www.wikidata.uk-ua.nina.az

Зима штучного інтелекту це період в історії штучного інтелекту ШІ коли відбувалося скорочення фінансування та зацікавлен

Зима штучного інтелекту

Зима штучного інтелекту — це період в історії штучного інтелекту (ШІ), коли відбувалося скорочення фінансування та зацікавленості у дослідженнях штучного інтелекту. Цей термін застосовується за аналогією з ідеєю ядерної зими. Галузь пережила кілька циклів надочікувань, за якими слідувало розчарування і критика, а потім скорочення фінансування. Інтерес до штучного інтелекту поновився через декілька десятиліть.

Термін вперше з'явився у 1984 році як тема публічного обговорення на щорічній зустрічі AAAI (англ. «American Association of Artificial Intelligence»). Це була ланцюгова реакція, що починалася з песимізму в спільноті ШІ, після чого з'явився песимізм у пресі, а згодом відбулось суттєве скорочення фінансування та згортання серйозних досліджень. Результатом зустрічі двох провідних дослідників штучного інтелекту Роджера Шанка[en] і Марвіна Мінського — науковців, які пережили «зиму» 1970-х років, стало попередження бізнес-спільноті, що ентузіазм щодо ШІ вийшов з-під контролю у 1980-х роках і що розчарування неминуче. Через три роки мільярдна промисловість штучного інтелекту почала руйнуватися.

Галас, що зчинився, був подібний до тих, які супроводжували становлення таких технологій, як залізнична манія або бульбашка доткомів. Зима ШІ — це, перш за все, крах сприйняття ШІ урядовими бюрократами й венчурними капіталістами. Попри зростання та падіння репутації ШІ, галузь продовжувала розвивати нові та успішні технології. Дослідник ШІ Родні Брукс[en] скаржився у 2002 році, що «є такий дурний міф, що ШІ провалився, але він знаходиться навколо вас кожну секунду». У 2005 році Реймонд Курцвейл погодився: «Багато спостерігачів все ще думають, що зима ШІ була кінцем історії галузі, і що нічого так і не вийшло з цієї ідеї. Однак, сьогодні тисячі програм використовують ШІ. Він глибоко увійшов в інфраструктуру кожної галузі».

З 1990 року ентузіазм і оптимізм щодо ШІ поступово зростав і вже з 2010 року штучний інтелект (і особливо його підгалузь машинне навчання) стали повсюдно використовуватися та отримали гарне фінансування. Як писав Рей Курцвейл: «Зима ШІ вже давно закінчилася».

Огляд ред.

У 1974—1980 та 1987—1993 роках відбулися дві великих зими та декілька менших проміжків, у тому числі:

Ранні епізоди ред.

Машинний переклад та звіт ALPAC 1966 року ред.

Під час холодної війни уряд США особливо зацікавився автоматичним, миттєвим перекладом російських документів і наукових доповідей. Починаючи з 1954 року, уряд США доклав багато зусиль у розробці машинного перекладу. На початку дослідники були оптимістичні. Нова робота Ноама Чомскі в граматиці, в якій було «багато передбачень проривів у розробці машинного перекладу», спрощувала процес перекладу.

Брифінг для віце-президента США Джеральда Форда в 1973 році щодо перекладу за допомогою моделі заснованої на граматиці переходів

Проте дослідники недооцінили складність вирішення лексичної багатозначності[en]. Для того, щоб перекласти речення, машина повинна була мати уявлення про те, про що йшлося у реченні, інакше вона б зробила помилки. Апокрифічний приклад — «сильний духом, але слабкий тілом» (англ. "the spirit is willing but the flesh is weak"). Прямий та зворотній переклад на російську дав результат «горілка хороша, але м'ясо гниле» (англ. "the vodka is good but the meat is rotten"). Подібним чином, подвійний переклад «не бачу, тому не думаю» (англ. "out of sight, out of mind") став «сліпий ідіот» (англ. "blind idiot"). Пізніше дослідники назвали б це проблемою здорового глузду.

У 1964 році Національна дослідницька рада занепокоїлась відсутністю прогресу і створила Консультативний комітет з автоматичної обробки мов[en] (ALPAC), щоб вивчати цю проблему. У своєму звіті 1966 року вони дійшли висновку, що машинний переклад був дорожчим, менш точним і повільнішим, ніж людський переклад. Витративши близько 20 мільйонів доларів, рада закінчила усі розробки. Кар'єри було знищено, а дослідження закінчилися.

Машинний переклад, як і раніше залишається відкритою проблемою для дослідження у 21-му столітті, яка була вирішена з деяким успіхом (Google Translate, Yahoo Babel Fish[en]).

Відмова від конективізму в 1969 році ред.

Див. також: Перцептрон та Френк Розенблат
Перцептрон

Деякі з найбільш ранніх робіт у сфері ШІ використовували мережі або схеми з'єднаних блоків для імітації розумної поведінки. Серед прикладів такого підходу, який називається «коннекціонізмом», є перший опис нейронної мережі для логіки зроблений Вальтером Піттсом[en] і Ворреном Маккаллохом, а також робота Марвіна Мінського над системою SNARC[en]. Наприкінці 1950-х років більшість цих підходів були відкинуті, коли дослідники почали досліджувати символічні системи як сутність інтелекту, розвиваючи успіх програм, таких як Logic Theorist[en] та General Problem Solver.

Проте робота в одному з напрямків конекціонізму продовжувалась: вивчення перцептронів, винайдених Френком Розенблаттом, якому вдавалось підтримувати дослідження у цій галузі завдяки його здібностям «продавця» та сили його особистості. Він оптимістично прогнозував, що перцептрон «з часом може навчатися, приймати рішення і перекладати мови». Основні дослідження перцептронів були різко зупинені у 1969 році, коли Марвін Мінський і Сеймур Пейперт опублікували книгу «Перцептрони», яка сприймалася як така, що окреслила межі можливостей перцептронів.

Підходи конекціоністів були відкинуті протягом наступних одного-двох десятиліть. Хоча важлива робота у цьому напрямку частково продовжувалася, наприклад, Полом Вербосом[en] було відкрито зворотне поширення, однак, знайти достатнє фінансування для проектів конекціоністів у 1970-х та на початку 1980-х років було важко. «Зима» досліджень коннекціоністів закінчилася у середині 1980-х років, коли роботи Джона Хопфілда, Девіда Румельхарта[en] та інших відродили масштабний інтерес до нейронних мереж. Розенблат не дочекався цього, бо загинув у аварії на човні незабаром після публікації книги Perceptrons.

Невдачі 1974 року ред.

Доповідь Лайтхілла ред.

У 1973 році британський парламент попросив професора сера Джеймса Лайтхілла оцінити стан досліджень штучного інтелекту у Сполученому Королівстві Великої Британії. Його доповідь, також відома як доповідь Лайтхілла, викрила повну нездатність ШІ досягти своїх «грандіозних цілей». Він дійшов висновку, що усе що може робити ШІ, може бути зроблено також іншими науками. Він згадав про проблеми, «комбінаторного вибуху» та «непорушності», які доводили, що більшість успішних алгоритмів ШІ підходять тільки для вирішення «іграшкових» проблем, а на реальних світових проблемах не працюють.

Звіт був оскаржений у дебатах, які транслювалися на каналі Бі-Бі-Сі у серії «Суперечки» у 1973 році. У Дискусії «Робот загального призначення — це міраж», Лайтхілл був з боку Королівського Інституту, та дискутував проти команди Дональда Мікі[en], Джона Маккарті та Річарда Грегорі[en]. Пізніше Маккарті писав, що «проблема комбінаторного вибуху була виявлена у ШІ у самому початку».

Доповідь привела до майже повної зупинки досліджень ШІ у Великій Британії. Дослідження продовжувалось лише у кількох університетах (Единбург, Ессекс та Сассекс). Джеймс Хендлер[en] пише: «Це створило ефект хвилі, який призвів до скорочення фінансування розробки ШІ по всій Європі». До 1983 року не було великомасштабних досліджень, допоки Альві[en] (дослідницький проект британського уряду) не отримав фінансування у розмірі 350 мільйонів фунтів стерлінгів у відповідь на проект п'ятого покоління Японії. Алві міг вирішити ряд вимог, які стосувалися лише Великої Британії, і це не підходило міжнародній спільноті, особливо американським партнерам, що стало причиною відсутності фінансування другого етапу.

Скорочення фінансування DARPA на початку 1970-х років ред.

Протягом 1960-х років Агентство передових оборонних дослідницьких проектів (тоді відоме як «ARPA», тепер відоме як «DARPA») надало мільйони доларів для досліджень штучного інтелекту практично без прив'язок. Директор DARPA тих років, Джозеф Ліклайдер вірив у ідею «фінансування людей, а не проектів» і дозволив лідерам галузі ШІ (таким як Марвін Мінський, Джон Маккарті, Герберт А. Саймон та Аллен Ньюел) витратити їх майже будь-яким способом який їм вподобався.

Таке ставлення змінилося після прийняття поправки Менсфілда у 1969 році, яка вимагала від DARPA фінансування «прямих досліджень, орієнтованих на місії, а не основних неорієнтованих досліджень» Неорієнтовані дослідження такого типу, які були дозволені у 1960-х роках, більше не будуть фінансуватися DARPA. Дослідники тепер повинні були показати, що їхня робота незабаром принесе користь у вигляді нових військових технологій. Відтепер пропозиції дослідників штучного інтелекту розглядались на дуже високому рівні. Ситуація стала ще гіршою після доповіді Лайтхілла також самі дослідження DARPA (Американська дослідницька група) припустили, що більшість досліджень штучного інтелекту навряд чи принесуть хоч щось дійсно корисне у найближчому майбутньому. Гроші DARPA були спрямовані на конкретні проекти з визначеними цілями, такими як беспілотні танки та системи бойового управління. До 1974 року було важко знайти фінансування для проектів штучного інтелекту.

Дослідник ШІ Ганс Моравек звинуватив у кризі нереалістичні прогнози своїх колег: «Багато дослідників опинилися в павутині все більшого перебільшення. Перші обіцянки DARPA були занадто оптимістичними. Звичайно, те, що вони отримували, значно відрізнялось від обіцянок. Але вони вважали, що наступного разу вони не зможуть обіцяти менше, ніж вони обіцяли останнього разу, тому вони обіцяли навіть ще більше». У результаті деякі працівники DARPA втратили терпіння щодо дослідження ШІ, як стверджує Моравек. Моравек розповів Даніелю Крів'єру[en], що «В DARPA вважали, що деякі з цих людей будуть навчені тим, як їх контракти на два мільйони доларів на рік скоротяться майже до нічого!».

