¿Cómo se originó la inteligencia artificial?
La idea de la inteligencia artificial se remonta a Pascal y Leibniz en el siglo XVII, quienes propusieron antes la idea de las máquinas inteligentes. En el siglo XIX, los matemáticos británicos Boole y De Morgan propusieron la "ley del pensamiento", que se puede decir que es el comienzo de la inteligencia artificial. En la década de 1820, el científico británico Babbage diseñó la primera "máquina informática", que se consideraba hardware informático y predecesor del hardware de inteligencia artificial. La aparición de las computadoras electrónicas hizo posible estudiar la inteligencia artificial.
La inteligencia artificial como tema surgió en 1956. Fue desarrollada por primera vez por McCarthy, el "padre de la inteligencia artificial", y un grupo de matemáticos, científicos de la información, psicólogos y neurofisiólogos de la Universidad de Dartmouth y. científicos de la computación. La investigación sobre inteligencia artificial ha formado diferentes escuelas de investigación debido a diferentes ángulos de investigación. Ellos son: simbolismo, conexionismo y conductismo.
La inteligencia artificial tradicional es el simbolismo, que se basa en la hipótesis del sistema de símbolos físicos propuesta por Newell y Simon. El sistema de símbolos físicos consta de un conjunto de entidades simbólicas, que son patrones físicos. Pueden aparecer como componentes en las entidades de la estructura simbólica y generar otras estructuras simbólicas a través de diversas operaciones. La hipótesis del sistema de símbolos físicos sostiene que el sistema de símbolos físicos es una condición necesaria y suficiente para el comportamiento inteligente. El trabajo principal es el "General Problem Solver (GPS)": a través de la abstracción, un sistema real se convierte en un sistema simbólico. Sobre la base de este sistema simbólico, se utilizan métodos de búsqueda dinámica para resolver problemas.
La escuela conexionista parte de la estructura del sistema nervioso del cerebro humano, estudia la naturaleza y la capacidad del procesamiento de información no programado, adaptativo y basado en el cerebro, y estudia las capacidades de procesamiento de información grupal y el comportamiento dinámico de una gran cantidad de neuronas simples.
La gente también lo llama computación neuronal. La investigación se centra en la simulación y realización de procesos como la sensación, la percepción, el pensamiento de imágenes, la memoria distribuida, el autoaprendizaje y la autoorganización en los procesos cognitivos humanos.
La escuela de pensamiento conductista se basa en la psicología conductual y cree que la inteligencia sólo se manifiesta en la interacción con el entorno.
La investigación sobre inteligencia artificial ha pasado por las siguientes etapas:
La primera etapa: el auge y abandono de la inteligencia artificial en los años cincuenta.
Después de que se propuso por primera vez el concepto de inteligencia artificial, han aparecido uno tras otro una serie de logros llamativos, como la prueba de teoremas de la máquina, el programa de damas, el programa de resolución de problemas generales, el lenguaje de procesamiento de tablas LISP, etc. . Sin embargo, debido a la limitada capacidad de razonamiento del método de digestión y al fracaso de la traducción automática, la inteligencia artificial ha entrado en un punto muerto. Las características de esta etapa son: dar importancia a los métodos de resolución de problemas e ignorar la importancia del conocimiento.
La segunda etapa: desde finales de los años 1960 hasta los años 1970, la aparición de los sistemas expertos trajo un nuevo auge en la investigación de la inteligencia artificial.
La investigación y el desarrollo de sistemas expertos como el sistema de análisis de espectrometría de masas dendriquímica, el sistema de diagnóstico y tratamiento de enfermedades por micina, el sistema de prospección PROSPECTIOR y el sistema de comprensión del habla Hearsay-II han hecho que la inteligencia artificial sea práctica. Y la IJCAI (Conferencia Internacional Conjunta sobre Inteligencia Artificial) se estableció en 1969.
La tercera etapa: En la década de 1980, con el desarrollo de la quinta generación de ordenadores, la inteligencia artificial logró grandes avances.
En 1982, Japón lanzó el "Plan de desarrollo informático de quinta generación", o "KIPS", cuyo objetivo era hacer que el razonamiento lógico fuera tan rápido como las operaciones numéricas. Aunque este plan finalmente fracasó, su desarrollo ha generado una ola de investigación sobre inteligencia artificial.
