Краткий экскурс по технологиям ИИ - Виталий Юрьевич Никуленко

Скачать книгу

для имитации человеческого мышления в процессе решения общих проблем. GPS использовал методы декомпозиции задач на подзадачи и искал решения с помощью "метода средств и целей".

      GPS пытался найти решение для заданной проблемы, сопоставляя текущее состояние с целевым и применяя различные операторы для сужения разрыва между ними. Это было революционным подходом в области искусственного интеллекта для решения проблем широкого спектра.Принцип работы GPS:

      Программа ELIZA (1966)

      ELIZA, разработанная Джозефом Вейценбаумом в 1966 году, была одной из первых программ, способных имитировать диалог на человеческом языке. Она была предназначена для имитации психотерапевта в разговоре с пациентом, используя очень простые правила для переформулировки фраз или задавания вопросов.

      Программа использовала ключевые слова из вводимых пользователем фраз и применяла к ним простой сценарий, чтобы создать иллюзию понимания. ELIZA была одним из первых примеров обработки естественного языка, хотя и ограниченного.Как работала ELIZA:

2.3.7. Общее влияние ранних алгоритмов ИИ

      Эти ранние разработки значительно продвинули понимание того, как машины могут обучаться и решать задачи, которые традиционно считались прерогативой человеческого интеллекта. Они также подготовили почву для дальнейшего развития более сложных систем ИИ, которые начали появляться в последующие десятилетия.

Ограничения первых попыток

      Это отражает общую проблему тех времён – недостаточную мощность оборудования для работы с алгоритмами ИИ, что заметно сдерживало их развитие.Одним из крупнейших барьеров на пути ранних исследований в области искусственного интеллекта была ограниченная вычислительная мощность того времени. Компьютеры, такие как ENIAC, хотя и были технологическими чудесами своего времени, обладали лишь долей мощности современных машин. Марвин Мински, один из пионеров ИИ, отмечал:

      “Мы недооценивали сложность наших задач. Все дело в том, что мы не имели мощности, чтобы делать даже одну десятую того, что было нужно для решения этих задач.”

      Отсутствие данных не позволяло системам учиться и адаптироваться, что является ключевым аспектом интеллектуальных систем.Кроме того, ограниченное количество доступных данных для обучения стало серьезной проблемой для ранних ИИ-систем. Даже такие продвинутые на тот момент программы, как программа для игры в шашки от Артура Сэмюэля, сталкивались с ограничениями в возможностях обучения из-за нехватки данных. Герберт Саймон, еще один видный исследователь ИИ, комментировал это ограничение:

      “Многие из наших ранних моделей страдали от нехватки данных. Мы могли бы делать больше, если бы имели доступ к большему количеству информации.”

      Это привело к переоценке возможностей ИИ и последующему разочарованию, когда высокие ожидания сталкивались с жесткой реальностью.Сложность задач, с которыми столкнулись разработчики первых ИИ, часто недооценивалась. Исследователи, такие как Аллен Ньюэлл, создатель программы General Problem Solver, первоначально полагали, что могут симулировать широкий спектр

Скачать книгу