En 我們的交貨 之前我們講述了政治學理論家 Simon 與物理學家 Newell 和一名精算師轉型的程序員 Shaw 如何開始構建第一個人工智能程序，稱為邏輯理論家。 這需要發明 第一種用於人工智能的特定編程語言
我們把這個故事留給了三人組，還有合作者和家人，他們使用人和手寫卡片模擬程序不同部分的行為。
經過多次這樣的模擬，程序在真實的計算機上實現了。 測試成功為 該軟件成功地證明了 Russell 和 Whitehead 合著的 Principia Matemática 書中其中一章的 XNUMX 個定理. 即使在其中一個案例中（並且沒有具體說明），他也找到了一種比本書作者更“優雅”的測試方法。
第一種人工智能編程語言
Simon 和他的團隊花了這麼長時間來編寫他們的程序是因為 他們需要一種具有足夠功能和靈活性的特定編程語言來滿足他們的目的。 該語言稱為 IPL（信息處理語言），它首先引入了用於編程的列表處理技術。
IPL與當時的高級語言不同之處在於 它不需要預先定義符號，並且具有關聯和修改符號結構的能力。
所謂的列表處理技術包括 存儲每條信息以及如何找到與其相關聯的信息的說明。 通過改變適應症，可以建立新的聯想。
“通用問題解決者”
為了創建他們的下一個軟件，Simon 和 Newell 決定嘗試一種不同的方法。 當時，一項心理學調查正在流行，邀請參與者大聲解釋他們解決邏輯問題的方式。 兩人發現這些表格與他們的軟件使用的表格完全不同，因此他們決定進行自己版本的調查並 根據參與者描述的方法創建軟件。 該程序（稱為通用問題解決程序的 GPS）是根據信息的組織和獨立於他們被要求執行的任務的啟發式方法進行編碼的。
這種新方法獲得了“手段到目的分析”的名稱，包括 將當前情況與理想情況進行比較，並採取行動減少它們之間的差異，然後重新評估，直到差異減少為零. 這種方法允許程序對問題變量的變化做出反應。 程序員指出問題和所謂的差異表，其中指出了可能的行動方案以及它們在什麼情況下。
GPS 能夠將問題分解為子問題並應用回溯方法， 也就是說，一條路不行，他就回去走另一條路。
在運營的11年裡， GPS 解決了難題，進行了符號整合，並破解了密碼。
當 Simon 和 Newell 正在自娛自樂時，一位名叫 Robert K. Lindsay 的學生開發了一個名為 SAD SAM 的程序。 柔軟的 能夠從“Juan is Pepa's son”和“Juan is Alberto's brother”類型的句子中提取信息並構建家譜教育阿爾貝託也是佩帕的兒子（我不知道他將如何處理當今世界的繼家庭。
當然，當時的計算機行業巨頭 IBM 也不能置身於人工智能的研究之外，這個領域在冷戰中期就已經顯示出巨大的軍事應用潛力，在下一篇文章中我們將談論他在該領域的第一個貢獻。