити зрозумілими параноїдальні процеси в явних термінах символьної обробки». Colby, 1974, с. 6
  157. Вейценбаумова критика ШІ: McCorduck, 2004, с. 356—373, Crevier, 1993, с. 132—144, Russell та Norvig, 2003, с. 961 та див. Weizenbaum, 1976
  158. McCorduck, 2004, с. 51, Russell та Norvig, 2003, с. 19, 23
  159. McCorduck, 2004, с. 51, Crevier, 1993, с. 190—192
  160. Crevier, 1993, с. 193—196.
  161. Crevier, 1993, с. 145—149, 258—63.
  162. Wason та Shapiro, (1966) показали, що люди погано впоруються з повністю абстрактними задачами, але якщо задачу переформулювати так, щоби дозволити використання інтуїтивного соціального інтелекту, продуктивність різко покращується. (Див. [en]) Kahneman, Slovic та Tversky, (1982) показали, що люди жахливо впоруються з елементарними задачами, які вимагають нечіткого міркування. (Див. декілька прикладів у переліку когнітивних упереджень). Роботу [en] описано в Lakoff, 1987
  163. Раннім прикладом позиції Маккарті був журнал Science, де він сказав: «Це ШІ, тому нам не важливо, чи це психологічно реально» (Kolata, 1982), і він нещодавно повторив свою позицію на конференції [en], де сказав: «Штучний інтелект не є, за визначенням, імітуванням людського інтелекту» (Maker, 2006).
  164. Crevier, 1993, с. 175.
  165. Чепурні проти нечупар: McCorduck, 2004, с. 421—424 (який показує стан дебатів у 1984 році). Crevier, 1993, с. 168 (який документує первинне використання цього терміну Скенком). Інший аспект цього конфлікту назвали «процедурною/декларативною відмінністю», але він не виявився впливовим у подальших дослідженнях ШІ.
  166. McCorduck, 2004, с. 305—306, Crevier, 1993, с. 170—173, 246 та Russell та Norvig, 2003, с. 24. Стаття Мінського про рамки: Minsky, 1974.
  167. Hayes, P.J. (1981). The logic of frames. У Kaufmann, Morgan (ред.). Readings in artificial intelligence (англ.). с. 451—458.
  168. Reiter, R. (1978). On reasoning by default. American Journal of Computational Linguistics (англ.): 29—37.
  169. (1977). Negation as Failure. Logic and Data Bases (англ.). Boston, MA: Springer US. с. 293—322. doi:10.1007/978-1-4684-3384-5_11. ISBN .
  170. Newquist, 1994, с. 189—192.
  171. McCorduck, 2004, с. 327—335 (Дендрал), Crevier, 1993, с. 148—159, Newquist, 1994, с. 271, Russell та Norvig, 2003, с. 22—23
  172. Crevier, 1993, с. 158—159 та Russell та Norvig, 2003, с. 23−24
  173. Crevier, 1993, с. 198.
  174. Newquist, 1994, с. 259.
  175. McCorduck, 2004, с. 434—435, Crevier, 1993, с. 161—162, 197—203, Newquist, 1994, с. 275 та Russell та Norvig, 2003, с. 24
  176. McCorduck, 2004, с. 299.
  177. McCorduck, 2004, с. 421.
  178. Революція знань: McCorduck, 2004, с. 266—276, 298—300, 314, 421, Newquist, 1994, с. 255—267, Russell та Norvig, 2003, с. 22—23
  179. Cyc: McCorduck, 2004, с. 489, Crevier, 1993, с. 239—243, Newquist, 1994, с. 431—455, Russell та Norvig, 2003, с. 363−365 та Lenat та Guha, 1989
  180. (PDF) (англ.). Архів оригіналу (PDF) за 8 жовтня 2007. Процитовано 1 вересня 2007.
  181. McCorduck, 2004, с. 436—441, Newquist, 1994, с. 231—240, Crevier, 1993, с. 211, Russell та Norvig, 2003, с. 24 та див. також Feigenbaum та McCorduck, 1983
  182. Crevier, 1993, с. 195.
  183. Crevier, 1993, с. 240.
  184. Russell та Norvig, 2003, с. 25.
  185. McCorduck, 2004, с. 426—432, NRC, 1999 під «Shift to Applied Research Increases Investment»
  186. Sejnowski, Terrence J. (23 жовтня 2018). The Deep Learning Revolution (англ.) (вид. 1st). Cambridge, Massachusetts London, England: The MIT Press. с. 93–94. ISBN .
  187. Crevier, 1993, с. 214—215.
  188. Crevier, 1993, с. 215—216.
  189. Mead, Carver A.; Ismail, Mohammed (8 травня 1989). Analog VLSI Implementation of Neural Systems (PDF). The Kluwer International Series in Engineering and Computer Science (англ.). Т. 80. Norwell, MA: [en]. doi:10.1007/978-1-4613-1639-8. ISBN .
  190. Newquist, 1994, с. 501.
  191. Crevier, 1993, с. 203. Термін «зима ШІ» вперше використали як назву семінару на цю тему для Асоціації з розвитку штучного інтелекту.
  192. Newquist, 1994, с. 359—379, McCorduck, 2004, с. 435, Crevier, 1993, с. 209—210
  193. McCorduck, 2004, с. 435 (яка наводить інституційні причини їхньої остаточної невдачі), Newquist, 1994, с. 258—283 (який наводить обмежене впровадження в корпораціях), Crevier, 1993, с. 204—208 (який наводить складність підтримки істинності, тобто навчання та оновлення), Lenat та Guha, 1989, Вступ (які підкреслюють крихкість і неспроможність впоратися з надмірною кваліфікацією.)
  194. McCorduck, 2004, с. 430—431.
  195. McCorduck, 2004, с. 441, Crevier, 1993, с. 212. Маккордак пише: «Через два з половиною десятиліття ми можемо бачити, що японці не те щоби досягли всіх тих амбітних цілей.»
  196. Newquist, 1994, с. 476.
  197. Newquist, 1994, с. 440.
  198. McCorduck, 2004, с. 454—462.
  199. Moravec, (1988, с. 20) пише: «Я впевнений, що цей підхід знизу вгору до штучного інтелекту одного дня зустрінеться з традиційним підходом згори донизу більше ніж на половині шляху, готовий надати компетентність щодо реального світу й знання здорового глузду, що були такими недосяжними в програмах міркування. Повністю інтелектуальні машини виникнуть, коли буде вбито метафоричний [en], що об'єднає ці два зусилля.»
  200. Crevier, 1993, с. 183—190.
  201. Brooks, Robert A. (1990). Elephants Don't Play Chess (PDF). Robotics and Autonomous Systems (англ.). 6 (1–2): 3—15. doi:10.1016/S0921-8890(05)80025-9.
  202. Brooks, 1990, с. 3.
  203. Див., наприклад, Lakoff та Johnson, 1999
  204. Newquist, 1994, с. 511.
  205. McCorduck, (2004, с. 424) обговорює розкол і відмову від первинних цілей ШІ.
  206. McCorduck, 2004, с. 480—483.
  207. Deep Blue (англ.). IBM Research. Процитовано 10 вересня 2010.
  208. (англ.). Архів оригіналу за 31 жовтня 2007.
  209. (англ.). Архів оригіналу за 5 березня 2014. Процитовано 25 жовтня 2011.
  210. Markoff, John (16 лютого 2011). On 'Jeopardy!' Watson Win Is All but Trivial. The New York Times (англ.).
  211. Kurzweil, 2005, с. 274 пише, що поліпшення в комп'ютерних шахах, «за загальною думкою, обумовлене лише розширенням грубою силою апаратного забезпечення комп'ютерів.»
  212. Тривалість циклу [en] становила 1,2 мілісекунди, що можна вважати еквівалентним приблизно 833 FLOPS. Deep Blue працював на швидкості 11,38 гігафлопс (і це без урахування спеціального апаратного забезпечення для шахів у Deep Blue). Дуже приблизно, ці значення відрізняються в 107 разів.
  213. McCorduck, 2004, с. 471—478, Russell та Norvig, 2003, с. 55, де вони пишуть: «Погляд на цілісного агента зараз широко прийнятий у галузі». Парадигму інтелектуального агента обговорюють в основних підручниках з ШІ, як-от: Russell та Norvig, 2003, с. 32—58, 968—972, Poole, Mackworth та Goebel, 1998, с. 7—21, Luger та Stubblefield, 2004, с. 235—240
  214. Модель акторів [en] передбачила сучасне визначення інтелектуальних агентів. (Hewitt, Bishop та Steiger, 1973) Як Джон Дойль (Doyle, 1983), так і популярна класика Марвіна Мінського [en]» (Minsky, 1986), використовували слово «агент» (англ. "agent"). Серед інших «модульних» пропозицій були [en][en], об'єктно-орієнтоване програмування та інші.
  215. Russell та Norvig, 2003, с. 27, 55.
  216. Ось так найширше визнані підручники XXI століття визначають штучний інтелект. Див. Russell та Norvig, 2003, с. 32 та Poole, Mackworth та Goebel, 1998, с. 1
  217. McCorduck, 2004, с. 478.
  218. McCorduck, 2004, с. 486—487, Russell та Norvig, 2003, с. 25—26
  219. Pearl, 1988.
  220. Russell та Norvig, 2003, с. 25−26.
  221. Див. застосування штучного інтелекту в інформатиці
  222. NRC, 1999 під «Artificial Intelligence in the 90s», та Kurzweil, 2005, с. 264
  223. Russell та Norvig, 2003, с. 28.
  224. Щодо нового рівня останніх досягнень у розпізнаванні мовлення на основі ШІ див. The Economist, (2007)
  225. «Натхнені ШІ системи вже було вбудовано до багатьох повсякденних технологій, як-от рушіїв пошуку в Інтернет, банківського програмного забезпечення для обробки транзакцій, та медичного діагностування.» Нік Бостром, цитований у CNN, 2006
  226. Olsen, (2004),Olsen, (2006)
  227. McCorduck, 2004, с. 423, Kurzweil, 2005, с. 265, Hofstadter, 1999, с. 601 Newquist, 1994, с. 445
  228. CNN, 2006.
  229. Markoff, 2005.
  230. The Economist, 2007.
  231. Tascarella, 2006.
  232. Newquist, 1994, с. 532.
  233. Steve Lohr (17 жовтня 2016), IBM Is Counting on Its Bet on Watson, and Paying Big Money for It, New York Times (англ.)
  234. Hampton, Stephanie E; Strasser, Carly A; Tewksbury, Joshua J; Gram, Wendy K; Budden, Amber E; Batcheller, Archer L; Duke, Clifford S; Porter, John H (1 квітня 2013). Big data and the future of ecology. Frontiers in Ecology and the Environment (англ.). 11 (3): 156—162. Bibcode:2013FrEE...11..156H. doi:10.1890/120103. ISSN 1540-9309.
  235. . bfi.uchicago.edu (англ.). Архів оригіналу за 18 червня 2018. Процитовано 9 червня 2017.
  236. LeCun, Yann; Bengio, Yoshua; Hinton, Geoffrey (2015). Deep learning. Nature (англ.). 521 (7553): 436—444. Bibcode:2015Natur.521..436L. doi:10.1038/nature14539. PMID 26017442. S2CID 3074096.
  237. Milmo, Dan (3 листопада 2023). Hope or Horror? The great AI debate dividing its pioneers. [en] (англ.). с. 10—12.
  238. . GOV.UK (англ.). 1 листопада 2023. Архів оригіналу за 1 листопада 2023. Процитовано 2 листопада 2023.
  239. Countries agree to safe and responsible development of frontier AI in landmark Bletchley Declaration. GOV.UK (Пресреліз) (англ.). оригіналу за 1 листопада 2023. Процитовано 1 листопада 2023.
  240. Baral, Chitta; Fuentes, Olac; Kreinovich, Vladik (June 2015). Why Deep Neural Networks: A Possible Theoretical Explanation. Departmental Technical Reports (Cs) (англ.). Процитовано 9 червня 2017.
  241. Ciregan, D.; Meier, U.; Schmidhuber, J. (June 2012). Multi-column deep neural networks for image classification. 2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (англ.). с. 3642—3649. arXiv:1202.2745. Bibcode:2012arXiv1202.2745C. CiteSeerX 10.1.1.300.3283. doi:10.1109/cvpr.2012.6248110. ISBN . S2CID 2161592.
  242. Markoff, John (16 лютого 2011). On 'Jeopardy!' Watson Win Is All but Trivial. The New York Times (амер.). ISSN 0362-4331. Процитовано 10 червня 2017.
  243. AlphaGo: Mastering the ancient game of Go with Machine Learning. Research Blog (амер.). Процитовано 10 червня 2017.
  244. Innovations of AlphaGo | DeepMind. DeepMind (англ.). Процитовано 10 червня 2017.
  245. University, Carnegie Mellon. Computer Out-Plays Humans in "Doom"-CMU News - Carnegie Mellon University. www.cmu.edu (англ.). Процитовано 10 червня 2017.
  246. Laney, Doug (2001). 3D data management: Controlling data volume, velocity and variety. META Group Research Note (англ.). 6 (70).
  247. Marr, Bernard (6 March 2014). Big Data: The 5 Vs Everyone Must Know (англ.).
  248. Goes, Paulo B. (2014). Design science research in top information systems journals. MIS Quarterly: Management Information Systems (англ.). 38 (1).
  249. Marr, Bernard. Beyond The Hype: What You Really Need To Know About AI In 2023. Forbes (англ.). Процитовано 27 січня 2024.
  250. The Era of AI: 2023's Landmark Year. CMSWire.com (англ.). Процитовано 28 січня 2024.
  251. How the era of artificial intelligence will transform society?. PocketConfidant AI (амер.). 15 червня 2018. Процитовано 28 січня 2024.
  252. This year signaled the start of a new era. www.linkedin.com (англ.). Процитовано 28 січня 2024.
  253. Lee, Adrienne (23 січня 2024). UT Designates 2024 ‘The Year of AI’. UT News (амер.). Процитовано 28 січня 2024.
  254. Murgia, Madhumita (23 липня 2023). Transformers: the Google scientists who pioneered an AI revolution. www.ft.com (англ.). Процитовано 10 грудня 2023.
  255. Bubeck, Sébastien; Chandrasekaran, Varun; Eldan, Ronen; Gehrke, Johannes; Horvitz, Eric; Kamar, Ece; Lee, Peter; Lee, Yin Tat; Li, Yuanzhi; Lundberg, Scott; Nori, Harsha; Palangi, Hamid; Ribeiro, Marco Tulio; Zhang, Yi (22 березня 2023). Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4 (англ.). arXiv:2303.12712 [cs.CL].

Література

  • ; Norvig, Peter. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (англ.) (вид. 4th). Hoboken: Pearson. ISBN . LCCN 20190474.
  • (1901), La Logique de Leibniz (фр.)
  • Byrne, J. G. (8 Dec 2012). (PDF) (англ.). Архів оригіналу за 16 квітня 2019. Процитовано 8 серпня 2019.
  • Mulvihill, Mary (17 жовтня 2012). Ingenious Ireland (англ.).
  • Quevedo, L. Torres Quevedo (1914), Revista de la Academia de Ciencias Exacta, Ensayos sobre Automática – Su definicion. Extension teórica de sus aplicaciones (ісп.), т. 12, с. 391—418
  • Quevedo, L. Torres Quevedo (1915), Revue Génerale des Sciences Pures et Appliquées, Essais sur l'Automatique - Sa définition. Etendue théorique de ses applications (фр.), т. 2, с. 601—611
  • Randall, Brian (1982), From Analytical Engine to Electronic Digital Computer: The Contributions of Ludgate, Torres, and Bush, fano.co.uk (англ.), процитовано 29 October 2018
  • (2000), The Advent of the Algorithm (англ.), Harcourt Books, ISBN , OCLC 46890682.
  • Buchanan, Bruce G. (2005), (PDF), AI Magazine (англ.), с. 53—60, архів оригіналу (PDF) за 26 вересня 2007, процитовано 30 серпня 2007.
  • Butler, Samuel (13 June 1863), Darwin Among the Machines, The Press, Christchurch, New Zealand (англ.), процитовано 10 October 2008.
  • Colby, Kenneth M.; Watt, James B.; Gilbert, John P. (1966), A Computer Method of Psychotherapy: Preliminary Communication, The Journal of Nervous and Mental Disease (англ.), т. 142, № 2, с. 148—152, doi:10.1097/00005053-196602000-00005, PMID 5936301, S2CID 36947398.
  • Colby, Kenneth M. (September 1974), Ten Criticisms of Parry (PDF) (англ.), Stanford Artificial Intelligence Laboratory, REPORT NO. STAN-CS-74-457, процитовано 17 June 2018.
  • AI set to exceed human brain power, CNN.com (англ.), 26 July 2006, процитовано 16 October 2007.
