давай добавим информацию о дополнительных алгоритмах и моделях, которые были разработаны в начальные годы развития ИИ, чтобы дополнить картину раннего прогресса в этой области.
Программа Samuel’s Checkers (1959)
Одним из первых примеров использования ИИ для игр была программа для игры в шашки, разработанная Артуром Сэмюэлем в 1959 году. Эта программа использовала методы машинного обучения для улучшения своих стратегий со временем, став прародителем алгоритмов обучения с подкреплением.
Программа анализировала и запоминала успешные ходы, применяя статистический анализ для оптимизации стратегии игры. С течением времени программа становилась все лучше, демонстрируя способность ИИ к самообучению.Как работала программа:
Программа General Problem Solver (GPS) 1957
"General Problem Solver" (GPS), разработанный Алленом Ньюэллом и Гербертом Саймоном в 1957 году, был предназначен 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:
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.
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
