En livrarea noastră Anterior, am povestit cum Simon, un teoretician al științelor politice, împreună cu un fizician pe nume Newell și un actuar devenit programator pe nume Shaw, au început construirea primului program de inteligență artificială cunoscut sub numele de teoretician logic. Acest lucru a necesitat invenția a primului limbaj de programare specific pentru Inteligența Artificială
Am lăsat această poveste trio-ului, împreună cu colaboratorii și familia, simulând comportamentul diferitelor părți ale programului folosind oameni și carduri scrise de mână.
După mai multe simulări ca acestea, programul a fost implementat pe un computer real. Testul a avut succes ca software-ul a reușit să demonstreze treizeci și opt de teoreme ale unuia dintre capitolele cărții Principia Matemática de Russell și Whitehead. Chiar și într-unul dintre cazuri (și fără a avea instrucțiuni specifice pentru a face acest lucru) a găsit o modalitate de a-l testa mult mai „elegant” decât autorii cărții.
Primul limbaj de programare pentru Inteligența Artificială
Faptul că Simon și echipa lui au luat atât de mult timp pentru a-și scrie programul este pentru că aveau nevoie de un limbaj de programare specific care să aibă suficientă putere și flexibilitate pentru scopurile lor. Acest limbaj s-a numit IPL (Information Processing Language) și a introdus mai întâi tehnica de procesare a listelor pentru programare.
IPL era diferit de limbajele de nivel înalt ale vremii în acest sens nu necesita definirea prealabilă a simbolurilor și avea capacitatea de a asocia și modifica structurile de simbol.
Așa-numita tehnică de procesare a listelor constă în stocarea fiecărei informații împreună cu instrucțiuni despre cum să găsiți informații asociate cu acestea. Prin schimbarea indicațiilor se pot construi noi asociații.
„Rezolvatorul general de probleme”
Pentru a-și crea următorul software, Simon și Newell au decis să încerce o abordare diferită. În acel moment, circula o investigație psihologică care invita participanții să explice cu voce tare modul în care au rezolvat problemele logice. Cei doi au descoperit că aceste formulare erau complet diferite de cele folosite de software-ul lor, așa că au decis să facă propria lor versiune a investigației și creați software pe baza metodelor descrise de participanți. Programul (cunoscut sub numele de GPS pentru General Problem Solver) a fost codificat pe baza unei organizații a informațiilor și euristicii independente de sarcinile pe care le-au fost solicitați să le îndeplinească.
Această nouă metodologie a primit denumirea de „Means-to-Ends Analysis” și constă în comparați situația actuală cu cea ideală și luați măsuri care reduc diferența dintre ele și apoi reevaluați până când diferența este redusă la zero. Această metodologie permite programului să reacționeze la modificările variabilelor problemei. Programatorul indică problema și un așa-numit tabel de diferențe în care sunt indicate posibilele cursuri de acțiune și în ce circumstanțe sunt acestea.
GPS a reușit să descompună o problemă în subprobleme și să aplice abordarea backtracking, adică dacă o cale nu mergea, s-ar întoarce înapoi și s-ar urma pe alta.
În cei 11 ani în care a fost în funcțiune, GPS-ul a rezolvat puzzle-uri, a realizat integrarea simbolică și a spart coduri secrete.
În timp ce Simon și Newell se distrau cu asta, un student pe nume Robert K. Lindsay a dezvoltat un program cunoscut sub numele de SAD SAM. cea moale a reușit să extragă informații din propoziții de tipul „Juan este fiul lui Pepa” și „Juan este fratele lui Alberto” și să construiască un arbore genealogic aladucând că Alberto este și fiul Pepei (habar n-am cum s-ar descurca cu familiile vitrege ale lumii de astăzi.
Desigur, gigantul industriei de calculatoare de la acea vreme, IBM, nu putea să stea în afara cercetărilor privind inteligența artificială, domeniu care în mijlocul Războiului Rece dezvăluia deja un potențial enorm pentru aplicații militare și, în următorul articol vom va vorbi despre primele sale contribuții în domeniu.