ИСТОРИЯ AI | К ИИ
Взлет и падение символического ИИ
Философские предпосылки ИИ
Символический ИИ
Ранняя успешная парадигма ИИ, которая считалась дорогой к общему интеллекту
Работа в области искусственного интеллекта, начатая такими проектами, как General Problem Solver и другими основанными на правилах системами рассуждений, такими как Logic Theorist, стала основой для почти 40-летних исследований. Символический ИИ (или Классический ИИ) - это отрасль исследований искусственного интеллекта, которая занимается попыткой явного представления человеческих знаний в декларативной форме (то есть фактов и правил). Если такой подход должен быть успешным в создании интеллекта, подобного человеческому, то необходимо преобразовать часто неявные или процедурные знания, которыми обладают люди, в явную форму, используя символы и правила для их манипуляции. Символический ИИ добился впечатляющих успехов. Искусственные системы, имитирующие человеческий опыт, такие как экспертные системы, появляются во множестве областей, которые составляют узкие, но глубокие области знаний.
ИИ и философия
Алан Тьюринг, В 1950 году начал задавать вопрос - могут ли машины думать? Если да, то разве мы машины?
Это привело к появлению машин с искусственным интеллектом, которые, как считается, способны мыслить и, таким образом, объявляются разумными. Прежде чем мы поговорим об ИИ, который может думать, можем ли мы дать определение мышлению? Рене Декарт [1596–1650] - «Животные были чудо-машинами, люди тоже, за исключением того, что они обладали разумом»
Дедушка ИИ, Томас Гоббс, сказал: Мышление - это манипулирование символами, а рассуждение - это вычисление.
Его идея заключалась в том, чтобы думать можно было, манипулируя мысленными символами. Но что такое в первую очередь символ?
Чтобы формально определить это, Символы - ощутимое нечто, обозначающее что-то еще.
- Символ алфавита, цифра, дорожный знак, музыкальный символ и т. Д.
- Такой символ, как «яблоко», символизирует что-то съедобное, красного цвета. На каком-то другом языке у нас может быть какой-то другой символ, который символизирует тот же съедобный объект.
Рене Декарт, математик и философ, считал сами мысли символическими представлениями, а Восприятие - внутренним процессом.
«Я думаю, что вкусы, запахи, цвета - не более чем просто имена для объекта, который мы обнаруживаем, и что они находятся в сознании. Следовательно, если бы живые существа были удалены, все эти качества были бы стерты и уничтожены »- Галилей, Пробирщик, 1623
Вселенная написана на языке математики, и ее символы - треугольники, круги и другие геометрические объекты. Поэтому он указал, что вся реальность математична.
Гоббс находился под влиянием Галилея, так же как Галилей считал, что геометрия может представлять движение. Более того, согласно Декарту, геометрия может быть выражена как алгебра, которая представляет собой изучение математических символов и правил манипулирования этими символами. Другой способ создания ИИ заключался в создании машин, у которых есть собственный разум.
Но что сейчас в уме? На это можно ответить следующим образом:
Декарт - символ и то, что он символизирует, - это две разные вещи. Ум - это нефизическая и, следовательно, непространственная субстанция. Декарт четко отождествлял разум с сознанием и самосознанием и отличал его от мозга как вместилища разума.
Мышление - алгебраическое манипулирование символами, связанными с разумом
Как взаимодействуют мысль и материя - проблема разума и тела
От философии к мыслящим машинам
Система физических символов имеет необходимые и достаточные средства для общего интеллекта. - Аллен Ньюэлл
Способность машин манипулировать символами называется Символьный ИИ. Он был назван Джоном Хогеландом в своей книге ИИ-сама идея как Старый добрый ИИ [GOFAI]. Как мы узнаем значение символа / слова? Словарь? Что снова дает значение символа в терминах других символов / слов, так откуда же происходит значение?
Язык и мысль - можем ли мы мыслить без символов?
Согласно Ноаму Хомски, на первом месте стоят язык и символы.
Определенный набор структурных правил врожденный человеку, не зависящий от чувственного опыта. Получив больше языковых стимулов в ходе психологического развития, дети затем усваивают определенные синтаксические правила, соответствующие Универсальной грамматике.
Противодействуя взглядам Хомского, что человек рождается с универсальной грамматикой, своего рода знанием, Джон Локк [1632–1704] постулировал, что разум - это чистый лист или tabula rasa.
Таким образом, вопреки существовавшей ранее картезианской философии он утверждал, что мы рождаемся без врожденных идей, а знания вместо этого определяются только опытом, полученным посредством чувственного восприятия. Дети могут манипулировать символами и выполнять сложение / вычитание, но на самом деле они не понимают, что делают. Итак, способность манипулировать символами не означает, что вы думаете.
В нашем мозгу происходит что-то (квантово-механическое), что современная физика не может объяснить. -Роджер Пенроуз
Падение символического ИИ
Однако трудности, с которыми сталкивается символический ИИ, были глубокими и, возможно, неразрешимыми. Одна сложная проблема, с которой столкнулись пионеры символического ИИ, стала известна как проблема знания здравого смысла. Кроме того, в рамках символического ИИ гораздо сложнее обрабатывать области, которые полагаются на процедурные или неявные знания, такие как сенсорные / моторные процессы. В этих областях символический ИИ имел ограниченный успех и в целом оставил эту область архитектуре нейронных сетей (обсуждаемой в следующей главе), которая больше подходит для таких задач. В следующих разделах мы подробно остановимся на важных подразделах символического ИИ, а также на трудностях, с которыми сталкивается этот подход.
ELIZA, программа, рассматриваемая как интеллект, которая могла общаться с человеком, созданным Джозефом Вайценбаумом из MIT CSAIL в 1966 году. Позже было обнаружено, что она просто манипулировала вводом пользователя для получения вывода
MYCIN [1974], экспертная система для медицинской диагностики, созданная в Стэнфорде, никогда не использовалась в реальных условиях.
Программа Samuel’s Checker [1952] - цель Артура Сэмюэля заключалась в том, чтобы научить компьютер обучаться. Программа улучшалась по мере того, как она играла все больше и больше игр и в конечном итоге победила своего создателя. В 1959 году он победил лучшего игрока. Это вызвало опасения, что ИИ будет доминировать над ИИ. Это привело к коннекционистской парадигме ИИ, также называемой несимвольным ИИ, которая привела к обучению и подходам на основе нейронных сетей для решения проблем ИИ.
использованная литература
Любовь и секс с роботами - Дэвид Леви, 2008 г.
AI - Сама идея - Джон Хогланд, 1985
Машины, которые думают - Памела МакКордак, 1979 г.
