En vores levering Tidligere fortalte vi, hvordan Simon, en statsvidenskabsteoretiker sammen med en fysiker ved navn Newell og en aktuar, der blev programmør ved navn Shaw, begyndte opbygningen af det første kunstige intelligens-program kendt som Logical Theorist. Dette krævede opfindelsen af det første specifikke programmeringssprog til kunstig intelligens
Vi havde efterladt denne historie med trioen sammen med samarbejdspartnere og familie, der simulerede adfærden i de forskellige dele af programmet ved hjælp af mennesker og håndskrevne kort.
Efter adskillige simuleringer som disse blev programmet implementeret på en rigtig computer. Testen var vellykket som softwaren formåede at bevise XNUMX sætninger i et af kapitlerne i bogen Principia Matemática af Russell og Whitehead. Selv i et af tilfældene (og uden at have specifikke instruktioner til det) fandt han en måde at teste det meget mere "elegant" på end bogens forfattere.
Det første programmeringssprog til kunstig intelligens
Det faktum, at Simon og hans team tog så lang tid at skrive deres program, skyldes de havde brug for et specifikt programmeringssprog, der havde nok kraft og fleksibilitet til deres formål. Det sprog blev kaldt IPL (Information Processing Language), og det introducerede først listebehandlingsteknikken til programmering.
IPL adskilte sig fra datidens højniveausprog på den måde det krævede ikke, at symboler skulle defineres på forhånd, og det havde evnen til at associere og ændre symbolstrukturer.
Den såkaldte listebehandlingsteknik består af gemme hver enkelt information sammen med anvisninger om, hvordan man finder informationer knyttet til dem. Ved at ændre indikationerne kan der bygges nye foreninger.
Den "generelle problemløser"
For at skabe deres næste software besluttede Simon og Newell at prøve en anden tilgang. På det tidspunkt cirkulerede en psykologisk undersøgelse, der inviterede deltagerne til at forklare højt, hvordan de løste logiske problemer. Duoen opdagede, at disse formularer var helt forskellige fra dem, der blev brugt af deres software, så de besluttede at lave deres egen version af undersøgelsen og skabe software baseret på de metoder, deltagerne har beskrevet. Programmet (kendt som GPS for General Problem Solver) blev kodet baseret på en organisation af information og heuristik uafhængig af de opgaver, de blev bedt om at udføre.
Denne nye metode fik navnet "Means-to-Ends Analysis" og består af sammenlign den nuværende situation med idealet og tag handlinger, der reducerer forskellen mellem dem, og revurder derefter, indtil forskellen er reduceret til nul. Denne metode gør det muligt for programmet at reagere på ændringer i problemets variabler. Programmøren angiver problemet og en såkaldt forskelstabel, hvor de mulige handlingsforløb er angivet, og under hvilke omstændigheder de er.
GPS var i stand til at opdele et problem i underproblemer og anvende tilbagesporingsmetoden, det vil sige, at hvis en vej ikke fungerede, ville han gå tilbage og følge en anden.
I de 11 år, den var i drift, GPS løste gåder, udførte symbolsk integration og knækkede hemmelige koder.
Mens Simon og Newell underholdt sig selv med dette, udviklede en elev ved navn Robert K. Lindsay et program kendt som SAD SAM. det bløde var i stand til at udtrække information fra sætninger af typen "Juan er Pepas søn" og "Juan er Albertos bror" og bygge et stamtræ afoplyse, at Alberto også er Pepas søn (jeg aner ikke, hvordan han ville klare sig med stedfamilierne i dagens verden.
Selvfølgelig kunne computerindustriens gigant på det tidspunkt, IBM, ikke holde sig ude af forskning i kunstig intelligens, et felt, der midt i den kolde krig allerede afslørede et enormt potentiale for militære anvendelser, og i den næste artikel vil vi vil fortælle om sine første bidrag på området.