Хоча проект безпілотного танка був невдалим, система бойового управління (інструмент динамічного аналізу та планування) виявилась надзвичайно успішною, та зекономила мільярди доларів під час першої війни в Перській затоці, таким чином повертаючи усі інвестиції які зробила DARPA у ШІ і тим самим обґрунтувавши прагматичну політику DARPA.

Розгром SUR ред.

DARPA була глибоко розчарована дослідниками, які працювали над програмою розпізнавання мовлення в університеті Карнегі-Меллона. DARPA сподівалася, і вважала, що їм було обіцяно систему, яка зможе реагувати на голосові команди від пілота, натомість команда SUR розробила систему, яка могла розпізнати розмовну англійську мову, але тільки якщо слова були виголошені в певному порядку і тільки. У DARPA вважали, що їх обдурили, і у 1974 році вони скасували грант у розмірі три мільйони доларів на рік.

Через багато років, успішні комерційні системи розпізнавання мовлення будуть використовувати технології, які розробили група Карнегі — Меллона (такі як приховані моделі Маркова) і у 2001 році ринок систем розпізнавання мовлення досягне 4 млрд доларів.

Невдачі кінця 1980-х і початку 1990-х років ред.

Крах ринку машин Lisp у 1987 році ред.

У 1980-х роках корпораціями по всьому світу використовувалась форма ШІ, яка називалася «експертною системою». Першою комерційною експертною системою була XCON, розроблена в університеті Карнегі-Меллона для корпорації Digital Equipment, і ця система мала величезний успіх: за підрахунками, компанія врятувала 40 мільйонів доларів за шість років роботи. Корпорації по всьому світу почали розробляти і використовувати експертні системи, так, що у 1985 році вони витрачали понад мільярд доларів на штучний інтелект, більшість з яких — на внутрішні відділи штучного інтелекту. Промисловість росла, для того щоб задовольнити ці бажання. Такі компанії розробники програм як Teknowledge та Intellicorp (KEE)[en], та інші, яки виробляли обладнання, такі як Symbolics[en] і Lisp Machines Inc.[en], побудували спеціалізовані комп'ютери, названі лісповськими машинами, які були оптимізовані для обробки мови програмування Lisp, якій у той час віддавалось вподобання у галузі розробки ШІ.

У 1987 році, через три роки після прогнозу Мінського та Шанка, ринок спеціалізованих апаратних засобів для штучного інтелекту пішов вниз. Робочі станції таких компаній, як Sun Microsystems, пропонували потужну альтернативу машинам LISP, а такі компанії, як Lucid[en], запропонували середовище LISP для цього нового класу робочих станцій. Продуктивність цих загальних робочих станцій ставала все важчим завданням для машин LISP. Такі компанії, як Lucid[en] і Franz Lisp[en], пропонували все більш потужні версії LISP. Наприклад, були опубліковані результати тестів, які показали, що робочі станції мають перевагу у продуктивності над машинами LISP. Пізніше настільні комп'ютери, побудовані Apple та IBM, також запропонують простішу і популярнішу архітектуру для запуску LISP-програм. Близько 1987 року вони стали потужнішими за дорогі машини Lisp. Настільні комп'ютери мали за основу рушії, такі як CLIPS. Ці альтернативи не залишили споживачам причин купувати дорогу машину, спеціалізовану для запуску LISP. Вся промисловість вартістю півмільярда доларів була замінена за один рік.

З точки зору комерційності, багато Lisp орієнтованих компаній зазнали невдачі, наприклад Symbolics, Lisp Machines Inc., Lucid Inc. та ін. Інші компанії, такі як Texas Instruments і Xerox, залишили галузь. Проте, ряд компаній-клієнтів (тобто компаній, які використовували системи, написані на Lisp і розроблені на Lisp машинах), продовжували підтримувати системи.

Падіння експертних систем ред.

На початку 1990-х років, найбільш ранні успішні експертні системи, такі як XCON, виявилися занадто дорогими в утриманні. Їм було важко оновлюватись, вони не могли вчитись, вони були «крихкими» (тобто вони могли робити безглузді помилки при отриманні незвичайних вхідних даних), також вони стали жертвою проблем (таких як проблема кваліфікації[en]), які були виявлені роками раніше під час дослідження немонотонної логіки. Експертні системи виявилися корисними лише в деяких спеціальних ситуаціях. Інша проблема стосувалась комп'ютерної складності у підтримці істини[en] щодо загальних знань. KEE використовував підхід на основі припущень (див. NASA, TEXSYS), який підтримує багатосвітові сценарії, які було важко зрозуміти і застосувати.

Невелика кількість компаній, які залишилися у сфері експертних систем, зрештою були змушені зменшитись і шукати нові ринки та програмні парадигми, такі як обґрунтування на основі кейсів[en] або універсальний доступ до бази даних. Дозрівання Common Lisp зберегло багато систем, таких як ICAD[en], які знайшли застосування в інженерії на основі знань. Інші системи, такі як KEE Intellicorp, перейшли з Lisp на C++ на ПК і допомогли винайти об'єктно-орієнтовані технології (включаючи допомогу у розробці UML).

Фіаско п'ятого покоління ред.

У 1981 році японське міністерство міжнародної торгівлі та промисловості[en] виділило 850 мільйонів доларів на проект побудови комп'ютера п'ятого покоління. Їхнім завданням було написати програми та створити машини, які могли б вести розмови, перекладати мови, інтерпретувати картини і розуміти, як це роблять люди. Навіть у 1991 році дивовижний список цілей, написаних у 1981 році, не був виконаний. На практиці, деякі з них не були виконані ні у 2001, ні у 2011 роках. Як і в інших проектах ШІ, очікування були набагато вищі, ніж можливості реалізувати їх.

Скорочення ініціативи стратегічних обчислень ред.

У 1983 році, у відповідь на проект п'ятого покоління, DARPA знову почали фінансувати дослідження штучного інтелекту через Ініціативу стратегічних обчислень. Як спочатку і було запропоновано, проект починався з практичних, досяжних цілей, які навіть включали штучний загальний інтелект тільки як довгострокову мету. Програма перебувала під керівництвом Управління технологій обробки інформації[en] (IPTO), а також була спрямована на суперкомп'ютери та мікроелектроніку. До 1985 року було витрачено 100 мільйонів доларів, 92 проекти були проведені у 60 установах, половина у промисловості, інша половина у університетах та урядових лабораторіях. Дослідження штучного інтелекту щедро фінансувалися SCI.

Джек Шварц, який став керівником IPTO у 1987 році, відкинув експертні системи як «розумне програмування» і скоротив фінансування ШІ «глибоко і жорстоко», «винищуючи» SCI. Шварц не відчував ШІ «наступною хвилею» та вважав, що DARPA повинна зосередити своє фінансування тільки на тих технологіях, які найбільше подають надії, за його словами, DARPA повинна «заглядати», а не «вести собаку». Тільки кілька проектів пережили скорочення фінансування: програма допомоги пілоту, програма безпілотного наземного транспортного засобу (який ніколи не був створений) і систему управління боєм DART, яка (як зазначалося вище) була успішною.

Сучасні результати зими ШІ ред.

Зима, яка ніколи не закінчиться ред.

Огляд звітів з середини 2000-х років свідчить про те, що репутація ШІ була далека від ідеалу:

  • 7 червня 2007 року The Economist процитував Алекса Кастро: «[Інвесторами] було відкладено термін „розпізнавання голосу“, який, подібно до „штучного інтелекту“, асоціюється з системами, які занадто часто не виправдовують надій»
  • Патті Таскарелла в Pittsburgh Business Times[en], 2006: «Деякі вважають, що слово 'робототехніка' насправді несе ярлик, який знижує шанси компанії на фінансування»
  • Джон Маркофф[en] у Нью-Йорк Таймс, 2005: «У найгірші часи ШІ, деякі комп'ютерні вчені та інженери-програмісти уникали терміну „штучний інтелект“ через страх що їх вважатимуть безумцями»

ШІ під різними іменами ред.

Багато дослідників у сфері ШІ в середині 2000-х років свідомо називали свою роботу іншими іменами, такими як інформатика, машинне навчання, аналітика, системи засновані на знанні[en], управління бізнес-правилами[en], когнітивні системи, інтелектуальні системи, інтелектуальні агенти та навіть обчислювальний інтелект, для того щоб показати, що їх робота надає перевагу конкретним інструментам або спрямована на певну під-проблему. Також це могло бути через те, що вони вважали свою сферу принципово відмінною від ШІ, також нові імена допомогли отримати фінансування, тому що уникали ярлику невиконаних обіцянок, які йдуть поряд з терміном «штучний інтелект».

ШІ за лаштунками ред.

«Багато спостерігачів все ще вважають, що зима ШІ була кінцем історії галузі, і що нічого з тих пір не вийшло з цієї сфери», — писав Рей Курзвеїл у 2005 році, «проте сьогодні багато тисяч прикладних програм у кожній галузі де ШІ глибоко вплетені в їх інфраструктуру». В кінці 1990-х та на початку 21-го століття технологія штучного інтелекту широко використовувалася як елемент великих систем, проте успіх цих систем майже ніколи не приписується штучному інтелекту. У 2006 році Нік Бостром пояснив, що «багато провідних програм ШІ переробились у загальні програми, часто не втрачаючи назву ШІ, тому що як тільки щось стає достатньо корисним і достатньо поширеним, це вже не може називатись ШІ». Родні Брукс приблизно в той же час сказав, що «існує цей дурний міф, що ШІ не виправдав сподівань, але ШІ функціює навколо вас кожну секунду».

Технології, розроблені дослідниками ШІ, досягли комерційного успіху в ряді областей, таких як машинний переклад, добування даних, промислова робототехніка, логістика, розпізнавання мовлення, банківське програмне забезпечення, медична діагностика і пошукова система Google.

Були розроблені контролери нечіткої логіки для автоматичних коробок передач в автомобілях (Audi TT, VW Touareg і VW Caravell 2006 року мають коробку передач DSP, яка використовує нечітку логіку; ряд варіантів Skoda (Skoda Fabia) також в даний час включають контролер нечіткої логіки). Нечітка логіка широко використовується у датчиках камери для того щоб вони могли фокусуватися.

Евристичний пошук і аналіз даних — це технології, які розвинулись з еволюційного обчислення та підрозділу машинного навчання дослідницького співтовариства штучного інтелекту. Знову, ці методи були застосовані до широкого кола реальних світових проблем зі значним комерційним успіхом.

У випадку з Евристичним пошуком, ILOG[en] розробив велику кількість програм, таких як розробка графіків роботи магазинів для багатьох виробничих установок. Багато телекомунікаційних компаній також використовують цю технологію в управлінні своїми робочими силами, наприклад, BT Group[en] розгорнула евристичний пошук у програмі планування так, що він розробляє робочий графік для 20 000 інженерів.

