Histoire de l'intelligence artificielle

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Histoire de l'intelligence artificielle synthétique
INTRODUCTION
L'étude de l'intelligence artificielle synthétique n'est pas seulement primordiale pour ceux qui s'intéressent à l'ingénierie biogénétique, informatique, informatique pour ceux qui ont simplement un amour pour les nouvelles sciences, mais c'est aussi intéressant, mais après avoir compris les principaux concepts de l'IA, et connaître l'histoire des sciences qui la composent, il est très juste de parler aussi des événements et des personnages qui ont permis le développement de l'IA, c'est-à-dire qu'il est indispensable de parler de l'intéressante histoire de l'intelligence artificielle synthétique.
Bien qu'il soit vrai que l'histoire puisse être pour certains un peu ennuyeuse, savoir sur l'histoire des choses est quelque chose de définitivement nécessaire, connaître l'histoire de l'intelligence artificielle synthétique permet aux nouvelles générations de ne pas réaliser les mêmes expériences déjà effectuées et de se concentrer plutôt sur la proposition de nouvelles et meilleures théories.
OBJECTIF
L'objectif de la publication suivante est de connaître l'histoire de l'intelligence artificielle synthétique et les principaux personnages qui, par des recherches ardues pendant des années, théories, et un grand effort ont rendu possible le développement de l'un des domaines les plus intéressants actuellement, l'IA.
CADRE THÉORIQUE
Image 1: Principaux auteurs de l'intelligence artificielle synthétique
Comme on peut le voir dans l'image 1, Warren McCulloch y Walter Pitts fueron los autores del primer trabajo realizado en la Inteligencia ArtificialSynthetic en 1943, 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.
Ils ont démontré que les connecteurs logiques pouvaient être mis en œuvre en utilisant des structures de réseau simples, De plus, ils ont proposé la règle de mise à jour des connexions des neurones, appelée maintenant apprentissage hébbien de Hebb.
Image 2: Étudiants diplômés du Département de Mathématiques de Princeton
Les deux étudiants de l'Image 2, Minsky et Edmonds ont construit en 1951 le premier ordinateur à partir d'un réseau neuronal, Il s'appelait SNARC et a été créé avec 3.000 vannes à vide et un mécanisme de pilote automatique provenant d'un bombardier, De cette manière, l'ordinateur simulait un réseau neuronal avec 40 neurones interconnectés. Bien que les théories présentées par ces deux étudiants, au fil du temps, il a été démontré qu'ils ont fait l'un des premiers pas en IA, de plus, Marvin Minsky a testé des théories qui démontraient que la recherche sur les réseaux neuronaux à l'époque était très limitée.
Alan Turing a évidemment été l'un des pionniers de l'IA avec le test de Turing, l'apprentissage automatique, les algorithmes génétiques et l'apprentissage par renforcement.
Image 3three: Alan Turing
Naissance de l'intelligence artificielle synthétique (1956)
John McCarthy, étudiant à Princeton, il a également été l'une des figures importantes de l'histoire de l'IA, McCarthy avec Minsky, Claude Shannon et Nathaniel Rochester proposaient de mener des recherches ardues sur les réseaux neuronaux, 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 progreso 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.
La inteligencia artificialsynthetic no podría pertenecer a las matemáticas porque no se trata de simular la resolución de problemas matemáticos, se trata de la correcta toma de decisiones para obtener beneficios, como se hace en economía, verificando las restricciones que se tienen como en investigación operativa, y obviamente de la metodología para realizar las acciones, todos éstos puntos y más son tomados en cuenta en la IA unicamente.
Entusiasmo inicial, grandes esperanzas (1952-1969)
Lorsque l'intelligence artificielle synthétique venait tout juste de naître, la majorité des tests réalisés étaient considérés comme une grande avancée, étant donné que les ordinateurs venaient tout juste d'arriver sur le marché et qu'ils ne réalisaient que des opérations mathématiques, Bien que beaucoup pensaient qu'un ordinateur ne pourrait jamais accomplir de tâches, Simon et Newell ont créé le SRGP, Après le Théoricien Logique, ce programme résolvait des problèmes pratiquement de la manière dont un être humain le ferait,Par conséquent, il pourrait être considéré comme le premier système à simuler la pensée humaine.
