Ez a lista feltünteti a mesterséges intelligencia területén megvalósult főbb projekteket és jelentős eredményeket . Szinte mindezt a munkát az Egyesült Államokban végezték , és meg kell jegyezni, hogy ennek nagy részét az Egyesült Államok hadserege finanszírozta. Ennek a munkának az egyik fő támogatója a DARPA ( Defense Advanced Research Projects Agency ) volt, amely arról híres, hogy elindította az Arpanet hálózatot , amely az internetet hozta világra .
A lista időrendben van rendezve.
Ezt a számítógépes programot tartják elsőként a mesterséges intelligencia alá. Allen Newell és Herbert Simon fejlesztette ki Cliff Shaw közreműködésével . A logikai teoretikus a tételek demonstrációs programja, szelektív keresés alapján. Egy adott alaphipotézis a logika törvényeinek megfelelően elemi manipulációk egész sorát átesheti. A kapott eredmény viszont manipulációk sorozatán haladhat át. Ennek az eljárásnak a megismétlése egy fa struktúrát hoz létre, "kereső fa" formájában. Ennek feltárása lehetővé teszi a kívánt eredmény elérését, határozatlan számú művelet után. A legyőzendő probléma az, hogy megtalálja azt az utat, amely az alaphipotézistől a kívánt eredményig vezet. A logikai teoretikus felsorolta a megfelelő ökölszabályokat, a heurisztikát , amely lehetővé tette a kutatási fa melyik ágának kiválasztását a legvalószínűbb a cél eléréséhez. A beprogramozott egy gép RAND , Logic Theorist analízis 38 első 52 tételt a 2 e fejezet "Principia Mathematica" a Bertrand Russell és Alfred North Whitehead . A 2.85. Tétel még a szerzőkénél is elegánsabb demonstráció tárgyát képezte , Russell nagy megelégedésére. Ennek az utolsó eredménynek a jelentősége érdekében Allen Newell és Herbert Simon úgy döntött, hogy ezt a bemutatót a „Journal of symbolic logic” -ben publikálja, a kiadvány társ-aláírásával a Logic Theorist. Az 1956-os dartmouthi konferencián, amely a mesterséges intelligencia alapító találkozóját tudományos diszciplínának tekintette, a logikai teoretikus volt az egyetlen bemutatott operatív program. Ugyancsak az egyenletek formális feldolgozására szolgáló szoftver távoli előfutárának tekinthető.
A logikai teoretikus megvalósításának részeként a mesterséges intelligencia fejlesztésének legfontosabb eredménye egy speciális programozási nyelv, az IPL feltalálása volt. Ez a nyelv használta elsőként az úgynevezett listafeldolgozó programozási technikát. A Logic Theorist szerzői úgy gondolták, hogy az akkor létező nyelvek, mint például a FORTRAN , nem alkalmasak egy ilyen projektre. Valójában ezek megkövetelték, hogy a manipulált szám- és szimbólumkészleteket előzetesen meghatározzák. Éppen ellenkezőleg, a logikai elmélet szerzői úgy vélték, hogy a gondolkodás egyrészt az egymással kölcsönhatásban lévő szimbólumszerkezetek létrehozásán, módosításán és megsemmisítésén, másrészt az emberi emlékezet asszociatív jellegén alapul. A listafeldolgozási technika kísérlet e két tulajdonság kihasználására. Az ötlet Allen Newell és Herbert Simon inspirálta John McCarthy , amikor feltalálta a saját nyelvén AI: LISP .
Abból a megfigyelésből kiindulva, hogy az emberek nem okoskodnak, mint a logikai teoretikus, Allen Newell és Herbert Simon pszichológiai kísérleteket vontak be az emberek problémamegoldásának módszereiről, hogy létrehozzák a GPS-t. Ennek eredetisége volt, hogy egy szervezeten és egy heurisztikus szabályokon alapult, és nem tartalmaznak utalást egy adott feladatra, ezért minősítette az Általános problémamegoldó rendszert. A GPS azt jelenti, hogy visszacsatolási elvként működött az elemzés / befejezés, amely észlelte, majd csökkentette a helyzet és a kívánt cél közötti különbségeket. Ez a felbontási módszer párosult azzal a képességgel, hogy egy problémát több részproblémára bontsanak. A GPS-t rejtvények, szimbolikus integrációk és titkos kódok visszafejtésének megoldására használták.