Технологія аналізу даних з використанням алгоритмів для автоматизованого формування класифікаторів, яка була розроблена спільнотою керованого машинного навчання у 1990-х роках (наприклад, TDIDT, Machines Support Vector, Neural Nets, IBL) широко використовуються компаніями у маркетингових дослідженнях, виявленні тенденцій і особливостей у наборах даних.

Фінансування ШІ ред.

Дослідники та економісти оцінюють статус зими ШІ перш за все дивлячись на те, які та як фінансуються проекти ШІ. Тенденції у фінансуванні часто встановлюються основними фінансовими установами в розвинених країнах світу. В даний час DARPA та цивільна програма фінансування під назвою EU-FP7 забезпечують значну частину фінансування для досліджень ШІ в США та Європейському Союзі.

Починаючи з 2007 року, DARPA розглядає пропозиції дослідників штучного інтелекту в рамках ряду програм, включаючи The Grand Challenge Program[en], Cognitive Technology Threat Warning System[en] (CT2WS), «Human Assisted Neural Devices (SN07-43)», «Autonomous Real-Time Ground Ubiquitous Surveillance-Imaging System (ARGUS-IS)» та «Urban Reasoning and Geospatial Exploitation Technology (URGENT)».

Можливо, найвідомішою є програма DARPA «The Grand Challenge Program», яка розробила повністю автоматизовані дорожні транспортні засоби, які можуть успішно пройти в реальному світі в автономному режимі.

DARPA також підтримує програму семантичної павутини акцентованої на інтелектуальне управління контентом і автоматичне розуміння. Однак Джеймс Хендлер[en], менеджер програми DARPA, висловив деяке розчарування здатністю уряду робити швидкі зміни, і перейшов до співпраці з World Wide Web Consortium для того, щоб перевести технологію у приватний сектор.

Програма фінансування ЄС-FP7 надає фінансову підтримку дослідникам в межах Європейського Союзу. У 2007—2008 роках вона надала фінансування дослідженням Когнітивних систем: Програмі взаємодії та робототехніки (193 млн. Євро), Програмі цифрових бібліотек (203 млн. Євро) і програмі FET (185 млн. Євро).

Можливості виникнення нової зими ред.

Інколи виникає занепокоєння, що нова зима ШІ може бути викликана будь-якими надмірно амбітними або нереалістичними обіцянками відомих вчених штучного інтелекту. Наприклад, на початку 1990-го року деякі дослідники побоювалися, що широке розголошення обіцянки Cog[en] показати інтелект дворічної дитини приведе до зими ШІ.

Джеймс Хендлер у 2008 році зауважив, що фінансування ШІ перенаправлялось більше на комп'ютерні програми та крос-наукові дослідження з традиційними науками такими як біоінформатика, як в ЄС, так і в США. Цей відхід від фундаментальних досліджень відбувається, оскільки існує тенденція до переходу у комп'ютерні програми, наприклад такі як семантична павутина. Розглядаючи аргумент трубопроводу (див. Основні причини), Хендлер побачив паралель із зимою 1980-х років і попередив про наступну зиму ШІ у 2010-му.

Можливість ще однієї весни ред.

Є також постійні повідомлення про те, що інша весна ШІ неминуча або навіть вже сталася:

  • Радж Редді, у своєму президентському зверненні до AAAI, 1988: «Галузь захоплює більше, ніж будь-коли. Наші останні досягнення стали значними. І міфічна зима ШІ, можливо, перетворилася на весну ШІ. Я бачу як розквітають квіти»
  • Памела МакКордук в Machines Who Think: «У 1990-х роках зелені пагони прорвались через зимовий ґрунт»
  • Джим Хендлер та Девіка Субраманян у віснику AAAI, 1999: «Весна тут! Зараз найкращий час працювати з ШІ, бо ми дуже далеко від зими ШІ минулого десятиліття»
  • Рей Курцвейл у своїй книзі «Сингулярність близько», 2005: «Зима ШІ вже давно закінчилася»
  • Хізер Хальвенштейн у Computerworld, 2005: «Зараз дослідники виходять з того стану, який називався „зимою ШІ“»
  • Джон Маркофф у «Нью-Йорк Таймс», 2005: «Сьогодні дослідники розмовляють про весну ШІ»
  • Джеймс Хендлер, у редакції випуску IEEE Intelligent Systems за травень-червень (Hendler, 2007): «Де всі ці інтелектуальні агенти зараз?»

Основні причини виникнення зим ШІ ред.

Було висунуто декілька пояснень щодо причин зим ШІ. Вступила в дію нова динаміка, оскільки ШІ перейшов від фінансованих урядом заявок до комерційних заявок. Пояснення нижче не є обов'язково взаємовиключними незважаючи на те, що галас є найпоширенішою причиною.

Галас ред.

Зиму ШІ можна частково розуміти як послідовність надмірних очікувань і подальшого краху, які спостерігалися на фондових ринках і наочно на прикладі залізничної манії та дотком-бульбашки. У загальній моделі розвитку нової технології (відомої як цикли галасу) подія, як правило, технологічний прорив, створює публічність, яка живить себе, щоб створити «пік роздутих очікувань», за яким йде «провал очікувань». Оскільки науковий і технічний прогрес не можуть йти в ногу з підвищенням очікувань серед інвесторів та інших зацікавлених сторін, яке відбувається під час публічності, то має відбутися крах. Технологія ШІ, здається, не є винятком з цього правила.

Інституційні фактори ред.

Ще одним фактором є місце ШІ в організації університетів. Дослідження з ШІ часто набувають форми міждисциплінарних досліджень[en]. Одним з прикладів є програма «Майстер штучного інтелекту» в KU Leuven, в якій беруть участь викладачі з різних галузей, починаючи з філософії, й закінчуючи машинобудуванням. Таким чином, ШІ схильний до тих же проблем, що й інші види міждисциплінарних досліджень. Фінансування здійснюється через створені відомства, й під час скорочення бюджету буде тенденція до захисту основного змісту кожного відділу за рахунок міждисциплінарних і менш традиційних дослідницьких проектів.

Економічні фактори ред.

Падіння національної економіки країни призводить до скорочення бюджету в університетах. Тенденція «основного змісту» погіршує вплив на дослідження штучного інтелекту, й інвестори під час кризи на ринку, ймовірно, покладуть свої гроші в менш ризиковані проекти. Разом усе це може посилити економічний спад під час зимового періоду. Варто зазначити, що доповідь Лайтхілла пройшла в період економічної кризи у Великій Британії, коли університетам доводилося робити скорочення, і питання було лише в тому, які програми повинно бути скорочено.

Недостатній обчислювальний потенціал ред.

На початку історії обчислень потенціал нейронних мереж був зрозумілим, але ніколи цей потенціал не був реалізований. Навіть досить прості мережі вимагають значних обчислювальних потужностей навіть за сучасними стандартами.

Порожній трубопровід ред.

Загальноприйнято бачити зв'язок між фундаментальними дослідженнями і технологіями як трубопровід. Успіхи в фундаментальних дослідженнях породжують успіхи в прикладних дослідженнях, які, у свою чергу, призводять до нових комерційних застосувань. З цього часто стверджується, що відсутність фундаментальних досліджень призведе до падіння ринкової технології через кілька років. Таку точку зору висунув Джеймс Хендлер у 2008 році, де він стверджував, що падіння експертних систем наприкінці 80-х років не було пов'язано з крихкістю експертних систем, а було пов'язано зі скороченням фінансування фундаментальних досліджень у 1970-х роках. Ці експертні системи з'явились у 1980-х роках завдяки застосуванню наукових досліджень і розробці продуктів, але до кінця десятиліття трубопровід пустував, і тому експертні системи не змогли досягти поліпшень, які могли б подолати цю крихкість і забезпечити подальше фінансування.

Нездатність адаптуватися ред.

Падіння ринку машин Lisp і невдача комп'ютерів п'ятого покоління були випадками, коли дорогі передові продукти обійшли більш прості та дешеві альтернативи. Це відповідає визначенню низькопробних підривних інновацій, оскільки виробники машин Lisp були кинуті напризволяще. Експертні системи перенесли на нові настільні комп'ютери, наприклад, CLIPS, з цього можна зрозуміти, що падіння ринку машин Lisp і падіння експертних систем, строго кажучи, є двома окремими подіями. Проте нездатність адаптуватися до такої зміни зовнішнього середовища вважається однією з причин зими 1980-х років.

Аргументи і дебати про минуле і майбутнє ШІ ред.

Кілька філософів, когнітивних і комп'ютерних вчених роздумували про те, де ШІ, можливо, зазнав невдачі і що буде з ним у майбутньому. Губерт Дрейфус[en] підкреслював[en] недосконалість припущень про дослідження ШІ в минулому і, ще в 1966 році, правильно передбачав, що перша хвиля досліджень ШІ не зможе виконати дуже публічні обіцянки, які вона дає. Інші критики, як Ноам Чомскі, стверджували, що ШІ вирушає в неправильному напрямку, частково через його значну залежність від статистичних методів. Зауваження Чомскі вписуються у велику дискусію з Пітером Норвігом, зосередженим навколо ролі статистичних методів в ШІ. Дискусія між ними розпочалась з коментарів, зроблених Чомскі на симпозіумі в МІТ на який Норвіг написав відповідь..

Див. також ред.

Примітки ред.

