최근 몇 달 동안 제 동료들과 저는 소식 최신 인공 지능에 대해. 다른 많은 것들과 마찬가지로, 이러한 성과는 소설가의 상상에서 시작되어 기발한 사기를 포함한 기나긴 여정의 결과입니다. 이 게시물과 이어지는 게시물에서 우리는 인공 지능의 간략한 역사를 만들 것입니다.
이러한 기술은 꽤 오랫동안 우리와 함께했지만 그들은 일반 소비자가 사용할 수 없었습니다. 적어도 품질 수준은 아닙니다. 그들은 ChatGPT와 같은 서비스를 제공합니다.
인공 지능의 간략한 역사
인간이 같은 일을 할 수 있는 도구를 인위적으로 만들 아이디어를 언제 얻었는지 정확히 아는 사람은 없습니다. 하지만, 아이디어는 신화와 문학 모두에 나타납니다. 물론 마이크로프로세서나 소프트웨어에 대한 이야기는 없었지만 다소 의인화된 구성에 대한 이야기가 있었습니다.s는 점토, 나무 또는 인체의 일부로 만들어집니다.
물론 가짜도 부족하지 않았습니다.
800년경, 아몬 신의 동상은 그 앞에서 행진하는 상속인 중에서 파라오의 후계자를 선택했습니다. 그의 어깨를 잡고 나서 연설을 하곤 했다. 이 기술을 실행하는 소프트웨어가 그 안에 숨겨진 성직자라는 사실이 아니었다면 이 기술은 MIT와 OpenAI의 부러움을 샀을 것입니다.
다음 세기에 물이나 증기로 구동되는 다양한 기계가 제작되어 특정 행동을 모방하거나 인간이나 동물의 전형적인 특정 작업을 수행했습니다.. 그들은 오토마타로 알려졌습니다.
물론 오토마타를 인공지능으로 분류할 수는 없다. Marvin Minsky의 고전적인 정의에 따르면:
인공 지능은 인간이 수행할 경우 지능이 필요한 작업을 기계가 수행하도록 하는 과학입니다.
튜링과 Entscheidungs 문제
역사가들에 따르면, Entscheidungsproblem 덕분에 인공 지능을 향한 첫 번째 구체적인 단계가 달성되었습니다.. 아니요, 재채기를 적는 것이 아닙니다. 이 단어는 1928년 수학자 David Hilbert에 의해 만들어졌습니다. 이 용어의 문제점은 다음과 같습니다. 체계적인 방법으로 풀 수 없는 수학적 문제가 있는지 아는 것입니다.
수학자 전화 YES 또는 NO의 두 가지 대답이 가능한 결정 가능한 문제. 두 가지 예는 다음과 같습니다.
x는 소수인가?
X*Y는 Z와 같습니까?
이러한 유형의 문제는 다음 방법을 따르면 누구나 해결할 수 있습니다. 요리 레시피의 지침에 따라 케이크를 준비할 수 있는 것과 같은 방식입니다. 시간 문제일 뿐입니다. 힐베르트는 알고 싶었다 방법의 사용을 인정하지 않는 결정 가능한 문제가 있는 경우.
오늘날 앨런 튜링의 이름은 기본적으로 나치 독일의 코드 기계인 에니그마를 해독하는 데 기여하고 XNUMX년 후 동성애에 대한 유죄 판결을 내렸기 때문에 보편적으로 알려져 있습니다. 그의 첫 번째 업적 중 하나가 Entscheidungs 문제에 답한 것임을 아는 사람은 거의 없습니다.
그의 방법은 상상하는 것이었다 수학적 형태로 표현된 지시에 따라 문제를 해결하는 기계의 존재. 즉, 장치는 테이프에 포함된 기호를 읽고 일련의 지침에 따라 조작합니다.
Turing에 따르면 이 기계는 네모로 나누어진 무한한 테이프 덕분에 메모리 용량이 무제한이었으며 각 사각형에는 기호를 인쇄할 수 있었습니다. 컴퓨터에는 항상 수정할 수 있는 기호가 로드되어 있어야 합니다. 적용되는 수정은 부분적으로 기호 자체에 의해 결정됩니다. 테이프의 다른 기호는 테이프를 이동하고 다른 기호가 읽기 기호를 대신하지 않는 한 동작에 영향을 주지 않습니다.
기계의 구성 요소는 다음과 같습니다.
- 상자로 나누어진 테이프기호를 포함하는 s(빈 상자에는 특수 기호가 있습니다.
- 앞으로 기호를 읽고 쓰고 테이프를 이동합니다.
- 레코드 항상 기계의 상태를 나타냅니다.
- 일련의 지침 기호 및 상태 레지스터에서 다음에 수행해야 할 작업을 나타냅니다.