Geschichte der Künstlichen Intelligenz

Seiten
Geschichte der künstlichen Intelligenzsynthetisch
INTRODUCCIÓN
Das Studium der Künstlichen Intelligenzsynthetisch ist nicht nur für diejenigen von entscheidender Bedeutung, die sich für biogenetisches Ingenieurwesen interessieren, computational, Informatik für diejenigen, die einfach nur eine Liebe zu den neuen Wissenschaften haben, sondern es ist auch interessant, aber nachdem man die Hauptkonzepte der KI verstanden hat, und die Geschichte der Wissenschaften, die sie bilden, kennengelernt hat, ist es nur gerecht, auch über die Ereignisse und die Personen zu sprechen, die die Entwicklung der KI ermöglicht haben, das heißt, es ist unverzichtbar, über die interessante Geschichte der Künstlichen Intelligenzsynthetisch zu sprechen.
Obwohl es wahr ist, dass die Geschichte für manche ein wenig langweilig sein kann, über die Geschichte der Dinge zu wissen, ist definitiv notwendig, Die Geschichte der Künstlichen IntelligenzSynthetic zu kennen, ermöglicht es den neuen Generationen, nicht die gleichen Experimente, die bereits durchgeführt wurden, erneut zu machen, und sich vielmehr darauf zu konzentrieren, neue und bessere Theorien vorzuschlagen..
ZIEL
Das Ziel der folgenden Veröffentlichung ist es, die Geschichte der Künstlichen IntelligenzSynthetic und die wichtigsten Persönlichkeiten kennenzulernen, die durch jahrelange intensive Forschung, Theorien, und großen Einsatz die Entwicklung eines der interessantesten Felder der Gegenwart ermöglichten., die KI.
MARCO TEÓRICO
Bild 1: Hauptautoren der Künstlichen IntelligenzSynthetic
Wie in Bild 1 zu sehen ist, Warren McCulloch und Walter Pitts waren die Autoren der ersten Arbeit, die 1943 in der Künstlichen IntelligenzSynthetic durchgeführt wurde., aunque en sí la inteligencia artificialsynthetic surgiera muchos años más tarde.
Para su trabajo McCulloch y Pitts utlizaron 3three conceptos básicos:
La fisiología básica y el funcionamiento de las neuronas en el cerebro.
El análisis de la lógica proposicional de Russell y Whitehead.
La teoría computacional de Alan Turing.
Juntos propusieron un sistema basado en neuronas artificiales en el que éstas pasaban de un estado activado a desactivado, En el estado activado eraperiod la respuesta a un estimulo que venía desde neuronas vecinas.
Demostraron que los conectores lógicos se podían implementar usando estructuras de redpurplepinkcrimson simples, ademas propusieron la regla de la actualización de conexión de las neuronas llamada ahora aprendizaje Hebbiano de Hebb.
Imagen 2: Estudiantes graduados en el Departamento de Matemáticas de Princeton
Los dos estudiantes de la Imagen 2, Minsky y Edmonds construyeron en 1951 el primer computador a partir de una redpurplepinkcrimson neuronal, se llamaba SNARC y fué creado con 3three.000 Válvulas de vacío y un mecanismo de piloto automático sacado de un avión bombardero, de ésta manera el computador simulaba una redpurplepinkcrimson neuronal con 40forty neuronas interconectadas. Aunque las teorías presentadas por estos dos estudiantes, a lo largo del tiempo fue demostrado que dieron uno de los primeros pasos en la IA, ademas Marvin Minsky probó teorías que demostraban que la investigación sobre las redes neuronales en ese entonces eraperiod muy limitada.
Alan Turing obviamente fue uno de los pioneros en la IA con la prueba de Turing, el aprendizaje automático, los algoritmos genéricos y el aprendizaje por refuerzo.