  1. ↑ AI Expert Newsletter: W is for Winter [ 2013-11-09 у Wayback Machine.]
  2. ↑ Crevier, 1993, с. 203.
  3. ↑ Kurzweil, 2005, с. 263.
  4. ↑ Kurzweil, 2005, с. 264.
  5. Kurzweil, 2005, с. 289.
  6. Різні джерела використовують різне датування для зим ШІ. Порівняйте: Звіт Лайтхілла [1973] спровокував втрату довіри до штучного інтелекту у Великій Британії (та частково США), що викликало так звану «зиму ШІ», Руссель та Норвіг, 2003: «Загалом, галузь ШІ виросла з декількох мільйонів доларів у 1980 році до декількох мільярдів у 1988 році. Незабаром після цього розпочалась так звана „Зима ШІ“»
  7. ↑ John Hutchins 2005 Історія машинного перекладу в двох словах. [ 13 липня 2019 у Wayback Machine.]
  8. Хатчінс, Джон. 1995. «Віскі був невидимий», або стійкі міфи МТ. Отримано з http://www.hutchinsweb.me.uk/MTNI-11-1995.pdf [ 4 квітня 2020 у Wayback Machine.]
  9. Russell та Norvig, 2003, с. 21.
  10. ↑ (McCorduck, 2004)
  11. Pamela McCorduck процитувала одного колегу: «Він був мрією для прес-служби, справжнім шаманом.» (McCorduck, 2004)
  12. ↑ (Crevier, 1993)
  13. (Crevier, 1993), (McCorduck, 2004), (Russell та Norvig, 2003)
  14. (Crevier, 1993) and (Russell та Norvig, 2003)
  15. ↑ (Crevier, 1993), (Russell та Norvig, 2003), (Howe, 1994) and see also (Lighthill, 1973)
  16. BBC Controversy Lighthill debate 1973. BBC "Controversy" debates series. ARTIFICIAL_INTELLIGENCE-APPLICATIONS¯INSTITUTE. 1973. Архів оригіналу за 1 травня 2013. Процитовано 13 серпня 2010. 
  17. McCarthy, John (1993). Review of the Lighthill Report. оригіналу за 30 вересня 2008. Процитовано 10 вересня 2008. 
  18. Hendler, James. . Архів оригіналу за 12 лютого 2012. 
  19. ↑ (Crevier, 1993)
  20. ↑ (NRC, 1999) (тільки розділи до 1980)
  21. (Crevier, 1993)
  22. ↑ (Russell та Norvig, 2003)
  23. (NRC, 1999)
  24. (Crevier, 1993) (on whom this account is based). Other views include (McCorduck, 2004) and (NRC, 1999) under «Success in Speech Recognition»
  25. (NRC, 1999) under «Success in Speech Recognition»
  26. Brooks, Rodney. . Lucid, Inc. Архів оригіналу за 20 серпня 2013. 
  27. ↑ Уникнення іншої ЗІ Зима [ 12 лютого 2012 у Wayback Machine.], Джеймса Хендлера, Інтелектуальних систем IEEE (березень / квітень 2008 року (том 23, № 2), с. 2–4
  28. ↑
  29. (McCorduck, 2004)
  30. Alex Castro in Are you talking to me? The Economist Technology Quarterly (7 June 2007) [ 2008-06-13 у Wayback Machine.]
  31. Robotics firms find fundraising struggle, with venture capital shy. By Patty Tascarella. Pittsburgh Business Times (11 August 2006) [ 2014-03-26 у Wayback Machine.]
  32. ↑ Markoff, John (14 жовтня 2005). Behind Artificial Intelligence, a Squadron of Bright Real People. The New York Times. Процитовано 30 липня 2007. 
  33. (NRC, 1999) under «Artificial Intelligence in the 90s»
  34. AI set to exceed human brain power CNN.com (26 July 2006) [ 2006-11-03 у Wayback Machine.]
  35. For the new state of the art in AI-based speech recognition, see Are You Talking to Me? [ 2008-06-13 у Wayback Machine.]
  36. ↑ «AI-inspired systems were already integral to many everyday technologies such as internet search engines, bank software for processing transactions and in medical diagnosis.» Nick Bostrom, AI set to exceed human brain power CNN.com (26 July 2006) [ 2006-11-03 у Wayback Machine.]
  37. Для використання ШІ в Google див. людину Google за завісою, Google підтримує розпізнавання символів [ 14 липня 2014 у Wayback Machine.] і Шпигунство інтелектуальної пошукової системи [ 14 липня 2014 у Wayback Machine.]
  38. Touareg Short Lead Press Introduction, Volkswagen of America [ 2012-02-16 у Wayback Machine.]
  39. . Архів оригіналу за 29 травня 2012. Процитовано 25 лютого 2019. 
  40. Success Stories. [ 2011-10-04 у Wayback Machine.]
  41. Grand Challenge Home [ 2010-12-24 у Wayback Machine.]
  42. DARPA [ 2009-03-06 у Wayback Machine.]
  43. Інформаційні та комунікаційні технології в РП7[недоступне посилання з квітня 2019], оглядовий документ для фінансування Європейського Союзу. Отримано 20 вересня 2007 року
  44. Reddy, Raj (1988). . Association for the Advancement of Artificial Intelligence. Архів оригіналу за 5 June 2012. 
  45. The Sixteenth National Conference on Artificial Intelligence [ 2013-08-19 у Wayback Machine.]
  46. Heather Havenstein Spring comes to AI Winter, Computer World, 14 February 2005 [ 2009-01-31 у Wayback Machine.]
  47. Master Artificial Intelligence [ 2011-07-06 у Wayback Machine.]
  48. https://www.theguardian.com/obituaries/story/0,,2122424,00.html obituary of Donald Michie in The Guardian [ 2008-01-27 у Wayback Machine.]
  49. Yarden Katz, «Noam Chomsky on Where Artificial Intelligence Went Wrong», The Atlantic, 1 November 2012 [ 28 лютого 2019 у Wayback Machine.]
  50. Noam Chomsky, «Pinker/Chomsky Q&A from MIT150 Panel» [ 2013-05-17 у Wayback Machine.]
  51. Peter Norvig, «On Chomsky and the Two Cultures of Statistical Learning» [ 19 жовтня 2014 у Wayback Machine.]

Література ред.

  • Crevier, Daniel (1993), AI: The Tumultuous Search Artificial Intelligence, New York, NY: BasicBooks, ISBN 0-465-02997-3
  • Hendler, James (2007). «Where Are All the Intelligent Agents?». IEEE Intelligent Systems. 22 (3): 2–3. doi:10.1109/MIS.2007.62
  • Howe, J. (November 1994). Artificial Intelligence at Edinburgh University : a Perspective. оригіналу за 17 серпня 2007. Процитовано 30 серпня 2007. 
  • Kaplan, Andreas; Haenlein, Michael (2018). «Siri, Siri in my Hand, who's the Fairest in the Land? On the Interpretations, Illustrations and Implications of Artificial Intelligence». Business Horizons 62(1)
  • Kurzweil, Ray (2005). «The Singularity is Near». Viking Press
  • Lighthill, Professor Sir James (1973). Artificial Intelligence: A General Survey. Artificial Intelligence: a paper symposium. Science Research Council. 
  • Minsky, Marvin; Papert, Seymour (1969). «Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry». The MIT Press
  • McCorduck, Pamela (2004), Machines Who Think (2nd ed.), Natick, MA: A. K. Peters, Ltd., ISBN 1-56881-205-1
  • NRC (1999). . Funding a Revolution: Government Support for Computing Research. National Academy Press. оригіналу за 12 січня 2008. Процитовано 30 серпня 2007. 
  • Russell, Stuart J.; Norvig, Peter (2003), Artificial Intelligence: A Modern Approach (2nd ed.), Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall, ISBN 0-13-790395-2


