Sekilas Artificial intelegence

Artikel... (2)

Berpikir mesin dan makhluk buatan muncul dalam mitos Yunani, seperti Talos Kreta, robot emas Hephaestus dan Pygmalion's Galatea. Manusia kemiripan diyakini memiliki kecerdasan dibangun di setiap peradaban besar: patung animasi terlihat di Mesir dan Yunani dan robot humanoid dibangun oleh Yan Shi, Hero dari Alexandria, Al-Jazari dan Wolfgang von Kempelen. juga banyak percaya bahwa makhluk buatan yang telah diciptakan oleh Jabir bin Hayyan , Yehuda Loew dan Paracelsus. Pada abad ke-19 dan ke-20, buatan manusia telah menjadi fitur umum dalam fiksi, seperti dalam Mary Shelley's Frankenstein atau Čapek's Karel RUR (Rossum's Universal Robots). Pamela McCorduck berpendapat bahwa semua ini adalah contoh dari dorongan kuno, saat ia menjelaskan hal itu, "untuk menempa para dewa" Kisah-kisah tentang makhluk-makhluk ini dan nasib mereka membahas banyak hal yang sama. harapan, ketakutan dan kekhawatiran etis yang disajikan oleh kecerdasan buatan.

Mekanikal atau "resmi" penalaran telah dikembangkan oleh filsuf dan matematikawan sejak jaman dahulu. Studi tentang logika dipimpin langsung kepada penemuan komputer elektronik digital programmable, berdasarkan karya matematikawan Alan Turing dan lain-lain. teori Turing perhitungan menunjukkan bahwa sebuah mesin, dengan menyeret simbol yang sederhana seperti "0" dan "1", bisa mensimulasikan tindakan yang mungkin deduksi matematis. ini, bersama dengan penemuan-penemuan terbaru dalam neurologi, informasi teori dan cybernetics, terinspirasi sekelompok kecil peneliti untuk mulai serius mempertimbangkan kemungkinan membangun otak elektronik.

Bidang penelitian AI didirikan pada konferensi di kampus Dartmouth College pada musim panas 1956. peserta, termasuk John McCarthy, Marvin Minsky, Allen Newell dan Herbert Simon, menjadi pemimpin penelitian AI untuk beberapa dekade Mereka dan. murid-murid mereka yang menulis program, untuk kebanyakan orang, cukup mengejutkan 27 komputer telah memecahkan soal cerita dalam aljabar, membuktikan teorema logis dan berbahasa Inggris. Pada pertengahan tahun 1960-an, penelitian di Amerika Serikat adalah sangat didanai oleh Departemen Pertahanan dan laboratorium telah didirikan di seluruh dunia 30 pendiri AI yang sangat optimis tentang masa depan bidang baru: Herbert Simon meramalkan bahwa "mesin akan mampu, dalam waktu dua puluh. tahun, melakukan pekerjaan setiap orang bisa melakukan "dan Marvin Minsky setuju, menulis bahwa" dalam satu generasi ... masalah penciptaan 'kecerdasan buatan' secara substansial akan diselesaikan ".

Mereka telah gagal untuk mengenali kesulitan dari beberapa masalah yang mereka hadapi. Pada tahun 1974, menanggapi kritik dari Inggris Sir James Lighthill dan tekanan terus menerus dari Kongres untuk mendanai proyek lebih produktif, Amerika Serikat dan pemerintah Inggris memotong semua tidak diarahkan, eksplorasi penelitian dalam AI. Beberapa tahun mendatang, ketika pendanaan untuk proyek-proyek itu sulit ditemukan, kemudian akan disebut sebagai "AI musim dingin".

Pada awal 1980, AI penelitian kembali oleh keberhasilan komersial sistem ahli, sebuah bentuk program AI yang disimulasikan pengetahuan dan kemampuan analisis dari satu atau lebih pakar manusia. Pada 1985 pasar untuk AI telah mencapai lebih dari satu miliar dolar. Pada saat yang sama, kelima generasi Jepang proyek komputer terinspirasi AS dan Inggris pemerintah untuk mengembalikan dana untuk penelitian akademis di lapangan. Namun, yang dimulai dengan jatuhnya pasar Mesin Lisp pada tahun 1987, AI sekali lagi jatuh ke dalam kehinaan, dan kedua, lebih tahan lama AI mulai musim dingin.

Pada 1990-an dan awal abad ke-21, AI mencapai keberhasilan yang terbesar, meskipun agak di belakang layar. Kecerdasan buatan digunakan untuk logistik, data mining, diagnosa medis dan banyak daerah lain di seluruh industri teknologi. Keberhasilan itu disebabkan oleh beberapa faktor: kekuatan luar biasa dari komputer saat ini (lihat hukum Moore), penekanan lebih besar pada pemecahan tertentu subproblems, penciptaan hubungan baru antara AI dan bidang lain yang bekerja pada masalah yang sama, dan di atas semua komitmen baru dengan peneliti untuk metode matematika padat dan standar ilmiah yang ketat.