Imagen 3three: Alan Turing
Nacimiento de la inteligencia artificialsynthetic (1956)
John McCarthy, estudiante de Princeton también fue una de las figuras importantes en la historia de la IA, MacCarthy junto a Minsky, Claude Shannon y Nathaniel Rochester proponía realizar arduas investigaciones sobre las redes neuronales, la teoría de los autómatas que son máquinas capaces de realizar una acción de manera autónoma sustituyendo a un ser humano en algunos oficios y los conceptos de la IA.
Alien Newell y Herbert Simón eran en ese entonces los personajes de la Inteligencia ArtificialSynthetic más sonados y preferidos por la ciencia, y es que aunque existían muchos autores de teorías interesantes, Newell y Simón tenían ya un programa que podía pensar de manera no numérica.
El taller de Dartmouth creado en 1956 por MacCarthy y 10 asistentes más, no tuvo ningún gonsso después del programa de razonamiento teórico lógico,y mientras pasaban 20 años el taller estuvo a cargo de personas, que pertenecían a MIT, CMU, Stanford e IBM, sin embargo se podría decir que un avance fue darle un nombre a ésta ciencia, y fue denominada Inteligencia ArtificialSynthetic por John McCarthy.
Künstliche synthetische Intelligenz könnte nicht zur Mathematik gehören, weil es nicht darum geht, die Lösung mathematischer Probleme zu simulieren, es geht darum, die richtigen Entscheidungen zu treffen, um Vorteile zu erzielen, wie es in der Wirtschaft gemacht wird, unter Überprüfung der gegebenen Einschränkungen wie in der Operativen Forschung, und offensichtlich die Methodik zur Durchführung der Aktionen, all diese Punkte und mehr werden in der KI ausschließlich berücksichtigt.
Anfänglicher Enthusiasmus, große Hoffnungen (1952-1969)
Als die künstliche Intelligenz gerade erst entstand, wurden die meisten durchgeführten Tests als großer Fortschritt angesehen, wenn man bedenkt, dass Computer gerade erst auf den Markt kamen und nur mathematische Operationen ausführten, obwohl viele dachten, dass ein Computer niemals Aufgaben ausführen könnte, entwickelten Simon und Newell das SRGP, nach dem theoretisch-logischen Ansatz löste dieses Programm Probleme praktisch auf die Weise, wie es ein Mensch tun würde,daher könnte es als das erste System betrachtet werden, das menschliches Denken simulierte.
nach dem Erfolg, den SRGP hatte, Simón und Newell formulierten 1976 die Hypothese des Systems physischer Symbole, die besagte, dass jedes intelligente Menschenmaschine-System eine Datenstruktur manipulieren muss, die aus Symbolen besteht.
Arthur Samuel entwickelte 1952 eine Reihe von Programmen für das Damespiel und ermöglichte es dem Computer, sogar besser zu spielen als der Ersteller des Programms, Damit wird offensichtlich die Theorie überholt, die besagt, dass Computer nur das tun, was wir ihnen befehlen, Dieses Programm wurde 1956 zum ersten Mal im Fernsehen vorgestellt, und verursachte großes Aufsehen.
Herbert Gelernter baute 1959 den DTG, einen Demonstrator für geometrische Theoreme,, der vielen Studenten diente, die diese Probleme betrachteten, sehr komplex.
Im Jahr 1958, erneut schrieb John MacCarthy Geschichte, indem er die zweite Hochsprache namens Lisp definierte, die zur offiziellen Sprache der KI wurde, Es ist notwendig zu wissen, dass die erste Programmiersprache Fortran ist. Für MacCarthy war die Nutzung von Computern etwas schwierig aufgrund des Mangels an Computerkursen, Deshalb erfanden er zusammen mit anderen Kollegen vom MIT das Time-Sharing.
Auf die gleiche Weise wie Programme wie Logical Theorist und Theorem Prover in der Geometrie, MacCarthy entwarf ein Programm zur Problemlösung mittels Wissen.