Вікіпедія, Українська, Україна, книга, книги, бібліотека, стаття, читати, завантажити, безкоштовно, безкоштовно завантажити, mp3, відео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, малюнок, музика, пісня, фільм, книга, гра, ігри
Дата публікації:
Zima shtuchnogo intelektu ce period v istoriyi shtuchnogo intelektu ShI koli vidbuvalosya skorochennya finansuvannya ta zacikavlenosti u doslidzhennyah shtuchnogo intelektu 1 Cej termin zastosovuyetsya za analogiyeyu z ideyeyu yadernoyi zimi 2 Galuz perezhila kilka cikliv nadochikuvan za yakimi sliduvalo rozcharuvannya i kritika a potim skorochennya finansuvannya Interes do shtuchnogo intelektu ponovivsya cherez dekilka desyatilit Termin vpershe z yavivsya u 1984 roci yak tema publichnogo obgovorennya na shorichnij zustrichi AAAI angl American Association of Artificial Intelligence Ce bula lancyugova reakciya sho pochinalasya z pesimizmu v spilnoti ShI pislya chogo z yavivsya pesimizm u presi a zgodom vidbulos suttyeve skorochennya finansuvannya ta zgortannya serjoznih doslidzhen 2 Rezultatom zustrichi dvoh providnih doslidnikiv shtuchnogo intelektu Rodzhera Shanka en i Marvina Minskogo naukovciv yaki perezhili zimu 1970 h rokiv stalo poperedzhennya biznes spilnoti sho entuziazm shodo ShI vijshov z pid kontrolyu u 1980 h rokah i sho rozcharuvannya neminuche Cherez tri roki milyardna promislovist shtuchnogo intelektu pochala rujnuvatisya 2 Galas sho zchinivsya buv podibnij do tih yaki suprovodzhuvali stanovlennya takih tehnologij yak zaliznichna maniya abo bulbashka dotkomiv Zima ShI ce persh za vse krah sprijnyattya ShI uryadovimi byurokratami j venchurnimi kapitalistami Popri zrostannya ta padinnya reputaciyi ShI galuz prodovzhuvala rozvivati novi ta uspishni tehnologiyi Doslidnik ShI Rodni Bruks en skarzhivsya u 2002 roci sho ye takij durnij mif sho ShI provalivsya ale vin znahoditsya navkolo vas kozhnu sekundu 3 U 2005 roci Rejmond Kurcvejl pogodivsya Bagato sposterigachiv vse she dumayut sho zima ShI bula kincem istoriyi galuzi i sho nichogo tak i ne vijshlo z ciyeyi ideyi Odnak sogodni tisyachi program vikoristovuyut ShI Vin gliboko uvijshov v infrastrukturu kozhnoyi galuzi 4 Z 1990 roku entuziazm i optimizm shodo ShI postupovo zrostav i vzhe z 2010 roku shtuchnij intelekt i osoblivo jogo pidgaluz mashinne navchannya stali povsyudno vikoristovuvatisya ta otrimali garne finansuvannya Yak pisav Rej Kurcvejl Zima ShI vzhe davno zakinchilasya 5 Zmist 1 Oglyad 2 Ranni epizodi 2 1 Mashinnij pereklad ta zvit ALPAC 1966 roku 2 2 Vidmova vid konektivizmu v 1969 roci 3 Nevdachi 1974 roku 3 1 Dopovid Lajthilla 3 2 Skorochennya finansuvannya DARPA na pochatku 1970 h rokiv 3 3 Rozgrom SUR 4 Nevdachi kincya 1980 h i pochatku 1990 h rokiv 4 1 Krah rinku mashin Lisp u 1987 roci 4 2 Padinnya ekspertnih sistem 4 3 Fiasko p yatogo pokolinnya 4 4 Skorochennya iniciativi strategichnih obchislen 5 Suchasni rezultati zimi ShI 5 1 Zima yaka nikoli ne zakinchitsya 5 2 ShI pid riznimi imenami 5 3 ShI za lashtunkami 5 4 Finansuvannya ShI 5 5 Mozhlivosti viniknennya novoyi zimi 5 6 Mozhlivist she odniyeyi vesni 6 Osnovni prichini viniknennya zim ShI 6 1 Galas 6 2 Institucijni faktori 6 3 Ekonomichni faktori 6 4 Nedostatnij obchislyuvalnij potencial 6 5 Porozhnij truboprovid 6 6 Nezdatnist adaptuvatisya 7 Argumenti i debati pro minule i majbutnye ShI 8 Div takozh 9 Primitki 10 LiteraturaOglyad red U 1974 1980 ta 1987 1993 rokah vidbulisya dvi velikih zimi 6 ta dekilka menshih promizhkiv u tomu chisli 1966 proval mashinnogo perekladu 1970 vidmova vid konekcionizmu Period tendencij yaki perekrivayutsya 1971 75 rozcharuvannya DARPA u programi rozpiznavannya movlennya v universiteti Karnegi Mellona 1973 znachne znizhennya doslidzhen ShI v Spoluchenomu Korolivstvi Velikoyi Britaniyi u vidpovid na dopovid Lajthilla 1973 74 skorochennya DARPA do akademichnih doslidzhen ShI v cilomu 1987 obval rinku lisp mashin 1988 skasuvannya novih vitrat na ShI po proektu iniciativa strategichnih obchislen en 1993 ekspertni sistemi povilno dosyagayut dna 1990 ti spokijne zniknennya pochatkovih cilej proektu komp yuteriv p yatogo pokolinnyaRanni epizodi red Mashinnij pereklad ta zvit ALPAC 1966 roku red Pid chas holodnoyi vijni uryad SShA osoblivo zacikavivsya avtomatichnim mittyevim perekladom rosijskih dokumentiv i naukovih dopovidej Pochinayuchi z 1954 roku uryad SShA doklav bagato zusil u rozrobci mashinnogo perekladu Na pochatku doslidniki buli optimistichni Nova robota Noama Chomski v gramatici v yakij bulo bagato peredbachen proriviv u rozrobci mashinnogo perekladu sproshuvala proces perekladu 7 nbsp Brifing dlya vice prezidenta SShA Dzheralda Forda v 1973 roci shodo perekladu za dopomogoyu modeli zasnovanoyi na gramatici perehodivProte doslidniki nedoocinili skladnist virishennya leksichnoyi bagatoznachnosti en Dlya togo shob pereklasti rechennya mashina povinna bula mati uyavlennya pro te pro sho jshlosya u rechenni inakshe vona b zrobila pomilki Apokrifichnij 8 priklad silnij duhom ale slabkij tilom angl the spirit is willing but the flesh is weak Pryamij ta zvorotnij pereklad na rosijsku dav rezultat gorilka horosha ale m yaso gnile 9 angl the vodka is good but the meat is rotten Podibnim chinom podvijnij pereklad ne bachu tomu ne dumayu angl out of sight out of mind stav slipij idiot angl blind idiot Piznishe doslidniki nazvali b ce problemoyu zdorovogo gluzdu U 1964 roci Nacionalna doslidnicka rada zanepokoyilas vidsutnistyu progresu i stvorila Konsultativnij komitet z avtomatichnoyi obrobki mov en ALPAC shob vivchati cyu problemu U svoyemu zviti 1966 roku voni dijshli visnovku sho mashinnij pereklad buv dorozhchim mensh tochnim i povilnishim nizh lyudskij pereklad Vitrativshi blizko 20 miljoniv dolariv rada zakinchila usi rozrobki Kar yeri bulo znisheno a doslidzhennya zakinchilisya 2 7 Mashinnij pereklad yak i ranishe zalishayetsya vidkritoyu problemoyu dlya doslidzhennya u 21 mu stolitti yaka bula virishena z deyakim uspihom Google Translate Yahoo Babel Fish en Vidmova vid konektivizmu v 1969 roci red Div takozh Perceptron ta Frenk Rozenblat nbsp PerceptronDeyaki z najbilsh rannih robit u sferi ShI vikoristovuvali merezhi abo shemi z yednanih blokiv dlya imitaciyi rozumnoyi povedinki Sered prikladiv takogo pidhodu yakij nazivayetsya konnekcionizmom ye pershij opis nejronnoyi merezhi dlya logiki zroblenij Valterom Pittsom en i Vorrenom Makkallohom a takozh robota Marvina Minskogo nad sistemoyu SNARC en Naprikinci 1950 h rokiv bilshist cih pidhodiv buli vidkinuti koli doslidniki pochali doslidzhuvati simvolichni sistemi yak sutnist intelektu rozvivayuchi uspih program takih yak Logic Theorist en ta General Problem Solver 10 Prote robota v odnomu z napryamkiv konekcionizmu prodovzhuvalas vivchennya perceptroniv vinajdenih Frenkom Rozenblattom yakomu vdavalos pidtrimuvati doslidzhennya u cij galuzi zavdyaki jogo zdibnostyam prodavcya ta sili jogo osobistosti 11 Vin optimistichno prognozuvav sho perceptron z chasom mozhe navchatisya prijmati rishennya i perekladati movi 12 Osnovni doslidzhennya perceptroniv buli rizko zupineni u 1969 roci koli Marvin Minskij i Sejmur Pejpert opublikuvali knigu Perceptroni yaka sprijmalasya yak taka sho okreslila mezhi mozhlivostej perceptroniv Pidhodi konekcionistiv buli vidkinuti protyagom nastupnih odnogo dvoh desyatilit Hocha vazhliva robota u comu napryamku chastkovo prodovzhuvalasya napriklad Polom Verbosom en bulo vidkrito zvorotne poshirennya odnak znajti dostatnye finansuvannya dlya proektiv konekcionistiv u 1970 h ta na pochatku 1980 h rokiv bulo vazhko 13 Zima doslidzhen konnekcionistiv zakinchilasya u seredini 1980 h rokiv koli roboti Dzhona Hopfilda Devida Rumelharta en ta inshih vidrodili masshtabnij interes do nejronnih merezh 14 Rozenblat ne dochekavsya cogo bo zaginuv u avariyi na chovni nezabarom pislya publikaciyi knigi Perceptrons 12 Nevdachi 1974 roku red Dopovid Lajthilla red U 1973 roci britanskij parlament poprosiv profesora sera Dzhejmsa Lajthilla ociniti stan doslidzhen shtuchnogo intelektu u Spoluchenomu Korolivstvi Velikoyi Britaniyi Jogo dopovid takozh vidoma yak dopovid Lajthilla vikrila povnu nezdatnist ShI dosyagti svoyih grandioznih cilej Vin dijshov visnovku sho use sho mozhe robiti ShI mozhe buti zrobleno takozh inshimi naukami Vin zgadav pro problemi kombinatornogo vibuhu ta neporushnosti yaki dovodili sho bilshist uspishnih algoritmiv ShI pidhodyat tilki dlya virishennya igrashkovih problem a na realnih svitovih problemah ne pracyuyut 15 Zvit buv oskarzhenij u debatah yaki translyuvalisya na kanali Bi Bi Si u seriyi Superechki u 1973 roci U Diskusiyi Robot zagalnogo priznachennya ce mirazh Lajthill buv z boku Korolivskogo Institutu ta diskutuvav proti komandi Donalda Miki en Dzhona Makkarti ta Richarda Gregori en 16 Piznishe Makkarti pisav sho problema kombinatornogo vibuhu bula viyavlena u ShI u samomu pochatku 17 Dopovid privela do majzhe povnoyi zupinki doslidzhen ShI u Velikij Britaniyi 15 Doslidzhennya prodovzhuvalos lishe u kilkoh universitetah Edinburg Esseks ta Sasseks Dzhejms Hendler en pishe Ce stvorilo efekt hvili yakij prizviv do skorochennya finansuvannya rozrobki ShI po vsij Yevropi 18 Do 1983 roku ne bulo velikomasshtabnih doslidzhen dopoki Alvi en doslidnickij proekt britanskogo uryadu ne otrimav finansuvannya u rozmiri 350 miljoniv funtiv sterlingiv u vidpovid na proekt p yatogo pokolinnya Yaponiyi Alvi mig virishiti ryad vimog yaki stosuvalisya lishe Velikoyi Britaniyi i ce ne pidhodilo