ГЛАВА 1. Теоретические основы применения технологий искусственного интеллекта в образовательном процессе
1.1 История развития и понятие искусственного интеллекта
Первой философской предпосылкой для создания искусственного интеллекта стали труды Аристотеля. Он внёс значительный вклад в развитие логического мышления и дедуктивных умозаключений, стремясь понять человеческий разум. В XVII веке Рене Декарт написал «Рассуждение о методе», а Томас Гоббс — «Человеческую природу». Эти труды создали теоретическую основу для разработки искусственного интеллекта. Работы Вильгельма Шикарда, Блеза Паскаля и Готфрида Вильгельма Лейбница о создании механических цифровых вычислительных машин заложили техническую основу для создания искусственного интеллекта [24].
В 1943 году Уоррен Маккалок и Уолтер Питтс опубликовали работу под названием «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности», которая стала фундаментом для создания искусственных нейронных сетей. Они предложили модель искусственного нейрона. Это послужило началом для разработки искусственного интеллекта, который можно было реализовать на электронных вычислительных машинах того времени.
В 1949 году Дональд Хебб в своём труде «Организация поведения» определил основные принципы обучения нейронов. В 1969 году Марвин Минский и Сеймур Пейперт опубликовали исследование, посвящённое машинному обучению, где выявили главные вычислительные проблемы, возникающие при создании компьютерных моделей искусственных нейронных сетей. Из-за этих трудностей интерес к изучению нейронных сетей снизился [19].
В 1950 году Алан Тьюринг опубликовал статью «Computing Machinery and Intelligence», в которой впервые описал тест, названный впоследствии его именем. Согласно тесту Тьюринга, машина проходит испытание, если человек в процессе общения с ней не может понять, с кем он разговаривает — с машиной или с другим человеком [31].
В 1954 году возникло новое направление в искусственном интеллекте — обработка естественного языка, или компьютерная лингвистика. Во время Джорджтаунского эксперимента были показаны возможности машинного перевода простых фраз с одного языка на другой. Эксперимент оказался успешным, что побудило правительства нескольких стран вкладывать средства в развитие вычислительной лингвистики. Но вскоре выяснилось, что при переводе более сложных текстов возникают серьёзные трудности, которые на тот момент казались непреодолимыми. За десять лет существенных результатов добиться не удалось, поэтому финансирование таких проектов было остановлено [26].
В исследованиях искусственного интеллекта большое внимание уделялось экспертным системам. Предполагалось, что они смогут работать в режиме «вопрос-ответ» и заменять экспертов.В 1965 году появилась первая экспертная система под названием Dendral. Она умела определять органические соединения. Принцип работы системы был таким: ей предоставляли информацию о веществе, она обрабатывала эти данные и выдавала диагноз в виде соответствующей химической структуры [25, 32].
В 70-х годах XX века в Стэнфордском университете создали экспертную систему MYCIN. Её главное отличие от Dendral состояло в том, что в MYCIN использовались решающие правила с элементами неопределённости. Система MYCIN могла диагностировать бактерии, вызывающие тяжёлые инфекции, и подбирать оптимальное количество антибиотиков. Кроме того, её применяли для выявления нарушений свёртываемости крови. Но на практике эта система не использовалась, поскольку информация обрабатывалась слишком медленно, а это было неприемлемо для клиник [1].
Весь текст будет доступен после покупки
