Искусственный интеллект как научное направление представляет собой наглядный пример интеграции различных научных областей. Специалисты в естественно-научных областях и вычислительных науках изучают свойства и функционирование живых систем, пользуясь сходными методами.
В целом, искусственный интеллект – это самостоятельная область научных исследований, которая сформировалась в результате достижений в математике и логике и основана на накопленных человечеством знаниях о живой и неживой природе.
Древность
Как таковая устойчивая область научных знаний об искусственном интеллекта сформировалась в середине XX века,однако попытки в этом направлении делались ещё и в глубокой древности, и в средние века.
Еще древние египтяне и римляне испытывали благоговейный ужас перед культовыми статуями, которые жестикулировали и изрекали пророчества. Разумеется, делалось это с непосредственной помощью жрецов.
Средневековье
В средние века в понятие искусственного интеллекта вкладывали задачи создания механической человекоподобной мыслящей машины, способной, возможно, превзойти его по интеллекту. В это время, в частности, говорили о гомункулах – маленьких искусственных человечках, способных воспринимать информацию окружающего мира.
XVIII век
В XVIII веке благодаря развитию техники и, в особенности, часовых механизмов интерес к подобным изобретениям вырос ещё сильнее. В середине 1750-х годов австрийский изобретатель Фридрих фон Кнаус, служивший при дворе Франциска I, сконструировал серию машин, умевших писать пером довольно длинные тексты.
XIX век
Достижения в механике XIX века способствовали новому толчку изобретений в направлении к современному пониманию искусственного интеллекта. В 1830-х годах английский математик Чарльз Бэббидж придумал концепцию сложного цифрового калькулятора – аналитической машины, которая, как утверждал разработчик, могла бы рассчитывать ходы для игры в шахматы. А уже в 1914 году директор одного из испанских технических институтов Леонардо Торрес Кеведо изготовил электромеханическое устройство, способное разыгрывать простейшие шахматные эндшпили почти также хорошо, как и человек.
XX век
С середины 30-х годов прошлого столетия, с момента публикации работ Тьюринга, в которых обсуждались проблемы создания устройств, способных самостоятельно решать различные сложные задачи, к проблеме искусственного интеллекта стали относиться внимательно в мировом научном сообществе. Тьюринг предложил считать интеллектуальной такую машину, которую испытатель в процессе общения с ней не сможет отличить от человека.
В 1954 году американский исследователь Ньюэлл решил написать программу для игры в шахматы. К работе были привлечены аналитики корпорации RAND Corporation. В качестве теоретической основы программы был использован метод, предложенный основателем теории информации Шенноном, а его точная формализация была выполнена Тьюрингом. К работе также была привлечена группа голландских психологов под руководством Де Гроота, изучавших стили игры выдающихся шахматистов. Через два года совместной работы этим коллективом был создан язык программирования ИПЛ1 – первый символьный язык обработки списков, а вскоре была написана первая программа, которую можно отнести к достижениям в области искусственного интеллекта. Это была программа «Логик-Теоретик», предназначенная для автоматического доказательства теорем в исчислении высказываний. Собственно же программа для игры в шахматы была завершена в 1957 году. В её основе лежали так называемые эвристики – правила, позволяющие сделать выбор при отсутствии точных теоретических оснований, и описания конечных целей.
Одним из наиболее важных признаков интеллектуальности служит способность к обучению. Так, в 1961 году один из ведущих английских специалистов по искусственному интеллекту профессор Мичи, описал механизм, состоящий из 300 спичечных коробков, который мог научиться играть в «крестики-нолики». Однако делать вывод об интеллектуальности и тем более говорить об искусственном интеллекте, основываясь только на одном единственном признаке, явно недостаточно.
В 1956 году в США собрались основатели кибернетики с целью обсудить возможности реализации проекта «Искусственный интеллект». В числе участников конференции были Маккарти, Минский, Шеннон, Тьюринг и другие. Первоначально к данному понятию отнесли свойства машин брать на себя отдельные функции человека, например, перевод с одного языка на другой, распознавание объектов, принятие оптимальных решений.
В нашей стране направление «Искусственный интеллект» возникло с опозданием примерно на 10 лет и пришло на смену кибернетическому и бионическому буму первой половины 60-х годов XX века.
Практически с самого начала учёные, занимавшиеся этим новым направлением научных знаний, предположили, что к конструктивному определению и моделированию мышления полезно идти от специфики задач, вводя искусственный интеллект как механизм, необходимый для их решения. Таким образом, искусственный интеллект в современном понимании – это совокупность методов и инструментов решения различных сложных прикладных задач, использующих принципы и подходы, аналогичные размышляющему над их решением человеку или процессам, протекающим в живой или неживой природе.
Тем не менее, даже в настоящее время единого и признанного всеми определения искусственного интеллекта не существует. И это не удивительно. Достаточно вспомнить, что универсального определения человеческого интеллекта также нет.
На сегодняшний день исследования в области искусственного интеллекта ведутся по различным направлениям: представление знаний, моделирование рассуждений, приобретение знаний, машинное обучение и автоматическое порождение гипотез, интеллектуальный анализ данных и обработка образной информации, поддержка принятия решений, управление процессами и системами, динамические интеллектуальные системы, планирование и т.д.
Ниже перечислены наиболее активно развиваемые подходы и методы искусственного интеллекта:
- искусственные нейронные сети;
- эволюционные вычисления;
- нечёткая логика и теория нечётких множеств;
- экспертные системы;
- клеточные автоматы;
- многоагентные системы.