mizhnarodnij spilnoti osoblivo amerikanskim partneram sho stalo prichinoyu vidsutnosti finansuvannya drugogo etapu Skorochennya finansuvannya DARPA na pochatku 1970 h rokiv red Protyagom 1960 h rokiv Agentstvo peredovih oboronnih doslidnickih proektiv todi vidome yak ARPA teper vidome yak DARPA nadalo miljoni dolariv dlya doslidzhen shtuchnogo intelektu praktichno bez priv yazok Direktor DARPA tih rokiv Dzhozef Liklajder viriv u ideyu finansuvannya lyudej a ne proektiv 19 i dozvoliv lideram galuzi ShI takim yak Marvin Minskij Dzhon Makkarti Gerbert A Sajmon ta Allen Nyuel vitratiti yih majzhe bud yakim sposobom yakij yim vpodobavsya Take stavlennya zminilosya pislya prijnyattya popravki Mensfilda u 1969 roci yaka vimagala vid DARPA finansuvannya pryamih doslidzhen oriyentovanih na misiyi a ne osnovnih neoriyentovanih doslidzhen 20 Neoriyentovani doslidzhennya takogo tipu yaki buli dozvoleni u 1960 h rokah bilshe ne budut finansuvatisya DARPA Doslidniki teper povinni buli pokazati sho yihnya robota nezabarom prinese korist u viglyadi novih vijskovih tehnologij Vidteper propoziciyi doslidnikiv shtuchnogo intelektu rozglyadalis na duzhe visokomu rivni Situaciya stala she girshoyu pislya dopovidi Lajthilla takozh sami doslidzhennya DARPA Amerikanska doslidnicka grupa pripustili sho bilshist doslidzhen shtuchnogo intelektu navryad chi prinesut hoch shos dijsno korisne u najblizhchomu majbutnomu Groshi DARPA buli spryamovani na konkretni proekti z viznachenimi cilyami takimi yak bespilotni tanki ta sistemi bojovogo upravlinnya Do 1974 roku bulo vazhko znajti finansuvannya dlya proektiv shtuchnogo intelektu 20 Doslidnik ShI Gans Moravek zvinuvativ u krizi nerealistichni prognozi svoyih koleg Bagato doslidnikiv opinilisya v pavutini vse bilshogo perebilshennya Pershi obicyanki DARPA buli zanadto optimistichnimi Zvichajno te sho voni otrimuvali znachno vidriznyalos vid obicyanok Ale voni vvazhali sho nastupnogo razu voni ne zmozhut obicyati menshe nizh voni obicyali ostannogo razu tomu voni obicyali navit she bilshe 19 U rezultati deyaki pracivniki DARPA vtratili terpinnya shodo doslidzhennya ShI yak stverdzhuye Moravek Moravek rozpoviv Danielyu Kriv yeru en sho V DARPA vvazhali sho deyaki z cih lyudej budut navcheni tim yak yih kontrakti na dva miljoni dolariv na rik skorotyatsya majzhe do nichogo 21 Hocha proekt bezpilotnogo tanka buv nevdalim sistema bojovogo upravlinnya instrument dinamichnogo analizu ta planuvannya viyavilas nadzvichajno uspishnoyu ta zekonomila milyardi dolariv pid chas pershoyi vijni v Perskij zatoci takim chinom povertayuchi usi investiciyi yaki zrobila DARPA u ShI 22 i tim samim obgruntuvavshi pragmatichnu politiku DARPA 23 Rozgrom SUR red DARPA bula gliboko rozcharovana doslidnikami yaki pracyuvali nad programoyu rozpiznavannya movlennya v universiteti Karnegi Mellona DARPA spodivalasya i vvazhala sho yim bulo obicyano sistemu yaka zmozhe reaguvati na golosovi komandi vid pilota natomist komanda SUR rozrobila sistemu yaka mogla rozpiznati rozmovnu anglijsku movu ale tilki yaksho slova buli vigolosheni v pevnomu poryadku i tilki U DARPA vvazhali sho yih obdurili i u 1974 roci voni skasuvali grant u rozmiri tri miljoni dolariv na rik 24 Cherez bagato rokiv uspishni komercijni sistemi rozpiznavannya movlennya budut vikoristovuvati tehnologiyi yaki rozrobili grupa Karnegi Mellona taki yak prihovani modeli Markova i u 2001 roci rinok sistem rozpiznavannya movlennya dosyagne 4 mlrd dolariv 25 Nevdachi kincya 1980 h i pochatku 1990 h rokiv red Krah rinku mashin Lisp u 1987 roci red U 1980 h rokah korporaciyami po vsomu svitu vikoristovuvalas forma ShI yaka nazivalasya ekspertnoyu sistemoyu Pershoyu komercijnoyu ekspertnoyu sistemoyu bula XCON rozroblena v universiteti Karnegi Mellona dlya korporaciyi Digital Equipment i cya sistema mala velicheznij uspih za pidrahunkami kompaniya vryatuvala 40 miljoniv dolariv za shist rokiv roboti Korporaciyi po vsomu svitu pochali rozroblyati i vikoristovuvati ekspertni sistemi tak sho u 1985 roci voni vitrachali ponad milyard dolariv na shtuchnij intelekt bilshist z yakih na vnutrishni viddili shtuchnogo intelektu Promislovist rosla dlya togo shob zadovolniti ci bazhannya Taki kompaniyi rozrobniki program yak Teknowledge ta Intellicorp KEE en ta inshi yaki viroblyali obladnannya taki yak Symbolics en i Lisp Machines Inc en pobuduvali specializovani komp yuteri nazvani lispovskimi mashinami yaki buli optimizovani dlya obrobki movi programuvannya Lisp yakij u toj chas viddavalos vpodobannya u galuzi rozrobki ShI 19 U 1987 roci cherez tri roki pislya prognozu Minskogo ta Shanka rinok specializovanih aparatnih zasobiv dlya shtuchnogo intelektu pishov vniz Robochi stanciyi takih kompanij yak Sun Microsystems proponuvali potuzhnu alternativu mashinam LISP a taki kompaniyi yak Lucid en zaproponuvali seredovishe LISP dlya cogo novogo klasu robochih stancij Produktivnist cih zagalnih robochih stancij stavala vse vazhchim zavdannyam dlya mashin LISP Taki kompaniyi yak Lucid en i Franz Lisp en proponuvali vse bilsh potuzhni versiyi LISP Napriklad buli opublikovani rezultati testiv yaki pokazali sho robochi stanciyi mayut perevagu u produktivnosti nad mashinami LISP 26 Piznishe nastilni komp yuteri pobudovani Apple ta IBM takozh zaproponuyut prostishu i populyarnishu arhitekturu dlya zapusku LISP program Blizko 1987 roku voni stali potuzhnishimi za dorogi mashini Lisp Nastilni komp yuteri mali za osnovu rushiyi taki yak CLIPS 27 Ci alternativi ne zalishili spozhivacham prichin kupuvati dorogu mashinu specializovanu dlya zapusku LISP Vsya promislovist vartistyu pivmilyarda dolariv bula zaminena za odin rik 19 Z tochki zoru komercijnosti bagato Lisp oriyentovanih kompanij zaznali nevdachi napriklad Symbolics Lisp Machines Inc Lucid Inc ta in Inshi kompaniyi taki yak Texas Instruments i Xerox zalishili galuz Prote ryad kompanij kliyentiv tobto kompanij yaki vikoristovuvali sistemi napisani na Lisp i rozrobleni na Lisp mashinah prodovzhuvali pidtrimuvati sistemi Padinnya ekspertnih sistem red Na pochatku 1990 h rokiv najbilsh ranni uspishni ekspertni sistemi taki yak XCON viyavilisya zanadto dorogimi v utrimanni Yim bulo vazhko onovlyuvatis voni ne mogli vchitis voni buli krihkimi tobto voni mogli robiti bezgluzdi pomilki pri otrimanni nezvichajnih vhidnih danih takozh voni stali zhertvoyu problem takih yak problema kvalifikaciyi en yaki buli viyavleni rokami ranishe pid chas doslidzhennya nemonotonnoyi logiki Ekspertni sistemi viyavilisya korisnimi lishe v deyakih specialnih situaciyah 1 Insha problema stosuvalas komp yuternoyi skladnosti u pidtrimci istini en shodo zagalnih znan KEE vikoristovuvav pidhid na osnovi pripushen div NASA TEXSYS 28 yakij pidtrimuye bagatosvitovi 28 scenariyi yaki bulo vazhko zrozumiti i zastosuvati Nevelika kilkist kompanij yaki zalishilisya u sferi ekspertnih sistem zreshtoyu buli zmusheni zmenshitis i shukati novi rinki ta programni paradigmi taki yak obgruntuvannya na osnovi kejsiv en abo universalnij dostup do bazi danih Dozrivannya Common Lisp zbereglo bagato sistem takih yak ICAD en yaki znajshli zastosuvannya v inzheneriyi na osnovi znan Inshi sistemi taki yak KEE Intellicorp perejshli z Lisp na C na PK i dopomogli vinajti ob yektno oriyentovani tehnologiyi vklyuchayuchi dopomogu u rozrobci UML Fiasko p yatogo pokolinnya red U 1981 roci yaponske ministerstvo mizhnarodnoyi torgivli ta promislovosti en vidililo 850 miljoniv dolariv na proekt pobudovi komp yutera p yatogo pokolinnya Yihnim zavdannyam bulo napisati programi ta stvoriti mashini yaki mogli b vesti rozmovi perekladati movi interpretuvati kartini i rozumiti yak ce roblyat lyudi Navit u 1991 roci divovizhnij spisok cilej napisanih u 1981 roci ne buv vikonanij Na praktici deyaki z nih ne buli vikonani ni u 2001 ni u 2011 rokah Yak i v inshih proektah ShI ochikuvannya buli nabagato vishi nizh mozhlivosti realizuvati yih 19 Skorochennya iniciativi strategichnih obchislen red U 1983 roci u vidpovid na proekt p yatogo pokolinnya DARPA znovu pochali finansuvati doslidzhennya shtuchnogo intelektu cherez Iniciativu strategichnih obchislen Yak spochatku i bulo zaproponovano proekt pochinavsya z praktichnih dosyazhnih cilej yaki navit vklyuchali shtuchnij zagalnij intelekt tilki yak dovgostrokovu metu Programa perebuvala pid kerivnictvom Upravlinnya tehnologij obrobki informaciyi en IPTO a takozh bula spryamovana na superkomp yuteri ta mikroelektroniku Do 1985 roku bulo vitracheno 100 miljoniv dolariv 92 proekti buli provedeni u 60 ustanovah polovina u promislovosti insha polovina u universitetah ta uryadovih laboratoriyah Doslidzhennya shtuchnogo intelektu shedro finansuvalisya SCI 10 Dzhek Shvarc yakij stav kerivnikom IPTO u 1987 roci vidkinuv ekspertni sistemi yak rozumne programuvannya i skorotiv finansuvannya ShI gliboko i zhorstoko vinishuyuchi SCI Shvarc ne vidchuvav ShI nastupnoyu hvileyu ta vvazhav sho DARPA povinna zoserediti svoye finansuvannya tilki na tih tehnologiyah yaki najbilshe podayut nadiyi za jogo slovami DARPA povinna zaglyadati a ne vesti sobaku Tilki kilka proektiv perezhili skorochennya finansuvannya programa dopomogi pilotu programa bezpilotnogo nazemnogo transportnogo zasobu yakij nikoli ne buv stvorenij i sistemu upravlinnya boyem DART yaka yak zaznachalosya vishe bula uspishnoyu 29 Suchasni rezultati zimi ShI red Zima yaka nikoli ne zakinchitsya red Oglyad zvitiv z seredini 2000 h rokiv svidchit pro te sho reputaciya ShI bula daleka vid idealu 