  • (2000), Micro-World AI (англ.), процитовано 8 October 2008.
  • Cordeschi, Roberto (2002), The Discovery of the Artificial (англ.), Dordrecht: Kluwer..
  • (1993). AI: The Tumultuous Search for Artificial Intelligence. New York, NY: BasicBooks. .
  • Darrach, Brad (20 November 1970), Meet Shaky, the First Electronic Person, Life Magazine (англ.), с. 58—68.
  • Doyle, J. (1983), What is rational psychology? Toward a modern mental philosophy, AI Magazine (англ.), т. 4, № 3, с. 50—53.
  • (1965), Alchemy and AI (англ.), RAND Corporation Memo.
  • Dreyfus, Hubert (1972), [en] (англ.), New York: MIT Press, ISBN , OCLC 5056816.
  • ; Dreyfus, Stuart (1986). Mind over Machine: The Power of Human Intuition and Expertise in the Era of the Computer (англ.). Oxford, UK: Blackwell. ISBN . Процитовано 22 серпня 2020.
  • The Economist (7 June 2007), Are You Talking to Me?, The Economist (англ.), процитовано 16 October 2008.
  • Feigenbaum, Edward A.; McCorduck, Pamela (1983), The Fifth Generation: Artificial Intelligence and Japan's Computer Challenge to the World (англ.), Michael Joseph, ISBN .
  • (1985). Artificial Intelligence: The Very Idea (англ.). Cambridge, Mass.: MIT Press. ISBN .
  • ; Blakeslee, Sandra (2004), On Intelligence (англ.), New York, NY: Owl Books, ISBN , OCLC 61273290.
  • Hebb, D.O. (1949), The Organization of Behavior (англ.), New York: Wiley, ISBN , OCLC 48871099.
  • ; Bishop, Peter; Steiger, Richard (1973), (PDF) (англ.), IJCAI, архів оригіналу (PDF) за 29 грудня 2009
  • Hobbes, Thomas (1651), Leviathan (англ.).
  • Hofstadter, Dougl

Вікіпедія, Українська, Україна, книга, книги, бібліотека, стаття, читати, завантажити, безкоштовно, безкоштовно завантажити, mp3, відео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, малюнок, музика, пісня, фільм, книга, гра, ігри, мобільний, телефон, android, ios, apple, мобільний телефон, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, ПК, web, Інтернет

Div takozh en ta en Isto riya shtu chnogo intele ktu ShI angl artificial intelligence AI pochalasya u starodavnomu sviti z mifiv opovidan ta chutok pro stvorennya shtuchnih istot yakih majstri obdaruvali rozumom chi svidomistyu Zerna suchasnogo ShI zaklali filosofi yaki namagalisya opisati proces lyudskogo mislennya yak mehanichne manipulyuvannya simvolami Cya robota dosyagla najvishoyi tochki vinajdennyam u 1940 h rokah programovanogo cifrovogo komp yutera mashini sho gruntuyetsya na abstraktnij sutnosti matematichnogo mirkuvannya Cej pristrij ta ideyi v jogo osnovi nadihnuli neveliku grupu naukovciv pochati serjozno obgovoryuvati mozhlivist pobudovi elektronnogo mozku Alan Tyuring buv pershim hto zdijsniv istotni doslidzhennya v galuzi yaku vin nazivav mashinnim intelektom angl Machine Intelligence Galuz doslidzhennya ShI zasnuvali na en provedenomu v kampusi Dartmutskogo koledzhu v SShA vlitku 1956 roku Ti hto vidvidali toj seminar stali liderami doslidzhen u galuzi ShI na desyatilittya vpered Bagato hto z nih prognozuvali sho mashina z intelektom rivnosilnim lyudskomu z yavitsya ne bilshe nizh za pokolinnya i yim vidilili miljoni dolariv dlya vtilennya cogo bachennya Z chasom stalo ochevidno sho doslidniki duzhe silno nedoocinili skladnist cogo proyektu 1974 roku u vidpovid na kritiku z boku Dzhejmsa Lajtgilla ta pid tiskom kongresu uryadi SShA ta Velikoyi Britaniyi pripinili finansuvannya nespryamovanih doslidzhen shodo shtuchnogo intelektu i nastupni skladni roki stali vidomi yak zima ShI Sim rokiv potomu vizionerska iniciativa yaponskogo uryadu nadihnula uryadi ta promislovist nadavati ShI milyardi dolariv ale do kincya 1980 h rokiv ci investori rozcharuvalisya i znovu vidklikali finansuvannya Investiciyi ta interes do ShI zaznali bumu v 2020 h rokah koli do bagatoh zadach nauki ta promislovosti stali uspishno zastosovuvati mashinne navchannya zavdyaki novim metodam vikoristannyu potuzhnogo obchislyuvalnogo obladnannya ta zbirannyu velicheznih naboriv danih PredtechiMifichni fantastichni ta gipotetichni predtechi Mifi ta legendi U greckij mifologiyi Tal buv gigantom zroblenim iz bronzi yakij buv storozhem ostrova Krit Vin kidav valuni v korabli zagarbnikiv ta shodenno zdijsnyuvav 3 obhodi navkolo perimetra ostrova Za danimi Biblioteki Psevdo Apollodora Gefest vikuvav Tala za dopomogoyu ciklopiv i podaruvav cogo avtomatona Minosu V Argonavtici Yason z argonavtami peremogli jogo vityagnuvshi yedinij shtir roztashovanij bilya jogo stopi yakij buvshi vijnyatim dozvoliv vitekti zhittyedajnomu ihoru z jogo tila zalishivshi jogo bezdiyalnim Pigmalion u greckij mifologiyi buv legendarnim carem i skulptorom najvidomishim zavdyaki Metamorfozam Ovidiya U 10 j knizi povisti Ovidiya Pigmalion pochinaye giduvati zhinkami pislya togo yak staye svidkom prostituciyi en Nezvazhayuchi na ce vin prinosit zhertvi do hramu Veneri j blagaye boginyu datu jomu zhinku tochno taku yak skulptura yaku vin virizbiv Serednovichni legendi pro shtuchni stvorinnya Zobrazhennya gomunkula z Fausta Gete U tvori Pro prirodu rechej napisanomu shvejcarskim alhimikom Paracelsom opisano proceduru yaka za jogo tverdzhennyam dozvolyaye stvoriti shtuchnu lyudinu Yaksho pomistiti cholovichu spermu do kinskogo gnoyu j goduvati yiyi Tayemniceyu lyudskoyi krovi protyagom 40 dniv ce misivo stane zhivim nemovlyam Najranisha pisemna zgadka pro stvorennya golema zustrichayetsya u tvorah en na pochatku XIII stolittya storinka U serednovichchi vvazhali sho ozhivlennya Golema mozhlivo dosyagti vstavivshi do rota glinyanoyi figuri arkush paperu z bud yakim z imen boga Na vidminu vid legendarnih avtomativ takih yak en Golem rozmovlyati ne mig en shtuchne zhive stvorennya bulo chastoyu temoyu alhimichnih rukopisiv ismayilitiv osoblivo tih yaki pripisuvalisya Dzhabiru ibn Hayanu Islamski alhimiki u svoyij roboti namagalisya stvoriti riznomanitni formi zhittya vid roslin do tvarin U tvori en Joganna Volfganga fon Gete stvorenij alhimichno gomunkul priznachenij zhiti vichno u flakoni v yakomu jogo stvorili namagayetsya naroditisya v povnomu lyudskomu tili Prote pid chas cogo peretvorennya flakon rozbivayetsya i gomunkul gine Suchasna fantastika Dokladnishe en Ideyi pro shtuchnih lyudej i mislyachi mashini rozvinulisya u fantastici vzhe na pochatku XIX stolittya napriklad u Frankenshtejni Meri Shelli ta R U R Rossumovih Universalnih Robotah Karela Chapeka a takozh u gipotezah yak u en Semyuelya Batlera i realnih vipadkah vklyuchno z en Edgara Allana Po ShI zalishayetsya populyarnoyu temoyu u fantastici j dosi Avtomati Dokladnishe Avtomat tehnika Programovani avtomati en 1206 rik Realistichni gumanoyidni avtomati stvoryuvali remisniki kozhnoyi z civilizacij zokrema en Geron Aleksandrijskij en en j en Najstarodavnishimi vidomimi avtomatami buli svyashenni statuyi starodavnogo Yegiptu ta Greciyi Viryani vvazhali sho remisniki nadili ci figuri spravzhnimi rozumami zdatnimi do mudrosti j pochuttiv Germes Trismegist pisav sho vidkrivshi spravzhnyu prirodu bogiv lyudina zmogla yiyi vidtvoriti Anglijskij uchenij en stverdzhuvav sho davnorimskij poet Vergilij pobuduvav palac z avtomatichnimi statuyami Protyagom rannomodernistskogo periodu stverdzhuvali sho ci legendarni avtomati volodili magichnoyu zdatnistyu vidpovidati na adresovani yim zapitannya Piznoserednovichnij alhimik ta protoprotestant Rodzher Bekon vigadav en rozpustivshi legendu te sho vin charivnik Ci legendi buli shozhi na skandinavskij mif pro Golovu Mimira Za legendoyu Mimir slavivsya rozumom i mudristyu i buv obezgolovlenij pid chas vijni asiv ta vaniv Skazano sho Odin zabalzamuvav jogo golovu travami j chitav zaklinannya nad neyu tak sho golova Mimira zberegla zdatnist vislovlyuvati mudrist pered Odinom Odin vidtodi zberigav cyu golovu pri sobi shobi raditisya z neyu Formalne mirkuvannya Shtuchnij intelekt gruntuyetsya na pripushenni sho proces lyudskogo mislennya mozhlivo mehanizuvati Vivchennya mehanichnogo abo formalnogo mirkuvannya maye dovgu istoriyu Kitajski ta grecki filosofi rozrobili strukturovani metodi formalnogo vivedennya v pershomu tisyacholitti do n e Yihni ideyi rozvinuli protyagom stolit taki filosofi yak Aristotel yakij dav formalnij analiz silogizmu Evklid chiyi Nachala buli modellyu formalnogo mirkuvannya Al Horezmi yakij rozvinuv algebru i dav svoye im ya algoritmu ta yevropejski filosofi sholastiki yak ot Vilyam Okkam ta Duns Skot Ispanskij filosof Rajmund Lullij 1232 1315 rozrobiv dekilka logichnih mashin prisvyachenih viroblyannyu znan logichnimi zasobami Lullij opisuvav svoyi mashini yak mehanichni sutnosti yaki mogli poyednuvati bazovi j bezzaperechni istini za dopomogoyu prostih logichnih operacij vikonuvanih mashinoyu mehanichnimi zasobami takim chinom shobi virobiti vsi mozhlivi znannya Robota Lulliya mala velikij vpliv na Gotfrida Lejbnica yakij pereosmisliv jogo ideyi Gotfrid Lejbnic yakij pripuskav sho lyudskij rozum mozhlivo zvesti do mehanichnogo obchislennya U XVII stolitti Lejbnic Tomas Gobbs ta Rene Dekart doslidzhuvali chi mozhlivo vse racionalne mislennya zrobiti takim zhe sistematizovanim yak algebra ta geometriya Gobbs znamenito napisav u Leviafani rozum ce nisho inshe yak obchislennya Lejbnic uyavlyav universalnu movu mirkuvannya en yaka zvodila bi argumentuvannya do obchislennya takim chinom sho potrebi v superechci mizh dvoma filosofami bulo bi ne bilshe nizh mizh dvoma buhgalterami Bo dostatno bulo bi vzyati yim olivci v ruki sisti do yihnih doshok i skazati odin odnomu z drugom yak svidkom yaksho bazhayut Porahujmo Ci filosofi pochali formulyuvati gipotezu sistemi fizichnih simvoliv yaka stala dorogovkaznoyu viroyu doslidzhen ShI U XX stolitti vivchennya matematichnoyi logiki zabezpechilo neobhidnij proriv yakij zrobiv shtuchnij intelekt pozirno pravdopodibnim Osnovi zaklali taki praci yak en Bulya ta de Frege Spirayuchis na sistemu Frege Rassell ta Vajtged predstavili formalne vikladennya osnov matematiki u svoyemu shedevri Principia Mathematica 1913 roku Nadihnuvshis uspihom Rassela David Gilbert viklikav matematikiv 1920 h i 30 h rokiv vidpovisti na fundamentalne pitannya chi mozhlivo formalizuvati vse matematichne mirkuvannya Vidpovid na jogo pitannya dali dovedennya nepovnoti Gedelya mashina Tyuringa ta lyambda chislennya Chercha Foto ENIAC armiyi SShA u Shkoli elektrotehniki Mura Yihnya vidpovid bula nespodivanoyu z dvoh bokiv Po pershe voni doveli sho naspravdi isnuyut mezhi togo chogo mozhe dosyagti matematichna logika Ale po druge i vazhlivishe dlya ShI yihnya robota pidkazuvala sho v mezhah cih obmezhen mozhlivo mehanizuvati bud yakij vid matematichnogo mirkuvannya Klyuchovim prozrinnyam bula mashina Tyuringa prosta teoretichna konstrukciya yaka vlovlyuvala sut manipulyuvannya abstraktnimi simvolami Cej vinahid nadihnuv grupu naukovciv pochati obgovoryuvati mozhlivist mislyachih mashin Informatika Dokladnishe Istoriya obchislyuvalnoyi tehniki ta Istoriya informacijnih tehnologij Lichilni mashini proyektuvali j buduvali u davninu ta protyagom istoriyi bagato lyudej sered nih Gotfrid Lejbnic Zhozef Mari Zhakkar Charlz Bebbidzh en en Venniver Bush ta inshi Ada Lavlejs pripuskala sho mashina Bebbidzha bula mislyachoyu abo rozumnoyu mashinoyu ale zasterigala Bazhano zahistitisya vid mozhlivosti perebilshennya uyavlen sho vinikayut shodo mozhlivostej ciyeyi mashini Oleksandr Shukarov iz Harkivskogo tehnologichnogo institutu rozglyadav desho vdoskonalene nim logichne pianino Dzhevonsa yak mashinu logichnogo mislennya tehnichnij zasib mehanizaciyi tih storin mislennya sho formalizuyutsya MELM Zagalnij viglyad Pershi suchasni komp yuteri buli velicheznimi mashinami Drugoyi svitovoyi vijni takimi yak Z3 Konrada Cuze en ta Kolos Alana Tyuringa ABC Atanasova ta Berri z vikoristannyam teoretichnih prac Mihajla Kravchuka ta ENIAC u Pensilvanskomu universiteti ENIAC gruntuvavsya na teoretichnij osnovi zakladenij Alanom Tyuringom rozrobiv jogo fon Nejman i vin viyavivsya najvplivovishim Pershij elektronnij komp yuter na terenah Ukrayini MELM rozrobili vzhe pislya Drugoyi svitovoyi vijni v Instituti elektrotehniki AN URSR pid kerivnictvom Sergiya Lebedyeva Narodzhennya mashinnogo intelektu do 1956 IBM 702 komp yuter yakij vikoristovuvalo pershe pokolinnya doslidnikiv ShI U 1940 h i 50 h rokah grupa naukovciv z riznih galuzej matematiki psihologiyi inzheneriyi ekonomiki ta politologiyi pochali obgovoryuvati mozhlivist stvorennya shtuchnogo mozku Alan Tyuring buv pershim hto zdijsniv istotni doslidzhennya v galuzi yaku vin nazivav mashinnim intelektom angl Machine Intelligence Galuz doslidzhen shtuchnogo intelektu zasnuvali yak akademichnu disciplinu 1956 roku Kibernetika ta ranni nejronni merezhi Najranishi doslidzhennya mislyachih mashin nadihnuv zbig idej yaki nabuli poshirennya naprikinci 1930 h u 1940 h ta na pochatku 1950 h rokiv Novitni doslidzhennya v nevrologiyi pokazali sho mozok viyavivsya elektrichnoyu merezheyu nejroniv yaki viprominyuvali impulsi tipu vse abo nichogo Kibernetika Norberta Vinera opisuvala keruvannya ta stabilnist v elektrichnih merezhah Teoriya informaciyi Kloda Shennona opisuvala cifrovi signali tobto signali tipu vse abo nichogo Teoriya algoritmiv Alana Tyuringa pokazala sho bud yakij vid obchislennya mozhlivo opisati v cifrovomu viglyadi Tisnij zv yazok mizh cimi ideyami pidkazuvav sho mozhe isnuvati mozhlivist pobuduvati elektronnij mozok Eksperimentalnih robotiv yak ot en en ta en pobuduvali v 1950 h rokah Ci mashini