На этом шаге мы рассмотрим предпосылки появления этого понятия.
Прежде всего определим, что подразумевается под искусственным интеллектом. Что такое ИИ, машинное и глубокое обучение (рисунок 1)? Как они связаны друг с другом?
Рис.1. Искусственный интеллект, машинное и глубокое обучение
Искусственный интеллект
Идея искусственного интеллекта появилась в 1950-х годах, когда группа энтузиастов из только зарождающейся области информатики задалась вопросом, можно ли заставить компьютеры "думать", что породило другие вопросы, ответы на которые мы ищем до сих пор.
Притом что многие из идей, легших в основу ИИ, появились за многие годы и даже десятилетия до этого, искусственный интеллект окончательно превратился в область исследований только в 1956 году, когда Джон Маккарти, тогда молодой доцент математического факультета в Дартмутском колледже, организовал летний семинар, откликнувшись на следующее предложение:
"Исследование должно базироваться на предположении, что каждый аспект обучения или любая другая особенность интеллекта в принципе может быть описана настолько точно, что на основе такого описания можно создать машину, моделирующую интеллект. Нужно попытаться найти способ заставить машины использовать язык, формировать абстракции и понятия, решать виды задач, которые ныне доступны только людям, и совершенствовать себя. Мы думаем, что в разрешении одной или нескольких из этих проблем можно добиться значительного прогресса, если специально подобранная группа ученых будет совместно работать над ней в течение лета".
В конце лета семинар завершился, так и не дав полноценный ответ на загадку, которая была предметом исследований. Тем не менее он объединил многих будущих первопроходцев данной области и стал толчком интеллектуальной революции, продолжающейся по сей день.
Коротко ИИ можно определить так: попытка автоматизации интеллектуальных задач, обычно выполняемых людьми. Соответственно, ИИ - это область, охватывающая машинное и глубокое обучение, а также включающая многие подходы, с обучением не связанные. Имейте в виду, что до 1980-х годов в большинстве книг по искусственному интеллекту вообще отсутствовало такое понятие, как обучение. Например, первые программы для игры в шахматы действовали по жестко определенным правилам, заданным программистами, и не могли квалифицироваться как осуществляющие машинное обучение. Долгое время многие эксперты полагали, что искусственный интеллект уровня человека можно создать, если предоставить программисту достаточный набор явных правил для манипулирования знаниями. Этот поход, известный как символический ИИ, являлся доминирующей парадигмой ИИ с 1950-х до конца 1980-х годов. Пик его популярности пришелся на бум экспертных систем в 1980-х.
Символический ИИ прекрасно справлялся с четко определенными логическими задачами (такими как игра в шахматы) . Но, как оказалось, это не работало для более сложных и менее четких случаев (например, для классификации изображений, распознавания речи и перевода на другие языки), ведь для их решения задать строгие правила невозможно . Поэтому на смену символическому ИИ пришел новый подход: машинное обучение.
На следующем шаге мы рассмотрим машинное обучение.
