История развития систем искусственного интеллекта
Традиционно историю развития систем искусственного интеллекта начинают с середины XX века, ознаменовавшейся появлением первых компьютеров и внедрением термина «Artificial Intelligence» Искусственный Интеллект. Однако ещё в XIX веке в России коллежский советник Семён Николаевич Корсаков (17871853) уже ставил задачу усиления возможностей человеческого ума за счёт применения специальных технических устройств. В 1832 г. он опубликовал описание нескольких механических устройств («интеллектуальных машин»), предназначенных для частичной механизации решения задач поиска, сравнения и классификации. В конструкции этих машин предполагалось применение перфорированных карт, выполнявших функции современных баз знаний. «Интеллектуальные машины» С. Н. Корсакова предназначались для определения наиболее подходящих для конкретных пациентов лекарств на основании данных о симптомах их заболеваний.
С появлением и быстрым развитием электронных вычислительных машин (ЭВМ), наряду с массовой разработкой их неинтеллектуальных, но весьма востребованных приложений для самых разных сфер деятельности, закономерно возникли вопросы относительно возможностей их применения для решения интеллектуальных задач. Это потребовало решения множества сложных научно-практических задач и с тех пор новое научное направление получило бурное развитие.
В 1943 г. нейробиолог Уоррен Мак-Каллок и математик Уолтер Питтс в статье «Логическое исчисление идей, присущих нервной деятельности», основываясь на модели нервной системы как сложной сети взаимосвязанных нейронов, выдвинули идею о том, что логика поведения живых существ может быть описана сетью двоичных переключателей, имеющих состояния «Включено» и «Выключено». В предложенной ими модели нервной системы узлы связаны друг с другом таким образом, что активность каждого них управляется активностью других узлов в предшествующие моменты времени. То есть конкретный узел перейдёт состояние «Включено» только в том случае, когда некоторое значительное число смежных с ним узлов также имеют состояние «Включено». В дальнейшем, высказанные авторами статьи предложения стали основой для формирования многих идей построения самоорганизующихся систем, в частности, искусственных нейронных сетей.
В 1949 году Дональд Хебб предложил первый работающий алгоритм обучения искусственных нейронных сетей.
В 1950 году британский математик Алан Тьюринг опубликовал в журнале «Mind» статью «Вычислительная машина и интеллект», в которой описал тест для проверки программы на интеллектуальность. Он предложил поместить исследователя и программу в разные комнаты и до тех пор, пока исследователь не определит, кто за стеной человек или программа, считать поведение программы разумным. Это было одно из первых определений интеллектуальности, то есть А. Тьюринг предложил называть интеллектуальным такое поведение программы, которое будет моделировать разумное поведение человека. В настоящее время уже существуют и активно эксплуатируются системы искусственного интеллекта, общение с которыми человек не может отличить от общения с другим человеком, то есть уверенно проходящие тест Тьюринга.
В 1956 году прошёл первый большой научный семинар, посвящённый искусственному интеллекту. Вскоре после его окончания (19561959 гг.) Джон Маккарти разработал LISP язык программирования, впоследствии широко применявшийся для разработки СИИ.
В 1958 Френк Розенблатт разработал однослойный перцептрон и продемонстрировал его возможности для решения задач классификации. Перцептрон до сих пор используют для решения задач распознавания образов, прогнозирования погоды и в других приложениях ИИ
В 1959 году Гербертом Саймоном и Клиффордом Шоу был создан так называемый «Универсальный решатель задач» (англ. General Problem Solver, GPS) компьютерная программа, в которой впервые были разделены знания и правила вывода. Программа успешно самостоятельно воспроизводила доказательства теорем эвклидовой геометрии и логики предикатов, решала шахматные задачи и другие головоломки, но реальные задачи решать не могла, поскольку для них поиск цепочки логического вывода приводил к непосильному для обработки компьютером в ограниченное время числу перебора промежуточных шагов.
В 1964 году Сергей Маслов опубликовал работу «Обратный метод установления выводимости в классическом исчислении предикатов», где впервые был предложен метод автоматического поиска доказательства теорем на основе исчисления предикатов.