ne vikoristovuvali komp yuteri cifrovu elektroniku abo simvolne mirkuvannya voni keruvalisya suto analogovoyu shemotehnikoyu Alan Tyuring rozmirkovuvav pro mashinnij intelekt shonajmenshe z 1941 roku koli vin poshiriv stattyu pro mashinnij intelekt yaka mozhe buti najranishoyu statteyu v galuzi ShI hocha narazi yiyi vtracheno en ta Vorren Makkaloh analizuvali merezhi idealizovanih shtuchnih nejroniv i pokazali yak voni mozhut vikonuvati prosti logichni funkciyi 1943 roku Voni buli pershimi hto opisav te sho piznishe doslidniki nazvut nejronnoyu merezheyu Cya pracya zaznala vplivu ranishoyi praci Tyuringa en 1936 roku yaka vikoristovuvala podibni dvostanovi bulevi nejroni ale v nij vpershe zastosuvali ce do funkciyuvannya nejroniv Odnim zi studentiv kogo nadihnuli en ta Makkaloh buv molodij Marvin Minskij todi 24 richnij aspirant 1951 roku z Dinom Edmondsom vin pobuduvav pershu nejromerezhnu mashinu en Minskij stav odnim iz najvazhlivishih lideriv ta novatoriv u ShI Test Tyuringa Protyagom svogo zhittya Alan Tyuring vikoristovuvav termin mashinnij intelekt angl Machine Intelligence yakij pislya jogo smerti 1954 roku chasto nazivayut shtuchnim intelektom angl Artificial Intelligence 1950 roku Alan Tyuring opublikuvav povorotnu j najvidomishu jogo pracyu en v yakij vin rozmirkovuvav pro mozhlivist stvorennya mashin sho dumayut i yaka predstavila jogo ponyattya vidome teper zagalovi yak test Tyuringa Vin zaznachiv sho ponyattya dumati viznachiti skladno i zaproponuvav svij znamenitij test Tyuringa Yaksho mashina mogla bi vesti rozmovu cherez teletajp tak sho yiyi nemozhlivo bulo bi vidrizniti vid rozmovi z lyudinoyu to bulo bi rozvazhlivo skazati sho mashina dumaye Cya sproshena versiya zadachi dozvolila Tyuringu perekonlivo dovesti sho mislyacha mashina ye prinajmni mozhlivoyu i cya pracya vidpovila na vsi najposhirenishi zaperechennya proti cogo tverdzhennya Test Tyuringa buv pershoyu serjoznoyu propoziciyeyu u filosofiyi shtuchnogo intelektu Pislya cogo vidbulisya tri radioperedachi pro ShI vid Tyuringa lekciyi Rozumna mashineriya yeretichna teoriya angl Intelligent Machinery A Heretical Theory Chi mozhut cifrovi komp yuteri dumati angl Can Digital Computers Think ta panelna diskusiya Chi mozhlivo skazati sho avtomatichni obchislyuvalni mashini dumayut angl Can Automatic Calculating Machines be Said to Think Do 1956 roku komp yuternij intelekt aktivno rozvivavsya u Britaniyi protyagom ponad desyatilittya najpershi programi ShI tam bulo napisano v 1951 52 rokah Igrovij ShI 1951 roku vikoristovuyuchi mashinu en Manchesterskogo universitetu en napisav programu dlya gri v shashki a en dlya gri v shahi Programa dlya gri v shashki Artura Semyuelya predmet jogo statti 1959 roku Deyaki doslidzhennya v mashinnomu navchanni z vikoristannyam gri v shashki z chasom dosyagla dostatnogo rivnya majsternosti shobi viklikati na poyedinok povazhnogo amatora Igrovij ShI prodovzhuvatimut vikoristovuvati yak miru postupu v ShI protyagom usiyeyi jogo istoriyi Simvolne mirkuvannya ta Logichnij teoretik Koli u seredini p yatdesyatih rokiv umozhlivivsya dostup do cifrovih komp yuteriv dekilka naukovciv intuyitivno zrozumili sho mashina yaka mozhe manipulyuvati chislami mozhe takozh manipulyuvati j simvolami i sho manipulyuvannya simvolami mozhe buti suttyu lyudskogo mislennya Ce buv novij pidhid do stvorennya mislyachih mashin 1955 roku Allen Nyuell i majbutnij laureat Nobelivskoyi premiyi Gerbert Sajmon stvorili en za dopomogoyu en Cya programa zgodom dovela 38 iz pershih 52 teorem u Principia Mathematica Rassella i Vajtgeda a dlya deyakih znajshla novi j elegantnishi dovedennya Sajmon skazav sho voni rozv yazali shanovanu problemu rozumu j tila poyasnivshi yak skladena z materiyi sistema mozhe mati vlastivosti rozumu Ce bula rannya zayava filosofskoyi poziciyi yaku Dzhon Serl piznishe nazve Silnim ShI angl Strong AI sho mashini mozhut mistiti rozum tak samo yak i lyudski tila Narodzhennya shtuchnogo intelektu 1956 1974 Sam termin shtuchnij intelekt oficijno zaprovadiv Dzhon Makkarti pid chas en 1956 roku povorotnoyi podiyi yaka oznamenuvala oficijne zaprovadzhennya ShI yak akademichnoyi disciplini Osnovnoyu metoyu cogo seminaru bulo dosliditi mozhlivosti stvorennya mashin zdatnih imituvati lyudskij intelekt sho stalo pochatkom cilespryamovanogo doslidzhennya sferi ShI Dartmutskij seminar 1956 roku organizuvali Marvin Minskij Dzhon Makkarti ta dvoye starshih naukovciv Klod Shennon ta en z IBM Propoziciya dlya ciyeyi konferenciyi mistila take tverdzhennya bud yakij aspekt navchannya abo bud yaku inshu oznaku intelektu mozhlivo opisati tak tochno sho mozhlivo bude zrobiti mashinu yaka yiyi imituvatime Sered uchasnikiv buli en en en Artur Semyuel Allen Nyuell ta Gerbert Sajmon kozhen z yakih stvorit vazhlivi programi protyagom pershih desyatilit doslidzhen ShI Na comu seminari Nyuell ta Sajmon predstavili en a Makkarti perekonav uchasnikiv prijnyati Shtuchnij intelekt angl Artificial Intelligence yak nazvu ciyeyi galuzi Makkarti obrav termin Shtuchnij intelekt shob uniknuti asociacij z kibernetikoyu ta vplivom Norberta Vinera Seminar u Dartmuti 1956 roku buv momentom koli ShI otrimav svoyu nazvu svoyu misiyu svij pershij uspih i svoyih golovnih gravciv i jogo shiroko vvazhayut narodzhennyam ShI Programi rozrobleni v pershi roki pislya Dartmutskogo seminaru buli dlya bilshosti lyudej prosto divovizhnimi komp yuteri rozv yazuvali algebrichni zadachi dovodili teoremi v geometriyi ta vchilisya govoriti anglijskoyu Malo hto v toj chas viriv sho taka intelektualna povedinka mashin vzagali mozhliva Doslidniki vislovlyuvali nadmirnij optimizm privatno j u druci prognozuyuchi sho povnistyu rozumnu mashinu bude pobudovano menshe nizh za 20 rokiv Uryadovi agentstva yak ot DARPA vlivali groshi v cyu novu galuz U nizci britanskih ta amerikanskih universitetiv naprikinci 1950 h ta na pochatku 1960 h rokiv bulo stvoreno laboratoriyi shtuchnogo intelektu v Ukrayini Viktor Glushkov zasnuvav Institut kibernetiki AN URSR Pidhodi Bulo bagato uspishnih program ta novih napryamkiv naprikinci 50 h ta u 60 h rokah Sered najvplivovishih buli taki Mirkuvannya yak poshuk Bagato rannih program ShI vikoristovuvali odin i toj zhe bazovij algoritm Shobi dosyagti yakoyis meti napriklad vigrati gru abo dovesti teoremu voni krok za krokom prosuvalisya do neyi roblyachi hid abo vivedennya tak nibi shukali shlyah u labirinti vidstupayuchi koli potraplyali v tupik Cyu paradigmu nazvali en Osnovna skladnist polyagala v tomu sho dlya bagatoh zadach kilkist mozhlivih shlyahiv cim labirintom bula prosto astronomichnoyu situaciya vidoma yak kombinatornij vibuh Doslidniki zmenshuvali prostir poshuku vikoristovuyuchi evristiki abo evristichni formuli yaki viklyuchali ti shlyahi sho malojmovirno veli do rozv yazku Nyuell ta Sajmon namagalisya ohopiti zagalnu versiyu cogo algoritmu v programi yaku nazvali Zagalnij rozv yazuvach zadach angl General Problem Solver Inshi programi poshuku zmogli vikonati vrazhayuchi zavdannya taki yak rozv yazuvannya zadach z geometriyi ta algebri napriklad Dovodnik geometrichnih teorem angl Geometry theorem prover en 1958 ta Simvolnij avtomatichnij integruvalnik angl Symbolic automatic integrator SAINT napisanij studentom Minskogo Dzhejmsom Slejglom 1961 Inshi programi shukali cili ta pidcili shobi planuvati diyi yak sistema STRIPS rozroblena u Stenfordi dlya keruvannya povedinkoyu yihnogo robota Shejki Nejronni merezhi Stattya Makkalloha ta Pittsa 1944 nadihnula pidhodi do stvorennya obchislyuvalnogo aparatnogo zabezpechennya yake vtilyuye nejronnij pidhid do shtuchnogo intelektu v aparaturi Najvplivovishimi buli zusillya pid provodom Frenka Rozenblata shodo budivnictva perceptronnih mashin 1957 1962 z kilkistyu shariv do chotiroh Finansuvalo jogo perevazhno en en ta jogo student Ted Goff pobuduvali ADALINE 1960 ta MADALINE 1962 yaki mali do 1000 pidlashtovuvanih vag Grupa u Stenfordskomu doslidnickomu instituti pid kerivnictvom en ta Alfreda E Teda Brejna pobuduvala dvi nejronni merezhi nazvani MINOS I 1960 ta II 1963 finansovani perevazhno en MINOS II mala 6600 pidlashtovuvanih vag i keruvalasya komp yuterom en u konfiguraciyi pid nazvoyu MINOS III 1968 yakij mig klasifikuvati simvoli na armijskih kartah i rozpiznavati simvoli napisani drukovanimi literami na en Fortran Bilshist doslidzhen nejronnih merezh u cej rannij period polyagala v pobudovi j vikoristanni specializovanogo aparatnogo zabezpechennya a ne modelyuvanni na cifrovih komp yuterah Riznomanitnist aparatnogo zabezpechennya bula osoblivo pomitnoyu v riznih tehnologiyah yaki vikoristovuvali dlya vtilennya pidlashtovuvanih vag Perceptronni mashini ta en vikoristovuvali potenciometri yaki ruhali elektrichni motorchiki ADALINE vikoristovuvala memistori yaki regulyuvalisya elektroosadzhennyam hocha voni takozh vikoristovuvali j modelyuvannya na en Mashini MINOS vikoristovuvali feritovi oserdya z kilkoma otvorami v nih z mozhlivistyu individualnogo blokuvannya prichomu stupin blokuvannya podavav vagi Hoch buli j bagatosharovi nejronni merezhi yak ot metod grupovogo urahuvannya argumentiv Oleksiya Ivahnenka z Institutu kibernetiki AN URSR bilshist nejronnih merezh u cej period mali lishe odin shar pidlashtovuvanih vag Buli empirichni sprobi trenuvannya ponad odnogo sharu ale voni buli nevdalimi Zvorotne poshirennya ne nabulo poshirennya dlya trenuvannya nejronnih merezh do 1980 h rokiv Priklad semantichnoyi merezhiPrirodna mova Odna z vazhlivih cilej doslidzhen shtuchnogo intelektu umozhliviti spilkuvannya komp yuteriv prirodnimi movami yak ot anglijskoyu Rannim uspihom bula programa en en yaka mogla rozv yazuvati zadachi z algebri serednoyi shkoli Semantichna merezha podaye ponyattya napriklad budinok dveri yak vuzli a vidnoshennya mizh ponyattyami napriklad maye yak zv yazki mizh vuzlami Pershu programoyu ShI yaka vikoristovuvala semantichnu merezhu napisav Ross Kvillian angl Ross Quillian a najuspishnishoyu ta najsuperechlivishoyu versiyeyu bula en en ELIZA Dzhozefa Vejcenbauma mogla vesti rozmovi yaki buli nastilki realistichnimi sho koristuvachi inodi pomilyalisya dumayuchi sho voni spilkuyutsya z lyudinoyu a ne z programoyu div efekt Elizi Ale naspravdi ELIZA ne mala zhodnogo uyavlennya pro te pro sho vona govorila Vona prosto davala en abo povtoryuvala te sho do neyi govorili perefrazovuyuchi svoyu vidpovid za dopomogoyu kilkoh gramatichnih pravil ELIZA bula pershim chat botom Mikrosviti U kinci 60 h rokiv Marvin Minskij ta Sejmur Pejpert z Laboratoriyi ShI MTI visunuli propoziciyu sho doslidzhennya shtuchnogo intelektu povinni zosereditisya na shtuchno prostih situaciyah vidomih yak mikrosviti angl micro worlds Voni vkazali sho v uspishnih naukah yak ot fizici rozuminnya osnovnih principiv chasto dosyagali vikoristovuyuchi sprosheni modeli yak ot beztertovi ploshini abo idealno zhorstki tila Bagato doslidzhen zoseredzhuvalisya na en sho skladayetsya z kolorovih figur riznih form i rozmiriv roztashovanih na plaskij poverhni Cya paradigma privela do innovacijnoyi roboti v mashinnomu bachenni en yakij ocholyuvav komandu Adolfo Gusmana en yakij vinajshov poshirennya obmezhen angl constraint propagation ta osoblivo Patrika Vinstona U toj zhe chas Minskij ta Pejpert pobuduvali avtomatichnu ruku yaka mogla skladati kubiki ozhivivshi svit kubikiv Najvishim dosyagnennyam programi mikrosvitiv bula SHRDLU Terri Vinograda Vona mogla spilkuvatisya zvichajnimi anglijskimi rechennyami planuvati diyi j vikonuvati yih Avtomati U Yaponiyi Universitet Vaseda rozpochav proyekt WABOT 1967 roku j 1972 roku zavershiv WABOT 1 pershij u sviti povnomasshtabnij rozumnij robot gumanoyid abo androyid Jogo sistema keruvannya kincivkami dozvolyala jomu hoditi nizhnimi kincivkami ta brati j perenositi predmeti rukami vikoristovuyuchi taktilni davachi Jogo sistema zoru dozvolyala jomu vimiryuvati vidstani ta napryamki do ob yektiv vikoristovuyuchi zovnishni receptori shtuchni ochi ta vuha A jogo sistema rozmovi dozvolyala jomu spilkuvatisya z lyudinoyu yaponskoyu movoyu za dopomogoyu shtuchnogo rota V Instituti kibernetiki AN URSR u 1972 1975 rokah viddil biokibernetiki Mikoli Amosova za iniciativoyu j pid provodom stvoriv trikolisnogo avtonomnogo transportnogo robota TAIR obladnanogo dalekomirami j davachami dotiku kerovanogo vtilenoyu aparatno nejronnoyu merezheyu Vin mig zdijsnyuvati cilespryamovanij ruh u prirodnomu seredovishi z ominannyam pereshkod Optimizm Pershe pokolinnya doslidnikiv shtuchnogo intelektu zrobilo taki prognozi shodo svoyeyi roboti 1958 G A Sajmon ta Allen Nyuell protyagom desyati rokiv cifrovij komp yuter stane chempionom svitu z shahiv ta protyagom desyati rokiv cifrovij komp yuter vidkriye ta dovede vazhlivu novu matematichnu teoremu 1965 G A Sajmon mashini budut zdatni protyagom dvadcyati rokiv robiti bud yaku robotu yaku mozhe robiti lyudina 1967 Marvin Minskij Protyagom pokolinnya zadachu stvorennya shtuchnogo intelektu bude po suti rozv yazano 1970 Marvin Minskij v zhurnali Life Protyagom troh vosmi rokiv mi matimemo mashinu iz zagalnim intelektom serednoyi lyudini Finansuvannya U chervni 1963 roku MTI otrimav grant u rozmiri 2 2 miljona dolariv vid novostvorenoyi Agenciyi peredovih doslidnickih proyektiv SShA piznishe vidomoyi yak DARPA Groshi vikoristali dlya finansuvannya proyektu MAC yakij poglinuv Grupu ShI angl AI Group zasnovanu Minskim ta Makkarti p yatma rokami ranishe DARPA