Возрождение соединения

В 1982 году физик Джон Хопфилд смог доказать, что форма нейронной сети (теперь называемой « сетью Хопфилда ») может изучать и обрабатывать информацию совершенно по-новому. Примерно в то же время Дэвид Румельхарт популяризировал новый метод обучения нейронных сетей, называемый «обратное распространение». Эти два открытия возродили область Коннекционизма, которая в значительной степени была оставлена ​​с 1970 года.

Новое поле было унифицировано и вдохновлено появлением параллельной распределенной обработки в 1986 году - двухтомным сборником статей под редакцией Румельхарта и психологом Джеймсом Макклелландом . Нейронные сети стали бы коммерчески успешными в 1990 - х годах, когда они начали использовать в качестве движков программ вроде оптического распознавания символов и распознавания речи .

Вторая зима ИИ 1987-1993

Увлечение бизнес-сообщества искусственным интеллектом выросло и упало в 80-х годах по классической схеме экономического пузыря . Коллапс случился в понимании ИИ правительственными учреждениями и инвесторами - направление продолжало продвигаться, несмотря на критику. Родни Брукс и Ганс Моравек , исследователи из родственной области робототехники , высказывались за совершенно новый подход к искусственному интеллекту.

Зима ИИ

Термин « зима ИИ » был придуман исследователями, которые пережили сокращение финансирования в 1974 году, когда стали беспокоиться о том, что энтузиазм в отношении экспертных систем вырвался из-под контроля, и это неизбежно приведет к неприятностям. Их опасения были оправданными: в конце 80-х и начале 90-х годов ИИ испытал ряд финансовых неудач.

Первым показателем изменения погоды стал внезапный коллапс рынка специализированных аппаратных средств искусственного интеллекта в 1987 году. Настольные компьютеры Apple и IBM неуклонно набирали скорость и мощь, а в 1987 году они стали более мощными, чем более дорогие машины Lisp, созданные Symbolics и другие. Больше не было веских оснований их покупать. Целая индустрия стоимостью полмиллиарда долларов была снесена.

В конечном счете самые ранние успешные экспертные системы, такие как XCON , оказались слишком дорогими для поддержания. Их было сложно обновить, они не могли учиться, они были негибкие (т.е. Они могли совершать гротескные ошибки при подаче необычных материалов). Экспертные системы оказались полезными, но только в некоторых особых случаях.

В конце 80-х годов Стратегическая компьютерная инициатива сократила финансирование ИИ «глубоко и жестко». Новое управление в DARPA решило, что ИИ не является «новой волной» и направило средства на проекты, которые, скорее всего, приведут к гарантированным результатам.

К 1991 году впечатляющий список целей, поставленных в 1981 году для проекта пятого поколения в Японии, не был удовлетворен. Как и в случае с другими проектами ИИ, ожидания были намного выше, чем возможный результат.

Важность наличия тела

В конце 80-х годов несколько исследователей выступали за совершенно новый подход к искусственному интеллекту, основанному на робототехнике. Они полагали, что для того, чтобы показать реальный интеллект, машина должна иметь тело - оно должно воспринимать, двигаться, выживать и иметь дело с миром. Они утверждали, что эти сенсомоторные навыки необходимы для навыков более высокого уровня, таких как осознанное мышление, и что абстрактное мышление было на самом деле наименее интересным или важным человеческим умением. Они выступали за построение интеллекта «снизу вверх».

Подход возродил идеи из кибернетики и теории управления , которые были непопулярны с шестидесятых годов. Другим предшественником был Дэвид Марр, который приехал в Массачусетский технологический институт в конце 70-х годов с успешной работы в области теоретической неврологии, чтобы возглавить группу, изучающую компьютерное зрение . Он отклонил все символические подходы , утверждая , что ИИ необходимо понять физический аппарат зрения снизу вверх , прежде чем выполнять какую либо обработку данных.

В статье 1990 года «Слоны не играют в шахматы» исследователь робототехники Родни Брукс раскритиковал гипотезу о физической символьной системе , утверждая, что символы не всегда необходимы, поскольку «мир - это лучшая его модель. Всегда точно в актуальном состоянии. У него всегда есть каждая деталь, о которой нужно знать. Хитрость заключается в том, чтобы необходимо ощущать ее должным образом и достаточно часто ». В 80-х и 90-х годах многие когнитивные ученые также отказались от модели символьной обработке разума и утверждали, что тело имеет важное значение для рассуждения - теории, называемой “воплощённое познание” .

ИИ 1993-2001

Спустя пол века в изучении ИИ наконец были достигнуты некоторые из первых целей. Он начал успешно использоваться во всей технологической отрасли, хотя и несколько за кулисами. Некоторые из успехов были связаны с увеличением вычислительной мощности, а некоторые были достигнуты путем сосредоточения внимания на конкретных изолированных проблемах и претворения их в соответствие с самыми высокими стандартами научной отчетности. Тем не менее, известность ИИ, по крайней мере в деловом мире, была не такой большой. Внутри отрасли было мало согласия по поводу того, что ИИ не исполнил мечту об интеллекте человеческого уровня, которая поглотила воображение людей в 1960-х годах. Вместе все эти факторы помогли фрагментировать ИИ в смежные отрасли, ориентированные на конкретные проблемы или подходы, ИИ был более предусмотрительным и успешным чем раньше.