Bei einer früheren Artikeln Wir haben beobachtet, wie die KI-Forschung von der Frivolität, einen Menschen von einer Maschine zu unterscheiden oder die Architektur des Gehirns nachzuahmen, zu einer Software überging, die den Denkprozess nachahmt.
Wenn die ersten Fortschritte von Physikern, Biologen, Physiologen und Mathematikern kamen, der nächste große Sprung würde von einem unerwarteten Ort kommen, der Politikwissenschaft.
Simon und Rationalität
Wenn Sie Betriebswirtschaftslehre studiert haben, mussten Sie wahrscheinlich ein dickes Buch namens in die Wiege legen Verwaltungsverhalten. Für das, was normalerweise die Bibliographie des Rennens ist, ist es ein Buch, das sehr nützlich und interessant ist, wenn auch etwas dick.
Der Autor ist ein Gentleman er würde den Nobelpreis für Wirtschaftswissenschaften für die Widerlegung eines der beliebtesten Dogmen der Wirtschaftswissenschaften erhalten. Die des rationalen Verbrauchers.
Abgeschlossenes Studium der Politikwissenschaft Seine berufliche Laufbahn begann mit dem Studium der Kommunalverwaltungen und nach einer kurzen Tätigkeit in der Verwaltungsbehörde des Marshallplans war er Mitbegründer und Dozent des Industrial Administration Graduate Program der heutigen Carnegie Mellon University.
Was haben Bürokratien und Künstliche Intelligenz gemeinsam? Der Prozess der Entscheidungsfindung.
Die klassischen Ökonomen haben immer behauptet, dass wir rationale Entscheidungsträger sind. Mit anderen Worten, vor einer Reihe von Alternativen, Geschäftsleuten oder Verbrauchern, werden wir die Option wählen, die den Nutzen maximiert oder die Kosten am meisten senkt. Die Schlussfolgerung daraus ist, dass wir angesichts der gleichen Reihe von Alternativen und Umständen alle die gleiche Entscheidung treffen werden.
Simon spielte den Umfang dieser vermeintlichen Rationalität herunter. Er argumentierte, dass der Entscheidungsträger niemals alle verfügbaren Alternativen in Betracht ziehe und dass nicht alle von uns dieselben Kriterien bei der Bewertung verwenden. Wir wenden bei allen Problemen die gleichen Kriterien an wie bei einem Kochrezept. Das war die Grundlage der Heuristik oder der regelbasierten Programmierung.
Ein weiterer Beitrag von Simon, der von Künstlicher Intelligenz übernommen wurde Es ist die Aufteilung von Zielen in kleinere Teilziele. Das Erreichen der Teilziele erleichtert das Erreichen des Gesamtziels.
Die erste Software für künstliche Intelligenz
Mit der Hilfe von Allen Newell, einem Absolventen der Physik, und C Shaw, einem Versicherungsmathematiker, der zum Computerprogrammierer wurde, Simon begann mit der Entwicklung von Logic Theorist, das als erstes Programm für künstliche Intelligenz in der Geschichte gilt.
Obwohl das Programm ursprünglich Schach oder geometrische Probleme lösen sollte, nutzten sie es schließlich, um Theoreme eines bekannten Mathematikbuchs zu lösen. NichtsdestotrotzAnders als bei der Turing-Maschine ging es nicht darum, mathematische Probleme zu lösen, sondern die Art und Weise nachzuahmen, wie der Mensch durch selektive Heuristik den nächsten Schritt bestimmt was sie tun mussten.
Die Suche nach der richtigen Antwort lässt sich grafisch als Baumstruktur darstellen.. Dieser Graph wird als Suchbaum bezeichnet.
An der Wurzel des Suchbaums steht die Anfangshypothese. Von der Wurzel kommen Zweige, in denen sich Variationen der Ausgangshypothese befinden, die das Ergebnis der Anwendung der Regeln der Logik auf sie sind. Andere Manipulationen werden auf jeden der Zweige angewendet, wodurch Unterzweige erzeugt werden. Der Vorgang wird wiederholt, bis der gewünschte Abschluss erreicht ist.
Das Ziel des Programms von Simon und seinen Gefährten war nicht der Beweis des Theorems, sondern das Finden des Weges, der zu diesem Beweis führen würde.. Die Anwendung untersuchte den Baum nach bestimmten voreingestellten Regeln, um den Zweig zu finden, der am wahrscheinlichsten zum richtigen Ergebnis führt. Er wiederholte den Vorgang so lange, bis er den richtigen Weg gefunden hatte.
Gingen die ersten Versuche der Künstlichen Intelligenz eher darauf hin, die Architektur des Gehirns nachzuahmen, gingen Simon und seine Kollegen den anderen Weg. Sie ahmten nach, wie ein Computer mit Menschen arbeitet. Vor Beginn der Codierungsaufgabe erhielt eine Gruppe von Studenten zusammen mit Simons Frau und Kindern Karten mit den Unterprogrammen und Logikregeln in englischer Sprache und simulierte das Verhalten der Programmkomponenten.