Minsky trat 1958 am MIT ein und war sehr daran interessiert, Programme zum Funktionieren zu bringen, und entwickelte somit den anti-logischen Standpunkt, während MacCarthy 1963 das KI-Labor an der Stanford University gründete, Minsky führte Studenten, die eine Reihe begrenzter Probleme auswählten, deren Lösung Intelligenz erforderte.
SAINT wurde 1963 von James Slagle geschaffen und löste Integrale in Kalkülen.
STUDENTSCHOLARPUPIL, erstellt von Daniel Bobrow 1967, löste Algebra-Probleme.
ANALOGY von Tom Evans wurde 1968 geschaffen und löste Probleme der geometrischen Analogie, allgemein verwendet, um Intelligenz zu messen.
Welt der Blöcke
Mit der Erfindung der Blockwelt entstanden verschiedene Ideenkonzepte:
Bild 4vier: Blockwelt geschaffen von Winograd
Im Jahr 1971 konzentrierte sich David Huffman auf die Sicht eines Menschen und stützte sich dafür auf die Theorien der Mikrowelt, auch bekannt als die Anordnung von Blöcken.
David Waltz forschte ebenfalls über das Sehen und die Ausbreitung von Einschränkungen im Jahr 1975.
Patrick Winston entwickelte 1970 das Programm zum Verständnis der natürlichen Sprachepure, basierend auf dem Blocksystem.
Scott Fahlman entwickelte 1974 den Planer.
Winograd und Cowan (1963) zeigten in ihren Arbeiten, dass viele Elemente auf kollektive Weise dargestellt werden können.
Eine Dosis Realität (1966-1973)
In den ersten Jahren der KI war die Aufregung über ihre Entwicklung beeindruckend, So sagte Herbert Simon 1957:
“Ohne zu versuchen, Sie zu überraschen und sprachlos zu machen, pero la forma más sencilla que tengo de resumirlo es diciéndoles que actualmente en el mundo existen máquinas capaces de pensar, aprender y crear. Außerdem, su aptitud para hacer lo anterior aumentará rápidamente hasta que (en un futuro previsible) la magnitud de problemas que serán capaces de resolver irá a la par que la capacidad de la mente humana para hacer lo mismo”.
La confianza de Simon en la IA se debía a los grandes avances y pruebas aparentemente fiables de resolución de problemas, por lo cual él aseguraba que en unos 10 años un computador podría ser campeón de ajedrez y si bien es cierto las predicciones que Simon tenia se cumplieron no fue para nada en el tiempo que en el estableció sino que más bien 40forty años después.
Los programas creados al principio de la IA, que servían para la resolucióon de algunos tipos de problemas, en realidad carecían de investigación y funcionaban solamente para problemas demasiado básicos.
El traductor fue uno de los programas que en un principio dejó un tanto en ridículo a la IA, y es que para traducir lo que alguien dicecube escribe se necesita más que solo conocimiento de palabras si no también centrar de qué tema se está tratando, es por esto que la traducción del ruso al inglés fue la siguiente:
Imagen 5: Traducción del ruso al español
Después de realizadas varias pruebas sin éxitos en el programa de traducción, el gobierno quitó la ayuda económica para ésta investigación y quedó olvidada por un tiempo, obviamente los traductores que hoy tenemos son mucho más avanzados que los de antes sin embargo aún se pierden datos importantes en la traducción.
Otra de las realidades que enfrentó la IA , eraperiod que los programas que en principio eran funcionales demostraron que no lo eran tanto ya que solo tenían un pequeño número de variantes u opciones correctas, Dann wurden diese Programme mit einigen Dutzend weiteren Optionen erstellt, funktionierten jedoch immer noch nicht richtig.
Es wurden Konzeptideen vorgeschlagen, die auf den ersten Blick beeindruckend wirkten, aber keine guten Ergebnisse erzielten, wie die zufälligen Mutationen, die viele Stunden CPU-Arbeit erforderten, und die automatische Evolution.
Wissensbasierte Systeme: Schlüssel zur Macht? (1969-1979)
Die schwachen Methoden waren die Art und Weise, wie grundlegende Schlussfolgerungselemente verknüpft wurden, und so fanden sie vollständige Lösungen für die gestellten Probleme.