prodovzhuvala nadavati tri miljoni dolariv na rik do 70 h rokiv DARPA nadavala podibni granti programi Nyuella ta Sajmona v UKM ta en zasnovanomu Dzhonom Makkarti 1963 roku Inshu vazhlivu laboratoriyu ShI stvoriv 1965 roku v Edinburzkomu universiteti en Ci chotiri zakladi prodovzhuvali buti osnovnimi centrami doslidzhen ta finansuvannya ShI v akademichnomu seredovishi protyagom bagatoh rokiv Ci groshi bulo zaproponovano z minimalnimi obmezhennyami Dzhozef Liklajder todishnij direktor ARPA vvazhav sho jogo organizaciya povinna finansuvati lyudej a ne proyekti j dozvolyav doslidnikam zajmatisya bud yakimi napryamkami yaki yih cikavili Ce stvorilo vilnu atmosferu v MTI yaka porodila en prote cej bezdoglyadnij pidhid trivatime dovgo Persha zima ShI 1974 1980 U 1970 h rokah ShI piddali kritici ta zatrimkam finansuvannya Doslidniki ShI ne zmogli ociniti skladnist zadach iz yakimi stiknulisya Yihnij nadmirnij optimizm pidnyav gromadski ochikuvannya zanadto visoko i koli obicyani rezultati ne vtililisya spryamovane na ShI finansuvannya majzhe zniklo U toj zhe chas doslidzhennya prostih odnosharovih shtuchnih nejronnih merezh bulo majzhe povnistyu pripineno na desyatilittya chastkovo cherez en Minskogo yaka pidkreslyuvala obmezhennya togo sho mozhut robiti perceptroni Nezvazhayuchi na trudnoshi z gromadskim sprijnyattyam ShI v kinci 70 h bulo doslidzheno novi ideyi v logichnomu programuvanni en ta bagatoh inshih oblastyah Problemi Na pochatku 70 h mozhlivosti program ShI buli obmezhenimi Navit najrazyuchishi mogli vporatisya lishe z trivialnimi versiyami zadach yaki voni povinni buli rozv yazuvati vsi programi buli v deyakomu sensi igrashkami Doslidniki ShI pochali stikatisya z dekilkoma fundamentalnimi obmezhennyami podolati yaki v 1970 h rokah bulo nemozhlivo Hoch deyaki z cih obmezhen i bulo podolano protyagom nastupnih desyatilit inshi uskladnyuyut rozvitok ciyeyi galuzi j doteper Obmezhena obchislyuvalna potuzhnist Ne bulo dostatno pam yati chi shvidkosti obrobki shobi dosyagti chogos dijsno korisnogo Napriklad uspishna robota Rossa Kvilliana nad prirodnoyu movoyu bula prodemonstrovana zi slovnikom lishe z dvadcyati sliv tomu sho bilshe ne vmishalosya u pam yat Gans Moravek stverdzhuvav 1976 roku sho komp yuteri vse she v miljoni raziv slabshi shobi proyaviti intelekt Vin zaproponuvav analogiyu shtuchnij intelekt vimagaye obchislyuvalnoyi potuzhnosti tak samo yak litaki vimagayut kinskih sil Nizhche pevnogo porogu ce nemozhlivo ale zi zrostannyam potuzhnosti ce nareshti mozhe stati legko Shodo komp yuternogo bachennya Moravek ociniv sho prosto dlya vidpovidnosti mozhlivostyam lyudskoyi sitkivki u viyavlyanni konturiv ta ruhu v realnomu chasi potriben universalnij komp yuter zdatnij vikonuvati 109 operacij sekundu 1000 MIPS Stanom na 2011 rik praktichni zastosuvannya komp yuternogo bachennya vimagayut vid 10 000 do 1 000 000 MIPS Dlya porivnyannya najshvidshij superkomp yuter 1976 roku Cray 1 iz rozdribnoyu cinoyu vid 5 do 8 miljoniv dolariv buv zdatnij lishe priblizno na vid 80 do 130 MIPS a tipovij nastilnij komp yuter togo chasu dosyagav menshe 1 MIPS Nepiddatlivist ta kombinatornij vibuh 1972 roku Richard Karp na osnovi teoremi Stivena Kuka 1971 roku pokazav sho isnuye bagato zadach yaki jmovirno mozhlivo rozv yazuvati lishe za eksponencijnij chas vidnosno rozmiru danih vhodu Znahodzhennya optimalnih rishen dlya cih zadach vimagaye nejmovirnoyi kilkosti chasu komp yutera okrim vipadkiv koli zadachi trivialni Ce majzhe napevno oznachalo sho bagato z igrashkovih rishen yaki vikoristovuv ShI jmovirno nikoli ne masshtabuyutsya do korisnih sistem Znannya ta en Bagato vazhlivih zastosuvan ShI yak ot bachennya ta prirodna mova vimagayut prosto velicheznoyi kilkosti informaciyi pro svit programi potribno mati yakus uyavu pro te na sho vona mozhlivo divitsya abo pro sho vona govorit Ce vimagaye shobi programa znala bilshist tih samih rechej pro svit sho j ditina Doslidniki skoro viyavili sho ce dijsno velichezna kilkist informaciyi Nihto v 1970 roci ne mig pobuduvati takoyi velikoyi bazi danih i nihto ne znav yak programa mozhe navchitisya takoyi velikoyi kilkosti informaciyi Paradoks Moraveka Dovedennya teorem i rozv yazannya geometrichnih zadach porivnyano legki dlya komp yuteriv ale nibito prosta zadacha yak ot rozpiznavannya oblichchya abo peretinannya kimnati bez zitknennya z chimos ye nadzvichajno skladnoyu Ce dopomagaye poyasniti chomu doslidzhennya z bachennya ta robototehniki zrobili tak malo progresu do seredini 1970 h en ta en Doslidniki ShI yak ot Dzhon Makkarti yaki vikoristovuvali logiku viyavili sho voni ne mozhut podavati zvichajni vivedennya yaki mistyat planuvannya chi mirkuvannya za zamovchuvannyam ne roblyachi zmin u strukturi samoyi logiki Voni rozrobili novi logiki yak ot nemonotonni logiki ta modalni logiki shobi sprobuvati rozv yazati ci problemi Kinec finansuvannya Div takozh Zima ShI Agenciyi yaki finansuvali doslidzhennya ShI yak ot britanskij uryad DARPA ta en buli rozcharovani vidsutnistyu progresu j ureshti resht pripinili majzhe vse finansuvannya dlya nespryamovanih doslidzhen z ShI Cya kartina pochalasya she 1966 roku koli z yavivsya zvit en sho rozkritikuvav zusillya z mashinnogo perekladu Pislya vitrati 20 miljoniv dolariv en pripinila vsyu pidtrimku 1973 roku dopovid Lajtgilla pro stan doslidzhen ShI u Velikij Britaniyi rozkritikuvala povnu nevdachu ShI dosyagti svoyih grandioznih cilej i prizvela do rozpusku doslidzhen ShI v cij krayini Cya dopovid zokrema zgaduvala kombinatornij vibuh yak prichinu nevdach ShI DARPA gliboko rozcharuvalasya v doslidnikah yaki pracyuvali nad programoyu doslidzhennya rozuminnya movlennya v UKM i skasuvala shorichnij grant u tri miljoni dolariv Stanom na 1974 rik znajti finansuvannya proyektiv ShI bulo vazhko Dlya doslidzhen nejronnih merezh kinec finansuvannya nastupiv she ranishe chastkovo cherez vidsutnist rezultativ i chastkovo cherez konkurenciyu z doslidzhennyami en Proyekt MINOS vicherpav finansuvannya 1966 roku Rozenblat ne zmig otrimati prodovzhennya finansuvannya v 1960 h Gans Moravek zvinuvativ cyu krizu v nerealistichnih prognozah svoyih koleg Bagato doslidnikiv opinilisya v pavutinni zrostayuchoyi perebilshenosti Prote bula j ishe odna problema z chasu prijnyattya en 1969 roku DARPA bula pid zrostayuchim tiskom finansuvati oriyentovani na zavdannya pryami doslidzhennya a ne bazovi nenapravleni doslidzhennya Finansuvannya dlya tvorchogo vilnogo doslidzhennya yake vidbuvalosya v 60 h z boku DARPA ne povernulosya Zamist cogo groshi bulo spryamovano na konkretni proyekti z chitkimi cilyami yak ot avtonomni tanki ta sistemi upravlinnya boyem Kritika z inshogo boku kampusa Div takozh Filosofiya shtuchnogo intelektu Dekilka filosofiv mali silni zaperechennya proti tverdzhen yaki robili doslidniki ShI Odnim iz pershih buv en yakij stverdzhuvav sho teorema Gedelya pro nepovnotu pokazuvala sho formalna sistema taka yak komp yuterna programa nikoli ne mozhe bachiti istinu pevnih tverdzhen todi yak lyudina mozhe en vismiyav porusheni obicyanki 1960 h i kritikuvav pripushennya ShI stverdzhuyuchi sho lyudske mirkuvannya naspravdi mistit duzhe malo simvolnoyi obrobki i bagato vtilenogo instinktivnogo nesvidomogo en Dzhon Serl u svoyemu argumenti kitajskoyi kimnati predstavlenomu 1980 roku namagavsya pokazati sho programa ne mozhe skazati sho rozumiye simvoli yaki vikoristovuye yakist yaku nazivayut intencionalnist Yaksho simvoli ne mayut sensu dlya mashini stverdzhuvav Serl to mashinu nemozhlivo nazvati mislyachoyu Doslidniki ShI ne sprijmali cih kritikiv vserjoz chasto tomu sho voni vidavalisya takimi dalekimi vid suti Taki problemi yak nepiddatlivist i znannya zdorovogo gluzdu vidavalisya nabagato bezposerednishimi j serjoznishimi Bulo nezrozumilo sho zminyuye en chi intencionalnist dlya konkretnoyi komp yuternoyi programi Minskij skazav pro Drejfusa ta Serlya Voni nepravilno rozumiyut yih slid ignoruvati Drejfus yakij vikladav v MTI otrimav holodne stavlennya vin piznishe skazav sho doslidniki ShI ne navazhuvalisya buti pomichenimi za obidom zi mnoyu Dzhozef Vejcenbaum avtor ELIZA vidchuvav sho stavlennya jogo koleg do en bulo neprofesijnim i dityachim Hoch vin i buv golosnim kritikom pozicij Drejfusa vin navmisno pokazav sho ce ne toj sposib povoditisya z lyudinoyu Vejcenbaum pochav mati serjozni etichni sumnivi shodo ShI koli en napisav komp yuternu programu yaka mozhe vesti psihoterapevtichnij dialog na osnovi ELIZA Vejcenbauma zbentezhilo sho Kolbi sprijmav bezdumnu programu yak serjoznij terapevtichnij instrument Pochalasya svarka i situaciyu ne polipshuvalo te sho Kolbi ne viddav nalezhne Vejcenbaumu za jogo vnesok u programu 1976 roku Vejcenbaum opublikuvav en u yakij stverdzhuvav sho zlovzhivannya shtuchnim intelektom maye potencial zneciniti lyudske zhittya Perceptroni j napad na konekcionizm Perceptron buv odnim iz vidiv nejronnih merezh zaproponovanim 1958 roku Frenkom Rozenblatom yakij buv odnoklasnikom Marvina Minskogo u en Yak i bilshist doslidnikiv ShI vin buv optimistichnim shodo yihnoyi potuzhnosti prognozuyuchi sho perceptron mozhe z chasom nabuti zdatnosti vchitisya uhvalyuvati rishennya j perekladati movi Aktivnu programu doslidzhen u cij paradigmi provodili protyagom 1960 h ale raptovo pripinili pislya publikaciyi knigi Minskogo j Pejperta 1969 roku en Vona pidkazuvala sho isnuvali suvori obmezhennya togo sho mogli bi robiti perceptroni i sho prognozi Frenka Rozenblatta buli nadzvichajno perebilshenimi Vpliv knigi buv spustoshlivim praktichno zhodnih doslidzhen z konekcionizmu ne finansuvali protyagom 10 rokiv Z osnovnih zusil shodo nejronnih merezh Rozenblat namagavsya zibrati koshti na pobudovu bilshih perceptronnih mashin ale zaginuv u chovnovij avariyi 1971 roku Minskij z boku SNARC peretvorivsya na zapeklogo protivnika chistogo konekcionistskogo ShI Uyidrou z boku ADALINE zvernuvsya do adaptivnoyi obrobki signaliv vikoristovuyuchi metodi na osnovi algoritmu en Grupa SDI z boku MINOS zvernulasya do simvolnogo ShI ta robototehniki Osnovnimi problemami buli nestacha finansuvannya ta nezdatnist trenuvati bagatosharovi merezhi zvorotne poshirennya bulo ne vidome Zmagannya za derzhavne finansuvannya zakinchilosya peremogoyu pidhodiv simvolnogo ShI Logika v Stenfordi UKM ta Edinburzi Logiku do doslidzhen ShI vviv she 1959 roku Dzhon Makkarti u svoyij propoziciyi en 1963 roku Dzhon Alan Robinson vidkriv prostij metod vtilennya vivedennya na komp yuterah algoritm rezolyuciyi ta unifikaciyi Prote pryami vtilennya yaki sprobuvali Makkarti ta jogo studenti naprikinci 1960 h buli osoblivo nepiddatlivimi programi potrebuvali astronomichnoyi kilkosti krokiv shobi dovesti prosti teoremi Plidnishij pidhid do logiki rozrobiv u 1970 h rokah Robert Kovalskij v Edinburzkomu universiteti j nezabarom ce prizvelo do spivpraci z francuzkimi doslidnikami en ta fr yaki stvorili uspishnu movu logichnogo programuvannya Prolog angl Prolog Prolog vikoristovuye pidmnozhinu logiki diz yunkti Gorna tisno pov yazani z en ta produkcijnimi pravilami yaka dozvolyayuye zdijsnyuvati rozv yazni obchislennya Pravila prodovzhuvatimut buti vplivovimi nadayuchi osnovu dlya ekspertnih sistem Edvarda Fejgenbauma ta nastupnoyi roboti Allena Nyuella j Gerberta Sajmona yaka prizvela do en ta yihnih en Kritiki logichnogo pidhodu zauvazhili yak i en sho lyudi ridko vikoristovuvali logiku koli rozv yazuvali problemi Eksperimenti psihologiv yak ot en en Amosa Tverski Deniela Kanemana ta inshih nadali dokazi Makkarti vidpoviv sho te sho roblyat lyudi ne stosuyetsya spravi Vin stverdzhuvav sho naspravdi potribni mashini zdatni rozv yazuvati zadachi a ne mashini yaki mislyat yak lyudi Antilogichnij pidhid MTI Sered kritikiv pidhodu Makkarti buli jogo kolegi na inshomu kinci krayini v MTI Marvin Minskij Sejmur Pejpert ta en namagalisya rozv yazati taki zadachi yak rozuminnya istorij ta rozpiznavannya ob yektiv yaki vimagali shob mashina dumala yak lyudina Shobi vikoristovuvati zvichajni ponyattya yak ot stilec abo restoran voni musili robiti vsi ti zh nelogichni pripushennya yaki zazvichaj roblyat lyudi Na zhal taki netochni ponyattya yak ci vazhko podati v logici en zauvazhiv sho vikoristannya tochnoyi movi dlya opisu netochnih po suti ponyat ne robit yih tochnishimi en nazvav yihni antilogichni angl anti logic pidhodi en angl scruffy na protivagu do en angl neat paradigm yaki vikoristovuvali Makkarti Kovalskij Fejgenbaum Nyuell ta Sajmon 1975 roku u znakovij statti Minskij zauvazhiv sho bagato jogo koleg doslidnikiv vikoristovuvali odin i toj zhe instrument sistemu ramok yaka vlovlyuye vsi nashi pripushennya zdorovogo gluzdu pro shos Napriklad yaksho mi vikoristovuyemo ponyattya ptaha to v golovi vinikaye suzir ya faktiv yaki odrazu spadayut na dumku mi mozhemo pripustiti sho vin litaye yist hrobakiv tosho Mi znayemo sho ci fakti ne zavzhdi pravdivi j sho visnovki yaki vikoristovuyut ci fakti ne budut logichnimi ale ci strukturovani nabori pripushen ye chastinoyu kontekstu vsogo sho mi kazhemo j dumayemo Vin nazvav ci strukturi ramkami angl frames en vikoristovuvav versiyu ramok yaku vin nazivav en angl scripts shobi uspishno vidpovidati na pitannya pro korotki istoriyi anglijskoyu Poyava nemonotonnih logik Logiki prijnyali viklik en stverdzhuvav sho bilshist ramok ce lishe novij sintaksis dlya chastin logiki pershogo poryadku Ale vin zaznachiv sho ye odna chi dvi zdavalosya bi