История изучения искусственного интеллекта

История изучения искусственного интеллекта

Идеи создания машин, имеющих сознание, появились у людей еще в XVII веке. Ученые стали создавать механизмы, способные заменить деятельность человека. Например, в 1623 году Вильгельм Шиккард создал считающие часы, в 1642 году Блез Паскаль изобрел суммирующую машину, в XIX веке Чарльз Бэббидж и Ада Лавлейс работали над программируемой механической вычислительной машиной, а в 1937 году Алан Тьюринг показал миру свое изобретение – универсальную машину Тьюринга. Однако только после Второй мировой войны появились современные компьютеры, позволившие проводить более интенсивные исследования в этой сфере.

В 1943-45 годах закладываются основы для понимания и создания нейронных сетей, а уже в 1950 году Алан Тьюринг публикует в научном издании анализ интеллектуальной шахматной игры. В 1958 году появляется первый язык программирования искусственного интеллекта – Лисп. В 1965 году разработали Элизу – первого робота-помощника, который мог говорить на английском языке. В эти же годы направление ИИ стало привлекать правительственные и военные организации США, СССР и других стран.

Само название "искусственный интеллект" появилось в конце 60-х гг. XX века, а в 1969 г. состоялась Первая Всемирная конференция по искусственному интеллекту (Вашингтон, США). В 80-е годы XX века ученым удалось разработать специальные обучающие машины – так называемые интеллектуальные консультанты, способные общаться с человеком хоть и на ограниченном, но уже естественном языке, предлагать варианты решения задач. А уже в 1997 году была создана шахматная программа – компьютер «Дип Блю», который сумел обыграть чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова.

С 2008 начинается эра технологической сингулярности, которая по расчетам экспертов должна выйти в зенит в 2030 году. На сегодняшний день исследования в сфере искусственного интеллекта ведутся по различным направлениям: приобретение знаний, представление знаний, моделирование рассуждений, машинное обучение, интеллектуальный анализ данных и обработка образной информации, поддержка принятия решений, управление процессами и системами и т.д.