で 二つ前の記事 アラン・チューリング、クロード・シャノン、ジョン・フォン・ノイマンの研究により、人工知能をホストできるコンピューターの作成がどのように可能になったかを見てきました。 ただし、すべてタスクを実行できるプログラムを作成する必要がありました. そのため、この投稿では、最初の会話シミュレーションから現在の言語モデルまでのソフトウェアのパスについて説明します。
アラン・チューリングは、この種のプログラムの成功を判断する方法を最初に定義しました。 問題は、チューリング テストがプログラミング スキルのみを実証したことです。 人工知能と呼べるものに直面していたわけではありません。
ソフトウェアのパス
マービン・ミンスキーの定義では、機械が人工知能と見なされるためには、人間が行うのと同じタスクを実行する必要がありますが、それには考える能力が必要です。 チューリング テストでは、対話者がそうであるかどうかを人間が判断できないようにするだけです。
60 年代半ばに作成されたコンピューター プログラムである ELIZA は、チューリング テストに合格することを意図していませんでしたが、 そうしようとする多くのプログラムの基礎を築きました. この番組は、家族、友人、気分などの一般的なトピックについて患者に一連の質問をする精神科医の役割を引き受けました。 答えによると、彼は事前に確立されたラインをたどり続けました。
どちらの ELIZA も (実際には他のソフトウェアも)、独学で数学を学んだという名前の教師の作品なしでは不可能だったでしょう。 XNUMX世紀に人間の推論プロセスの数学用語への翻訳を研究し始めたジョージ・ブール. このために、彼はオブジェクトをクラスにグループ化する方法と、これらのクラスが他のクラスと組み合わされたときに何が起こるかを分析しました。 次に、それらの関係のそれぞれに記号を割り当てました。
形式化からフィードバックまで
セットのオブジェクトが肯定によって変更され、それらの間に XNUMX つの可能な関係 (AND、OR、NOT) が確立された場合) それらを XNUMX つのグループ (True または False) のいずれかに分類する方法は既にあります。
しかし、ブールの作品はあらゆる種類の主張に適していませんでした。 一般的な概念を説明する方法が必要でした。 つまり、状況に応じて true または false になる可能性があります。
それが理解されるように。 ブールジョブにより、アサーションを操作できます
ディエゴはアルゼンチン人で、次のように書いています。 Linux Adictos
しかし、あなたは何もできません：
X は... Z に書き込みます。
このためには、70 年代まで待たなければなりませんでした。 フレーゲというドイツの教授が述語の概念を導入しました。 述語とは、状況に応じて true または false として記述できるステートメントです。
ディエゴ, アルゼンチン y Linuxアディクトs は真でも偽でもない実体ですが、それらが述語でどのように組み合わされるかに応じて、そうなります。
Freje は、対応する記号を含む XNUMX つの式を追加しました。
すべて (変数のすべての値が条件を満たしていることを示します)
ある…そのような (条件を満たす要素が少なくとも XNUMX つあることを意味します。
フィードバック理論
人工知能の創造への次の大きな貢献は数学ではなく、生物学からもたらされました。 サイバネティックスの創始者であるノーバート・ウィーナーは、工学と生物学の共通点に関心を持っていました。 周囲の温度が変化しても温血動物が体温を一定に保つ方法を分析することに彼を導いたのは、その興味でした。 Wiener は、このケースやその他のケースでは、フィードバック メカニズムが機能していると仮定しました。 つまり、情報を受信すると、それに適応するための応答が生成されました。
さらに進んで、彼は知的行動はフィードバックメカニズムの結果にすぎないと断言するようになりました. つまり、次のように結論付けることができます。 インテリジェンス (自然または人工) とは、情報を収集し、処理し、結果に基づいて行動し、そのプロセスを繰り返すことです。