neznachni detali yaki viklikayut bagato problem osoblivo zamovchuvannya Tim chasom en viznav sho tradicijni logiki taki yak logika pershogo poryadku ne mayut dostatnoyi viraznosti dlya adekvatnogo podannya znan neobhidnih dlya mirkuvannya za zamovchuvannyam Vin zaproponuvav dopovniti logiku pershogo poryadku en sho visnovok pravilnij za zamovchuvannyam yaksho nemozhlivo dovesti protilezhne Vin pokazav yak take pripushennya vidpovidaye zagalnoprijnyatomu pripushennyu zroblenomu pri mirkuvanni z ramkami Vin takozh pokazav sho vono maye svij procedurnij ekvivalent yak zaperechennya yak vidmova v Prolozi Pripushennya pro zamknenist svitu sformulovane Rajterom ne ye ponyattyam pershogo poryadku Ce metaponyattya Prote en pokazav sho zaperechennya yak skinchennu vidmovu angl finite failure mozhlivo rozumiti yak neyavne mirkuvannya z viznachennyami v logici pershogo poryadku vklyuchno z en sho rizni termi poznachuyut riznih individiv Protyagom kincya 1970 h ta protyagom 1980 h rokiv bulo rozrobleno chislenni logiki ta rozshirennya logiki pershogo poryadku yak dlya zaperechennya yak vidmovi v logichnomu programuvanni tak i dlya mirkuvannya za zamovchuvannyam zagalom Razom ci logiki stali vidomi yak nemonotonni Bum 1980 1987 U 1980 h rokah korporaciyi po vsomu svitu prijnyali odin z vidiv program ShI zvanij ekspertnimi sistemami i podannya znan stalo centrom osnovnih doslidzhen ShI U ti zh roki yaponskij uryad aktivno finansuvav ShI svoyim proyektom komp yuteriv p yatogo pokolinnya She odna zaohochuvalna podiya na pochatku 1980 h bula vidrodzhennyam konekcionizmu v roboti Dzhona Gopfilda ta en Znovu zh taki ShI dosyag uspihu Poshirennya ekspertnih sistem Ekspertna sistema ce programa yaka vidpovidaye na pitannya abo rozv yazuye zadachi z pevnoyi oblasti znan vikoristovuyuchi logichni pravila vivedeni zi znan ekspertiv Najpershi yih prikladi rozrobili Edvard Fejgenbaum i jogo studenti Dendral angl Dendral pochatok yakogo bulo zakladeno 1965 roku vstanovlyuvav spoluki za danimi spektrometra MYCIN rozroblena 1972 roku diagnostuvala infekcijni zahvoryuvannya krovi Voni prodemonstruvali zdijsnennist takogo pidhodu Ekspertni sistemi obmezhuvali sebe nevelikoyu oblastyu specifichnih znan tim samim unikayuchi problemi zdorovogo gluzdu a yihnij prostij dizajn robiv vidnosno legkimi pobudovu ta zminu program pislya vstanovlennya Zagalom ci programi viyavilisya korisnimi shos chogo ShI do cogo momentu dosyagti ne mig 1980 roku v UKM zavershili ekspertnu sistema pid nazvoyu XCON dlya Digital Equipment Corporation Ce buv velicheznij uspih vona zaoshadzhuvala kompaniyi 40 miljoniv dolariv shorichno do 1986 roku Korporaciyi po vsomu svitu pochali rozroblyati ta vprovadzhuvati ekspertni sistemi j do 1985 roku voni vitrachali ponad milyard dolariv na ShI bilshist z yakih na vnutrishni viddili ShI Z yavilasya galuz sho yih pidtrimuvala vklyuchno z kompaniyami z aparatnogo zabezpechennya yak ot en ta en ta kompaniyami z programnogo zabezpechennya yak ot en ta en Revolyuciya znan Sila ekspertnih sistem polyagala v ekspertnih znannyah yaki voni mistili Voni buli chastinoyu novogo napryamu v doslidzhennyah ShI yakij nabirav obertiv protyagom 70 h rokiv Doslidniki ShI pochali pidozryuvati neohoche bo ce porushuvalo naukovij princip oshadlivosti sho intelekt mozhlivo duzhe zalezhit vid zdatnosti vikoristovuvati veliki kilkosti riznomanitnih znan riznimi sposobami pishe en V elikim urokom z 1970 h bulo te sho intelektualna povedinka duzhe zalezhit vid roboti zi znannyami inodi dosit dokladnimi znannyami z oblasti v yakij lezhit zadana zadacha en ta inzheneriya znan stali osnovnim fokusom doslidzhen ShI v 1980 h rokah U 1980 h rokah takozh narodivsya Cyc ukr Sajk persha sproba lobovoyi ataki na problemu zdorovogo gluzdu shlyahom stvorennya velicheznoyi bazi danih yaka mistila bi vsi budenni fakti sho yih znaye serednya lyudina Duglas Lenat yakij rozpochav i ocholyuvav cej proyekt stverdzhuvav sho korotkogo shlyahu ne isnuye yedinij sposib shobi mashini znali znachennya lyudskih ponyat ce navchati yih po ponyattyu za raz vruchnu Proyekt ne ochikuvavsya buti zavershenim protyagom bagatoh desyatilit Programi dlya gri v shahi HiTech ta en peremogli shahovih grosmejsteriv 1989 roku Obidvi rozrobili v UKM rozrobka Deep Thought proklala shlyah dlya Deep Blue Groshi povertayutsya proyekt P yatogo pokolinnya 1981 roku en vidililo 850 miljoniv dolariv na proyekt komp yuteriv p yatogo pokolinnya Yihnimi cilyami bulo napisati programi ta pobuduvati mashini yaki mogli bi vesti rozmovi perekladati movi interpretuvati zobrazhennya ta mirkuvati yak lyudski istoti Do zhalyu en yak osnovnu movu programuvannya dlya proyektu bulo obrano Prolog Inshi krayini vidpovili vlasnimi novimi programami Velika Britaniya rozpochala proyekt en na 350 miljoniv funtiv sterlingiv Konsorcium kompanij SShA stvoriv en angl Microelectronics and Computer Technology Corporation MCC dlya finansuvannya velikomasshtabnih proyektiv z ShI ta informacijnih tehnologij DARPA takozh vidreaguvala zasnuvavshi en i potroyivshi svoyi investiciyi v ShI mizh 1984 i 1988 rokami Merezha Gopfilda z chotirma vuzlamiVidrodzhennya nejronnih merezh 1982 roku fizik Dzhon Gopfild zmig dovesti sho pevnij viglyad nejronnoyi merezhi zvanij teper merezheyu Gopfilda mozhe navchatisya j obroblyati informaciyu i dovidno zbigatisya pislya dostatnogo chasu za bud yakih nezminnih umov Ce buv proriv oskilki ranishe vvazhali sho nelinijni merezhi v zagalnomu vipadku rozvivatimutsya haotichno Priblizno v toj zhe chas Dzhefri Ginton ta en populyarizuvali metod trenuvannya nejronnih merezh zvanij zvorotnim poshirennyam angl backpropagation vidomij takozh yak zvorotnij rezhim avtomatichnogo diferenciyuvannya opublikovanij en 1970 ta zastosovanij do nejronnih merezh en Ci dva vidkrittya dopomogli vidroditi doslidzhennya shtuchnih nejronnih merezh Pochinayuchi z publikaciyi 1986 roku Paralelno rozpodilenoyi obrobki dvotomnoyi zbirki statej pid redakciyeyu en ta psihologa Dzhejmsa Makklellanda doslidzhennya nejronnih merezh nabuli novogo impulsu j stanut komercijno uspishnimi v 1990 h rokah u zastosuvanni do optichnogo rozpiznavannya simvoliv ta rozpiznavannya movlennya Rozvitok metal dielektrik napivprovidnikovih MDN angl MOS shem nadvelikogo rivnya integraciyi NVRI angl VLSI u viglyadi tehnologiyi komplementarnih metal oksid napivprovidnikiv KMON angl CMOS umozhliviv rozvitok praktichnoyi tehnologiyi shtuchnih nejronnih merezh u 1980 h rokah Providnoyu publikaciyeyu v cij galuzi bula kniga 1989 roku Analogove NVRI vtilennya nejronnih sistem Karvera A Mida ta Mohammeda Ismayila Krah druga zima ShI 1987 1993 Zahoplennya dilovoyi spilnoti shtuchnim intelektom u 1980 h rokah zdijnyalosya j upalo za klasichnim scenariyem ekonomichnoyi bulbashki Koli desyatki kompanij zaznali nevdach sklalosya vrazhennya sho cya tehnologiya nezhittyezdatna Prote cya galuz prodovzhuvala robiti progres nezvazhayuchi na kritiku Bagato doslidnikiv vklyuchno z rozrobnikami robototehniki en ta Gansom Moravekom vistupali za cilkom novij pidhid do shtuchnogo intelektu Zima ShI Termin Zima ShI zaprovadili doslidniki yaki vizhili pislya skorochennya finansuvannya 1974 roku koli stali turbuvatisya sho entuziazm shodo ekspertnih sistem vijshov z pid kontrolyu i sho rozcharuvannya neodminno nastane Yihni poboyuvannya buli obgruntovanimi naprikinci 1980 h i na pochatku 1990 h rokiv ShI zaznaye nizki finansovih udariv Pershoyu oznakoyu zmini pogodi buv raptovij krah rinku specializovanogo aparatnogo zabezpechennya dlya ShI 1987 roku Nastilni komp yuteri vid Apple ta IBM postijno zbilshuvali shvidkodiyu j potuzhnist i 1987 roku voni stali potuzhnishimi za dorozhchi Lisp mashini yaki vipuskali en ta inshi Kupuvati yih vzhe ne bulo zhodnoyi dobroyi prichini Vsya industriya vartistyu pivmilyarda dolariv zrujnuvalasya za odnu nich Zreshtoyu najranishi uspishni ekspertni sistemi taki yak XCON viyavilisya zanadto dorogimi v obslugovuvanni Yih bulo vazhko onovlyuvati voni ne mogli navchatisya voni buli krihkimi tobto mogli robiti absurdni pomilki za nezvichajnih danih vhodu j pali zhertvoyu problem yak ot en yaki bulo viyavleno she roki tomu Ekspertni sistemi viyavilisya korisnimi ale tilki v dekilkoh osoblivih kontekstah Naprikinci 1980 h rokiv en obrizala finansuvannya ShI rizko i zhorstoko Nove kerivnictvo DARPA virishilo sho ShI ne ye nastupnoyu hvileyu i spryamuvalo koshti na proyekti otrimannya negajnih rezultativ vid yakih vidavalosya pravdopodibnishim Do 1991 roku vrazhayuchogo pereliku cilej sformulovanih 1981 roku dlya yaponskogo p yatogo pokolinnya komp yuteriv dosyagnuto ne bulo Naspravdi deyakih iz nih yak ot pidtrimuvati neformalnu rozmovu ne bulo dosyagnuto navit do 2010 roku Yak i z inshimi proyektami ShI ochikuvannya buli nabagato vishimi za te sho bulo mozhlivim naspravdi Ponad 300 kompanij yaki zajmalisya ShI zakrilisya zbankrutuvali abo buli pridbani do kincya 1993 roku faktichno zavershivshi pershu komercijnu hvilyu ShI 1994 roku en zayaviv u knizi The Brain Makers sho Najblizhche majbutnye shtuchnogo intelektu v jogo komercijnomu viglyadi zdayetsya zalezhit chastkovo vid prodovzhennya uspihu nejronnih merezh Nuvelnij ShI ta vtilenij rozum Dokladnishe en en en en en ta Naprikinci 1980 h rokiv dekilka doslidnikiv propaguvali cilkom novij pidhid do shtuchnogo intelektu na osnovi robototehniki Voni vvazhali sho dlya togo shobi proyaviti spravzhnij intelekt mashini potribno mati tilo vona povinna sprijmati ruhatisya vizhivati ta vzayemodiyati zi svitom Voni stverdzhuvali sho ci chuttyeo motorni navichki neobhidni dlya vishih rivniv navichok yak ot en i sho abstraktne mirkuvannya naspravdi ye najmensh cikavoyu chi vazhlivoyu lyudskoyu navichkoyu div paradoks Moraveka Voni propaguvali pobudovu intelektu znizu vgoru Cej pidhid vidrodiv ideyi z kibernetiki j teoriyi keruvannya yaki buli nepopulyarnimi z 1960 h rokiv Inshim predtecheyu buv Devid Marr yakij prijshov do MTI naprikinci 1970 h rokiv z uspishnim dosvidom u teoretichnij nejrobiologiyi shobi ocholiti grupu yaka vivchala bachennya Vin vidkinuv usi simvolni pidhodi yak logiku Makkarti tak i ramki Minskogo stverdzhuyuchi sho ShI potribno bulo rozumiti fizichnu mehaniku zoru znizu vgoru persh nizh vidbuvalasya bi bud yaka simvolna obrobka 1980 roku robotu Marra obirvala lejkemiya U svoyij statti 1990 roku Sloni ne grayut u shahi doslidnik z robototehniki en spryamuvav svoyu kritiku bezposeredno na gipotezu sistemi fizichnih simvoliv stverdzhuyuchi sho simvoli ne zavzhdi neobhidni oskilki svit ye najkrashoyu modellyu samogo sebe Vin zavzhdi tochno aktualnij Vin zavzhdi maye vsi detali yaki treba znati Sekret polyagaye v tomu shobi sprijmati jogo dorechnim chinom i dostatno chasto U 1980 h i 1990 h rokah bagato kognitivistiv takozh vidkinuli model simvolnoyi obrobki rozumu i stverdzhuvali sho dlya mirkuvannya neobhidne tilo teoriyu nazvanu tezoyu pro vtilenij rozum ShI 1993 2011 Galuz ShI yakij vzhe ponad pivstolittya nareshti dosyagla deyakih svoyih najdavnishih cilej Yiyi pochali uspishno vikoristovuvati v usij tehnologichnij promislovosti hocha j desho za lashtunkami Deyaki z cih uspihiv buli pov yazani zi zrostannyam obchislyuvalnoyi potuzhnosti a deyakih bulo dosyagnuto shlyahom zoseredzhennya na konkretnih izolovanih zadachah i rozv yazanni yih za najvishimi standartami naukovoyi vidpovidalnosti Prote reputaciya ShI prinajmni v dilovomu sviti bula ne duzhe bezdogannoyu Useredini galuzi brakuvalo zgodi shodo prichin nevdachi ShI u vtilenni mriyi pro lyudskij riven intelektu yaka zahopila uyavu svitu v 1960 h rokah Razom usi ci chinniki dopomogli rozkoloti ShI na konkurentni pidgaluzi zoseredzheni na pevnih zadachah abo pidhodah inodi navit pid novimi nazvami yaki prihovuvali potmyanile pohodzhennya vid shtuchnogo intelektu ShI stav yak oberezhnishim tak i uspishnishim nizh bud koli ranishe Vihi ta zakon Mura 11 travnya 1997 roku Deep Blue stav pershoyu komp yuternoyu shahovoyu sistemoyu yaka peremogla chinnogo chempiona svitu z shahiv Garri Kasparova Cej superkomp yuter buv specializovanoyu versiyeyu platformi stvorenoyi IBM i mig obroblyati vdvichi bilshe hodiv za sekundu nizh pid chas pershogo matchu yakij Deep Blue prograv a same 200 000 000 hodiv za sekundu 2005 roku robot zi Stenfordu vigrav en avtonomno proyihavshi 121 km nepidgotovlenoyu pustelnoyu trasoyu Cherez dva roki komanda z UKM vigrala en avtonomno proyihavshi 89 km u miskomu seredovishi dotrimuyuchis usih dorozhnih nebezpek i pravil dorozhnogo ruhu U lyutomu 2011 roku v televiktorini en v pokazovomu matchi sistema vidpovidej na zapitannya IBM Watson peremogla dvoh najkrashih chempioniv Jeopardy en ta en zi znachnoyu perevagoyu Ci uspihi ne buli naslidkom yakoyis revolyucijnoyi novoyi paradigmi a perevazhno gruntuvalisya na napoleglivomu zastosuvanni inzhenernih navichok ta velicheznomu zrostanni shvidkosti j obsyagu pam yati komp yuteriv u 90 h rokah Naspravdi Deep Blue buv u 10 miljoniv raziv shvidshij za en yakogo en navchiv grati v shahi u 1951 roci Ce dramatichne zrostannya vimiryuyetsya zakonom Mura yakij peredbachuye sho shvidkist i obsyag pam yati komp yuteriv podvoyuyutsya kozhni dva roki vnaslidok shodvorichnogo podvoyennya en MDN tranzistoriv Osnovnu problemu siroyi obchislyuvalnoyi potuzhnosti postupovo vdavalosya podolati Intelektualni agenti Nova paradigma yaku nazvali intelektualnimi agentami angl intelligent agents