7 chervnya 2007 roku The Economist procituvav Aleksa Kastro Investorami bulo vidkladeno termin rozpiznavannya golosu yakij podibno do shtuchnogo intelektu asociyuyetsya z sistemami yaki zanadto chasto ne vipravdovuyut nadij 30 Patti Taskarella v Pittsburgh Business Times en 2006 Deyaki vvazhayut sho slovo robototehnika naspravdi nese yarlik yakij znizhuye shansi kompaniyi na finansuvannya 31 Dzhon Markoff en u Nyu Jork Tajms 2005 U najgirshi chasi ShI deyaki komp yuterni vcheni ta inzheneri programisti unikali terminu shtuchnij intelekt cherez strah sho yih vvazhatimut bezumcyami 32 ShI pid riznimi imenami red Bagato doslidnikiv u sferi ShI v seredini 2000 h rokiv svidomo nazivali svoyu robotu inshimi imenami takimi yak informatika mashinne navchannya analitika sistemi zasnovani na znanni en upravlinnya biznes pravilami en kognitivni sistemi intelektualni sistemi intelektualni agenti ta navit obchislyuvalnij intelekt dlya togo shob pokazati sho yih robota nadaye perevagu konkretnim instrumentam abo spryamovana na pevnu pid problemu Takozh ce moglo buti cherez te sho voni vvazhali svoyu sferu principovo vidminnoyu vid ShI takozh novi imena dopomogli otrimati finansuvannya tomu sho unikali yarliku nevikonanih obicyanok yaki jdut poryad z terminom shtuchnij intelekt 32 ShI za lashtunkami red Bagato sposterigachiv vse she vvazhayut sho zima ShI bula kincem istoriyi galuzi i sho nichogo z tih pir ne vijshlo z ciyeyi sferi pisav Rej Kurzveyil u 2005 roci prote sogodni bagato tisyach prikladnih program u kozhnij galuzi de ShI gliboko vpleteni v yih infrastrukturu 4 V kinci 1990 h ta na pochatku 21 go stolittya tehnologiya shtuchnogo intelektu shiroko vikoristovuvalasya yak element velikih sistem 33 4 prote uspih cih sistem majzhe nikoli ne pripisuyetsya shtuchnomu intelektu U 2006 roci Nik Bostrom poyasniv sho bagato providnih program ShI pererobilis u zagalni programi chasto ne vtrachayuchi nazvu ShI tomu sho yak tilki shos staye dostatno korisnim i dostatno poshirenim ce vzhe ne mozhe nazivatis ShI 34 Rodni Bruks priblizno v toj zhe chas skazav sho isnuye cej durnij mif sho ShI ne vipravdav spodivan ale ShI funkciyuye navkolo vas kozhnu sekundu 3 Tehnologiyi rozrobleni doslidnikami ShI dosyagli komercijnogo uspihu v ryadi oblastej takih yak mashinnij pereklad dobuvannya danih promislova robototehnika logistika 22 rozpiznavannya movlennya 35 bankivske programne zabezpechennya 36 medichna diagnostika 36 i poshukova sistema Google 37 Buli rozrobleni kontroleri nechitkoyi logiki dlya avtomatichnih korobok peredach v avtomobilyah Audi TT VW Touareg 38 i VW Caravell 2006 roku mayut korobku peredach DSP yaka vikoristovuye nechitku logiku ryad variantiv Skoda Skoda Fabia takozh v danij chas vklyuchayut kontroler nechitkoyi logiki Nechitka logika shiroko vikoristovuyetsya u datchikah kameri dlya togo shob voni mogli fokusuvatisya Evristichnij poshuk i analiz danih ce tehnologiyi yaki rozvinulis z evolyucijnogo obchislennya ta pidrozdilu mashinnogo navchannya doslidnickogo spivtovaristva shtuchnogo intelektu Znovu ci metodi buli zastosovani do shirokogo kola realnih svitovih problem zi znachnim komercijnim uspihom U vipadku z Evristichnim poshukom ILOG en rozrobiv veliku kilkist program takih yak rozrobka grafikiv roboti magaziniv dlya bagatoh virobnichih ustanovok 39 Bagato telekomunikacijnih kompanij takozh vikoristovuyut cyu tehnologiyu v upravlinni svoyimi robochimi silami napriklad BT Group en rozgornula evristichnij poshuk 40 u programi planuvannya tak sho vin rozroblyaye robochij grafik dlya 20 000 inzheneriv Tehnologiya analizu danih z vikoristannyam algoritmiv dlya avtomatizovanogo formuvannya klasifikatoriv yaka bula rozroblena spilnotoyu kerovanogo mashinnogo navchannya u 1990 h rokah napriklad TDIDT Machines Support Vector Neural Nets IBL shiroko vikoristovuyutsya kompaniyami u marketingovih doslidzhennyah viyavlenni tendencij i osoblivostej u naborah danih Finansuvannya ShI red Doslidniki ta ekonomisti ocinyuyut status zimi ShI persh za vse divlyachis na te yaki ta yak finansuyutsya proekti ShI Tendenciyi u finansuvanni chasto vstanovlyuyutsya osnovnimi finansovimi ustanovami v rozvinenih krayinah svitu V danij chas DARPA ta civilna programa finansuvannya pid nazvoyu EU FP7 zabezpechuyut znachnu chastinu finansuvannya dlya doslidzhen ShI v SShA ta Yevropejskomu Soyuzi Pochinayuchi z 2007 roku DARPA rozglyadaye propoziciyi doslidnikiv shtuchnogo intelektu v ramkah ryadu program vklyuchayuchi The Grand Challenge Program en Cognitive Technology Threat Warning System en CT2WS Human Assisted Neural Devices SN07 43 Autonomous Real Time Ground Ubiquitous Surveillance Imaging System ARGUS IS ta Urban Reasoning and Geospatial Exploitation Technology URGENT Mozhlivo najvidomishoyu ye programa DARPA The Grand Challenge Program 41 yaka rozrobila povnistyu avtomatizovani dorozhni transportni zasobi yaki mozhut uspishno projti v realnomu sviti 42 v avtonomnomu rezhimi DARPA takozh pidtrimuye programu semantichnoyi pavutini akcentovanoyi na intelektualne upravlinnya kontentom i avtomatichne rozuminnya Odnak Dzhejms Hendler en menedzher programi DARPA visloviv deyake rozcharuvannya zdatnistyu uryadu robiti shvidki zmini i perejshov do spivpraci z World Wide Web Consortium dlya togo shob perevesti tehnologiyu u privatnij sektor Programa finansuvannya YeS FP7 nadaye finansovu pidtrimku doslidnikam v mezhah Yevropejskogo Soyuzu U 2007 2008 rokah vona nadala finansuvannya doslidzhennyam Kognitivnih sistem Programi vzayemodiyi ta robototehniki 193 mln Yevro Programi cifrovih bibliotek 203 mln Yevro i programi FET 185 mln Yevro 43 Mozhlivosti viniknennya novoyi zimi red Inkoli vinikaye zanepokoyennya sho nova zima ShI mozhe buti viklikana bud yakimi nadmirno ambitnimi abo nerealistichnimi obicyankami vidomih vchenih shtuchnogo intelektu Napriklad na pochatku 1990 go roku deyaki doslidniki poboyuvalisya sho shiroke rozgoloshennya obicyanki Cog en pokazati intelekt dvorichnoyi ditini privede do zimi ShI Dzhejms Hendler u 2008 roci zauvazhiv sho finansuvannya ShI perenapravlyalos bilshe na komp yuterni programi ta kros naukovi doslidzhennya z tradicijnimi naukami takimi yak bioinformatika yak v YeS tak i v SShA 27 Cej vidhid vid fundamentalnih doslidzhen vidbuvayetsya oskilki isnuye tendenciya do perehodu u komp yuterni programi napriklad taki yak semantichna pavutina Rozglyadayuchi argument truboprovodu div Osnovni prichini Hendler pobachiv paralel iz zimoyu 1980 h rokiv i poperediv pro nastupnu zimu ShI u 2010 mu Mozhlivist she odniyeyi vesni red Ye takozh postijni povidomlennya pro te sho insha vesna ShI neminucha abo navit vzhe stalasya Radzh Reddi u svoyemu prezidentskomu zvernenni do AAAI 1988 Galuz zahoplyuye bilshe nizh bud koli Nashi ostanni dosyagnennya stali znachnimi I mifichna zima ShI mozhlivo peretvorilasya na vesnu ShI Ya bachu yak rozkvitayut kviti 44 Pamela MakKorduk v Machines Who Think U 1990 h rokah zeleni pagoni prorvalis cherez zimovij grunt 10 Dzhim Hendler ta Devika Subramanyan u visniku AAAI 1999 Vesna tut Zaraz najkrashij chas pracyuvati z ShI bo mi duzhe daleko vid zimi ShI minulogo desyatilittya 45 Rej Kurcvejl u svoyij knizi Singulyarnist blizko 2005 Zima ShI vzhe davno zakinchilasya 3 Hizer Halvenshtejn u Computerworld 2005 Zaraz doslidniki vihodyat z togo stanu yakij nazivavsya zimoyu ShI 46 Dzhon Markoff u Nyu Jork Tajms 2005 Sogodni doslidniki rozmovlyayut pro vesnu ShI 32 Dzhejms Hendler u redakciyi vipusku IEEE Intelligent Systems za traven cherven Hendler 2007 De vsi ci intelektualni agenti zaraz Osnovni prichini viniknennya zim ShI red Bulo visunuto dekilka poyasnen shodo prichin zim ShI Vstupila v diyu nova dinamika oskilki ShI perejshov vid finansovanih uryadom zayavok do komercijnih zayavok Poyasnennya nizhche ne ye obov yazkovo vzayemoviklyuchnimi nezvazhayuchi na te sho galas ye najposhirenishoyu prichinoyu Galas red Zimu ShI mozhna chastkovo rozumiti yak poslidovnist nadmirnih ochikuvan i podalshogo krahu yaki sposterigalisya na fondovih rinkah i naochno na prikladi zaliznichnoyi maniyi ta dotkom bulbashki U zagalnij modeli rozvitku novoyi tehnologiyi vidomoyi yak cikli galasu podiya yak pravilo tehnologichnij proriv stvoryuye publichnist yaka zhivit sebe shob stvoriti pik rozdutih ochikuvan za yakim jde proval ochikuvan Oskilki naukovij i tehnichnij progres ne mozhut jti v nogu z pidvishennyam ochikuvan sered investoriv ta inshih zacikavlenih storin yake vidbuvayetsya pid chas publichnosti to maye vidbutisya krah Tehnologiya ShI zdayetsya ne ye vinyatkom z cogo pravila Institucijni faktori red She odnim faktorom ye misce ShI v organizaciyi universitetiv Doslidzhennya z ShI chasto nabuvayut formi mizhdisciplinarnih doslidzhen en Odnim z prikladiv ye programa Majster shtuchnogo intelektu 47 v KU Leuven v yakij berut uchast vikladachi z riznih galuzej pochinayuchi z filosofiyi j zakinchuyuchi mashinobuduvannyam Takim chinom ShI shilnij do tih zhe problem sho j inshi vidi mizhdisciplinarnih doslidzhen Finansuvannya zdijsnyuyetsya cherez stvoreni vidomstva j pid chas skorochennya byudzhetu bude tendenciya do zahistu osnovnogo zmistu kozhnogo viddilu za rahunok mizhdisciplinarnih i mensh tradicijnih doslidnickih proektiv Ekonomichni faktori red Padinnya nacionalnoyi ekonomiki krayini prizvodit do skorochennya byudzhetu v universitetah Tendenciya osnovnogo zmistu pogirshuye vpliv na doslidzhennya shtuchnogo intelektu j investori pid chas krizi na rinku jmovirno pokladut svoyi