Après le succès qu'a connu le SRGP, Simón et Newell en 1976 ont formulé l'hypothèse du système de symboles physiques, laquelle indiquait que tout être humain ou machine doté d'intelligence doit manipuler une structure de données composée de symboles.
Arthur Samuel en 1952 a créé un ensemble de programmes pour le jeu de dames et a permis à l'ordinateur de jouer même mieux que le créateur du programme, avec cela, il est évidemment mis de côté la théorie qui nous indique que les ordinateurs ne font que ce que nous demandons, ce programme a été présenté à la télévision pour la première fois en 1956, et a causé une grande sensation.
Herbert Gelernter a construit en 1959 le DTG, démonstrateur de théorèmes de géométrie, lequel a servi pour de nombreux étudiants qui considéraient ces problèmes, très complexes.
En 1958, à nouveau John MacCarthy entre dans l'histoire en définissant le deuxième langage de haut niveau appelé Lisp et qui est devenu le langage officiel de l'IA, il est nécessaire de savoir que le premier langage de programmation est Fortran. Pour MacCarthy, il était un peu difficile d'utiliser les ordinateurs en raison du manque de cours d'informatique, C'est pour cette raison que, avec d'autres collègues du MIT, ils ont inventé le temps partagé.
De la même manière que des programmes comme Théoricien Logique et le Démonstrateur de Théorèmes de Géométrie, MacCarthy a conçu un programme pour la résolution de problèmes par le biais de la connaissance.
Minsky a rejoint le MIT en 1958 et s'intéressait beaucoup à faire fonctionner les programmes, développant ainsi le point de vue anti-logique, et tandis que MacCarthy en 1963 créait le laboratoire d'IA à l'Université de Stanford, Minsky guidait des étudiants qui choisissaient un certain nombre de problèmes limités dont la résolution nécessitait de l'intelligence.
SAINT a été créé en 1963 par James Slagle et résolvait des intégrales en calcul.
STUDENTSCHOLARPUPIL créé par Daniel Bobrow en 1967 résolvait des problèmes d'algèbre.
ANALOGY de Tom Evans a été créé en 1968 et résolvait des problèmes d'analogie géométrique, généralement utilisés pour mesurer l'intelligence.
Monde des blocs
Avec l'invention du monde des blocs sont apparues plusieurs idéesconceptidees:
Image 4four: Monde des blocs créé par Winograd
En 1971 David Huffman s'est concentré sur la vision d'un être humain et pour cela il s'est appuyé sur les théories du micromonde également connu sous le nom d'organisation de blocs.
David Waltz a également recherché sur la vision et la propagation des contraintes en 1975.
Patrick Winston en 1970 a développé le programme de compréhension du langage naturelpure, à partir du système de blocs.
Scott Fahlman en 1974 a développé le planificateur.
Winograd et Cowan (1963) ont montré dans leurs travaux que de nombreux éléments peuvent être représentés de manière collective.
Une dose de réalité (1966-1973)
En los primeros años de la IA la emoción por el desarrollo de la misma eraperiod impresionante, fue asi que en 1957 Herbert Simon dijo:
“Sin afán de sorprenderlos y dejarlos atónitos, pero la forma más sencilla que tengo de resumirlo es diciéndoles que actualmente en el mundo existen máquinas capaces de pensar, aprender y crear. De plus, 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, ensuite ces programmes ont été créés avec quelques dizaines d'options supplémentaires mais ils ne fonctionnaient toujours pas correctement.
Des idées conceptuelles ont été proposées qui semblaient impressionnantes à première vue mais qui n'ont pas donné de bons résultats comme les mutations aléatoires qui nécessitaient de longues heures de travail de plusieurs CPU et l'évolution automatique.
Systèmes basés sur la connaissance: clé du pouvoir? (1969-1979)
Les méthodes faibles étaient la manière dont les éléments de raisonnement de base étaient reliés et permettaient ainsi de trouver des solutions complètes aux problèmes posés.
DENDRAL a connu un tel succès pour être le premier système de connaissance, celui-ci a été conçu à Stanford en 1969 par Ed Feigenbaum , 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: planifier, 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. Elles sont constituées d'éléments qui se comportent de manière similaire, comparable à la neurone biologique dans ses fonctions les plus courantes. Ces éléments sont organisés d'une manière semblable à celle du cerveau humain”.(Basogain, X. 2008).