stala shiroko prijnyatoyu protyagom 1990 h rokiv Hoch ranishe doslidniki j proponuvali modulni pidhodi rozdilyaj i volodaryuj do ShI intelektualnij agent ne nabuv svogo suchasnogo viglyadu doki Dzhuda Perl Allen Nyuell en ta inshi ne privnesli ponyattya z teoriyi rishen ta ekonomiki do vivchennya ShI Koli ekonomistske viznachennya racionalnogo agenta bulo poyednano z informatichnim viznachennyam ob yekta abo modulya paradigmu intelektualnogo agenta bulo zaversheno Intelektualnij agent ce sistema yaka sprijmaye svoye seredovishe i vzhivaye diyi yaki maksimizuyut yiyi shansi na uspih Za cim viznachennyam prosti programi yaki rozv yazuyut konkretni zadachi ye intelektualnimi agentami tak samo yak i lyudski istoti ta organizaciyi lyudskih istot taki yak firmi Paradigma intelektualnih agentiv viznachaye doslidzhennya ShI yak vivchennya intelektualnih agentiv Ce uzagalnennya deyakih poperednih viznachen ShI vono vihodit za ramki vivchennya lyudskogo intelektu vono vivchaye vsi vidi intelektu Cya paradigma dala doslidnikam mozhlivist vivchati okremi zadachi j znahoditi rishennya yaki buli odnochasno perevirnimi j korisnimi Vona nadala spilnu movu dlya opisu zadach ta obminu yihnimi rishennyami mizh soboyu ta z inshimi galuzyami yaki takozh vikoristovuvali ponyattya abstraktnih agentiv yak ot z ekonomikoyu ta teoriyeyu keruvannya Spodivalisya sho zavershena en yak ot en Nyuella kolis dozvolit doslidnikam pobuduvati universalnishi ta intelektualnishi sistemi iz vzayemodijnih intelektualnih agentiv Imovirnisne mirkuvannya ta bilsha strogist Doslidniki ShI pochali rozroblyati j vikoristovuvati skladnishi matematichni instrumenti nizh bud koli ranishe Bulo zagalne usvidomlennya sho nad bagatma zadachami yaki treba bulo rozv yazati ShI vzhe pracyuvali doslidniki z takih galuzej yak matematika elektrotehnika ekonomika ta doslidzhennya operacij Spilna matematichna mova umozhlivila vishij riven spivpraci z ustalenishimi j uspishnishimi galuzyami ta dosyagnennya rezultativ yaki buli vimiryuvanimi j dovidnimi ShI stav bilsh strogoyu naukovoyu disciplinoyu Vplivova kniga Dzhudi Perla 1988 roku privnesla do ShI jmovirnist ta teoriyu rishen Sered bagatoh novih instrumentiv u vzhitku buli bayesovi merezhi prihovani markovski modeli teoriya informaciyi statistichne modelyuvannya ta klasichna optimizaciya Takozh bulo rozrobleno tochni matematichni opisi dlya takih paradigm obchislyuvalnogo intelektu yak nejronni merezhi ta evolyucijni algoritmi ShI za lashtunkami Algoritmi pervinno rozrobleni doslidnikami ShI pochali z yavlyatisya yak chastini bilshih sistem ShI rozv yazav bagato duzhe skladnih zadach i yihni rozv yazki viyavilisya korisnimi v usij tehnologichnij promislovosti yak ot u rozroblenni danih promislovij robototehnici logistici rozpiznavanni movlennya bankivskomu programnomu zabezpechenni medichnomu diagnostuvanni ta poshukovij sistemi Google Galuz ShI otrimala malo abo zhodnogo viznannya za ci uspihi u 1990 h ta na pochatku 2000 h rokiv Bagato z najbilshih novovveden ShI bulo zvedeno do statusu prosto she odnogo predmeta v skrinci instrumentiv informatiki Nik Bostrom poyasnyuye Bagato peredovogo ShI prosochilosya v zagalni zastosuvannya chasto bez nazivannya cogo ShI tomu sho koli shos staye dostatno korisnim i poshirenim jogo vzhe ne mityat yak ShI Bagato doslidnikiv ShI u 1990 h navmisno nazivali svoyu robotu inshimi nazvami yak ot informatikoyu en kognitivnimi sistemami ta obchislyuvalnim intelektom Mozhlivo chastkovo cherez te sho voni vvazhali svoyu galuz principovo vidminnoyu vid ShI ale takozh ci novi nazvi dopomagali zaluchati finansuvannya U komercijnomu sviti prinajmni nevikonani obicyanki zimi shtuchnogo intelektu prodovzhuvali peresliduvati doslidzhennya ShI u 2000 h rokah yak povidomlyala New York Times 2005 roku Informatiki ta programisti unikali terminu shtuchnij intelekt cherez poboyuvannya buti sprijnyatimi yak mrijniki z shalenimi ochima Gliboke navchannya veliki dani 2011 2020 U pershih desyatilittyah XXI stolittya dostup do velikoyi kilkosti danih vidomih yak veliki dani angl big data deshevshi ta shvidshi komp yuteri ta peredovi metodiki mashinnogo navchannya uspishno zastosuvali do bagatoh zadach po vsij ekonomici Spravdi en ocinili u svoyij vidomij statti Veliki dani nastupnij rubizh dlya innovacij konkurenciyi ta produktivnosti angl Big data The next frontier for innovation competition and productivity sho do 2009 roku majzhe vsi sektori ekonomiki SShA mali prinajmni serednij riven 200 terabajt zberezhenih danih Do 2016 roku rinok produktiv aparatnogo ta programnogo zabezpechennya pov yazanih iz ShI dosyag ponad 8 milyardiv dolariv a New York Times povidomili sho interes do ShI dosyag bozhevilnogo rivnya Zastosuvannya velikih danih pochali dosyagati j inshih galuzej yak ot trenuvannya modelej v ekologiyi ta dlya riznih zastosuvan v ekonomici Prosuvannya j doslidzhennya v glibokomu navchanni osoblivo v glibokih zgortkovih nejronnih merezhah ta rekurentnih nejronnih merezhah pidshtovhnuli prosuvannya j doslidzhennya v obrobci zobrazhen i video analizi tekstu j navit rozpiznavanni movlennya Na pershomu globalnomu en sho vidbuvsya v Blechli Parku v listopadi 2023 roku obgovorili najblizhchi ta viddaleni riziki shtuchnogo intelektu j mozhlivist obov yazkovih ta dobrovilnih regulyatornih ramok 28 krayin vklyuchno zi SShA Kitayem ta YeS oprilyudnili deklaraciyu na pochatku samitu zaklikayuchi do mizhnarodnoyi spivpraci dlya upravlinnya viklikami ta rizikami shtuchnogo intelektu Gliboke navchannya Dokladnishe Gliboke navchannya Gliboke navchannya angl deep learning ce galuz mashinnogo navchannya yaka modelyuye visokorivnevi abstrakciyi v danih za dopomogoyu glibokogo grafa z bagatma sharami obrobki Za teoremoyu pro universalne nablizhennya teoremoyu Cibenka glibina ne ye neobhidnoyu dlya nejronnoyi merezhi shobi nablizhuvati dovilni neperervni funkciyi Nezvazhayuchi na ce ye bagato problem poshirenih dlya neglibokih merezh yak ot perenavchannya yakih gliboki merezhi dopomagayut unikati Yak taki gliboki nejronni merezhi zdatni naspravdi porodzhuvati nabagato skladnishi modeli porivnyano z yihnimi neglibokimi analogami Prote gliboke navchannya maye svoyi vlasni problemi Poshirenoyu problemoyu dlya rekurentnih nejronnih merezh ye problema znikannya gradiyentu yaka polyagaye v tomu sho gradiyenti yaki peredayutsya mizh sharami postupovo znizhuyutsya j bukvalno znikayut koli okruglyuyutsya do nulya Bulo rozrobleno bagato metodiv shobi pidijti do ciyeyi problemi yak ot vuzli dovgoyi korotkochasnoyi pam yati Gliboki nejronni arhitekturi rivnya ostannih dosyagnen inodi navit mozhut zmagatisya z lyudskoyu tochnistyu v takih galuzyah yak komp yuterne bachennya zokrema v takih rechah yak baza danih MNIST ta rozpiznavannya dorozhnih znakiv Movni obrobniki yaki pracyuyut na osnovi rozumnih poshukovih sistem mozhut legko peremagati lyudej u vidpovidyah na zagalni pitannya yak ot IBM Watson a neshodavni rozrobki v glibokomu navchanni dali divovizhni rezultati u zmaganni z lyudmi v takih rechah yak Go ta Doom yakij buduchi strilyalkoyu vid pershoyi osobi viklikav deyaki superechki Veliki dani Dokladnishe Veliki dani Veliki dani angl big data ce zbirka danih yakimi nemozhlivo ovoloditi upravlyati ta obroblyati yih zvichajnimi programnimi instrumentami protyagom pevnogo chasovogo promizhku Ce velichezna kilkist mozhlivostej dlya uhvalyuvannya rishen rozuminnya ta optimizaciyi procesiv yaki vimagayut novih modelej obrobki U knizi Era velikih danih angl The Big Data Era napisanij Viktorom Majyerom Shonbergom ta en veliki dani oznachayut sho zamist vipadkovogo analizu vibirkovogo doslidzhennya dlya analizu vikoristovuyut usi dani Harakteristiki 5 V velikih danih zaproponovani IBM obsyag angl Volume shvidkist angl Velocity riznomanitnist angl Variety cinnist angl Value dostovirnist angl Veracity Strategichna znachushist tehnologiyi velikih danih polyagaye ne v tomu shobi ovoloditi velicheznoyu kilkistyu informaciyi a v tomu shobi specializuvatisya na cih zmistovnih danih Inshimi slovami yaksho veliki dani porivnyati z promislovistyu to klyuchem do dosyagnennya pributkovosti v cij promislovosti ye pidvishennya en cimi danimi ta realizaciya yihnoyi dodanoyi vartosti shlyahom obrobki Era ShI silnij shtuchnij intelekt 2020 doteper Dokladnishe Bum ShI Era ShI pochinayetsya z pochatkovoyi rozrobki klyuchovih arhitektur j algoritmiv takih yak transformerna arhitektura 2017 roku sho prizvela do masshtabuvannya ta rozvitku velikih movnih modelej yaki viyavlyayut podibni do lyudskih risi rozuminnya piznannya uvagi ta tvorchosti Pochatkom eri ShI vvazhayut priblizno 2022 2024 roki iz rozrobkoyu masshtabovanih velikih movnih modelej yak ot ChatGPT Veliki movni modeli Dokladnishe Veliki movni modeli 2017 roku doslidniki z Google zaproponuvali transformernu arhitekturu Vona vikoristovuye mehanizm uvagi j piznishe stala shiroko vikoristovuvanoyu u velikih movnih modelyah en angl foundation models sho ye velikimi movnimi modelyami natrenovanimi na velicheznih kilkostyah nemichenih danih yaki mozhlivo pristosovuvati dlya shirokogo spektra pidzadach pochali rozroblyati 2018 roku Modeli taki yak GPT 3 vipushenu organizaciyeyu OpenAI 2020 roku ta en vipushenu kompaniyeyu DeepMind 2022 roku opisuvali yak vazhlivi dosyagnennya mashinnogo navchannya 2023 roku Microsoft Research perevirili veliku movnu model GPT 4 na velikomu rozmayitti zavdan ta zrobili visnovok sho yiyi mozhlivo sterpno rozglyadati yak rannyu ale vse she nepovnu versiyu sistemi silnogo shtuchnogo intelektu SShI angl artificial general intelligence AGI Div takozh en en en en en en Hronologiya rozvitku mashinnogo navchannyaPrimitkiCopeland J Ed 2004 The Essential Turing the ideas that gave birth to the computer age angl Oxford Clarendon Press ISBN 0 19 825079 7 Kaplan Andreas Haenlein Michael 2019 Siri Siri in my hand Who s the fairest in the land On the interpretations illustrations and implications of artificial intelligence Business Horizons angl 62 15 25 doi 10 1016 j bushor 2018 08 004 S2CID 158433736 Newquist 1994 s 143 156 Newquist 1994 s 144 152 Epizod pro Tala u 4 tij knizi Argonavtiki Biblioteka 1 9 26 Rhodios Apollonios 2007 The Argonautika Expanded Edition angl University of California Press s 355 ISBN 978 0 520 93439 9 OCLC 811491744 Morford Mark 2007 Classical mythology angl Oxford s 184 ISBN 978 0 19 085164 4 OCLC 1102437035 Linden Stanton J 2003 The alchemy reader from Hermes Trismegistus to Isaac Newton angl New York Cambridge University Press s Ch 18 ISBN 0 521 79234 7 OCLC 51210362 Kressel Matthew 1 zhovtnya 2015 36 Days of Judaic Myth Day 24 The Golem of Prague Matthew Kressel angl Procitovano 15 bereznya 2020 Newquist 1994 GOLEM www jewishencyclopedia com angl Procitovano 15 bereznya 2020 Newquist 1994 s 38 Sanhedrin 65b www sefaria org angl Procitovano 15 bereznya 2020 O Connor Kathleen Malone 1994 The alchemical creation of life takwin and other concepts of Genesis in medieval Islam Dissertations Available from ProQuest angl 1 435 Goethe Johann Wolfgang von 1890 Faust a tragedy Translated in the original metres by Bayard Taylor Authorised ed published by special arrangement with Mrs Bayard Taylor With a biographical introd angl London Ward Lock McCorduck 2004 s 17 25 Butler 1863 Newquist 1994 s 65 Cave Stephen Dihal Kanta 2019 Hopes and fears for intelligent machines in fiction and reality Nature Machine Intelligence angl 1 2 74 78 doi 10 1038 s42256 019 0020 9 ISSN 2522 5839 S2CID 150700981 Needham 1986 s 53 McCorduck 2004 s 6 Nick 2005 McCorduck 2004 s 17 Levitt 2000 Newquist 1994 s 30 Procitovane v McCorduck 2004 s 8 Crevier 1993 s 1 a McCorduck 2004 s 6 9 obgovoryuye svyashenni statuyi Inshi vazhlivi avtomati stvorili Garun ar Rashid McCorduck 2004 s 10 Zhak de Vokanson Newquist 1994 s 40 McCorduck 2004 s 16 i en McCorduck 2004 s 59 62 Cave S Dihal K Dillon S 2020 AI Narratives A History of Imaginative Thinking about Intelligent Machines angl Oxford University Press s 56 ISBN 978 0 19 884666 6 Procitovano 2 travnya 2023 Butler E M Eliza Marian 1948 The myth of the magus angl London Cambridge University Press ISBN 0 521 22564 7 OCLC 5063114 Porterfield A 2006 The Protestant Experience in America American religious experience angl Greenwood Press s 136 ISBN 978 0 313 32801 5 Procitovano 15 travnya 2023 Hollander Lee M 1964 Heimskringla history of the kings of Norway angl Austin Published for the American Scandinavian Foundation by the University of Texas Press ISBN 0 292 73061 6 OCLC 638953 Berlinski 2000 Cfr Carreras Artau Tomas y Joaquin Historia de la filosofia espanola Filosofia cristiana de los siglos XIII al XV Madrid 1939 Volume I isp Bonner Anthonny The Art and Logic of Ramon Llull A User s Guide Brill 2007 angl Anthony Bonner ed Doctor Illuminatus A Ramon Llull Reader Princeton University 1985 Vid Llull s Influence The History of Lullism at 57 71 angl Mehanistichnist ta ShI XVII stolittya McCorduck 2004 s 37 46 Russell ta Norvig 2003 s 6 Buchanan 2005 s 53 Gobbs ta ShI McCorduck 2004 s 42 Hobbes 1651 chapter 5 Lejbnic ta ShI McCorduck 2004 s 41 Russell ta Norvig 2003 s 6 Berlinski 2000 s 12 Buchanan 2005 s 53 Lyambda chislennya bulo osoblivo vazhlivim dlya ShI oskilki vono stalo nathnennyam dlya Lisp najvazhlivishoyi movi programuvannya yaku vikoristovuvali v ShI Crevier 1993 s 190 196 61 Originalne foto mozhna pobachiti u statti Rose Allen April 