Главная arrow книги arrow Копия Глава 1. Введение arrow Превращение искусственного интеллекта в науку (период с 1987 года по настоящее время)
Превращение искусственного интеллекта в науку (период с 1987 года по настоящее время)

В последние годы произошла буквально революция как в содержании, так и в методологии работ в области искусственного интеллекта. В настоящее время гораздо чаще встречаются работы, которые основаны на существующих теориях, а не содержат описания принципиально новых открытий; утверждения, изложенные в этих работах, основаны на строгих теоремах или надежных экспериментальных свидетельствах, а не на интуиции; при этом обоснованность сделанных выводов подтверждается на реальных практических приложениях, а не на игрушечных примерах.

Появление искусственного интеллекта отчасти стало результатом усилий по преодолению ограничений таких существующих научных областей, как теория управления и статистика, но теперь искусственный интеллект включил в себя и эти области. В одной из своих работ Дэвид Макаллестер [1006] выразил эту мысль следующим образом.

В ранний период развития искусственного интеллекта казалось вероятным, что в результате появления новых форм символических вычислений, например фреймов и семантических сетей, основная часть классической теории станет устаревшей. Это привело к определенной форме самоизоляции, характеризовавшейся тем, что искусственный интеллект в значительной степени отделился от остальной части компьютерных наук. В настоящее время такой изоляционизм преодолен. Появилось признание того, что машинное обучение не следует отделять от теории информации, что проведение рассуждений в условиях неопределенности нельзя изолировать от стохастического моделирования, что поиск не следует рассматривать отдельно от классической оптимизации и управления и что автоматизированное формирование рассуждений не должно трактоваться как независимое от формальных методов и статистического анализа.

С точки зрения методологии искусственный интеллект наконец-то твердо перешел на научные методы. Теперь, для того чтобы быть принятыми, гипотезы должны подвергаться проверке в строгих практических экспериментах, а значимость результатов должна подтверждаться данными статистического анализа [275]. Кроме того, в настоящее время имеется возможность воспроизводить эксперименты с помощью Internet, а также совместно используемых репозитариев тестовых данных и кода.