На попередні статті ми спостерігали, як дослідження штучного інтелекту переходили від легковажних спроб відрізнити людину від машини чи імітації архітектури мозку до програмного забезпечення, що імітує процес мислення.
Якби перші досягнення прийшли від фізиків, біологів, фізіологів і математиків, наступний великий стрибок прийде з несподіваного місця, політології.
Саймон і раціональність
Якщо ви вивчали ділове адміністрування, то, ймовірно, доводилося тримати в колисці товсту книгу під назвою адміністративна поведінка. Для того, що зазвичай є бібліографією перегонів, це книга, яка є досить корисною та цікавою, хоча й трохи щільною.
Автор — джентльмен він отримає Нобелівську премію з економіки за спростування однієї з найулюбленіших догм економічної науки. Це раціональний споживач.
Закінчив політологію його кар'єра почалася з вивчення муніципальних адміністрацій і після короткого перебування в адміністративному органі Плану Маршалла, він став співзасновником і викладав у програмі промислового адміністрування того, що зараз відомо як Університет Карнегі-Меллона.
Що спільного між бюрократією та штучним інтелектом? Процес прийняття рішень.
Класичні економісти завжди стверджували, що ми раціонально приймаємо рішення. Іншими словами, перед серією альтернатив, бізнесменів чи споживачів, ми виберемо варіант, який максимізує вигоди або найбільше скорочує витрати. Висновок із цього полягає в тому, що за однакових варіантів і обставин ми всі приймемо однакове рішення.
Саймон применшив масштаб цієї передбачуваної раціональності. Він стверджував, що особа, яка приймає рішення, ніколи не розглядає всі доступні альтернативи і що не всі ми використовуємо однакові критерії, оцінюючи їх. Те, що ми робимо, це застосовуємо ті самі критерії до всіх проблем, як якщо б це був кулінарний рецепт. Це було основою евристики або програмування на основі правил.
Ще один внесок Саймона, прийнятий штучним інтелектом Це поділ цілей на менші підцілі. Досягнення проміжних цілей полегшує досягнення загальної мети.
Перше програмне забезпечення штучного інтелекту
За допомогою Аллена Ньюелла, випускника фізичного факультету, та К. Шоу, актуарія, який став програмістом, Саймон розпочав розробку Logic Theorist, яка вважається першою програмою штучного інтелекту в історії.
Хоча початковий намір полягав у тому, щоб програма розв’язувала шахові чи геометричні задачі, зрештою вони використали її для розв’язання теорем із відомої математичної книги. Тим не меншНа відміну від машини Тьюрінга, мета полягала не в розв’язанні математичних проблем, а в імітації того, як люди за допомогою вибіркової евристики визначали наступний крок що вони повинні були зробити.
Пошук правильної відповіді можна зобразити графічно у вигляді деревоподібної структури.. Цей графік відомий як дерево пошуку.
У корені дерева пошуку знаходиться початкова гіпотеза. Гілки походять від кореня, в якому розташовані варіації вихідної гіпотези, які є результатом застосування до неї правил логіки. Інші маніпуляції застосовуються до кожної з гілок, створюючи підгілки. Процес повторюється, поки не буде досягнуто бажаного результату.
Метою програми Саймона та його супутників було не доведення теореми, а пошук шляху, який приведе до цього доказу.. Програма досліджувала дерево відповідно до певних попередньо встановлених правил, щоб знайти гілку, яка, швидше за все, призведе до правильного результату. Він продовжував повторювати процес, поки не знайшов правильний шлях.
Якщо перші спроби штучного інтелекту були на боці імітації архітектури мозку, Саймон і його колеги пішли іншим шляхом. Вони імітували те, як комп’ютер працює з людьми. Перед початком завдання з кодування група студентів, до якої приєдналися дружина та діти Саймона, отримали картки з підпрограмами та логічними правилами, викладеними англійською мовою, і моделювали поведінку компонентів програми.