groshi v mensh rizikovani proekti Razom use ce mozhe posiliti ekonomichnij spad pid chas zimovogo periodu Varto zaznachiti sho dopovid Lajthilla projshla v period ekonomichnoyi krizi u Velikij Britaniyi 48 koli universitetam dovodilosya robiti skorochennya i pitannya bulo lishe v tomu yaki programi povinno buti skorocheno Nedostatnij obchislyuvalnij potencial red Na pochatku istoriyi obchislen potencial nejronnih merezh buv zrozumilim ale nikoli cej potencial ne buv realizovanij Navit dosit prosti merezhi vimagayut znachnih obchislyuvalnih potuzhnostej navit za suchasnimi standartami Porozhnij truboprovid red Zagalnoprijnyato bachiti zv yazok mizh fundamentalnimi doslidzhennyami i tehnologiyami yak truboprovid Uspihi v fundamentalnih doslidzhennyah porodzhuyut uspihi v prikladnih doslidzhennyah yaki u svoyu chergu prizvodyat do novih komercijnih zastosuvan Z cogo chasto stverdzhuyetsya sho vidsutnist fundamentalnih doslidzhen prizvede do padinnya rinkovoyi tehnologiyi cherez kilka rokiv Taku tochku zoru visunuv Dzhejms Hendler u 2008 roci 27 de vin stverdzhuvav sho padinnya ekspertnih sistem naprikinci 80 h rokiv ne bulo pov yazano z krihkistyu ekspertnih sistem a bulo pov yazano zi skorochennyam finansuvannya fundamentalnih doslidzhen u 1970 h rokah Ci ekspertni sistemi z yavilis u 1980 h rokah zavdyaki zastosuvannyu naukovih doslidzhen i rozrobci produktiv ale do kincya desyatilittya truboprovid pustuvav i tomu ekspertni sistemi ne zmogli dosyagti polipshen yaki mogli b podolati cyu krihkist i zabezpechiti podalshe finansuvannya Nezdatnist adaptuvatisya red Padinnya rinku mashin Lisp i nevdacha komp yuteriv p yatogo pokolinnya buli vipadkami koli dorogi peredovi produkti obijshli bilsh prosti ta deshevi alternativi Ce vidpovidaye viznachennyu nizkoprobnih pidrivnih innovacij oskilki virobniki mashin Lisp buli kinuti naprizvolyashe Ekspertni sistemi perenesli na novi nastilni komp yuteri napriklad CLIPS z cogo mozhna zrozumiti sho padinnya rinku mashin Lisp i padinnya ekspertnih sistem strogo kazhuchi ye dvoma okremimi podiyami Prote nezdatnist adaptuvatisya do takoyi zmini zovnishnogo seredovisha vvazhayetsya odniyeyu z prichin zimi 1980 h rokiv 27 Argumenti i debati pro minule i majbutnye ShI red Kilka filosofiv kognitivnih i komp yuternih vchenih rozdumuvali pro te de ShI mozhlivo zaznav nevdachi i sho bude z nim u majbutnomu Gubert Drejfus en pidkreslyuvav en nedoskonalist pripushen pro doslidzhennya ShI v minulomu i she v 1966 roci pravilno peredbachav sho persha hvilya doslidzhen ShI ne zmozhe vikonati duzhe publichni obicyanki yaki vona daye Inshi kritiki yak Noam Chomski stverdzhuvali sho ShI virushaye v nepravilnomu napryamku chastkovo cherez jogo znachnu zalezhnist vid statistichnih metodiv 49 Zauvazhennya Chomski vpisuyutsya u veliku diskusiyu z Piterom Norvigom zoseredzhenim navkolo roli statistichnih metodiv v ShI Diskusiya mizh nimi rozpochalas z komentariv zroblenih Chomski na simpoziumi v MIT 50 na yakij Norvig napisav vidpovid 51 Div takozh red Efekt ShI Istoriya shtuchnogo intelektu Programna kriza en Primitki red a b AI Expert Newsletter W is for Winter Arhivovano 2013 11 09 u Wayback Machine a b v g Crevier 1993 s 203 a b v Kurzweil 2005 s 263 a b v Kurzweil 2005 s 264 Kurzweil 2005 s 289 Rizni dzherela vikoristovuyut rizne datuvannya dlya zim ShI Porivnyajte Zvit Lajthilla 1973 sprovokuvav vtratu doviri do shtuchnogo intelektu u Velikij Britaniyi ta chastkovo SShA sho viklikalo tak zvanu zimu ShI Russel ta Norvig 2003 Zagalom galuz ShI virosla z dekilkoh miljoniv dolariv u 1980 roci do dekilkoh milyardiv u 1988 roci Nezabarom pislya cogo rozpochalas tak zvana Zima ShI a b John Hutchins 2005 Istoriya mashinnogo perekladu v dvoh slovah Arhivovano 13 lipnya 2019 u Wayback Machine Hatchins Dzhon 1995 Viski buv nevidimij abo stijki mifi MT Otrimano z http www hutchinsweb me uk MTNI 11 1995 pdf Arhivovano 4 kvitnya 2020 u Wayback Machine Russell ta Norvig 2003 s 21 a b v McCorduck 2004 Pamela McCorduck procituvala odnogo kolegu Vin buv mriyeyu dlya pres sluzhbi spravzhnim shamanom McCorduck 2004 a b Crevier 1993 Crevier 1993 McCorduck 2004 Russell ta Norvig 2003 Crevier 1993 and Russell ta Norvig 2003 a b Crevier 1993 Russell ta Norvig 2003 Howe 1994 and see also Lighthill 1973 BBC Controversy Lighthill debate 1973 BBC Controversy debates series ARTIFICIAL INTELLIGENCE APPLICATIONS INSTITUTE 1973 Arhiv originalu za 1 travnya 2013 Procitovano 13 serpnya 2010 McCarthy John 1993 Review of the Lighthill Report Arhiv originalu za 30 veresnya 2008 Procitovano 10 veresnya 2008 Hendler James Avoiding Another AI Winter Arhiv originalu za 12 lyutogo 2012 a b v g d Crevier 1993 a b NRC 1999 tilki rozdili do 1980 Crevier 1993 a b Russell ta Norvig 2003 NRC 1999 Crevier 1993 on whom this account is based Other views include McCorduck 2004 and NRC 1999 under Success in Speech Recognition NRC 1999 under Success in Speech Recognition Brooks Rodney Design of an Optimizing Dynamically Retargetable Compiler for Common LISP Lucid Inc Arhiv originalu za 20 serpnya 2013 a b v g Uniknennya inshoyi ZI Zima Arhivovano 12 lyutogo 2012 u Wayback Machine Dzhejmsa Hendlera Intelektualnih sistem IEEE berezen kviten 2008 roku tom 23 2 s 2 4 a b https web archive org web 20080921220453 http human factors arc nasa gov cognition papers roger chi90 html McCorduck 2004 Alex Castro in Are you talking to me The Economist Technology Quarterly 7 June 2007 Arhivovano 2008 06 13 u Wayback Machine Robotics firms find fundraising struggle with venture capital shy By Patty Tascarella Pittsburgh Business Times 11 August 2006 Arhivovano 2014 03 26 u Wayback Machine a b v Markoff John 14 zhovtnya 2005 Behind Artificial Intelligence a Squadron of Bright Real People The New York Times Procitovano 30 lipnya 2007 NRC 1999 under Artificial Intelligence in the 90s AI set to exceed human brain power CNN com 26 July 2006 Arhivovano 2006 11 03 u Wayback Machine For the new state of the art in AI based speech recognition see Are You Talking to Me Arhivovano 2008 06 13 u Wayback Machine a b AI inspired systems were already integral to many everyday technologies such as internet search engines bank software for processing transactions and in medical diagnosis Nick Bostrom AI set to exceed human brain power CNN com 26 July 2006 Arhivovano 2006 11 03 u Wayback Machine Dlya vikoristannya ShI v Google div lyudinu Google za zavisoyu Google pidtrimuye rozpiznavannya simvoliv Arhivovano 14 lipnya 2014 u Wayback Machine i Shpigunstvo intelektualnoyi poshukovoyi sistemi Arhivovano 14 lipnya 2014 u Wayback Machine Touareg Short Lead Press Introduction Volkswagen of America Arhivovano 2012 02 16 u Wayback Machine Arhivovana kopiya Arhiv originalu za 29 travnya 2012 Procitovano 25 lyutogo 2019 Success Stories Arhivovano 2011 10 04 u Wayback Machine Grand Challenge Home Arhivovano 2010 12 24 u Wayback Machine DARPA Arhivovano 2009 03 06 u Wayback Machine Informacijni ta komunikacijni tehnologiyi v RP7 nedostupne posilannya z kvitnya 2019 oglyadovij dokument dlya finansuvannya Yevropejskogo Soyuzu Otrimano 20 veresnya 2007 roku Reddy Raj 1988 Foundations and Grand Challenges of Artificial Intelligence Association for the Advancement of Artificial Intelligence Arhiv originalu za 5 June 2012 The Sixteenth National Conference on Artificial Intelligence Arhivovano 2013 08 19 u Wayback Machine Heather Havenstein Spring comes to AI Winter Computer World 14 February 2005 Arhivovano 2009 01 31 u Wayback Machine Master Artificial Intelligence Arhivovano 2011 07 06 u Wayback Machine https www theguardian com obituaries story 0 2122424 00 html obituary of Donald Michie in The Guardian Arhivovano 2008 01 27 u Wayback Machine Yarden Katz Noam Chomsky on Where Artificial Intelligence Went Wrong The Atlantic 1 November 2012 Arhivovano 28 lyutogo 2019 u Wayback Machine Noam Chomsky Pinker Chomsky Q amp A from MIT150 Panel Arhivovano 2013 05 17 u Wayback Machine Peter Norvig On Chomsky and the Two Cultures of Statistical Learning Arhivovano 19 zhovtnya 2014 u Wayback Machine Literatura red Crevier Daniel 1993 AI The Tumultuous Search Artificial Intelligence New York NY BasicBooks ISBN 0 465 02997 3 Hendler James 2007 Where Are All the Intelligent Agents IEEE Intelligent Systems 22 3 2 3 doi 10 1109 MIS 2007 62 Howe J November 1994 Artificial Intelligence at Edinburgh University a Perspective Arhiv originalu za 17 serpnya 2007 Procitovano 30 serpnya 2007 Kaplan Andreas Haenlein Michael 2018 Siri Siri in my Hand who s the Fairest in the Land On the Interpretations Illustrations and Implications of Artificial Intelligence Business Horizons 62 1 Kurzweil Ray 2005 The Singularity is Near Viking Press Lighthill Professor Sir James 1973 Artificial Intelligence A General Survey Artificial Intelligence a paper symposium Science Research Council Minsky Marvin Papert Seymour 1969 Perceptrons An Introduction to Computational Geometry The MIT Press McCorduck Pamela 2004 Machines Who Think 2nd ed Natick MA A K Peters Ltd ISBN 1 56881 205 1 NRC 1999 Developments in Artificial Intelligence Funding a Revolution Government Support for Computing Research National Academy Press Arhiv originalu za 12 sichnya 2008 Procitovano 30 serpnya 2007 Russell Stuart J Norvig Peter 2003 Artificial Intelligence A Modern Approach 2nd ed Upper Saddle River New Jersey Prentice Hall ISBN 0 13 790395 2 Otrimano z https uk wikipedia org w index php title Zima shtuchnogo intelektu amp oldid 40430504