того, кто являлся первым изобретателем электронного компьютера. Первоначально считалось, что первым компьютером являлся ENIAC, однако в 1973 году Федеральный районный суд США постановил отозвать патент ENIAC и заключил, что ABC является первым «компьютером», изобретателем которого являлся John Vincent Atanasoff, американский физик, математик и инженер-электрик болгарского происхождения:
В мае 1930 года Атанасов защитил докторскую диссертацию в Висконсинском университете в Мадисоне. Работал ассистент-профессором математики и физики в Государственном колледже штата Айова.
Что касается нейросетевых технологий, то в 1943 г. вышла статья нейрофизиолога Уоррена Маккалоха (Warren McCulloch) и математика Уолтера Питтса (Walter Pitts) про работу искусственных нейронов и представление модели нейронной сети на электрических схемах.
1949 г. – опубликована книга Дональда Хебба (Donald Hebb) «Организация поведения», где исследована проблематика настройки синаптических связей между нейронами.
1950-е гг. – появляются программные модели искусственных нейросетей. Первые работы были проведены Натаниелом Рочестером (Nathanial Rochester) из исследовательской лаборатории IBM.
В 1956 году на конференции в Дартмутском университете было принято решение об образовании нового научного направления – искусственный интеллект (ИИ). Английское название: artificial intelligence содержит слово intelligence, которое означает «умение рассуждать разумно».
Единого ответа на вопрос, чем занимается искусственный интеллект, не существует. Среди исследователей ИИ до сих пор не существует какой-либо доминирующей точки зрения на критерии интеллектуальности, систематизацию решаемых целей и задач, нет даже строгого определения науки «Искусственный Интеллект».
Наиболее горячие споры в философии искусственного интеллекта вызывает вопрос возможности мышления как творения человеческих рук. Вопрос «Может ли машина мыслить?», который подтолкнул исследователей к созданию науки о моделировании человеческого разума, был поставлен Аланом Тьюрингом в 1950 году.
Наиболее устоявшимся является мнение, что интеллект тесно связан с представлением и использованием знаний, машинным творчеством, и затрагивает такие направления, как инженерия знаний, представление знаний, роботы, искусственные нейронные сети, машинное обучение, глубокое обучение, нейронный процессор.
Направление инженерия знаний объединяет задачи получения знаний из простой информации, их систематизации и использования. Это направление исторически связано с созданием экспертных систем – программ, использующих специализированные базы знаний для получения достоверных заключений по какой-либо проблеме.
Производство знаний из данных – одна из базовых проблем интеллектуального анализа данных. Существуют различные подходы к решению этой проблемы, в том числе – на основе нейросетевой технологии, использующие процедуры вербализации нейронных сетей
К области машинного обучения