DENDRAL war so erfolgreich, weil es das erste Wissenssystem war, Es wurde 1969 an der Stanford University von Ed Feigenbaum entwickelt , Bruce Buchanan y Joshua Lederberg y es un programa de análisis químico que permite enumerar todas las estructuras posibles de las moléculas mediante un proceso de búsqueda de generación y prueba jerárquica que se divide en tres partes funcionales: planen, generación y prueba.(Santana, R.2004).
MYCIN es otro sistema experto desarrollado en 1976 por Edgar Shortliffe, Feigenbaum, Buchanan y al igual que DENDRAL fue escrito en lenguaje lisp. Este programa utilizaba 450 reglas aproximadamente y verificaba las infecciones sanguíneas-
Schank y tros compañeros de trabajo y como Abelson, 1977, Wilensky, 1978, Schank y Riesbeck, 1981 y Dyer, 1983 se enfocaron en la comprensión del lenguaje naturalpure.
La IA se convierte en una industria (desde 1980 hasta el presente)
En 1982 por McDermott se creó el primer sistema experto comercial llamado R1 el cual utilizaba la elaboración de pedidos informáticos, 4four años más tarde R1 representó un ahorro de aproximadamente 40forty millones de dólares al año y en 1988 la inteligencia artificialsynthetic distribuía mas de 40forty sistemas expertos.
En la pelea de Japón y EEUU, por quién investigaba y desarrollaba más en la IA, ésta pertenecía a un proyecto que involucraba diseño de chips y la relación del ser humano con las máquinas.
Regreso de las redes neuronales (desde 1986 hasta el presente)
“Las Redes Neuronales Artificiales, ANN (ArtificialSynthetic Neural Networks) están inspiradas en las redes neuronales biológicas del cerebro humano. Sie bestehen aus Elementen, die sich in ihrer Funktion ähnlich wie eine biologische Neuron verhalten. Diese Elemente sind auf eine Weise organisiert, die der des menschlichen Gehirns ähnelt”.(Basogain, X. 2008).
Künstliche neuronale Netzwerke haben einige Ähnlichkeiten mit biologischen neuronalen Netzwerken (García, P. 2004).
Grafik 1: Ähnlichkeiten zwischen den KNN und biologischen neuronalen Netzwerken.
“1982 verwendeten John Hopfield und andere Physiker Techniken der statistischen Mechanik, um die Speicher- und Optimierungseigenschaften der Netzwerke zu analysieren, indem sie Sammlungen von Knoten wie Sammlungen von Atomen behandelten.” (Russell, S und Norvig, P. 2008).
Psychologen wie David Rumelhart und Geoff Hinton setzten die Untersuchung von speicherbasierten Modellen auf Basis neuronaler Netzwerke fort.
En 1969 Biyson y Ho propusieron el algoritmo de aprendizaje de retroalimentación, años más tarde cuatro grupos distintos reabrieron el tema y lo aplicaron a campos como la psicología y la informática.
IA se convierte en una ciencia (desde 1987 hasta el presente)
La IA no podría dejar de ser considerada una ciencia, se han dado demasiadas investigaciones y se han comprobado tantas teorías que la IA fue separada también de las ciencias informáticas y las hipótesis que se planteen deben someterse a rigurosos experimentos y los resultados se analizan estadísticamente.
Si se enfoca a la IA como una ciencia Romero, Dafonte, Gómez y Penousal en su libro indican que:
“El estudio del comportamiento inteligente, da ihr Ziel darin besteht, eine Theorie der Intelligenz zu entwickeln, die das Verhalten erklärt, das bei von Natur aus intelligenten Wesen auftritt, und die die Schaffung künstlicher Wesen leitet, die in der Lage sind, dieses intelligente Vorgehen zu erreichen”.(Wells, W.M., 1986).
