Trong bài viết trước chúng tôi đã xem khi nghiên cứu AI đi từ sự phù phiếm của việc cố gắng phân biệt con người với máy móc hoặc bắt chước cấu trúc của bộ não sang phần mềm bắt chước quá trình suy nghĩ.
Nếu những tiến bộ đầu tiên đến từ các nhà vật lý, sinh học, sinh lý học và toán học, bước nhảy vọt tiếp theo sẽ đến từ một nơi không ngờ tới, khoa học chính trị.
Simon và sự hợp lý
Nếu bạn học Quản trị kinh doanh, có lẽ bạn phải nằm lòng một cuốn sách béo có tên hành vi hành chính. Đối với những gì thường là thư mục của cuộc đua, nó là một cuốn sách khá hữu ích và thú vị, mặc dù hơi dày đặc.
Tác giả là một quý ông ông sẽ nhận được giải Nobel Kinh tế vì đã bác bỏ một trong những giáo điều được yêu thích nhất của Khoa học Kinh tế. Đó là của người tiêu dùng hợp lý.
Tốt nghiệp Chính trị học sự nghiệp của anh ấy bắt đầu nghiên cứu chính quyền thành phố và sau một thời gian ngắn làm việc trong cơ quan quản lý của Kế hoạch Marshall, ông đã đồng sáng lập và giảng dạy trong chương trình sau đại học về Quản trị Công nghiệp của trường mà ngày nay được gọi là Đại học Carnegie Mellon.
Điểm chung giữa bộ máy quan liêu và Trí tuệ nhân tạo là gì? Quá trình ra quyết định.
Các nhà kinh tế học cổ điển luôn khẳng định rằng chúng ta là những người ra quyết định hợp lý. Nói cách khác, trước hàng loạt phương án, nhà kinh doanh hay người tiêu dùng, chúng ta sẽ chọn phương án nào thu được lợi ích tối đa hoặc giảm chi phí nhiều nhất. Kết luận của điều này là với cùng một loạt các lựa chọn thay thế và hoàn cảnh, tất cả chúng ta sẽ đưa ra quyết định giống nhau.
Simon đã hạ thấp phạm vi của sự hợp lý được cho là đó. Ông lập luận rằng người ra quyết định không bao giờ xem xét tất cả các lựa chọn thay thế có sẵn và không phải tất cả chúng ta đều sử dụng các tiêu chí giống nhau khi đánh giá chúng. Những gì chúng tôi làm là áp dụng các tiêu chí giống nhau cho mọi vấn đề như thể đó là một công thức nấu ăn. Đó là cơ sở của heuristic hoặc lập trình dựa trên quy tắc.
Một đóng góp khác của Simon được Trí tuệ nhân tạo thông qua Đó là sự phân chia các mục tiêu thành các mục tiêu con nhỏ hơn. Đạt được các mục tiêu phụ giúp dễ dàng đạt được mục tiêu tổng thể hơn.
Phần mềm trí tuệ nhân tạo đầu tiên
Với sự giúp đỡ của Allen Newell, một sinh viên tốt nghiệp ngành Vật lý và C Shaw, một chuyên gia tính toán đã trở thành lập trình viên máy tính, Simon bắt đầu phát triển Logic Theorist, được coi là chương trình Trí tuệ nhân tạo đầu tiên trong lịch sử.
Mặc dù mục đích ban đầu của chương trình là để giải các bài toán cờ vua hoặc hình học, nhưng cuối cùng họ đã sử dụng nó để giải các định lý của một cuốn sách Toán học nổi tiếng. Tuy nhiên, không giống như máy Turing, mục tiêu không phải là giải quyết các vấn đề toán học mà là mô phỏng cách thức mà con người thông qua các phương pháp phỏng đoán có chọn lọc xác định bước tiếp theo những gì họ đã phải làm.
Việc tìm kiếm câu trả lời đúng có thể được biểu diễn bằng đồ họa dưới dạng cấu trúc dạng cây.. Biểu đồ này được gọi là cây tìm kiếm.
Tại gốc của cây tìm kiếm là giả thuyết ban đầu. Các nhánh xuất phát từ gốc chứa các biến thể của giả thuyết ban đầu, là kết quả của việc áp dụng các quy tắc logic cho nó. Các thao tác khác được áp dụng cho từng nhánh, tạo ra các nhánh phụ. Quá trình được lặp lại cho đến khi đạt được kết luận mong muốn.
Mục tiêu của chương trình của Simon và những người bạn đồng hành của ông không phải là chứng minh định lý mà là tìm ra con đường dẫn đến chứng minh đó.. Ứng dụng khám phá cái cây theo một số quy tắc thiết lập sẵn để tìm ra nhánh có khả năng dẫn đến kết quả chính xác nhất. Anh ấy cứ lặp đi lặp lại quá trình cho đến khi tìm thấy con đường đúng đắn.
Nếu những nỗ lực đầu tiên về Trí tuệ nhân tạo là bắt chước cấu trúc của bộ não, thì Simon và các đồng nghiệp của ông đã đi theo hướng khác. Họ bắt chước cách máy tính làm việc với con người. Trước khi bắt đầu nhiệm vụ viết mã, một nhóm sinh viên có vợ và các con của Simon tham gia đã nhận được các thẻ ghi các chương trình con và quy tắc logic được diễn đạt bằng tiếng Anh và mô phỏng hành vi của các thành phần chương trình.