尽管创造只为人类做事的人造生物的想法一直伴随着我们，但直到 XNUMX 世纪才开始成为现实。 发生在 XNUMX 世纪和 XNUMX 世纪的一系列事件交汇在一起，以至于 在 70 年代末和 XNUMX 年代初之间，我们可以称之为第一个黄金时代 人工智能。
当然，首先是我的胆量。 尽管历史学家一致认为那是一个黄金时代，但我们现在生活的是否是第二个时代尚不清楚。
第一个黄金时代
人工智能研究在战争结束后出现惊人的繁荣，满足了一系列条件。 如我们所见 在上一篇文章中 自上个世纪以来 有一种方法可以让人类的推理以符号的形式表达并用它们进行操作。
图灵、香农和冯诺依曼的作品， 它们使能够执行复杂指令的计算机出现。 只是缺少软件。
神经网络
起初，研究人员 他们试图用实现神经元功能的电子元件来构建模拟大脑结构的硬件. 为了理解这些行为，使用了数学分析。
两位研究人员 McCulloch 和 Pitts 在 1943 年发表了一篇论文，解释了如何建立机制来模拟大脑的行为。 今天众所周知，他们的部分方法是错误的，因为他们认为是单个神经元根据感官获得的信息和产生的反应做出决定（实际上需要数百万个神经元相互作用） 他们确实对信息如何在神经元之间传输进行了相当准确的数学分析。
下一个伟大的贡献是在 1949 年出自加拿大大学的一位生理学家之手。 Donald O. Hebb 提出了神经连接并非一成不变的想法。 每次我们学习新事物时，神经结构都会发生变化以修复该知识。. 解释是，当一个神经元立即引起另一个神经元的激活时，它的传导性会增加，这使得更多的激活更有可能发生，从而建立新的神经元连接途径。
切换到第二种方法 （与其模仿大脑的配置，不如模拟让它得出结果的机制) 它出自一个名叫马文·明斯基的人之手。
明斯基是一个真正的文艺复兴时期的人，他对从动物学和物理学到心理学和数学的各种学科都很感兴趣。 他与另外两名研究人员建立了一个神经网络，模拟老鼠学习如何走出迷宫的方式。
他很快意识到，虽然“老鼠”从错误中吸取了教训 他无法利用自己的知识来避免犯下新的错误。 因此，他的数学博士论文是关于如何构建能够提前规划的更复杂的神经网络。
范式转变发生在 1955 年，当时明斯基遇到了正在研究演绎推理理论的雷·所罗门诺夫 (Ray Solomonoff)。 从他们的谈话中，他开始认为自己走错了路。 那 与其创造模仿大脑构造的硬件，不如尝试弄清楚大脑是如何工作的，并将其转化为符号和关系。 可以由任何计算机处理。
1956 年，十名研究人员（几乎所有研究该主题的人员）在一个为期两个月的研讨会上会面。 除了明斯基，前面提到的雷·所罗门诺夫也在场。
所罗门诺夫，与他的同事们的大多数意见相反 他认为，研究计算机解决问题的能力应该用最不复杂的问题来完成。 因为这将简化对干预心理过程的分析。
随着时间的推移，由于另一个原因，它被证明是个好建议。. 我们的大脑自动执行的任务，例如识别人脸或驾驶车辆，很难重现。 以计算机程序的形式。