ב שני מאמרים קודמים ראינו כיצד עבודתם של אלן טיורינג, קלוד שאנון וג'ון פון נוימן אפשרה יצירת מחשבים המסוגלים לארח בינה מלאכותית. עם זאת, כולםעדיין היה צריך ליצור תוכניות המסוגלות לבצע את המשימה. לכן בפוסט זה אנו מתארים את דרכה של התוכנה מסימולציות השיחה הראשונות ועד למודלים של השפה העדכניים.
אלן טיורינג היה הראשון שהגדיר דרך לקבוע את הצלחת תוכנית מסוג זה. הבעיה היא שמבחן טיורינג רק הוכיח מיומנות תכנות, לא שהתמודדנו עם מה שאפשר לכנות בינה מלאכותית.
הנתיב של התוכנה
בעוד שההגדרה של מרווין מינסקי דורשת שכדי להיחשב לבינה מלאכותית, מכונה חייבת לבצע את אותה משימה כמו בן אדם, אבל היא דורשת יכולת חשיבה, מבחן טיורינג רק מבקש שאדם לא יוכל לקבוע אם בן שיחו כן או לא.
למרות ש-ELIZA, תוכנת מחשב שנכתבה באמצע שנות ה-60, לא נועדה לעבור את מבחן טיורינג, היא הניח את היסודות למספר תוכניות שינסו לעשות זאת. התוכנית קיבלה על עצמה תפקיד של פסיכיאטר ששואל סדרה של שאלות למטופל על נושאים נפוצים כמו משפחה, חברים או מצב רוח. לפי התשובות הוא המשיך בקו שנקבע מראש.
גם אליזה (ואכן כל תוכנה אחרת) לא הייתה אפשרית ללא עבודותיו של מורה אוטודידקט למתמטיקה בשם ג'ורג' בול שבמאה ה-XNUMX החל ללמוד את התרגום למונחים מתמטיים של תהליך החשיבה האנושי. לשם כך, הוא ניתח את הדרך לקבץ אובייקטים לכיתות ומה קרה כאשר שולבו שיעורים אלה עם אחרים. לאחר מכן הוא הקצה סמלים לכל אחת ממערכות היחסים הללו.
מפורמליזציה למשוב
אם האובייקטים של קבוצה משתנים על ידי הצהרות ואנו מבססים שלושה יחסים אפשריים ביניהם (AND, OR ו- NOT) כבר יש לנו דרך לסווג אותם לאחת משתי קבוצות (נכון או לא נכון).
עם זאת, העבודות של בול לא היו טובות לכל מיני טענות. נדרשה דרך לתיאור מושגים כלליים. כלומר, הם יכולים להיות נכונים או שקריים בהתאם לנסיבות.
כדי שזה יובן. משרות בוליאניות מאפשרות לך לעבוד עם הטענה
דייגו הוא ארגנטינאי וכותב Linux Adictos
אבל אתה לא יכול לעשות שום דבר עם:
X הוא... וכותב ב-Z.
לשם כך נאלצנו לחכות עד שנות ה-70, אז פרופסור גרמני בשם Frege הציג את המושג פרדיקטים. פרדיקט הוא משפט שניתן לתאר כנכון או לא נכון בהתאם לנסיבות.
דייגו, ארגנטיני y מכור ללינוקסs הן ישויות שהן לא נכונות ולא שגויות, אבל בהתאם לאופן שבו הן משולבות בפרדיקט הן יהפכו את זה לכזה.
Freje הוסיף שני ביטויים עם הסמלים המתאימים להם:
לכולם (מציין שכל הערכים של משתנה עומדים בתנאי)
יש... כזה (מרמז שיש לפחות אלמנט אחד שיעמוד בתנאי.
תורת המשוב
התרומה הגדולה הבאה ליצירת בינה מלאכותית לא הייתה מתמטית, היא הגיעה מהביולוגיה. נורברט ווינר, מייסד Cybernetics, התעניין בנקודות המשותפות בין הנדסה וביולוגיה. העניין הזה הוא שהוביל אותו לנתח כיצד בעלי חיים בעלי דם חם שמרו על הטמפרטורה שלהם קבועה למרות הטמפרטורות הסביבה המשתנות. וינר הניח שבמקרים זה ובמקרים אחרים פועלים מנגנוני משוב. במילים אחרות, בעת קבלת מידע הופקה תגובה כדי להסתגל אליו.
בהמשך, הוא בא לאשר שהתנהגויות אינטליגנטיות אינן אלא תוצאה של מנגנוני משוב. במילים אחרות, אנו יכולים להסיק זאת אינטליגנציה (טבעית או מלאכותית) עוסקת באיסוף מידע, עיבודו, פעולה לפי התוצאה וחזרה על התהליך.