I tidligere artikler vi så på at AI-forskning gikk fra det lettsindige ved å prøve å skille et menneske fra en maskin eller etterligne hjernens arkitektur til programvare som etterligner tankeprosessen.
Hvis de første fremskrittene kom fra fysikere, biologer, fysiologer og matematikere, ville det neste store spranget komme fra et uventet sted, statsvitenskap.
Simon og rasjonalitet
Hvis du studerte Business Administration måtte du sannsynligvis vugge en fet bok som heter administrativ oppførsel. For det som vanligvis er litteraturlisten over løpet, det er en bok som er ganske nyttig og interessant, om enn litt tett.
Forfatteren er en gentleman han ville motta Nobelprisen i økonomi for å tilbakevise et av de mest elskede dogmene innen økonomisk vitenskap. Det til den rasjonelle forbrukeren.
Uteksaminert i statsvitenskap karrieren begynte å studere kommunale administrasjoner og etter en kort periode i administrasjonsorganet til Marshall-planen, var han med på å grunnlegge og underviste i Industrial Administration-graduate-programmet ved det som nå er kjent som Carnegie Mellon University.
Hva er poenget mellom byråkratier og kunstig intelligens? Beslutningsprosessen.
De klassiske økonomene har alltid bekreftet at vi er rasjonelle beslutningstakere. Med andre ord, før en rekke alternativer, forretningsmenn eller forbrukere, vil vi velge alternativet som maksimerer fordelene eller reduserer kostnadene mest. Konklusjonen av dette er at gitt samme serie av alternativer og omstendigheter vil vi alle ta den samme avgjørelsen.
Simon bagatelliserte omfanget av den antatte rasjonaliteten. Han hevdet at beslutningstakeren aldri vurderer alle tilgjengelige alternativer, og at ikke alle av oss bruker de samme kriteriene når de vurderer dem. Det vi gjør er å bruke de samme kriteriene på alle problemer som om det var en matlagingsoppskrift. Det var grunnlaget for heuristikk eller regelbasert programmering.
Et annet bidrag fra Simon adoptert av Artificial Intelligence Det er inndeling av mål i mindre delmål. Å nå delmålene gjør det lettere å nå det overordnede målet.
Den første kunstig intelligens-programvaren
Med hjelp av Allen Newell, en fysikkutdannet, og C Shaw, en aktuar som ble dataprogrammerer, Simon startet utviklingen av Logic Theorist, ansett som det første kunstig intelligens-programmet i historien.
Selv om den opprinnelige intensjonen var at programmet skulle løse sjakk- eller geometriske problemer, brukte de det til slutt til å løse teoremer fra en velkjent matematikkbok. Likevel, i motsetning til Turing-maskinen, var målet ikke å løse matematiske problemer, men å etterligne måten mennesker gjennom selektiv heuristikk bestemte neste trinn hva de måtte gjøre.
Søket etter riktig svar kan representeres grafisk som en trelignende struktur.. Denne grafen er kjent som et søketre.
Ved roten av søketreet er starthypotesen. Grener kommer fra roten der variasjoner av den opprinnelige hypotesen er lokalisert, som er resultatet av å bruke logikkens regler på den. Andre manipulasjoner brukes på hver av grenene, og genererer undergrener. Prosessen gjentas til ønsket konklusjon er nådd.
Målet med programmet til Simon og hans ledsagere var ikke beviset for teoremet, men å finne veien som ville føre til dette beviset.. Applikasjonen utforsket treet i henhold til visse forhåndsinnstilte regler for å finne grenen som mest sannsynlig ville føre til riktig resultat. Han fortsatte å gjenta prosessen til han fant den rette veien.
Hvis de første forsøkene på kunstig intelligens var på siden av å etterligne hjernens arkitektur, gikk Simon og kollegene den andre veien. De etterlignet hvordan en datamaskin fungerer med mennesker. Før du begynte på kodeoppgaven, mottok en gruppe studenter sammen med Simons kone og barn kort med subrutinene og logikkreglene uttrykt på engelsk og simulerte oppførselen til programkomponentene.