En 我们的交货 之前我们讲述了政治学理论家 Simon 如何与物理学家 Newell 和精算师转型的程序员 Shaw 一起开始构建第一个人工智能程序，称为逻辑理论家。 这需要发明 第一种用于人工智能的特定编程语言
我们把这个故事留给了三人组，还有合作者和家人，他们使用人和手写卡片模拟程序不同部分的行为。
经过多次这样的模拟，程序在真实的计算机上实现了。 测试成功为 该软件成功地证明了 Russell 和 Whitehead 合着的 Principia Matemática 书中其中一章的 XNUMX 个定理. 即使在其中一个案例中（并且没有具体说明），他也找到了一种比本书作者更“优雅”的测试方法。
第一种人工智能编程语言
Simon 和他的团队花了这么长时间来编写他们的程序是因为 他们需要一种具有足够功能和灵活性的特定编程语言来满足他们的目的。 该语言称为 IPL（信息处理语言），它首先引入了用于编程的列表处理技术。
IPL与当时的高级语言不同之处在于 它不需要预先定义符号，并且具有关联和修改符号结构的能力。
所谓的列表处理技术包括 存储每条信息以及如何找到与其相关联的信息的说明。 通过改变适应症，可以建立新的联想。
“通用问题解决者”
为了创建他们的下一个软件，Simon 和 Newell 决定尝试一种不同的方法。 当时，一项心理学调查正在流行，邀请参与者大声解释他们解决逻辑问题的方式。 两人发现这些表格与他们的软件使用的表格完全不同，因此他们决定进行自己版本的调查并 根据参与者描述的方法创建软件。 该程序（称为通用问题解决程序的 GPS）是根据信息组织和独立于他们被要求执行的任务的启发式方法进行编码的。
这种新方法获得了“手段到目的分析”的名称，包括 将当前情况与理想情况进行比较，并采取行动减少它们之间的差异，然后重新评估，直到差异减少为零. 这种方法允许程序对问题变量的变化做出反应。 程序员指出问题和所谓的差异表，其中指出了可能的行动方案以及它们在什么情况下。
GPS 能够将问题分解为子问题并应用回溯方法， 也就是说，一条路不行，他就回去走另一条路。
在运营的11年里， GPS 解决了难题，进行了符号整合，并破解了密码。
当 Simon 和 Newell 正在自娱自乐时，一位名叫 Robert K. Lindsay 的学生开发了一个名为 SAD SAM 的程序。 柔软的 能够从“Juan is Pepa's son”和“Juan is Alberto's brother”类型的句子中提取信息并构建家谱教育阿尔贝托也是佩帕的儿子（我不知道他将如何处理当今世界的继家庭。
当然，当时的计算机行业巨头 IBM 也不能置身于人工智能的研究之外，这个领域在冷战中期就已经显示出巨大的军事应用潜力，在下一篇文章中我们将谈论他在该领域的第一个贡献。