Історія та напрямки розвитку систем ШтІ

Найпершими інтелектуальними задачами, які стали розв'язуватися за допомогою ЕОМ були логічні ігри (шашки, шахи), доказ теорем. Хоча, правда тут треба відзначити ще кібернетичні іграшки типу "электронной мыши" Клода Шеннона, яка управлялася складною релейною схемою. Ця мишка могла "исследовать" лабіринт, і знаходити вихід з нього. А крім того, поміщена у вже відомий їй лабіринт, вона не шукала вихід, а зразу ж, не заглядаючи в тупикові ходи, виходила з лабіринту.

Американський кібернетик А. Самуель склав для обчислювальної машини програму, яка дозволяє їй грати в шашки, причому в ході гри машина навчається або, принаймні, створює враження, що навчається, покращуючи свою гру на основі накопиченого досвіду. У 1962 г. ця програма билася з Р. Нілі, сильним шашкістом в США і перемогла.

Яскравим прикладом складної інтелектуальної гри до недавнього часу були шахи. У 1974 г. відбувся міжнародний шаховий турнір машин, забезпечених відповідними програмами. Як відомо, перемогу на цьому турнірі отримала радянська машина з шаховою програмою "Каисса".

Чому тут спожито "до недавнього времени"? Річ у тому, що недавні події показали, що не дивлячись на досить велику складність шахів, і неможливість, у зв'язку з цим виробити повний перебір ходів, можливість перебору їх на більшу глибину, ніж звично, дуже збільшує шанси на перемогу. Наприклад, по повідомленнях у пресі, комп'ютер фірми IBM, що переміг Каспарова, мав 256 процесорів, кожний з яких мав 4 Гб дисковій пам'яті і 128 Мб оперативної. Весь цей комплекс міг прораховувати більше 100'000'000 ходів в секунду. До недавнього часу рідкістю був комп'ютер, що може робити таку кількість цілочисельних операцій в секунду, а тут ми говоримо про ходи, які повинні згенерувати і для яких прораховані оцінні функції. Хоча з другого боку, цей приклад говорить про могутність і універсальність переборних алгоритмів.

У 1957 г. американський фізіолог Ф. Розенблатт запропонував модель зорового сприйняття

Проблема навчання розпізнаванню тісно пов'язана з іншою інтелектуальною задачею — проблемою перекладу з однієї мови на іншій, а також навчання машини мові. При достатньо формальній обробці і класифікації основних граматичних правил і прийомів користування словником можна створити цілком задовільний алгоритм для перекладу, скажемо наукового або ділового тексту. Для деяких мов такі системи були створені ще в кінці 60-г. Проте для того, щоб зв'язно перевести достатньо великий розмовний текст, необхідно розуміти його значення. Роботи над такими програмами ведуться вже давно, але до повного успіху ще далеко. Є також програми, що забезпечують діалог між людиною і машиною на урізаній природній мові.

Що ж до моделювання логічного мислення, то хорошою модельною задачею тут може служити задача автоматизації доказу теорем. Починаючи з 1960 г., був розроблений ряд програм, здатних знаходити докази теорем в численні предикатів першого порядку. Ці програми володіють, за словами американського фахівця у області ІІ Дж. Маккатті, "здравым смыслом", тобто здатністю робити дедуктивні висновки.

Дуже великим напрямом систем ШтІ є роботехніка.

Перших роботів важко назвати інтелектуальними. Тільки в 60-х роках з'явилися роботи з «органами почуттів», які управлялися універсальними комп'ютерами. Наприклад в 1969 г. у Електротехнічній лабораторії (Японія) почалася розробка проекту "промисловий інтелектуальний робот". Мета цієї розробки — створення маніпуляційного з «органами почуттів» робота з елементами штучного інтелекту для виконання складально-монтажних робіт з візуальним контролем.

Поступово характеристики роботів монотонно поліпшувалися, Але дотепер вони ще далекі по тямущості від людини, хоча деякі операції вже виконують на рівні кращих жонглерів. Наприклад утримують на лезі ножа кульку від настільного про тенісу.