La cuarta etapa: a finales de la década de 1980, las redes neuronales se desarrollaron rápidamente.
En 1987, Estados Unidos celebró la primera Conferencia Internacional sobre Redes Neuronales, anunciando el nacimiento de esta nueva disciplina. Desde entonces, varios países han aumentado gradualmente su inversión en redes neuronales y las redes neuronales se han desarrollado rápidamente.
La quinta etapa: en la década de 1990 se produjo un nuevo clímax en la investigación en inteligencia artificial.
Debido al desarrollo de la tecnología de redes, especialmente la tecnología de Internet, la inteligencia artificial ha comenzado a pasar del estudio de agentes inteligentes únicos al estudio de la inteligencia artificial distribuida basada en el entorno de la red. No solo se estudia la resolución distribuida de problemas basada en el mismo objetivo, sino que también se estudia la resolución de problemas multiagente y multiobjetivo, haciendo que la inteligencia artificial sea más práctica. Además, debido a la introducción del modelo de red neuronal multicapa de Hopfield, la investigación y aplicación de redes neuronales artificiales ha experimentado un auge. La inteligencia artificial ha penetrado en todos los ámbitos de la vida social.
La computadora "Deep Blue" de IBM derrotó al campeón mundial de ajedrez humano y Estados Unidos formuló un plan de autopista de la información con aplicaciones de sistemas multiagente como contenido de investigación importante. Los robots blandos basados en agentes se han utilizado plenamente en el campo del software y en los motores de búsqueda de Internet.
Al mismo tiempo, Sandia Laboratories en los Estados Unidos ha establecido el laboratorio de "realidad virtual" más grande del mundo, con el objetivo de lograr una interacción entre humanos y computadoras más amigable y construir una mejor interfaz de usuario inteligente a través de cascos y guantes de datos. El procesamiento de imágenes y el reconocimiento de imágenes, el procesamiento de sonido y el reconocimiento de sonido han logrado buenos avances. IBM lanzó el software de reconocimiento de voz ViaVoice, haciendo de la voz un importante medio de entrada de información. Las principales empresas informáticas internacionales han comenzado a utilizar la "inteligencia artificial" como contenido de investigación. Generalmente se cree que las computadoras se desarrollarán en la dirección de la creación de redes, la inteligencia y la paralelización. El campo de la tecnología de la información en el siglo XXI se centrará en el procesamiento inteligente de la información.
Los principales contenidos de investigación actuales de la inteligencia artificial incluyen: inteligencia artificial distribuida y sistemas multiagente, modelos de pensamiento artificial, sistemas de conocimiento (incluidos sistemas expertos, sistemas de base de conocimiento y sistemas inteligentes de toma de decisiones), descubrimiento de conocimiento. y minería de datos (extraer conocimientos útiles a partir de una gran cantidad de datos incompletos, borrosos y ruidosos), informática genética y evolutiva (que revela las reglas evolutivas de la inteligencia humana mediante la simulación de la genética biológica y la teoría de la evolución), vida artificial (mediante la construcción de sistemas artificiales simples). sistemas de vida (como gusanos robóticos y observación de su comportamiento para explorar los misterios de la inteligencia primaria), aplicaciones de inteligencia artificial (como control difuso, edificios inteligentes, interfaces hombre-máquina inteligentes, robots inteligentes, etc.), etc.
Aunque la investigación y aplicación de la inteligencia artificial ha logrado muchos resultados, aún queda un largo camino por recorrer antes de que pueda popularizarse y aplicarse por completo. Todavía quedan muchos problemas por resolver y cooperar. Se requiere la participación de expertos en investigación multidisciplinaria. Las direcciones futuras de investigación de inteligencia artificial incluyen principalmente: teoría de la inteligencia artificial, modelos y teorías de aprendizaje automático, representación y razonamiento del conocimiento impreciso, conocimiento y razonamiento del sentido común, modelos de pensamiento artificial, interfaces inteligentes hombre-computadora, sistemas multiagente, descubrimiento y adquisición de conocimiento. , Fundación de aplicaciones de inteligencia artificial, etc.