В предишни статии наблюдавахме как изследванията на ИИ преминаха от лекомислието да се опитват да различат човек от машина или да имитират архитектурата на мозъка към софтуер, имитиращ мисловния процес.
Ако първите постижения дойдоха от физици, биолози, физиолози и математици, следващият голям скок ще дойде от неочаквано място, политическите науки.
Симон и рационалността
Ако сте учили бизнес администрация, вероятно е трябвало да хванете дебела книга, наречена административно поведение. За това, което обикновено е библиографията на състезанието, това е книга, която е доста полезна и интересна, макар и малко гъста.
Авторът е джентълмен той щеше да получи Нобелова награда за икономика за опровергаването на една от най-обичаните догми на икономическата наука. Тази на рационалния потребител.
Завършва политология кариерата му започва с изучаване на общински администрации и след кратък престой в административния орган на плана Маршал, той е съосновател и преподава в магистърската програма по индустриална администрация на това, което сега е известно като университет Карнеги Мелън.
Какво е общото между бюрокрацията и изкуствения интелект? Процесът на вземане на решение.
Класическите икономисти винаги са потвърждавали, че ние вземаме рационални решения. С други думи, пред поредица от алтернативи, бизнесмени или потребители, ние ще изберем опцията, която максимизира ползите или намалява най-много разходите. Изводът от това е, че при една и съща поредица от алтернативи и обстоятелства всички ще вземем едно и също решение.
Саймън омаловажи обхвата на тази предполагаема рационалност. Той твърди, че вземащият решения никога не взема предвид всички налични алтернативи и че не всички използваме едни и същи критерии, когато ги оценяваме. Това, което правим, е да прилагаме едни и същи критерии към всички проблеми, сякаш става въпрос за готварска рецепта. Това беше основата на евристиката или базираното на правила програмиране.
Друг принос от Саймън, приет от изкуствения интелект Това е разделяне на целите на по-малки подцели. Достигането на подцелите улеснява постигането на общата цел.
Първият софтуер за изкуствен интелект
С помощта на Алън Нюел, завършил физика, и Си Шоу, актюер, превърнал се в компютърен програмист, Саймън започва разработването на Logic Theorist, смятана за първата програма за изкуствен интелект в историята.
Въпреки че първоначалното намерение беше програмата да решава шахматни или геометрични задачи, те накрая я използваха за решаване на теореми от известна книга по математика. въпреки това, за разлика от машината на Тюринг, целта не беше да се решават математически проблеми, а да се подражава на начина, по който хората чрез селективна евристика определят следващата стъпка какво трябваше да направят.
Търсенето на верния отговор може да бъде представено графично като дървовидна структура.. Тази графика е известна като дърво за търсене.
В основата на дървото за търсене е първоначалната хипотеза. Разклоненията идват от корена, в който се намират вариации на първоначалната хипотеза, които са резултат от прилагането на правилата на логиката към нея. Други манипулации се прилагат към всеки от клоновете, генерирайки под-клонове. Процесът се повтаря, докато се стигне до желаното заключение.
Целта на програмата на Саймън и неговите другари не беше доказателството на теоремата, а да намерят пътя, който ще доведе до това доказателство.. Приложението изследва дървото според определени предварително зададени правила, за да намери клона, който най-вероятно ще доведе до правилния резултат. Той продължи да повтаря процеса, докато намери правилния път.
Ако първите опити за изкуствен интелект бяха на страната на имитирането на архитектурата на мозъка, Саймън и колегите му тръгнаха по обратния път. Те имитираха как компютърът работи с хората. Преди да започне задачата за програмиране, група студенти, към които се присъединиха съпругата и децата на Саймън, получиха карти с подпрограмите и логическите правила, изразени на английски език и симулираха поведението на компонентите на програмата.