În două articole anterioare am văzut cum munca lui Alan Turing, Claude Shannon și John von Neuman a făcut posibilă crearea de computere capabile să găzduiască inteligență artificială. Totuși, toatemai trebuiau create programe capabile să îndeplinească sarcina. De aceea, în această postare descriem calea software-ului de la primele simulări de conversație până la modelele de limbaj actuale.
Alan Turing a fost primul care a definit o modalitate de a determina succesul acestui tip de program. Problema este că testul Turing a demonstrat doar abilități de programare, nu că ne-am fi confruntat cu ceea ce s-ar putea numi o inteligență artificială.
Calea software-ului
În timp ce definiția lui Marvin Minsky cere ca, pentru a fi considerată inteligență artificială, o mașină trebuie să îndeplinească aceeași sarcină ca și o ființă umană, aceasta necesită abilitatea de a gândi, testul Turing cere doar ca o ființă umană să nu poată determina dacă interlocutorul său este sau nu.
Deși ELIZA, un program de calculator scris la mijlocul anilor 60, nu era destinat să treacă testul Turing, a pus bazele unui număr de programe care ar încerca să facă acest lucru. Spectacolul și-a asumat rolul unui psihiatru care pune o serie de întrebări unui pacient despre subiecte comune, cum ar fi familia, prietenii sau starea de spirit. Potrivit răspunsurilor, a continuat să urmeze o linie prestabilită.
Nici ELIZA (și într-adevăr orice alt software) nu ar fi fost posibil fără lucrările unui profesor de matematică autodidact numit George Boole, care în secolul al XIX-lea a început să studieze traducerea în termeni matematici a procesului de raționament uman. Pentru aceasta, el a analizat modul de grupare a obiectelor în clase și ce s-a întâmplat atunci când aceste clase au fost combinate cu altele. Apoi a atribuit simboluri pentru fiecare dintre acele relații.
De la formalizare la feedback
Dacă obiectele unei mulțimi sunt modificate prin afirmații și stabilim trei relații posibile între ele (ȘI, SAU și NU) avem deja o modalitate de a le clasifica într-una din două grupuri (adevărat sau fals).
Cu toate acestea, lucrările lui Boole nu au fost bune pentru tot felul de afirmații. Era nevoie de o modalitate de a descrie concepte generale. Adică pot fi adevărate sau false în funcție de circumstanțe.
Ca sa se inteleaga. Joburile booleene vă permit să lucrați cu afirmația
Diego este argentinian și scrie în Linux Adictos
Dar nu poți face nimic cu:
X este... și scrie în Z.
Pentru aceasta, a trebuit să așteptăm până în anii 70, când un profesor german pe nume Frege a introdus conceptul de predicate. Un predicat este o afirmație care poate fi descrisă ca adevărată sau falsă în funcție de circumstanțe.
Diego, argentiniană y Dependent de LinuxE-urile sunt entități care nu sunt nici adevărate, nici false, dar în funcție de modul în care sunt combinate într-un predicat, ele vor face așa.
Freje a adăugat două expresii cu simbolurile corespunzătoare:
Pentru tot (Indica faptul ca toate valorile unei variabile indeplinesc o conditie)
Există o... așa că (Implică faptul că există cel puțin un element care va satisface o condiție.
teoria feedback-ului
Următoarea mare contribuție la crearea Inteligenței Artificiale nu a fost matematică, a venit din Biologie. Norbert Wiener, fondatorul Cybernetics, a fost interesat de punctele comune dintre Inginerie și Biologie. Acest interes l-a determinat să analizeze modul în care animalele cu sânge cald și-au păstrat temperatura constantă, în ciuda schimbării temperaturii ambientale. Wiener a postulat că în acest caz și în alte cazuri au funcționat mecanisme de feedback. Cu alte cuvinte, la primirea informațiilor, a fost produs un răspuns pentru a se adapta la aceasta.
Mergând mai departe, a ajuns să afirme că comportamentele inteligente nu sunt altceva decât rezultatul mecanismelor de feedback. Cu alte cuvinte, putem concluziona că Inteligența (naturală sau artificială) se referă la strângerea de informații, procesarea acesteia, acționarea asupra rezultatului și repetarea procesului.