Такие компании, как Symbolics и Lisp Machines Inc., создавали и продавали специализированные рабочие станции, оптимизированные для работы с языком программирования Lisp, от которого зависели исследования ИИ, и нанимали инженеров для их проектирования, продажи и обслуживания. К концу 1980-х годов более дешевые рабочие станции общего назначения потеряли свою производительность, а вся индустрия Lisp-машин рухнула примерно за два года — символ второй зимы ИИ.
Лисп-машиностроитель больше не существует как живое ремесло. Вот что его стёрло, и какая профессия взяла на себя работу.
Идея и название
Работа Уоррена Маккалока и Уолтера Питтса в 1943 году, моделирующая нейроны как простые логические переключатели, дала более поздним исследователям математическую отправную точку, а предложение Алана Тьюринга в 1950 году о практическом тесте машинного интеллекта придало этому вопросу публичную форму. Обе идеи легли в основу семинара в Дартмуте 1956 года, где Джон Маккарти и трое его коллег придумали «искусственный интеллект» для летней встречи, которая привела к гораздо меньшему техническому прогрессу, чем надеялись ее организаторы, но навсегда определила область, которую они только что основали.
Что ещё происходило тогда
Уоррен Маккаллок и Уолтер Питтс публикуют «Логическое исчисление идей, имманентных нервной деятельности», показывая, что сети упрощенных нейронов по принципу «все или ничего» в принципе могут вычислять любую логическую функцию — теоретическое зерно, которое позже считается прародителем искусственной нейронной сети.
В книге «Вычислительная техника и интеллект», опубликованной в журнале Mind, Алан Тьюринг обходит вопрос «могут ли машины думать» и предлагает вместо этого практический тест, предсказывая, что через пятьдесят лет машина с примерно миллиардом бит памяти будет обманывать среднего следователя по крайней мере в 30% случаев.
Джон Маккарти, Марвин Мински, Натаниэль Рочестер и восьминедельный летний семинар Клода Шеннона в Дартмуте вводят термин «искусственный интеллект» и объединяют около десяти исследователей, которые впоследствии основали большую часть ранней исследовательской программы в этой области.
Персептрон Фрэнка Розенблатта, сначала реализованный в программном обеспечении, а затем в специальном оборудовании в Корнелле, учится классифицировать простые изображения, регулируя собственные веса соединений — первая рабочая демонстрация обучаемой искусственной нейронной сети.
Где эта работа живёт сейчас
Разрабатывает и тестирует алгоритмы, лежащие в основе машинного интеллекта, в области, которая сейчас стремится автоматизировать растущую долю собственного исследовательского процесса.
🤖 Исследователь искусственного интеллекта →