Як влаштований штучний інтелект?
З найдавніших часів людство прагнуло змоделювати людський розум, тобто створити штучний інтелект. Вперше про це згадується у творі філософа і теолога Раймунда Луллія (бл.1235 – бл.1315) "Велике мистецтво", який не тільки висловив ідею логічної машини для вирішення різноманітних завдань, виходячи із загальної класифікації понять (XIV ст.), а й спробував її реалізувати. Рене Декарт (1596-1650) і Готфрід Вільгельм Лейбніц (1646-1716) незалежно один від одного розвивали вчення про природжену здатність розуму до пізнання та загальних і необхідних істин логіки та математики, працювали над створенням універсальної мови класифікації всіх знань. Саме на цих ідеях базуються теоретичні засади створення штучного інтелекту. Поштовхом до подальшого розвитку штучного інтелекту стала поява у 40-х р. XX ст. ЕОМ. У 1948 р. американський учений Норберт Вінер (1894-1964) сформулював основні тези нової науки – кібернетики. У 1956 р. у Стенфордському університеті (США) на семінарі під назвою "Artificial intelligence" (штучний інтелект), присвяченому вирішенню логічних завдань, визнано новий науковий напрямок, пов'язаний з машинним моделюванням людських інтелектуальних функцій та названий штучний інтелект. Незабаром ця галузь розділилася на два основні напрямки: нейрокібернетику та кібернетику "чорної скриньки".
Нейрокібернетика звернулася до структури людського мозку як єдиного об'єкту, що мислить, і зайнялася його апаратним моделюванням. Фізіологи давно виявили нейрони – пов'язані один з одним через нервові клітини як основу мозку. Нейрокібернетика займається створенням елементів, аналогічних нейронам, та їх об'єднанням у функціонуючі системи, ці системи називають нейромережі. У середині 80-х років. XX ст. у Японії створили перший нейрокомп'ютер, моделюючий структуру людського мозку. Його основна сфера застосування – розпізнавання образів.
Кібернетика "чорної скриньки" використовує інші принципи, структура моделі не головне, важлива її реакція на задані вхідні дані, на виході модель повинна реагувати як людський мозок. Вчені цього напряму займаються розробкою алгоритмів розв'язання інтелектуальних завдань для обчислювальних систем. Найбільш значущі результати:
1. Модель лабіринтного пошуку (кінець 50-х рр.), у якій розглядається граф станів об'єкта та у ньому відбувається пошук оптимального шляху від вхідних даних до результуючих. Насправді ця модель не знайшла широкого застосування.
2. Евристичне програмування (початок 60-х рр.) розробляло стратегії дій з урахуванням заздалегідь відомих заданих правил (евристик). Евристика – теоретично необгрунтоване правило, що дозволяє зменшити кількість переборів у пошуку оптимального шляху.
3. Методи математичної логіки. Метод резолюцій, що дозволяє на основі певних аксіом автоматично доводити теореми. У 1973 р. створено мову логічного програмування Пролог, що дозволяє обробляти символьну інформацію.
З середини 1970-х років. XX ст. реалізується ідея моделювання конкретних знань спеціалістів-експертів. У США з'являються перші експертні системи. Виникає нова технологія штучного інтелекту, заснована на представленні та використанні знань. З середини 80-х. XX ст. штучний інтелект починає вбирати в себе капіталовкладення. З'являються промислові експертні системи, підвищується інтерес до систем, що самонавчаються.
