История искусственного интеллекта

История искусственного интеллекта, как учение о развитии современной науки и технологии создания интеллектуальных машин, имеет свои корни в ранних философских исследованиях природы человека и процесса познания мира, расширенных позднее нейрофизиологами и психологами в виде ряда теорий относительно работы человеческого мозга и мышления. Современной стадией развития науки об искусственном интеллекте является развитие фундамента математической теории вычислений — теории алгоритмов — и создание компьютеров.

Наука об искусственном интеллекте

Основная статья: Искусственный интеллект

Как прикладная наука "Искусственный интеллект" имеет теоретическую и экспериментальную части. Практически, проблема создания "Искусственного интеллекта" находится на стыке информатики и вычислительной техники — с одной стороны, с нейрофизиологией, когнитивной и поведенческой психологией - с другой стороны. Теоретической основой должна служить Философия искусственного интеллекта, но только с появлением зна́чимых результатов теория приобретёт самостоятельное значение. Пока, теорию и практику "Искусственного интеллекта" следует отличать от математических, алгоритмических, робототехнических, физиологических и прочих теоретических дисциплин и экспериментальных методик, имеющих самостоятельное значение.

Философские предпосылки к возникновению науки

На саму возможность мыслить о понятии "Искусственный интеллект" огромное влияние оказало рождение механистического материализма, которое начинается с работы Рене Декарта "Рассуждение о методе" (1637) и сразу вслед за этим работы Томаса Гоббса "Человеческая природа" (1640).

Рене Декарт предположил, что животное — некий сложный механизм, тем самым сформулировав механистическую теорию.

И тут важно понимать, чем отличается именно механистический материализм, от античного материализма, взгляды которого запечатлены в работах Аристотеля, и последующей диалектики Гегеля, диалектического и исторического материализма (Фейербах, Карл Маркс, Фридрих Энгельс, В. И. Ленин). Дело в том, что механистический материализм направлен на механистическое происхождение организмов, в то время как античный материализм направлен на механистическое происхождение природы, а диалектический и исторический материализм относится к проявлениям механизма в обществе.

Поэтому понятно, что без понимания механистичности в организмах не могла идти речь о понимании искусственного интеллекта даже в самом примитивном смысле, а наличие механистичности природы и общества выходят за рамки области об искусственном интеллекте, и строго говоря не являются необходимыми предпосылками.

Технологические предпосылки к возникновению науки

В 1623 г. Вильгельм Шикард (нем. Wilhelm Schickard) построил первую механическую цифровую вычислительную машину, за которой последовали машины Блеза Паскаля (1643) и Лейбница (1671). Лейбниц также был первым, кто описал современную двоичную систему счисления, хотя до него этой системой периодически увлекались многие великие ученые^[1][2]. В XIX веке Чарльз Бэббидж и Ада Лавлейс работали над программируемой механической вычислительной машиной.

Рождение науки

В 1910—1913 гг. Бертран Рассел и А. Н. Уайтхэд опубликовали работу «Принципы математики», которая произвела революцию в формальной логике. В 1941 Конрад Цузе построил первый работающий программно-контролируемый компьютер. Уоррен Маккалок и Уолтер Питтс в 1943 опубликовали A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity, который заложил основы нейронных сетей.

Классические работы

В 1943 году в своей статье «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности» У. Мак-Каллок и У. Питтс предложили понятие искусственной нейронной сети. В частности, ими была предложена модель искусственного нейрона. Д. Хебб в работе «Организация поведения»^[3] 1949 года описал основные принципы обучения нейронов. Эти идеи несколько лет спустя развил американский нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт. Он предложил схему устройства, моделирующего процесс человеческого восприятия, и назвал его «перцептроном».

Примечания

1. ↑ W. S. Anglin and J. Lambek, The Heritage of Thales, Springer, 1995, ISBN 0-387-94544-X online
2. ↑ Bacon, Francis The Advancement of Learning, Book 6, Chapter 1, 1605. Online here.
3. ↑ Hebb, D. O. The organization of behavior, 1949.

См. также

• Перцептрон