Robert K. Lindsay készítette, Sad Sam a verbális tanulás tanulmányából származik. Ez a program képes volt meghatározni a mindennapi nyelvben megfogalmazott mondatokban idézett emberek közötti családi kapcsolatokat, fokozatosan felépítve a belső családfa megfelelőjét. Szomorú Sam ezért képes volt az új információkat más, már rögzített tényekhez kapcsolni, és még nem tanult következtetéseket levonni. Mint ilyen, egyes tudósok úgy vélték, hogy Sad Sam bemutatta a megértés első tervezetét a kifejezés emberi értelmében.
John McCarthy az IPL-nyelv ihlette által a Massachusettsi Műszaki Intézetben (MIT) feltalálta az LISP- t , amely az AI egyetemes nyelvévé vált. Valójában a LISP memóriakezelési és reprezentációs tulajdonságai lehetővé tették számára, hogy kiszorítsa versenytársait, mint például az IPL vagy a COMIT. Az 1960-as évek számítógépes viszonyai között, ahol a memóriák mérete kicsi volt, a listát feldolgozó nyelvek memóriaterülete nagymértékben lelassította elfogadásukat. Ezenkívül az első LISP-ket értelmezték és nem állították össze, olyan lassan. A LISP csak 1970-ben vált vonzóvá, amikor a Lisp programok hatékony összeállítása lehetővé vált (lásd: MacLISP ).
A Perceptron volt az idegi hálózat első működési modellje . Frank Rosenblatt hozta létre egy IBM 704-en futó szimuláció formájában, McCulloch és Pitts 1943-ban a formálisan összekapcsolt idegsejtekről alkotott munkája alapján , valamint Hebb a szinaptikus csatolás fontosságáról a tanulási folyamatokban. A Perceptront a vizuális rendszer ihlette, és szinaptikus kapcsolatai megváltoztatásával képes tanulni. A Perceptron három fő összetevőből áll:
A terrorizmus által megerősített azonosítási kérelmek hatalmas piacot biztosítanak ennek a technikának.
Ezt a programot az IBM finanszírozta és Herbert Gelernter tervezte. A GTP retrográd módon működött a bizonyítandó tételtől kezdve , hogy közbenső érveléssel térjen vissza ismert tételek vagy axiómák felé . Ebben a fázisban a program a pontjainak koordinátáiból leírt geometriai ábrát használt. A kutatási fa metszéséhez a GTP csak azon tulajdonságok bemutatására törekedett, amelyek a diagramon igazolhatónak tűntek, ahogy az emberek tudat alatt is teszik. A GTP így képes volt akár 10 lépést igénylő demonstrációkra. Ennél is fontosabb, hogy ez volt az első program, amely hivatkozhatott egy modellre , mivel a geometriai ábrát belső ábrázolásként használták. A GTP és más AI programok ismertségét követően az IBM úgy döntött, hogy leállítja ezeket a tanulmányokat egyrészt a részvényesek és a marketing részleg nyomása miatt , akik riasztották a túlzottan zavaró képet, a számítógépeket a nagyközönség tudatában. A GTP a jó teljesítményt köszönheti: felfedezte az első geometriai bemutatót, amelyet elegánsabbnak tartottak, mint korának iskolai könyvei . "Egy háromszögben a B szög megegyezik a C szöggel. Mutassa meg, hogy az AB oldal egyenlő a BC oldallal" bemutatót nyújtott be, és nem a magasság által elvágott két részháromszöget, hanem : „Tekintsük az ABC és az ACB háromszögeket: ez a két háromszög hasonló, és a BC és CB megfelelő oldaluk egyenlő. Ezért egyenlőek, és az AB következésképpen egyenlő a BC-vel ”. A tüntetés nem intuitív megközelítésével lepett meg.
