Primo linguaggio di programmazione. Breve storia dell'Intelligenza Artificiale 6

La creazione di programmi di Intelligenza Artificiale ha richiesto lo sviluppo di programmi specifici.

En la nostra consegna In precedenza abbiamo raccontato come Simon, un teorico di scienze politiche insieme a un fisico di nome Newell e un attuario diventato programmatore di nome Shaw, iniziò la costruzione del primo programma di intelligenza artificiale noto come Logical Theorist. Ciò ha richiesto l'invenzione del primo linguaggio di programmazione specifico per l'Intelligenza Artificiale

Avevamo lasciato questa storia al trio insieme ai collaboratori e alla famiglia simulando il comportamento delle diverse parti del programma utilizzando persone e carte scritte a mano.

Dopo diverse simulazioni come queste, il programma è stato implementato su un vero computer. Il test ha avuto successo come il software è riuscito a dimostrare trentotto teoremi di uno dei capitoli del libro Principia Matemática di Russell e Whitehead. Addirittura in uno dei casi (e senza avere istruzioni specifiche per farlo) ha trovato un modo per testarlo molto più "elegante" rispetto agli autori del libro.

Il primo linguaggio di programmazione per l'Intelligenza Artificiale

Il fatto che Simon e il suo team abbiano impiegato così tanto tempo per scrivere il loro programma è perché avevano bisogno di un linguaggio di programmazione specifico che avesse abbastanza potenza e flessibilità per i loro scopi. Quel linguaggio era chiamato IPL (Information Processing Language) e introdusse per la prima volta la tecnica di elaborazione delle liste per la programmazione.

IPL differiva dai linguaggi di alto livello dell'epoca in questo non richiedeva la definizione preventiva dei simboli e aveva la capacità di associare e modificare le strutture dei simboli.

La cosiddetta tecnica di elaborazione delle liste consiste in memorizzare ogni pezzo di informazione insieme alle indicazioni su come trovare pezzi di informazione ad essi associati. Cambiando le indicazioni si possono costruire nuove associazioni.

Il "risolutore di problemi generali"

Per creare il loro prossimo software, Simon e Newell hanno deciso di provare un approccio diverso. All'epoca circolava un'indagine psicologica che invitava i partecipanti a spiegare ad alta voce il modo in cui risolvevano i problemi logici. I due hanno scoperto che questi moduli erano completamente diversi da quelli utilizzati dal loro software, quindi hanno deciso di fare la loro versione dell'indagine e creare un software basato sui metodi descritti dai partecipanti. Il programma (noto come GPS per General Problem Solver) è stato codificato in base a un'organizzazione di informazioni ed euristica indipendente dai compiti che gli venivano richiesti.

Questa nuova metodologia ha ricevuto il nome di "Means-to-Ends Analysis" e consiste in confrontare la situazione attuale con l'ideale e intraprendere azioni che riducano la differenza tra loro e quindi rivalutare finché la differenza non si riduce a zero. Questa metodologia consente al programma di reagire ai cambiamenti nelle variabili del problema. Il programmatore indica il problema e una cosiddetta tabella delle differenze in cui sono indicati i possibili corsi di azione e in quali circostanze si trovano.

Il GPS è stato in grado di scomporre un problema in sottoproblemi e applicare l'approccio del backtracking, vale a dire che se una strada non funzionava, tornava indietro e ne seguiva un'altra.

Durante gli 11 anni di attività, Il GPS ha risolto enigmi, eseguito l'integrazione simbolica e decifrato codici segreti.

Mentre Simon e Newell si stavano divertendo con questo, uno studente di nome Robert K. Lindsay ha sviluppato un programma noto come SAD SAM. il morbido è stato in grado di estrarre informazioni da frasi del tipo "Juan è il figlio di Pepa" e "Juan è il fratello di Alberto" e costruire un albero genealogico dideducendo che Alberto è anche figlio di Pepa (non ho idea di come se la caverebbe con le famiglie allargate del mondo di oggi.

Certo, il colosso dell'industria informatica dell'epoca, IBM, non poteva restare fuori dalla ricerca sull'intelligenza artificiale, campo che già in piena Guerra Fredda stava rivelando enormi potenzialità per applicazioni militari e, nel prossimo articolo parlerà dei suoi primi contributi sul campo.


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