Treść książki
Przejdź do opcji czytnikaPrzejdź do nawigacjiPrzejdź do informacjiPrzejdź do stopki
SZTUCZNAINTELIGENCJA
sformułowaliwtedyhipotezę,wedługktórejkażdyaspektuczeniasię,atakżekażdainna
własnośćinteligencji,mogąbyćopisanetakprecyzyjnie,żemożliwebędziezbudowanie
maszynyzdolnejdoichsymulacji[6].Efektemprzyjęciatejhipotezysąnadalprowadzone
badanianadopracowanymiwtedypierwszymiwersjamialgorytmówuczeniamaszynowego,
takichjakperceptronczydrzewadecyzyjne.
Rozczarowaniewynikającem.in.zniespełnienianadmiernieoptymistycznychzapowiedziprzy-
szłow1974r.Nietylkosystemysztucznejinteligencjinieznalazłypraktycznychzastosowań
(czegopowodembyłaniewystarczającamocobliczeniowaówczesnychkomputerów),lecz
pojawiłysiętakżepoważneteoretycznewątpliwościcodomożliwościrozwiązywaniaprzez
nieróżnychzadań,bezkoniecznościdostosowywaniadanychtreningowychdokonkretnych
problemów.
Drugąfalęrozwojubadańnadsztucznąinteligencją,przypadającąnalata1980–1987,
zawdzięczamynadziejompokładanymwsystemacheksperckich.Systemeksperckijestsys-
temem,któryautomatycznieuczysięrozwiązywaćproblemynapodstawiepodanychmureguł.
Początkowododziałaniawymagałyonespecjalistycznychidrogichkomputerów,coprzyczy-
niłosiędokolejnegokryzysu.Udałosięgoprzezwyciężyćw1993r.,demonstrującpraktyczne
zastosowaniasystemóweksperckichdziałającychjużnastandardowychkomputerach,choć
wielokrotnieszybszychodtypowychserwerówztegoczasu.Największymsukcesemsystemów
eksperckichbyłopokonaniew1997r.przezsystemDeepBlue(superkomputerzespecjalnie
zaprojektowanymiukładamiscalonymiVLSIdorealizacjialgorytmuprzeszukiwaniaalfa-beta)
ówczesnegoszachowegomistrzaświataGarriegoKasparova.Wrewanżowymmeczuszacho-
wymkomputerwygrałznim3½do2½(pierwszy,rozegranyrokwcześniejmeczKasparov
wygrałzpoprzedniąwersjąkomputeraDeepBlue4do2).
Uczeniekomputerówszczegółowychregułpostępowaniaokazałosięjednakniesłychanie
skomplikowane.Grawszachyrządzisięniewielkąliczbądobrzeustalonychiniezmiennych
reguł,więcDeepBlue,analizując200mlnpozycjinasekundę,byłwstaniesprawdzićwszyst-
kiemożliwekombinacjekilkunastukolejnychruchów.Aletakiepodejścieniepozwalałoroz-
wiązywaćproblemówrządzącychsiębardziejskomplikowanymi,atymbardziejnieznanymi
regułami.
Wtymsamymroku,gdyDeepBluewygrałzKasparovem,TomMitchellwydałksiążkęzaty-
tułowanąMachineLearning,wktórejpodałdefinicjęuczeniamaszynowego:Programkom-
puterowyuczysięzdoświadczeniaEwodniesieniudopewnejklasyzadańTimiary
wydajnościP
,jeślijegoskutecznośćwzadaniachwT,mierzonawydajnościąP
,poprawia
sięwrazzdoświadczeniemE[7].Szybkookazałosię,żepodejściepolegającenatym,żeto
komputersammaznaleźćsposóbrozwiązywaniaproblemównapodstawiedanychhistorycz-
nych,pozwalatworzyćsystemysztucznejinteligencjimającepraktycznezastosowaniewwielu
dziedzinachżycia.RozpoczęłasiętrzeciafalarozwojuAI–etapuczeniamaszynowego.Wiele
używanychdzisiajsystemówsztucznejinteligencjinależydotejwłaśnie,opisanejwksiążce,
kategorii.
3