James Slagle a logikai teoretikus módszertanát a szimbolikus integráció területére alkalmazta , így átültette azt a logikáról az algebrára , az ÉS / VAGY fák feltárására szolgáló eljárások kidolgozásán keresztül. Szembesülve vizsgatárgyak jelentette, hogy a diákok MIT az 1 st év SAINT sikerült megoldani a problémákat, a 84 86. Ez a program által tökéletesített Joel Moses 1966 néven INS (szimbolikus integráció), a szülés előtt 1969-ben MACSYMA , amely számos szoftvert inspirált a ma használt egyenletek formális feldolgozására (köztük egy még fejlesztés alatt álló egyenes vonalú leszármazott: a Maxima vagy a Mathematica ).
Tom Evans ezt a programot azon az elgondoláson alapulva hozta létre, hogy az emberi agy egy adott helyzettel szembesülve nem a logika mentén gondolkodik, hanem azzal, hogy megpróbálja megtalálni a hasonlóságokat a már felmerült problémákkal. Megpróbálta szimulálni a hasonlóságok keresésének képességét ezzel a szoftverrel, amely képes analógiákat találni az intelligencia tesztekben használt geometriai ábrák között.
Daniel Bobrow találta ki ezt az egyszerű szövegek elemzésére alkalmas programot olyan algebrai problémák megoldására, mint például a "kapitány életkorának megállapítása".
Ez a Bertram Raphael program képes egyszerű párbeszédeket értelmezni, analógiákat keresve a modellmondatokkal. Ez a technika lehetővé tette számára, hogy kikezdje az e mondatokban említett emberek vagy tárgyak közötti kapcsolatokat egy operátor kérdéseivel. A SIR kapacitása azonban, hasonlóan a hallgatóihoz, nagyon korlátozott volt. A feldolgozott információk nagyon korlátozott területre vonatkoztak, és a programok gyorsan összefutottak a kétértelműségekkel.
A Stanford Rechearch Institute laboratóriumában létrehozott Shakey volt az első robot, amelyet a nagyközönség publikált, a Life magazin nagyon szenzációhajhász beszámolója nyomán , amely az első elektronikus embernek nevezte . Shakey-ről azt is hitték, hogy több hónapon keresztül képes a Holdon keringeni, anélkül, hogy a földről egyetlen utasítást is kapna ! Shakey egy kerekekre szerelt kocka volt, karral, videokamerával, távolságmérővel és rádióhálózati antennákkal felszerelve. 7 szobából álló mikrovilágban mozgott, 8 ajtóval összekötve, négyzet alakú dobozokkal. Ezeket megkerülte, áthelyezte vagy egymásra rakta, attól függően, hogy a robot milyen billentyűzeten kapott utasításokat. Shakeynek a STRIPS nevű ellenőrzési eljárása volt, amely az Általános problémamegoldó finomítását jelentette, és ez volt a fő újítása. A Shakey projekt célja egy olyan robot létrehozása volt, amely képes egy sor művelet végrehajtására: körbejárta a szobát, hogy megtaláljon egy blokkot, a platform tetejére mozgassa, miután egy ferde síkot nyomott hozzá, és így most. Valójában Shakey csak képes volt ezeket a műveleteket önállóan végrehajtani, nagy kudarc valószínűséggel. Figyelembe véve, hogy a projekt céljai elérhetetlenek voltak, a DARPA megszüntette e munka finanszírozását.
Ezt a programozási nyelvet Carl Hewitt találta ki a LISP-től , antagonisztikus megközelítést alkalmazva a GPS-hez és annak logikai és egységes tételbiztos eljárásokon alapuló problémamegoldó módszereihez. A PLANNER néhány utasításban megengedte, hogy automatikusan meghatározza a program céljait (keressen egy piramis alá helyezett piros kockát), a terveket és az állításokat, anélkül, hogy iterációkat és visszalépéseket kellene programoznia, mint a LISP esetében . A PLANNER hátránya azonban az volt, hogy nem tett különbséget az ezen eljárásokban található ismeretek és ezen ismeretek ugyanazon eljárások általi felhasználása között. A programok ezért a tudás és az eljárások kibonthatatlan keverékét képezték. Ezt a strukturálatlanságot bírálták, és a PLANNER típusú nyelvek elhagyásához vezetett. Marvin Lee Minsky azonban úgy véli, hogy a természetes intelligencia a PLANNER-hez hasonló elvek szerint szerveződik, hierarchikus független ügynökökkel, az elme társadalmának elmélete szerint .