1946 Lightning Strikes Mathematics Popular Science angl 83 86 Procitovano 15 kvitnya 2012 Newquist 1994 s 56 Mashina Tyuringa McCorduck 2004 s 63 64 Crevier 1993 s 22 24 Russell ta Norvig 2003 s 8 ta div Turing 1936 37 Couturat 1901 Russell ta Norvig 2021 s 15 Russell ta Norvig 2021 s 15 Newquist 1994 s 67 Randall 1982 s 4 5 Byrne 2012 Mulvihill 2012 Randall 1982 s 6 11 13 Quevedo 1914 Quevedo 1915 Randall 1982 s 13 16 17 Citovano v Russell ta Norvig 2021 s 15 Menabrea ta Lovelace 1843 Istoriya kafedri Kafedra zagalnoyi ta neorganichnoyi himiyi NTU HPI ukr originalu za 19 listopada 2023 Procitovano 20 listopada 2023 Kratko 2009 s 57 Malinovskij 2004 s 8 10 Mollenhoff Clark R 1988 Atanasoff Forgotten Father of the Computer angl Ames Iowa State University Press ISBN 0 8138 0032 3 Katchanovski Ivan berezen 2004 Virchenko Nina Katchanovski Ivan Haidey Viktor Andrushkiw Roman Voronka Roman red A Puzzle in the Invention and Patenting of the Electronic Computer in the US angl National Technical University of Ukraine and Shevchenko Scientific Society in the US s 655 687 Russell ta Norvig 2021 s 14 McCorduck 2004 s 76 80 EK1973 t 2 s 36 Kratko 2009 s 58 59 Malinovskij 2004 s 11 14 Kaplan Andreas Artificial Intelligence Business and Civilization Our Fate Made in Machines angl Procitovano 11 bereznya 2022 McCorduck 2004 s 51 57 80 107 Crevier 1993 s 27 32 Russell ta Norvig 2003 s 15 940 Moravec 1988 s 3 Cordeschi 2002 Chap 5 McCorduck 2004 s 98 Crevier 1993 s 27 28 Russell ta Norvig 2003 s 15 940 Moravec 1988 s 3 Cordeschi 2002 Chap 5 McCulloch Warren S Pitts Walter 1 grudnya 1943 A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity Bulletin of Mathematical Biophysics angl 5 4 115 133 doi 10 1007 BF02478259 ISSN 1522 9602 Piccinini Gualtiero 1 serpnya 2004 The First Computational Theory of Mind and Brain A Close Look at Mcculloch and Pitts s Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity Synthese angl 141 2 175 215 doi 10 1023 B SYNT 0000043018 52445 3e ISSN 1573 0964 S2CID 10442035 McCorduck 2004 s 51 57 88 94 Crevier 1993 s 30 Russell ta Norvig 2003 s 15 16 Cordeschi 2002 Chap 5 ta div takozh McCullough ta Pitts 1943 McCorduck 2004 s 102 Crevier 1993 s 34 35 ta Russell ta Norvig 2003 s 17 McCorduck 2004 s 70 72 Crevier 1993 s 22 25 Russell ta Norvig 2003 s 2 3 and 948 Haugeland 1985 s 6 9 Cordeschi 2002 s 170 176 Div takozh Turing 1950 Newquist 1994 s 92 98 Russell ta Norvig 2003 s 948 stverdzhuyut sho Tyuring vidpoviv na vsi osnovni zaperechennya proti ShI yaki bulo visunuto protyagom rokiv pislya poyavi ciyeyi praci Div A Brief History of Computing angl na AlanTuring net Schaeffer Jonathan One Jump Ahead Challenging Human Supremacy in Checkers 1997 2009 Springer ISBN 978 0 387 76575 4 Rozdil 6 angl McCorduck 2004 s 137 170 Crevier 1993 s 44 47 McCorduck 2004 s 123 125 Crevier 1993 s 44 46 ta Russell ta Norvig 2003 s 17 Citovano v Crevier 1993 s 46 ta Russell ta Norvig 2003 s 17 Russell ta Norvig 2003 s 947 952 Chatterjee Sheshadri N S Sreenivasulu Hussain Zahid 1 sichnya 2021 Evolution of artificial intelligence and its impact on human rights from sociolegal perspective International Journal of Law and Management angl 64 2 184 205 doi 10 1108 IJLMA 06 2021 0156 ISSN 1754 243X S2CID 238670666 McCorduck 2004 s 111 136 Crevier 1993 s 49 51 ta Russell ta Norvig 2003 s 17 Newquist 1994 s 91 112 Div McCarthy ta in 1955 Takozh div Crevier 1993 s 48 de en stverdzhuye sho cya propoziciya piznishe stala vidomoyu yak gipoteza sistem fizichnih simvoliv Gipotezu sistemi fizichnih simvoliv sformulovali ta dali yij nazvu Nyuell ta Sajmon u svoyij statti pro ZRZ Newell ta Simon 1963 Vona mistit konkretnishe viznachennya mashini yak agenta sho manipulyuye simvolami Div filosofiyu shtuchnogo intelektu McCorduck 2004 s 129 130 rozpovidaye yak vipuskniki Dartmutskogo seminaru dominuvali v pershi dva desyatilittya doslidzhen ShI nazivayuchi yih nevidimim koledzhem Ya ne prisyagatimusya ale ya ne bachiv yiyi ranishe skazav Makkarti en 1979 roku McCorduck 2004 s 114 Prote Makkarti takozh nedvoznachno zayaviv Ya pridumav cej termin v interv yu CNET Skillings 2006 McCarthy John 1988 Review of The Question of Artificial Intelligence Annals of the History of Computing angl 10 3 224 229 zibrano v McCarthy John 1996 10 Review of The Question of Artificial Intelligence Defending AI Research A Collection of Essays and Reviews angl CSLI s 73 O dniyeyu z prichin vinahodu termina shtuchnij intelekt bula vtecha vid asociaciyi z kibernetikoyu Yiyi zoseredzhennya na analogovomu zvorotnomu zv yazku zdavalosya pomilkovim i ya hotiv uniknuti chi to prijnyattya Norberta ne Roberta Vinera yak guru chi to sperechannya z nim Crevier 1993 s 49 pishe cyu konferenciyu zagalom viznayut oficijnoyu datoyu narodzhennya ciyeyi novoyi nauki Rassel ta Norvig pishut ce bulo divovizhno koli komp yuter robiv shos hoch viddaleno rozumne Russell ta Norvig 2003 s 18 Crevier 1993 s 52 107 Moravec 1988 s 9 ta Russell ta Norvig 2003 s 18 21 McCorduck 2004 s 218 Newquist 1994 s 91 112 Crevier 1993 s 108 109 ta Russell ta Norvig 2003 s 21 Crevier 1993 s 52 107 Moravec 1988 s 9 Analiz cilej zasobiv mirkuvannya yak poshuk McCorduck 2004 s 247 248 Russell ta Norvig 2003 s 59 61 Evristika McCorduck 2004 s 246 Russell ta Norvig 2003 s 21 22 ZRZ McCorduck 2004 s 245 250 Crevier 1993 s ZRZ Russell ta Norvig 2003 s ZRZ Crevier 1993 s 51 58 65 66 ta Russell ta Norvig 2003 s 18 19 McCorduck 2004 s 268 271 Crevier 1993 s 95 96 Newquist 1994 s 148 156 Moravec 1988 s 14 15 Rosenblatt Frank Principles of neurodynamics Perceptrons and the theory of brain mechanisms Vol 55 Washington DC Spartan books 1962 angl Widrow B Lehr M A Veresen 1990 30 years of adaptive neural networks perceptron Madaline and backpropagation Proceedings of the IEEE angl 78 9 1415 1442 doi 10 1109 5 58323 S2CID 195704643 Rosen Charles A Nils J Nilsson and Milton B Adams Proposal for Research SRI No ESU 65 1 8 sichnya 1965 angl Nilsson Nils J Artificial Intelligence Center SRI International 1984 angl Hart Peter E Nilsson Nils J Perrault Ray Mitchell Tom Kulikowski Casimir A Leake David B 15 bereznya 2003 In Memoriam Charles Rosen Norman Nielsen and Saul Amarel AI Magazine angl 24 1 6 doi 10 1609 aimag v24i1 1683 ISSN 2371 9621 Nilsson Nils J 2009 Section 4 2 Neural Networks The Quest for Artificial Intelligence angl Cambridge Cambridge University Press doi 10 1017 cbo9780511819346 ISBN 978 0 521 11639 8 Nielson Donald L 1 sichnya 2005 Chapter 4 The Life and Times of a Successful SRI Laboratory Artificial Intelligence and Robotics PDF A HERITAGE OF INNOVATION SRI s First Half Century English vid 1st SRI International ISBN 978 0 9745208 0 3 Olazaran Rodriguez Jose Miguel PhD Dissertation University of Edinburgh 1991 Div osoblivo rozdili 2 ta 3 angl Schmidhuber Jurgen Critique of Paper by Deep Learning Conspiracy Nature 521 p 436 angl Procitovano 26 grudnya 2019 Ivakhnenko A G 1968 The Group Method of Data Handling a Rival of the Method of Stochastic Approximation Soviet Automatic Control 13 3 43 55 McCorduck 2004 s 286 Crevier 1993 s 76 79 Russell ta Norvig 2003 s 19 Crevier 1993 s 79 83 Crevier 1993 s 164 172 McCorduck 2004 s 291 296 Crevier 1993 s 134 139 McCorduck 2004 s 299 305 Crevier 1993 s 83 102 Russell ta Norvig 2003 s 19 ta Copeland 2000 McCorduck 2004 s 300 305 Crevier 1993 s 84 102 Russell ta Norvig 2003 s 19 Humanoid History WABOT yap Zeghloul Said Laribi Med Amine Gazeau Jean Pierre 21 veresnya 2015 Robotics and Mechatronics Proceedings of the 4th IFToMM International Symposium on Robotics and Mechatronics angl Springer ISBN 9783319223681 cherez Google Books Historical Android Projects androidworld com angl Robots From Science Fiction to Technological Revolution storinka 130 angl Duffy Vincent G 19 kvitnya 2016 Handbook of Digital Human Modeling Research for Applied Ergonomics and Human Factors Engineering angl CRC Press ISBN 9781420063523 cherez Google Books Amosov N M Fomenko V D 1975 Transport robot with network control system PDF IJCAI angl Tbilisi PDF originalu za 31 travnya 2023 Procitovano 20 listopada 2023 Mikola Amosov osnovopolozhnik biokibernetichnih informacijnih tehnologij Robototehnichnij period Muzej istoriyi rozvitku informacijnih tehnologij v Ukrayini originalu za 10 chervnya 2023 Procitovano 20 listopada 2023 Simon ta Newell 1958 s 7 8 citovano v Crevier 1993 s 108 Div takozh Russell ta Norvig 2003 s 21 Simon 1965 s 96 citovano v Crevier 1993 s 109 Minsky 1967 s 2 citovano v Crevier 1993 s 109 Minskij perekonanij sho jogo nepravilno procituvali Div McCorduck 2004 s 272 274 Crevier 1993 s 96 ta Darrach 1970 Crevier 1993 s 64 65 Crevier 1993 s 94 Howe 1994 McCorduck 2004 s 131 Crevier 1993 s 51 Makkordak takozh zaznachaye sho finansuvannya bulo perevazhno pid kerivnictvom vipusknikiv en 1956 roku Crevier 1993 s 65 Crevier 1993 s 68 71 ta Turkle 1984 Crevier 1993 s 100 144 ta Russell ta Norvig 2003 s 21 22 Malinovskij 1995 s 72 73 viyavilosya sho vzhe pershi sprobi davali obnadijlivi rezultati ideya vzhe ye zalishayetsya tilki yiyi realizuvati a vihodyachi zi starogo dosvidu yakij buv nakopichenij v inshih naukah vvazhali sho ideya ce vzhe 40 spravi Yaksho na rozrobku ideyi treba bulo dva roki znachit na yiyi realizaciyu bude potribno v pivtora razi bilshe i cherez p yat rokiv mi zrobimo programi yaki budut perekladati krashe bud yakogo perekladacha z anglijskoyi na rosijsku abo zrobimo taku mashinu yaka bude priznachena dlya krashogo rozuminnya movi i zmistu horoshim spivrozmovnikom na rivni lyudini i t p Ale viyavilosya sho ce daleko ne tak V M Glushkov 1982 rik McCorduck 2004 s 104 107 Crevier 1993 s 102 105 Russell ta Norvig 2003 s 22 Crevier 1993 s 163 196 Haigh Thomas gruden 2023 There Was No First AI Winter Communications of the ACM angl 66 12 35 39 doi 10 1145 3625833 ISSN 0001 0782 Crevier 1993 s 146 Russell ta Norvig 2003 s 20 21 Newquist 1994 s 336 Crevier 1993 s 146 148 div takozh Buchanan 2005 s 56 Ranni programi buli neminuche obmezheni v ohoplenni rozmirom i shvidkistyu pam yati Moravec 1976 Makkarti zavzhdi ne pogodzhuvavsya z Moravekom pochinayuchi z yihnih spilnih rannih dniv u en V interv yu CNET vin zayaviv Ya bi skazav sho 50 rokiv tomu mozhlivosti mashin buli zanadto mali ale 30 rokiv tomu mozhlivosti mashin ne buli realnoyu problemoyu Skillings 2006 Hans Moravec ROBOT Mere Machine to Transcendent Mind angl Russell ta Norvig 2003 s 9 21 22 ta Lighthill 1973 McCorduck 2004 s 300 amp 421 Crevier 1993 s 113 114 Moravec 1988 s 13 Lenat ta Guha 1989 Introduction Russell ta Norvig 2003 s 21 McCorduck 2004 s 456 Moravec 1988 s 15 16 McCarthy ta Hayes 1969 Crevier 1993 s 117 119 McCorduck 2004 s 280 281 Crevier 1993 s 110 Russell ta Norvig 2003 s 21 ta NRC 1999 pid Success in Speech Recognition Crevier 1993 s 117 Russell ta Norvig 2003 s 22 Howe 1994 ta div takozh Lighthill 1973 Russell ta Norvig 2003 s 22 Lighthill 1973 Dzhon Makkarti napisav u vidpovid u Review of Lighthill report sho problema kombinatornogo vibuhu bula viznana v ShI vid samogo pochatku Crevier 1993 s 115 116 na chomu gruntuyetsya ce tverdzhennya Do inshih poglyadiv nalezhat McCorduck 2004 s 306 313 ta NRC 1999 pid Success in Speech Recognition Crevier 1993 s 115 Moravek poyasnyuye Yihni pochatkovi obicyanki DARPA buli zanadto optimistichnimi Zvisno te sho voni vikonali znachno vidstavalo vid cogo Ale voni vidchuvali sho v nastupnij propoziciyi voni ne mozhut obicyati menshe nizh u pershij tomu voni obicyali bilshe NRC 1999 pid Shift to Applied Research Increases Investment Hoch avtonomnij tank i viyavivsya nevdacheyu sistema upravlinnya boyem nazvana DART viyavilasya nadzvichajno uspishnoyu zaoshadivshi milyardi v pershij vijni v Perskij zatoci vidshkoduvavshi investiciyi j vipravdavshi pragmatichnu politiku DARPA prinajmni z poglyadu DARPA Lukasova ta Penrouzova kritika ShI Crevier 1993 s 22 Russell ta Norvig 2003 s 949 950 Hofstadter 1999 s 471 477 ta div Lucas 1961 Znannya yak ce termin Drejfusa Drejfus robit rozriznennya mizh znannyam yak i znannyam sho suchasnoyu versiyeyu Gajdeggerovogo rozriznennya en ta en Dreyfus ta Dreyfus 1986 en McCorduck 2004 s 211 239 Crevier 1993 s 120 132 Russell ta Norvig 2003 s 950 952 ta div Dreyfus 1965 Dreyfus 1972 Dreyfus ta Dreyfus 1986 Serleva Kritika ShI McCorduck 2004 s 443 445 Crevier 1993 s 269 271 Russell ta Norvig 2003 s 958 960 ta div Searle 1980 Citovano v Crevier 1993 s 143 Citovano v Crevier 1993 s 122 Newquist 1994 s 276 Ya stav yedinim chlenom spilnoti ShI pomichenim za obidom z Drejfusom I ya navmisno pokazav sho ce ne toj sposib povoditisya z lyudinoyu Dzhozef Vejcenbaum citovanij v Crevier 1993 s 123 Colby Watt ta Gilbert 1966 s 148 Vejcenbaum posilavsya na cej tekst u Weizenbaum 1976 s 5 6 Kolbi ta jogo kolegi piznishe takozh rozrobili shozhi na chat boti komp yuterni modeli paranoyidalnih procesiv PARRY shobi zrobiti zrozumilimi paranoyidalni procesi v yavnih terminah simvolnoyi obrobki Colby 1974 s 6 Vejcenbaumova kritika ShI McCorduck 2004 s 356 373 Crevier 1993 s 132 144 Russell ta Norvig 2003 s 961 ta div Weizenbaum 1976 McCorduck 2004 s 51 Russell ta Norvig 2003 s 19 23 McCorduck 2004 s 51 Crevier 1993 s 190 192 Crevier 1993 s 193 196 Crevier 1993 s 145 149 258 63 Wason ta Shapiro 1966 pokazali sho lyudi pogano vporuyutsya z povnistyu abstraktnimi zadachami ale yaksho zadachu pereformulyuvati tak shobi dozvoliti vikoristannya intuyitivnogo