06.04.2025 
127 
Хотя первые философские измышления на эту тему и фундамент для философии искусственного интеллекта можно найти в работах Рене Декарта («Рассуждение о методе» (1637г) ) и работах Томаса Гоббса («Человеческая природа» 1640 г).
Но мы в этой статье разберём практический подход, а не теоретический.
История появления искусственного интеллекта
Родоначальниками искусственного интеллекта считаются американские ученые Джон Маккарти и Марвин Минский, которые в 1956 году провели знаменитую конференцию по искусственному интеллекту в Дартмутском колледже. Они объединили усилия с другими учеными, чтобы развить идею механического мышления и создать компьютерную программу, которая могла бы имитировать человеческие умственные процессы.
Идея создания искусственного интеллекта также возникла благодаря разработке теории информации. Ученые понимали, что компьютеры способны обрабатывать и хранить огромные объемы данных, которые могли бы быть использованы для вывода логических заключений.
С первых пор искусственный интеллект стал одной из самых амбициозных идей в истории компьютеров и науки о данных. Но для понимания истории его появления и развития необходимо разделить его на несколько периодов.
Первый период: 1956-1969 гг.
Первым шагом на пути создания искусственного интеллекта стало создание языка программирования LISP, который был разработан в 1958 году Джоном Маккарти. Этот язык стал первым языком программирования, ориентированным на манипуляцию символами, которые использовались для описания объектов мира и обрабатывались при помощи компьютера.
В течение 1960-х годов исследователи создавали компьютерные программы, которые использовались для решения логических и математических задач. Например, Мэнни Перловски разработал искусственный интеллект, названный "The Logic Theorist", который использовался для доказательства теорем. Позже Джозеф Вайзенбаум создал программу "ELIZA", которая имитировала психотерапевта и могла поддерживать беседу с пользователем.
В 1961 году Филлип Конти построил "Neural Network", которая использовала набор нейронов для имитации человеческого мозга. Этот первый прототип искусственного интеллекта, работающий на принципах искусственных нейронных сетей, стал основой для дальнейшей разработки в этой области.
В 1969 году Херберт Саймон и Аллен Ньюэлл разработали программу "General Problem Solver", которая была способна решать широкий круг задач. Эта программа стала первым примером искусственного интеллекта, способного думать не только логически, но и самостоятельно.
Второй период: 1970-1980 гг.
В 1970 году Марвин Минский и Сеймур Пейперт создали книгу "Персептроны", которая стала одним из главных шагов в развитии нейронных сетей. В этой книге они описывали и использовали нейроны, похожие на те, что имеются в человеческом мозге, для обработки информации.
В 1972 году Лэрри Теслер создал программу на языке программирования Smalltalk, которая стала первой интегрированной средой разработки для создания графических интерфейсов. Это был один из первых шагов на пути создания приложений для массового использования.
В 1974 году Терри Виноград зарегистрировал патент на метод, который позволял компьютерам выполнять определенные задачи намного быстрее, чем это могли сделать люди. Этот метод стал основой для дальнейшего развития искусственного интеллекта, особенно в области обработки данных.
В 1980 году Шейла Клинтон создала "Expert System Shell", которая стала первой программой для создания экспертных систем. Этот инструмент позволял пользователям создавать программные решения на основе знаний и опыта, которые могли использоваться для автоматизации бизнес-процессов.
Третий период: 1980-1990 гг.
1981 году Ричард Столлман и его компания создали GNU Project, которое вывело на новый уровень разработку свободного программного обеспечения. Это проект стал основой для создания Linux, который стал важным фактором в развитии искусственного интеллекта.
В 1985 году Фрэнк Розенблатт создал "Connection Machine", которая была одной из первых суперкомпьютеров в мире. Это было устройство, которое использовало наборы микропроцессоров для выполнения операций параллельно.
В 1987 году Ян Ле Кун создал алгоритм обратного распространения ошибки, который стал основой для создания машинного обучения. Этот алгоритм был способен обнаруживать паттерны в данных и использовать их для принятия решений.
Четвертый период: 1990 — сегодня.
В 1991 году Тим Бернерс-Ли создал World Wide Web, которая стала главным источником информации и хранилищем данных в мире. С появлением Интернета и доступа к информации стало возможным развитие искусственного интеллекта дальше.
В конце 1990-х годов началась эпоха больших данных. С появлением компьютеров с большой вычислительной мощностью и более понятными алгоритмами машинного обучения ученые получили доступ к большим объемам данных, которые могут быть использованы для создания более точных и эффективных моделей.
С развитием технологий системы искусственного интеллекта стали адаптироваться к широкому спектру задач. Сегодня компьютерная программа может использоваться для автоматического распознавания образов, управления системами автоматического контроля, прогнозирования бизнес-результатов и для многих других целей.
Одним из самых важных достижений в области искусственного интеллекта является нейронная сеть, которая позволяет компьютеру обрабатывать информацию интуитивно, как мозг человека. Сегодня нейронные сети используются в таких областях, как распознавание голоса, распознавание образов и обеспечение кибербезопасности.
Также индустрия радиовещания сегодня использует сложные алгоритмы и нейронные сети для определения того, что ты смотришь в данный момент. Каждая новая технология расширяет возможности искусственного интеллекта, и в будущем мы увидим еще более инновационные и удивительные прорывы.
Заключение
За последние 60 лет искусственный интеллект прошел огромный путь от первых экспертных систем до нейронных сетей, которые на сегодняшний день могут составить конкуренцию человеческому интеллекту в некоторых областях. Развитие технологий, больших данных, нейронных сетей, облачных вычислений и машинного обучения дает большие перспективы для индустрии искусственного интеллекта в будущем. Необходимо понимать, что искусственный интеллект может помочь решать не только сложные и логические задачи, но и оптимизировать и улучшать системы, которые мы используем каждый день, такие как автономные машины, медицинские системы, системы умного дома и другие.