5 интересных экспериментов раннего ИИ. Часть 1⁠⁠

Первые исследователи пытались понять, можно ли заставить машину учиться, рассуждать и принимать решения, используя компьютеры, которые по современным меркам сильно уступали даже самому простому смартфону.

Вот пять любопытных экспериментов.

1. Роботы-черепахи, которые искали свет

Ещё до того, как термин «искусственный интеллект» вообще вошёл в употребление. В 1948–1949 годах британский нейрофизиолог Уильям Грей Уолтер построил небольших автономных роботов Elmer и Elsie.

Выглядели они немного похожими на черепах. Устройство было удивительно простым. У робота имелись датчик света, датчик столкновения и электромоторы.

Из сочетания нескольких простых правил возникало поведение, которое со стороны казалось почти осмысленным. Эти роботы могли двигаться к источнику света, объезжать препятствия и менять своё поведение в зависимости от ситуации.

Уолтер хотел показать важную вещь: внешне сложное поведение не необязательно требует создавать сложный «мозг». Иногда достаточно нескольких простых взаимодействующих механизмов.

2. Компьютер решил заняться математикой

В середине 1950-х Аллен Ньюэлл, Герберт Саймон и Клифф Шоу создали программу Logic Theorist.

Её задача была довольно амбициозна для компьютеров того времени-доказывать математические теоремы.

Программа работала с теоремами из известной, в математической среде, книги «Принципы математики» Альфреда Уайтхеда и Бертрана Рассела.

Программа не просто перебирала все варианты подряд. Разработчики применили правила, позволяющие выбирать более перспективные направления поиска решения.

Logic Theorist в итоге смог доказать десятки теорем из «Принципы математики». Было 38 доказанных теорем и программа считается одной из работ, заложивших такие важные для ИИ идеи, как эвристический поиск и представление рассуждения в виде поиска решения.

Сегодня фраза «ИИ решает математическую задачу» никого особенно не удивляет, но в 1950-х это было удивительно.

3. Машина, которая научилась различать картинки

В 1958 году психолог Фрэнк Розенблатт продемонстрировал перцептрон — одного из прямых предков современных нейронных сетей.

Первая демонстрация сегодня выглядит почти смешно. Огромный IBM 704 массой несколько тонн получил серию карточек с изображениями. Компьютер должен был научиться определять, с какой стороны карточки находится метка.

После серии тренировочных примеров система действительно улучшала свои ответы. Во время демонстрации 1958 года после примерно 50 попыток программа научилась различать карточки с отметкой слева и справа.

Для современного ИИ это не задача а шутка. Но принцип был революционным для своего времени:

"программист не прописывает каждое правильное решение — машина изменяет внутренние параметры на основе своих ошибок."

То есть она в каком то смысле учится на примерах.

Розенблатт предполагал, что когда-нибудь подобные машины смогут распознавать людей и даже работать с человеческой речью. Конечно понадобилось несколько десятилетий, огромные вычислительные мощности, но направление он выбрал верно.

4. Компьютер несколько тысяч раз сыграл сам с собой в шашки

Примерно в то же время инженер IBM Артур Самуэль решил использовать для исследования - шашки.

У игры есть правила, понятная цель и однозначный результат: победил или проиграл. Это хорошо подходило для машинного обучения.

Самуэль создал программу, которая оценивала позиции на доске и использовала опыт предыдущих партий для улучшения игры. Чтобы получить этот опыт, компьютер мог играть сам с собой. Тысячи партий, снова и снова. Постепенно качество игры улучшалось.

В 1959 году Самуэль использовал выражение machine learning — «машинное обучение», которое теперь знают(слышали) почти все. Его программа сохраняла сведения о позициях и результатах предыдущих партий и использовала их при последующих решениях.

В 1962 году программа после тысяч тренировочных партий смогла обыграть в шашки человека. Спустя десятилетия похожий принцип станет основой многих гораздо более мощных систем.

5. Люди начали рассказывать компьютеру о своих проблемах

Это на мой взгляд самая интересная история. В 1960-х профессор MIT Джозеф Вейценбаум создал программу ELIZA.

Самый известный её сценарий назывался DOCTOR и изображал психотерапевта.

Программа не обладала современным пониманием языка. Она находила ключевые слова, перестраивала фразы пользователя и отвечала заранее подготовленными шаблонами.

Что то типо:

— У меня плохое настроение.

— Почему вы говорите, что у вас плохое настроение?

— Я поссорился с другом.

— Расскажите подробнее о вашем друге.

Это довольно просто, когда то , в начале двухтысячных были подобные программы "говорилки". Но произошло странное. Некоторые люди начали воспринимать разговор с программой куда серьёзнее, чем предполагал её создатель. Режим DOCTOR мог создавать у некоторых пользователей ощущение разговора с человеком — по крайней мере до момента, когда ограничения программы становились очевидными, ответы типа "Повторите, я не понял."

Получился один из первых примеров эффекта, который существует и сегодня:

"человек очень легко начинает приписывать машине интеллект(разум), которого у неё на самом деле может не быть."

В следующей части будут:

робот, которому дали возможность самостоятельно планировать действия; виртуальный мир из кубиков; искусственная паранойя; и другое..

Канал : https://dzen.ru/v_mire_mnogo_interesnogo

Ещё 5 интересных экспериментов раннего ИИ — на моём канале: https://dzen.ru/a/aqVBTn-QlH_mgqZx