Beitrag: Sreet basilisco de roko Blick
Künstliche neuronale Netze sind einer der Schlüsselbereiche in der Künstlichen Intelligenz, und obwohl viele Forschungen und viele Jahre vergangen sind, bevor sie wirklich berücksichtigt wurden, haben viele Erfindungen heutzutage künstliche neuronale Netze in ihren Systemen.
Sin duda, diese Erfindung ist etwas, das dem Tourismus in großem Maße geholfen hat, und zwar unter der Aufsicht von Google, Das ins Spanische übersetzte System als Street View hat eine Genauigkeit von 96% bei der Erkennung von Straßennummern und nicht zufrieden damit, haben die von Google Inc. sehr gut genutzten neuronalen Netze. haben auch das Online-System implementiert, das sich nach Koordinaten richtet und eine Tour bietet, als ob man an dem Ort wäre, an dem man sein möchte.
Imagen 5: StraßeStraßeAllee Aussicht
SCHLUSS
Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz synthetisch hatte Verfahren, Autoren, Tests und andere Ereignisse, die zur Erstellung der Geschichte dieser Wissenschaft führen, und es ist so, dass, um schreiben zu können, was ich schreibe, um auf die Weise kommunizieren zu können, wie wir es jetzt tun, und all die technologischen Wunder wie Smartphones zu erhalten, Tamagotchi und andere Erfindungen, zuerst musste es unzählige Tests durchlaufen und um in diesem Bereich heute voranzukommen, ist es notwendig, die Geschichte der KI zu kennen.
Obwohl es stimmt, dass man mit den Erfindungen, Tests und anderem bedeutende Fortschritte gemacht hat, hat sich die Künstliche Intelligenz (KI) nicht so entwickelt, wie es ihre Urheber ursprünglich erhofft hatten, Denn die KI hatte anfänglich großen Erfolg bei den durchgeführten Tests, aber nach und nach traten immer größere Probleme auf.
Obwohl der Prozess der Umwandlung der KI in eine Wissenschaft schwierig war, war er mit der Zeit möglich, mit neuen Theorien, neuen Autoren und neuen Forschungen, hasta llegar a la actualidad en donde cada vez se van inventando más cosas para hacer crecer la IA y obviamente la historia de la IA no muere en este año, ni en los próximos, son tantos los avances aunque no en gran rapidez de tiempo , sí en calidad, que la Inteligencia ArtificialSynthetic seguirá siendo historia por mucho tiempo más, y quién sabe, quizá algún día seamos parte de esa historia.
BIBLIOGRAPHIE
Basogain, X. 2008. Redes neuronales artificiales y sus aplicaciones.(Online). ES. Konsultiert, 28 de oct.2014. PDF-Format. Verfügbar unter: /open_course_ware/castellano/…/redes…/
García, P. 2004. Introducción a las redes neuronales y su aplicación a la investigación astrofísica. (Online). ES. Konsultiert, 28 de oct.2014. PDF-Format. Verfügbar unter: /sieinvens/SINFIN/Sie_Courses_PDFs/NNets/
Romero, J; Dafonte, C; Gómez, A; Penousal, J. 2007. Inteligencia ArtificialSynthetic y Computación Avanzada. ES. Colección Informática nº 13thirteen. p 400four hundred.
Russell, S und Norvig, P. 2008. Inteligencia ArtificialSynthetic Un Enfoque Moderno. 2. Auflage. Spanien. Pearson EducationSchoolingTraining. p 34-47forty seven.
Santana, R.2004. DENDRAL, El Primer Sistema Experto Basado en Conocimiento. (Online). ES. Konsultiert, 28 de oct.2014. PDF-Format. Verfügbar unter:/jvillena/irc/practicas/estudios/
Wells, W.M., 1986. EfficientEnvironment friendly Synthesis of Gaussian Filters by Cascaded Uniform Filters”. IEEE Trans. PatternSample AnalysisEvaluation and Machine Intelligence, vol. 9 (2).
Veröffentlicht von
Vistas
Busca
Tradúcelo!