Az SHRDLU neve mesterséges intelligencia mítoszává vált. A PLANNER nyelvvel programozva ez a szoftver egy különféle színű blokkok és piramisok mikrovilágának modellezését jelentette, tárolóval ellátott dobozzal. A virtuális kar lehetővé tette a felhasználó számára, hogy manipulálja ezeket az objektumokat. Az üzemeltető parancsokat adhat és kérdéseket tehet fel, míg az SHRDLU válaszul leírja az objektumok helyét és az elvégzett manipulációk okait. Az SHRDLU a képernyőn egy képet is bemutatott mikrovilágáról. Terry Winograd nevezte a programot a hivatkozás MAD magazin , amely korábban azt, hogy kijelölje a szörnyek (ETAOIN SHRDLU az a konfiguráció az első sorban egy angol-amerikai Linotype , egy francia nő: „élaoin sdrètu” nem a leggyakrabban angol nyelvű betűket használt, amint azt néha jelzik) Erős benyomást tett az a tény, hogy a felhasználó és az SHRDLU konstruktív információkat cseréltek egymással, és ez utóbbi meg tudta magyarázni az indítékait. A mikrovilágok támogatói azt remélték, hogy fokozatosan gazdagíthatják és bonyolíthatják a szimulált világokat, hogy közelebb kerülhessenek a valósághoz, vagy több mikrovilágot egyesíthetnek kiterjesztésük érdekében. Ez a megközelítés kudarcot vallott, mert hamar világossá vált, hogy nem lehet a valósághoz közelebb álló világ felé haladni anélkül, hogy a programban figyelembe kellene venni a "józan észt". Eugène Charniak 1972-ben példaként vette fel a malacka bankot a gyermekek számára. A mikrovilág típusú programok nem elégedhetnek meg egy szótárból vett definícióval. Önnek le kell írnia az objektum méretét, alakját, színeit és súlyát, tudva, hogy ezek a paraméterek nagyban változhatnak. A pénz fogalma magában foglalja annak meghatározását, hogy mi a gazdaság és a megtakarítás. Ennek az egyszerű tárgynak a használatát nehéz leírni: tegyen pénzt, rázza meg az emelőt, hogy értelmezze a zaját, vegye ki a pénzt úgy, hogy az emelőt fejjel lefelé helyezi és késsel használja, vagy akár használja az emelőt, mint egy animált figurát. A megvalósítandó ismeretek összetettsége nagyon távol áll a mikrovilágokra jellemző egyszerűsítéstől.
A „LOGIC PROgrammation” nyelv egy következtetési motor, amelyet eredetileg A. Colmerauer és P. Roussel terveztek a természetes nyelv értelmezésére, de általában mesterséges intelligencia-problémákra használják. A Prolog deklaratív nyelv, ami azt jelenti, hogy a program nem egy probléma megoldásából áll, hanem egyrészt ténybázisból, másrészt logikai kapcsolatok halmazából áll. A program futtatásához kérdést kell feltenni, és a Prolog megadja a szabályok alkalmazásával kiszámított választ tények alapján.
A Prolog olyan jól alkalmazkodott a kombinatorikus alkalmazások megvalósításához, mint amilyeneket például az utazási irodák megkövetelnek, hogy ez arra késztette Philippe Kahnt : "Ne beszéljünk már a mesterséges intelligenciáról!" Ez egy múltbeli név volt egy kutatási terület számára. Most a megvalósítások korszakában vagyunk, és most a PROLOG-ban programozott professzionális alkalmazásokat fogunk létrehozni, amint azt tegnap a COBOL-ban programoztuk ”. A jövő rövid távon tévedettnek bizonyította.