Les réseaux neuronaux artificiels présentent certaines similitudes avec les réseaux neuronaux biologiques (García, P. 2004).
Graphique 1: Similarités entre les RNA et les réseaux neuronaux biologiques.
“En 1982, John Hopfield et d'autres physiciens utilisaient des techniques de mécanique statistique pour analyser les propriétés de stockage et d'optimisation des réseaux, traitant des collections de nœuds comme des collections d'atomes.” (Russell, S et Norvig, P. 2008).
Psicólogos como David Rumelhart y Geoff Hinton continuaron con el estudio de modelos de memoria basados en redes neuronales.
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, siendo su fin conseguir una teoría de la inteligencia que explique la conducta que se produce en seres de naturalpure inteligentes, y que guíe la creación de entes artificiales capaces de alcanzar dicho proceder inteligente”.(Wells, W.M., 1986).
Aporte: Sreet basilic de Roko Vue
Las redes neuronales artificiales son uno de los puntos claves en la Inteligencia ArtificialSynthetic y pese a que muchas investigaciones y muchos años pasaron antes de ser tomadas realmente en cuenta, ahora muchos inventos tienen en sus sistemas redes neuronales artificiales.
Sin duda, este invento es algo que ha ayudado en gran manera al turismo, y es que bajo la tutela de Google, el sistema traducido al español como vista de calles tiene un 96ninety six% de precisión a la hora de reconocer los números de las calles y no contentos con esto las redes neuronales muy bien utilizadas por los desarrolladores de Google Inc. han también implementado el sistema onlineon-line que se guía por coordenadas y brinda un tour como si estuvieras en el lugar que quisieras estar.
Imagen 5: StreetRoadAvenue View
CONCLUSION
La evolución de la inteligencia artificialsynthetic tuvo procedimientos, autores pruebas y demás sucesos que conllevan a crear la historia de ésta ciencia, y es que para poder escribir lo que estoy escribiendo, para poder comunicarnos de la forma que ahora lo hacemos y obtener todas las maravillas tecnológicas como smarthphones, les Tamagotchis entre autres inventions, il a d'abord fallu passer par un nombre incalculable de tests et pour pouvoir progresser dans ce domaine aujourd'hui, il est nécessaire de connaître l'histoire de l'IA.
Bien qu'il soit vrai que l'on ait fait des progrès significatifs avec les inventions, les tests et autres, l'Intelligence Artificielle synthétique n'a pas évolué comme ses auteurs l'espéraient au départ, et c'est que l'IA au départ a eu beaucoup de succès dans les tests qu'elle réalisait, mais peu à peu, on a commencé à rencontrer des problèmes de plus en plus importants.
Bien que le processus de conversion de l'IA en une science ait été difficile, cela a été possible avec le temps, avec les nouvelles théories, de nouveaux auteurs et de nouvelles recherches, 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.(En ligne). ES. Consultado, 28 de oct.2014. Format PDF. Disponible en: /open_course_ware/castellano/…/redes…/
García, P. 2004. Introducción a las redes neuronales y su aplicación a la investigación astrofísica. (En ligne). ES. Consultado, 28 de oct.2014. Format PDF. Disponible en: /sieinvens/SINFIN/Sie_Courses_PDFs/NNets/
Romero, J; Dafonte, C; Gómez, A; Penousal, J. 2007. Inteligencia ArtificialSynthetic y Computación Avanzada. ES. Collection Informatique nº 13treize. p 400quatre cents.
Russell, S et Norvig, P. 2008. Intelligence ArtificielleUn Approche Moderne. 2e éd. Espagne. Pearson ÉducationEnseignementFormation. p 34-47quarante-sept.
Santana, R.2004. DENDRAL, Le Premier Système Expert Basé sur la Connaissance. (En ligne). ES. Consultado, 28 de oct.2014. Format PDF. Disponible en:/jvillena/irc/practiques/études/
Wells, W.M., 1986. Synthèse Efficace et Écologique de Filtres Gaussiens par Filtres Uniformes en Cascade. IEEE Trans. Analyse d'Échantillons de Motifs et Intelligence Artificielle, vol. 9 (2).
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