“o mașină care se comportă într-un mod care ar putea fi considerat inteligent, dacă ar fi vorba de un om”.
Scurt istoric
La început,
crearea şi cercetarea inteligenţei artificiale
s-a desfăşurat pe domeniul psihologiei, punându-se accent
pe inteligenţa lingvistică,
ca de exemplu la
testul Turing.
ELIZA
Pacient: Toţi bărbaţii sunt la fel.
ELIZA: In ce fel?
Pacient: Ne plictisesc întotdeauna cu cîte ceva.
ELIZA: Poţi să dai un exemplu?
Pacient: Păi, prietenul meu m-a trimis aici.
ELIZA: Prietenul tău te-a trimis aici.
Pacient: Spune că sunt mai tot timpul deprimată.
ELIZA: Îmi pare rău să aud că eşti deprimată.
Pacient: E adevărat. Sunt nefericită.
ELIZA: Crezi că venind aici ai putea fi ajutată să nu mai fi nefericită?
Pacient: Am nevoie de ajutor, măcar asta e clar.
ELIZA: Ce-ar însemna să primeşti ajutor?
Pacient: Poate aş învăţa să mă împac cu mama.
ELIZA: Povesteşte-mi despre familia ta.
ELIZA
ELIZA ştia un set mic de cuvinte cheie, şi avea una sau mai multe reguli pentru fiecare dintre ele. Cînd întîlnea un astfel de cuvînt în propoziţiile pacientului său, folosea una din regulile corespunzătoare cuvîntului respectiv. De exemplu, oricărei propoziţii care conţinea cuvintele ''mamă'', ''tată'' etc., i se răspundea cu ''Povesteşte-mi despre familia ta.'' Procedeul ELIZEI se numeşte ''nu-nţelege dar le potriveşte'' (''pattern matching'' în engleză).
ELIZA
Autorul ei, Weizenbaum, a fost uimit să constate
''cît de rapid şi de puternic oamenii au ajuns să se implice emoţional în comunicarea cu calculatorul şi cît de mult şi-l imaginau ca pe o fiinţa umană''.
Însăşi secretara sa, care îl văzuse lucrînd la program, i-a cerut să plece din cameră în timp ce discuta cu maşina.
Deep Blue a fost un supercomputer dedicat exclusiv jocului de șah construit de IBM
A susținut în anii 1996 și 1997 două meciuri, de câte 6 partide fiecare, împotriva campionului mondial de șah Garry Kasparov.
După meciul din 1996, în care Deep Blue a fost învins, calculatorul a fost îmbunătățit masiv și în 1997, computerul încheia cu o victorie cel de-al doilea turneu, învingând campionul mondial după
două victorii, o înfrângere și trei partide încheiate la egalitate.
Kasparov a sugerat că IBM ar fi trișat și a cerut revanșa, dar compania a refuzat și a dezasamblat supercomputerul
Allen Newell, Herbert A. Simon și JC Shaw. Acesta a fost primul program deliberat proiectat pentru a imita abilitățile a unei ființe umane de rezolvare a problemelor și se numea "primul program cu inteligența artificială". Programul a demonstrat 38 din primele 52 de teoreme in Whitehead și Russell Principia Mathematica, și pentru unele a găsit demonstrări noi și mai elegante.
Direcții de cercetare: modelarea comportării naturale (animale, insecte)
Ant colony optimization algorithm
este o tehnica probabilistică pentru rezolvarea problemelor de calcul care pot fi reduse la găsirea calei optimale.
Acest algoritm inițial propus de Marco Dorigo în 1992, în teza sa cu scopul de a căuta o cale optimă într-un graf, a fost bazat pe comportamentul furnicilor care caută o cale între colonia lor și o sursă de alimentare.
Direcții de cercetare: Reprezentarea cunoștințelor
Orice sistem de inteligență artificială are nevoie de un set vast de cunoștințe de “bun simț”.
De exemplu, pentru a înțelege textul este nevoie de toate cunoștințele care le are o persoană.
Exemplu:
Am văzut statuia Libertății zburând deasupra New-York-ului
(2) Am văzut un Boeing zburând deasupra New-York-ului
Direcții de cercetare: Baze de cunoștințe
Baza de cunoștințe - servește pentru stocarea tuturor elementelor cunoașterii (fapte, reguli, metode de rezolvare, euristici) specifice domeniului de aplicație, preluate de la experții umani sau din alte surse.
Exemplu:
CYC
Direcții de cercetare: Sisteme Expert
Un sistem expert (SE) este
o aplicație complexă
(un program software) care explorează
o multitudine de cunoștințe date
pentru a obține concluzii noi
despre activități dificil de examinat,
folosind metode asemănătoare cu experții umani.
Un sistem expert poate avea succes la problemele fără soluție algoritmică deterministică. Principalele caracteristici ale sistemelor expert sunt:
o bază de date (bază de cunoștințe), împreună cu
un algoritm de deducere specific metodei de raționare.
Direcții de cercetare: Învățarea automată instruirea calculatorului machine learning
O ramură de inteligență artificială, se referă la construcția și studiul de sisteme care pot învăța pe baza unelor date. De exemplu, un astfel de sistem ar putea fi instruiți cu privire la mesajele de e-mail pentru a distinge mesajele spam și non-spam. După ce s-a învățat, ea poate fi folosită pentru a clasifica mesajele e-mail în folderele de spam și non-spam.
Direcții de cercetare: Lingvistica Computațională
Procesarea limbajului natural permite mașinilor de a citi și înțelege limba care vorbesc oamenii.
Un sistem suficient de puternic de procesare a limbajului natural ar permite interfețe de utilizator lingvistice naturale și dobândirea de cunoștințe direct de la surse umane scrise, cum ar fi texte Internet. Unele aplicații simple de prelucrare a limbajului natural includ regăsirea informației (sau text mining) și traducere automată.
9 June 2014 theTuring testpassed
A computer program called Eugene Goostman, which simulates a 13-year-old Ukrainian boy, is said to have passed the Turing test at an event organised by the University of Reading.
