В последние месяцы мы с коллегами освещали Новости о последних достижениях в области искусственного интеллекта. Как и многое другое, эти достижения являются результатом долгого пути, который начался в воображении романистов и включал в себя несколько хитроумных махинаций. В этом и последующих постах мы собираемся сделать краткую историю искусственного интеллекта.
Хотя эти технологии с нами уже довольно давно они не были доступны для широкого потребителя. По крайней мере, не с уровнем качества У них есть такие сервисы, как ChatGPT.
Краткая история искусственного интеллекта
Никто точно не знает, когда людям пришла в голову идея искусственно создавать инструменты, которые могли бы делать то же самое. Но, эта идея появляется как в мифологии, так и в литературе. Разумеется, речь шла не о микропроцессорах или программном обеспечении, а о более-менее антропоморфных конструкциях.сделанные из глины, дерева или даже частей человеческого тела.
И, конечно же, недостатка в подделках не было.
Около 800 года статуя бога Амона выбрала преемника фараона из числа наследников, которые шествовали перед ней. Взяв его за плечо, он произносил речь. Эта технология была бы предметом зависти MIT и OpenAI, если бы не тот факт, что программное обеспечение, которое ее запускало, было спрятано внутри нее.
В последующие века Были построены различные машины, которые приводились в действие водой или паром, имитировали определенное поведение или выполняли определенные задачи, типичные для людей или животных.. Они были известны как автоматы.
Конечно, автоматы нельзя отнести к искусственному интеллекту. Согласно классическому определению Марвина Мински:
Искусственный интеллект — это наука, которая пытается заставить машины выполнять задачи, которые потребовали бы интеллекта, если бы их выполняли люди.
Тьюринг и проблема Entscheidungs
По мнению историков, первый конкретный шаг к искусственному интеллекту был сделан благодаря Entscheidungsproblem. Нет, я не буду записывать свои чихания. Слово было придумано математиком Дэвидом Гильбертом в 1928 году. Проблема, стоящая за этим термином, заключается в следующем. это знать, есть ли математические проблемы, которые нельзя решить систематическим способом.
Математики называют Решаемые проблемы для тех, у которых есть два возможных ответа: ДА или НЕТ. Два примера будут
Является ли х простым числом?
X*Y равно Z?
Этот тип проблемы может быть решен любым, следуя методу так же, как вы можете приготовить торт с инструкциями рецепта приготовления. Это вопрос времени. Гильберт хотел знать если были разрешимые проблемы, которые не допускали использования метода.
Сегодня имя Алана Тьюринга общеизвестно, в основном за его вклад в расшифровку «Энигмы», кодовой машины нацистской Германии, и его осуждение за гомосексуальность десятилетие спустя. Немногие знают, что одним из его первых достижений было решение проблемы Entscheidungs.
Его метод состоял в том, чтобы представить существование машины, которая решала бы задачи, следуя инструкциям, выраженным в математической форме. Другими словами, устройство считывало символы, содержащиеся на ленте, и манипулировало ими, следуя ряду инструкций.
По словам Тьюринга, эта машина имела неограниченный объем памяти благодаря бесконечной ленте, разделенной на квадраты, в каждом из которых можно было напечатать символ. В машине всегда должен быть загружен символ, который можно изменить. Модификация, которой он подвергается, частично определяется самим символом. Символы в другом месте на ленте не влияют на ее поведение, если только лента не перемещается и другой символ не занимает место прочитанного символа.
Компоненты машины тогда:
- Лента разделена на коробкуs, которые содержат символы (Для пустых полей есть специальный символ
- предстоящий который читает и записывает символы и перемещает ленту.
- Запись который показывает состояние машины в любое время.
- серия инструкций который из символа и регистра состояния указывает, что следует делать дальше.