V dva předchozí články viděli jsme, jak práce Alana Turinga, Clauda Shannona a Johna von Neumana umožnila vytvoření počítačů schopných hostit umělou inteligenci. Nicméně všechnyProgramy stále musely být vytvořeny schopné tento úkol provést. Proto v tomto příspěvku popisujeme cestu softwaru od prvních konverzačních simulací k současným jazykovým modelům.
Alan Turing byl první, kdo definoval způsob, jak určit úspěch tohoto typu programu. Problém je v tom, že Turingův test prokázal pouze programovací dovednosti, ne že bychom čelili něčemu, co by se dalo nazvat umělou inteligencí.
Cesta softwaru
Zatímco definice Marvina Minského vyžaduje, aby byl stroj považován za umělou inteligenci, musí vykonávat stejný úkol jako lidská bytost, vyžaduje schopnost myslet, Turingův test pouze žádá, aby lidská bytost nebyla schopna určit, zda jeho partner je nebo není.
Přestože ELIZA, počítačový program napsaný v polovině 60. let, nebyl určen k tomu, aby obstál v Turingově testu, položil základy pro řadu programů, které se o to pokusily. Přehlídka převzala roli psychiatra, který klade pacientovi řadu otázek na běžná témata, jako je rodina, přátelé nebo nálada. Podle odpovědí pokračoval v předem stanovené linii.
Ani ELIZA (a vlastně žádný jiný software) by nebyla možná bez prací samouka matematiky jménem George Boole, který v XNUMX. století začal studovat překlady lidského uvažování do matematických termínů. Za tímto účelem analyzoval způsob seskupování objektů do tříd a co se stalo, když byly tyto třídy zkombinovány s ostatními. Ke každému z těchto vztahů pak přiřadil symboly.
Od formalizace po zpětnou vazbu
Pokud se objekty množiny mění pomocí afirmací a ustanovíme mezi nimi tři možné vztahy (AND, OR a NOT) již máme způsob, jak je zařadit do jedné ze dvou skupin (True nebo False).
Booleova díla však nebyla dobrá pro všechny druhy tvrzení. Bylo potřeba najít způsob, jak popsat obecné pojmy. To znamená, že mohou být pravdivé nebo nepravdivé v závislosti na okolnostech.
Tak aby to bylo pochopeno. Booleovské úlohy vám umožňují pracovat s asercí
Diego je Argentinec a píše Linux Adictos
Ale nemůžete nic dělat s:
X je... a píše Z.
Na to jsme si museli počkat až do 70. let, kdy německý profesor jménem Frege představil koncept predikátů. Predikát je výrok, který lze v závislosti na okolnostech označit jako pravdivý nebo nepravdivý.
Diego, argentinské y Linux Addicts jsou entity, které nejsou ani pravdivé, ani nepravdivé, ale v závislosti na tom, jak jsou kombinovány v predikátu, se tak stane.
Freje přidal dva výrazy s odpovídajícími symboly:
Pro všechno (Označuje, že všechny hodnoty proměnné splňují podmínku)
Existuje… takové (Znamená, že existuje alespoň jeden prvek, který splní podmínku.
teorie zpětné vazby
Další velký příspěvek k vytvoření umělé inteligence nebyl matematický, přišel z biologie. Norbert Wiener, zakladatel kybernetiky, se zajímal o společné body mezi inženýrstvím a biologií. Právě tento zájem ho přivedl k analýze toho, jak teplokrevní živočichové udržují stálou teplotu navzdory měnícím se okolním teplotám. Wiener předpokládal, že v tomto a dalších případech fungovaly mechanismy zpětné vazby. Jinými slovy, při příjmu informace byla vytvořena odpověď, která se jí přizpůsobila.
Když šel ještě dále, dospěl k potvrzení, že inteligentní chování není nic jiného než výsledek mechanismů zpětné vazby. Jinými slovy, můžeme to uzavřít Inteligence (přirozená nebo umělá) je o shromažďování informací, jejich zpracování, působení na výsledek a opakování procesu.