socialnogo intelektu produktivnist rizko pokrashuyetsya Div en Kahneman Slovic ta Tversky 1982 pokazali sho lyudi zhahlivo vporuyutsya z elementarnimi zadachami yaki vimagayut nechitkogo mirkuvannya Div dekilka prikladiv u pereliku kognitivnih uperedzhen Robotu en opisano v Lakoff 1987 Rannim prikladom poziciyi Makkarti buv zhurnal Science de vin skazav Ce ShI tomu nam ne vazhlivo chi ce psihologichno realno Kolata 1982 i vin neshodavno povtoriv svoyu poziciyu na konferenciyi en de skazav Shtuchnij intelekt ne ye za viznachennyam imituvannyam lyudskogo intelektu Maker 2006 Crevier 1993 s 175 Chepurni proti nechupar McCorduck 2004 s 421 424 yakij pokazuye stan debativ u 1984 roci Crevier 1993 s 168 yakij dokumentuye pervinne vikoristannya cogo terminu Skenkom Inshij aspekt cogo konfliktu nazvali procedurnoyu deklarativnoyu vidminnistyu ale vin ne viyavivsya vplivovim u podalshih doslidzhennyah ShI McCorduck 2004 s 305 306 Crevier 1993 s 170 173 246 ta Russell ta Norvig 2003 s 24 Stattya Minskogo pro ramki Minsky 1974 Hayes P J 1981 The logic of frames U Kaufmann Morgan red Readings in artificial intelligence angl s 451 458 Reiter R 1978 On reasoning by default American Journal of Computational Linguistics angl 29 37 1977 Negation as Failure Logic and Data Bases angl Boston MA Springer US s 293 322 doi 10 1007 978 1 4684 3384 5 11 ISBN 978 1 4684 3386 9 Newquist 1994 s 189 192 McCorduck 2004 s 327 335 Dendral Crevier 1993 s 148 159 Newquist 1994 s 271 Russell ta Norvig 2003 s 22 23 Crevier 1993 s 158 159 ta Russell ta Norvig 2003 s 23 24 Crevier 1993 s 198 Newquist 1994 s 259 McCorduck 2004 s 434 435 Crevier 1993 s 161 162 197 203 Newquist 1994 s 275 ta Russell ta Norvig 2003 s 24 McCorduck 2004 s 299 McCorduck 2004 s 421 Revolyuciya znan McCorduck 2004 s 266 276 298 300 314 421 Newquist 1994 s 255 267 Russell ta Norvig 2003 s 22 23 Cyc McCorduck 2004 s 489 Crevier 1993 s 239 243 Newquist 1994 s 431 455 Russell ta Norvig 2003 s 363 365 ta Lenat ta Guha 1989 PDF angl Arhiv originalu PDF za 8 zhovtnya 2007 Procitovano 1 veresnya 2007 McCorduck 2004 s 436 441 Newquist 1994 s 231 240 Crevier 1993 s 211 Russell ta Norvig 2003 s 24 ta div takozh Feigenbaum ta McCorduck 1983 Crevier 1993 s 195 Crevier 1993 s 240 Russell ta Norvig 2003 s 25 McCorduck 2004 s 426 432 NRC 1999 pid Shift to Applied Research Increases Investment Sejnowski Terrence J 23 zhovtnya 2018 The Deep Learning Revolution angl vid 1st Cambridge Massachusetts London England The MIT Press s 93 94 ISBN 978 0 262 03803 4 Crevier 1993 s 214 215 Crevier 1993 s 215 216 Mead Carver A Ismail Mohammed 8 travnya 1989 Analog VLSI Implementation of Neural Systems PDF The Kluwer International Series in Engineering and Computer Science angl T 80 Norwell MA en doi 10 1007 978 1 4613 1639 8 ISBN 978 1 4613 1639 8 Newquist 1994 s 501 Crevier 1993 s 203 Termin zima ShI vpershe vikoristali yak nazvu seminaru na cyu temu dlya Asociaciyi z rozvitku shtuchnogo intelektu Newquist 1994 s 359 379 McCorduck 2004 s 435 Crevier 1993 s 209 210 McCorduck 2004 s 435 yaka navodit institucijni prichini yihnoyi ostatochnoyi nevdachi Newquist 1994 s 258 283 yakij navodit obmezhene vprovadzhennya v korporaciyah Crevier 1993 s 204 208 yakij navodit skladnist pidtrimki istinnosti tobto navchannya ta onovlennya Lenat ta Guha 1989 Vstup yaki pidkreslyuyut krihkist i nespromozhnist vporatisya z nadmirnoyu kvalifikaciyeyu McCorduck 2004 s 430 431 McCorduck 2004 s 441 Crevier 1993 s 212 Makkordak pishe Cherez dva z polovinoyu desyatilittya mi mozhemo bachiti sho yaponci ne te shobi dosyagli vsih tih ambitnih cilej Newquist 1994 s 476 Newquist 1994 s 440 McCorduck 2004 s 454 462 Moravec 1988 s 20 pishe Ya vpevnenij sho cej pidhid znizu vgoru do shtuchnogo intelektu odnogo dnya zustrinetsya z tradicijnim pidhodom zgori donizu bilshe nizh na polovini shlyahu gotovij nadati kompetentnist shodo realnogo svitu j znannya zdorovogo gluzdu sho buli takimi nedosyazhnimi v programah mirkuvannya Povnistyu intelektualni mashini viniknut koli bude vbito metaforichnij en sho ob yednaye ci dva zusillya Crevier 1993 s 183 190 Brooks Robert A 1990 Elephants Don t Play Chess PDF Robotics and Autonomous Systems angl 6 1 2 3 15 doi 10 1016 S0921 8890 05 80025 9 Brooks 1990 s 3 Div napriklad Lakoff ta Johnson 1999 Newquist 1994 s 511 McCorduck 2004 s 424 obgovoryuye rozkol i vidmovu vid pervinnih cilej ShI McCorduck 2004 s 480 483 Deep Blue angl IBM Research Procitovano 10 veresnya 2010 angl Arhiv originalu za 31 zhovtnya 2007 angl Arhiv originalu za 5 bereznya 2014 Procitovano 25 zhovtnya 2011 Markoff John 16 lyutogo 2011 On Jeopardy Watson Win Is All but Trivial The New York Times angl Kurzweil 2005 s 274 pishe sho polipshennya v komp yuternih shahah za zagalnoyu dumkoyu obumovlene lishe rozshirennyam gruboyu siloyu aparatnogo zabezpechennya komp yuteriv Trivalist ciklu en stanovila 1 2 milisekundi sho mozhna vvazhati ekvivalentnim priblizno 833 FLOPS Deep Blue pracyuvav na shvidkosti 11 38 gigaflops i ce bez urahuvannya specialnogo aparatnogo zabezpechennya dlya shahiv u Deep Blue Duzhe priblizno ci znachennya vidriznyayutsya v 107 raziv McCorduck 2004 s 471 478 Russell ta Norvig 2003 s 55 de voni pishut Poglyad na cilisnogo agenta zaraz shiroko prijnyatij u galuzi Paradigmu intelektualnogo agenta obgovoryuyut v osnovnih pidruchnikah z ShI yak ot Russell ta Norvig 2003 s 32 58 968 972 Poole Mackworth ta Goebel 1998 s 7 21 Luger ta Stubblefield 2004 s 235 240 Model aktoriv en peredbachila suchasne viznachennya intelektualnih agentiv Hewitt Bishop ta Steiger 1973 Yak Dzhon Dojl Doyle 1983 tak i populyarna klasika Marvina Minskogo en Minsky 1986 vikoristovuvali slovo agent angl agent Sered inshih modulnih propozicij buli en en ob yektno oriyentovane programuvannya ta inshi Russell ta Norvig 2003 s 27 55 Os tak najshirshe viznani pidruchniki XXI stolittya viznachayut shtuchnij intelekt Div Russell ta Norvig 2003 s 32 ta Poole Mackworth ta Goebel 1998 s 1 McCorduck 2004 s 478 McCorduck 2004 s 486 487 Russell ta Norvig 2003 s 25 26 Pearl 1988 Russell ta Norvig 2003 s 25 26 Div zastosuvannya shtuchnogo intelektu v informatici NRC 1999 pid Artificial Intelligence in the 90s ta Kurzweil 2005 s 264 Russell ta Norvig 2003 s 28 Shodo novogo rivnya ostannih dosyagnen u rozpiznavanni movlennya na osnovi ShI div The Economist 2007 Nathneni ShI sistemi vzhe bulo vbudovano do bagatoh povsyakdennih tehnologij yak ot rushiyiv poshuku v Internet bankivskogo programnogo zabezpechennya dlya obrobki tranzakcij ta medichnogo diagnostuvannya Nik Bostrom citovanij u CNN 2006 Olsen 2004 Olsen 2006 McCorduck 2004 s 423 Kurzweil 2005 s 265 Hofstadter 1999 s 601 Newquist 1994 s 445 CNN 2006 Markoff 2005 The Economist 2007 Tascarella 2006 Newquist 1994 s 532 Steve Lohr 17 zhovtnya 2016 IBM Is Counting on Its Bet on Watson and Paying Big Money for It New York Times angl Hampton Stephanie E Strasser Carly A Tewksbury Joshua J Gram Wendy K Budden Amber E Batcheller Archer L Duke Clifford S Porter John H 1 kvitnya 2013 Big data and the future of ecology Frontiers in Ecology and the Environment angl 11 3 156 162 Bibcode 2013FrEE 11 156H doi 10 1890 120103 ISSN 1540 9309 bfi uchicago edu angl Arhiv originalu za 18 chervnya 2018 Procitovano 9 chervnya 2017 LeCun Yann Bengio Yoshua Hinton Geoffrey 2015 Deep learning Nature angl 521 7553 436 444 Bibcode 2015Natur 521 436L doi 10 1038 nature14539 PMID 26017442 S2CID 3074096 Milmo Dan 3 listopada 2023 Hope or Horror The great AI debate dividing its pioneers en angl s 10 12 GOV UK angl 1 listopada 2023 Arhiv originalu za 1 listopada 2023 Procitovano 2 listopada 2023 Countries agree to safe and responsible development of frontier AI in landmark Bletchley Declaration GOV UK Presreliz angl originalu za 1 listopada 2023 Procitovano 1 listopada 2023 Baral Chitta Fuentes Olac Kreinovich Vladik June 2015 Why Deep Neural Networks A Possible Theoretical Explanation Departmental Technical Reports Cs angl Procitovano 9 chervnya 2017 Ciregan D Meier U Schmidhuber J June 2012 Multi column deep neural networks for image classification 2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition angl s 3642 3649 arXiv 1202 2745 Bibcode 2012arXiv1202 2745C CiteSeerX 10 1 1 300 3283 doi 10 1109 cvpr 2012 6248110 ISBN 978 1 4673 1228 8 S2CID 2161592 Markoff John 16 lyutogo 2011 On Jeopardy Watson Win Is All but Trivial The New York Times amer ISSN 0362 4331 Procitovano 10 chervnya 2017 AlphaGo Mastering the ancient game of Go with Machine Learning Research Blog amer Procitovano 10 chervnya 2017 Innovations of AlphaGo DeepMind DeepMind angl Procitovano 10 chervnya 2017 University Carnegie Mellon Computer Out Plays Humans in Doom CMU News Carnegie Mellon University www cmu edu angl Procitovano 10 chervnya 2017 Laney Doug 2001 3D data management Controlling data volume velocity and variety META Group Research Note angl 6 70 Marr Bernard 6 March 2014 Big Data The 5 Vs Everyone Must Know angl Goes Paulo B 2014 Design science research in top information systems journals MIS Quarterly Management Information Systems angl 38 1 Marr Bernard Beyond The Hype What You Really Need To Know About AI In 2023 Forbes angl Procitovano 27 sichnya 2024 The Era of AI 2023 s Landmark Year CMSWire com angl Procitovano 28 sichnya 2024 How the era of artificial intelligence will transform society PocketConfidant AI amer 15 chervnya 2018 Procitovano 28 sichnya 2024 This year signaled the start of a new era www linkedin com angl Procitovano 28 sichnya 2024 Lee Adrienne 23 sichnya 2024 UT Designates 2024 The Year of AI UT News amer Procitovano 28 sichnya 2024 Murgia Madhumita 23 lipnya 2023 Transformers the Google scientists who pioneered an AI revolution www ft com angl Procitovano 10 grudnya 2023 Bubeck Sebastien Chandrasekaran Varun Eldan Ronen Gehrke Johannes Horvitz Eric Kamar Ece Lee Peter Lee Yin Tat Li Yuanzhi Lundberg Scott Nori Harsha Palangi Hamid Ribeiro Marco Tulio Zhang Yi 22 bereznya 2023 Sparks of Artificial General Intelligence Early experiments with GPT 4 angl arXiv 2303 12712 cs CL Literatura Norvig Peter 2021 Artificial Intelligence A Modern Approach angl vid 4th Hoboken Pearson ISBN 978 0134610993 LCCN 20190474 1901 La Logique de Leibniz fr Byrne J G 8 Dec 2012 PDF angl Arhiv originalu za 16 kvitnya 2019 Procitovano 8 serpnya 2019 Mulvihill Mary 17 zhovtnya 2012 Ingenious Ireland angl Quevedo L Torres Quevedo 1914 Revista de la Academia de Ciencias Exacta Ensayos sobre Automatica Su definicion Extension teorica de sus aplicaciones isp t 12 s 391 418 Quevedo L Torres Quevedo 1915 Revue Generale des Sciences Pures et Appliquees Essais sur l Automatique Sa definition Etendue theorique de ses applications fr t 2 s 601 611 Randall Brian 1982 From Analytical Engine to Electronic Digital Computer The Contributions of Ludgate Torres and Bush fano co uk angl procitovano 29 October 2018 2000 The Advent of the Algorithm angl Harcourt Books ISBN 978 0 15 601391 8 OCLC 46890682 Buchanan Bruce G 2005 PDF AI Magazine angl s 53 60 arhiv originalu PDF za 26 veresnya 2007 procitovano 30 serpnya 2007 Butler Samuel 13 June 1863 Darwin Among the Machines The Press Christchurch New Zealand angl procitovano 10 October 2008 Colby Kenneth M Watt James B Gilbert John P 1966 A Computer Method of Psychotherapy Preliminary Communication The Journal of Nervous and Mental Disease angl t 142 2 s 148 152 doi 10 1097 00005053 196602000 00005 PMID 5936301 S2CID 36947398 Colby Kenneth M September 1974 Ten Criticisms of Parry PDF angl Stanford Artificial Intelligence Laboratory REPORT NO STAN CS 74 457 procitovano 17 June 2018 AI set to exceed human brain power CNN com angl 26 July 2006 procitovano 16 October 2007 2000 Micro World AI angl procitovano 8 October 2008 Cordeschi Roberto 2002 The Discovery of the Artificial angl Dordrecht Kluwer 1993 AI The Tumultuous Search for Artificial Intelligence New York NY BasicBooks ISBN 0 465 02997 3 Darrach Brad 20 November 1970 Meet Shaky the First Electronic Person Life Magazine angl s 58 68 Doyle J 1983 What is rational psychology Toward a modern mental philosophy AI Magazine angl t 4 3 s 50 53 1965 Alchemy and AI angl RAND Corporation Memo Dreyfus Hubert 1972 en angl New York MIT Press ISBN 978 0 06 090613 9 OCLC 5056816 Dreyfus Stuart 1986 Mind over Machine The Power of Human Intuition and Expertise in the Era of the Computer angl Oxford UK Blackwell ISBN 978 0 02 908060 3 Procitovano 22 serpnya 2020 The Economist 7 June 2007 Are You Talking to Me The Economist angl procitovano 16 October 2008 Feigenbaum Edward A McCorduck Pamela 1983 The Fifth Generation Artificial Intelligence and Japan s Computer Challenge to the World angl Michael Joseph ISBN 978 0 7181 2401 4 1985 Artificial Intelligence The Very Idea angl Cambridge Mass MIT Press ISBN 978 0 262 08153 5 Blakeslee Sandra 2004 On Intelligence angl New York NY Owl Books ISBN 978 0 8050 7853 4 OCLC 61273290 Hebb D O 1949 The Organization of Behavior angl New York Wiley ISBN 978 0 8058 4300 2 OCLC 48871099 Bishop Peter Steiger Richard 1973 PDF angl IJCAI arhiv originalu PDF za 29 grudnya 2009 Hobbes Thomas 1651 Leviathan angl Gobbs Tomas 2000 Leviafan ukr Duh i litera ISBN ISBN 966 7888 04 5 a href wiki D0 A8 D0 B0 D0 B1 D0 BB D0 BE D0 BD Citation title Shablon Citation citation a Perevirte znachennya isbn nedijsnij simvol dovidka Hofstadter Dougl

Дата публікації:
Топ