Хиймэл оюун ухааны түүх

Ухаалаг роботууд ба хиймэл гэдэг ойлголт эртний Грекийн домогт анх гарч байжээ. Аристотель дедуктив үндэслэлийг ашигласан нь хүн төрөлхтний өөрийн оюун ухааныг ойлгох эрэл хайгуулын гол үе байв. Үүсэл хөгжлийн түүх нь урт бөгөөд гүнзгий боловч хиймэл оюун ухааны түүх өнөөдөр бидний бодож байгаагаар нэг зуун хүрэхгүй хугацааг хамарч байна. Хиймэл оюун ухааны түүхэн зарим чухал үйл явдлуудыг товч танилцуулъя.

1943 он

Уоррен Маккаллоу, Уолтер Питтс нар “Нерв мэдрэлийн үйл ажиллагааны үндсэн санаануудын логик тооцоо”-г нийтлүүлсэн. Уг эрдэм шинжилгээний өгүүлэлд мэдрэлийн сүлжээг бий болгох анхны математикийн загварыг дэвшүүлсэн.

1949 он

Дональд Хебб “Зан үйлийн зохион байгуулалт: мэдрэлийн сэтгэцийн онол” номдоо мэдрэлийн замыг туршлагаар бий болгож, тэдгээрийг ашиглах тусам мэдрэлийн эсүүдийн хоорондын холбоо улам хүчтэй болдог гэсэн онолыг дэвшүүлжээ. Хэббиан сурах нь хиймэл оюун ухааны чухал загвар болсоор байна.

1950 он

Алан Тюринг нь “Тооцоолох техник хэрэгсэл ба оюун ухаан”-ыг нийтэлж, одоо машиныг ухаалаг эсэхийг тодорхойлох арга болох “Тюринг Туршилт” хэмээн нэрлэгддэг. Харвардын магистрант Марвин Минский, Дин Эдмондс нар анхны мэдрэлийн сүлжээний компьютер болох SNARC-ийг бүтээжээ. Клод Шеннон “Шатар тоглох компьютерыг программчлах” номыг хэвлүүлж байсан. Исаак Асимов “Роботын гурван хууль” – ийг боловсруулсан.

1952 он

Артур Сэмуэл даам тоглох бие даан суралцах программ боловсруулсан.

1954 он

Georgetown-IBM машин орчуулгын туршилт нь сонгосон 60 орос өгүүлбэрийг англи хэл рүү автоматаар хөрвүүлсэн.

1956 он

Хиймэл оюун ухаан гэсэн хэллэгийг “Хиймэл оюун ухааны талаарх Дартмутын зуны судалгааны төсөл” -д оруулсан. Жон Маккартигаар удирдуулж хиймэл оюун ухааны хамрах хүрээ, зорилгыг тодорхойлсон энэхүү ажил өнөөгийн бидний мэддэг хиймэл оюун ухааны үүсэл гэж олон нийт үзэж байна. Аллен Ньюелл, Герберт Симон нар анхны логик онолын программ болох Логик онолч (LT) – ийг танилцуулсан.

1958 он

Жон Маккарти хиймэл оюун ухааны программчлалын Lisp хэлийг хөгжүүлж, “Мэдрэмжтэй программууд” гэсэн бүтээлээ цаасан дээр хэвлүүлсэн. Энэхүү бүтээл нь хүмүүсийн нэгэн адил үр дүнтэй туршлага судлах чадвартай хиймэл оюун ухааны иж бүрэн системийг хөгжүүлж зөвлөгөө санал болгодог. 

1959 он

Аллен Ньюелл, Херберт Саймон, Ж.К.Шоу нар хүний асуудал шийдвэрлэх чадварыг дууриах зорилгоор GPS программыг, Герберт Гелернтер Геометрийн Теорем Провер программыг боловсруулсан. Артур Самуэль нь ІВМ-д сурч байхдаа машин сурах гэсэн нэр томьёог бий болгосон. Жон Маккарти, Марвин Минский нар МІТ хиймэл оюун ухааны төслийг санаачилсан.

1963 он

Жон Маккарти Стэнфорд дахь хиймэл оюун ухааны лабораторийг байгуулсан.

1966 он

АНУ-ын Засгийн газрын орчуулгыг автоматаар боловсруулах ALPAC тайланд орос хэлийг автоматаар, агшин зуур орчуулах санаачилга болсон машин орчуулгын судалгааны ажилд ахиц гарахгуй байгаа талаар тэмдэглэсэн байдаг. ALPAC-ийн тайлан нь засгийн газраас санхүүждэг МТ төслүүдийг цуцлахад хүргэдэг.

1969 он

Шинжээчдийн системийг DENDRAL буюу XX программ боловсруулж, цусны халдварыг оношлоход зориулагдсан MYCIN-ийг Стэнфордод бүтээжээ.

1972 он

Логик программчлалын PROLOG хэлийг бий болгосон.

1973 он

Хиймэл оюун ухааны судалгаанд гарсан урам хугарлын талаар Их Британийн засгийн газрын гаргасан “Lighthill Report” хиймэл оюун ухааны төслүүдийн санхүүжилтийг эрс бууруулахад хүргэсэн.

1974-1980 он

Хиймэл оюун ухааны хөгжлийн ахиц дэвшилд гарч буй асуудлууд нь DARPA-ийн эрдмийн тэтгэлгийн томоохон тасалдалд хүргэсэн. ALPAC-ийн өмнөх тайлан, өмнөх жилийн “Lighthill Report” -той хослуулан хиймэл оюун ухааны санхүүжилт ширгэж, судалгаанууд зогсоход хүрсэн. Эна үеийг “Анхны хиймэл оюун ухааны өвөл” гэж нэрлэдэг.

1980 он

Дижитал тоног төхөөрөмжийн корпорацууд арилжааны анхны шинжээч систем болох R1 (XCON гэж нэрлэдэг) -ийг боловсруулсан. Компьютерын шинэ системүүдийн захиалгыг тохируулах зорилгоор бүтээсэн R1 нь шинжээч системүүдийн хөрөнгө оруулалтын өсөлтийг эхлүүлж, “хиймэл оюуны өвөл” -ийг өндөрлүүлэв.

1982 он

Японы Олон Улсын Худалдаа Аж Үйлдворийн Яам нь Таван үеийн компьютерын системийн томоохон төслийг эхлүүлэв. FGCS-ийн зорилго нь супер компьютертой төстэй гүйцэтгэл, хиймэл оюун ухааны платформыг хөгжүүлэх явдал юм.

1983 он

Японы FGCS-ийн хариуд АНУ-ын засгийн газар DARPA-ийн санхүүжилтээр дэвшилтэт тооцоолол, хиймэл оюун ухааны чиглэлээр судалгаа хийх зорилгоор Стратегийн тооцооллын санаачилгыг эхлүүлжээ.

1985 он

Компаниуд жил бүр нэг тэрбум гаруй долларыг шинжээчдийн эксперт системд зарцуулдаг бөгөөд тэднийг дэмжихийн тулд Лиспийн машины зах зээл гэгддэг бүхэл бүтэн салбарыг бий болгосон. Symbolics, Lisp Machines Inc гэх мэт компаниуд хиймэл оюун ухааны программчлалын Lisp дээр ажиллах зориулалттай тусгай компьютерүүдыг бүтээдэг.

1987-1993 он

Тооцоолох технологийг сайжруулахын хэрээр хямд хувилбарууд гарч, Лиспийн машины зах зээл уналтад орж, 1987 онд хоёр дахь “хиймэл оюуны өвөл”-ийг эхлүүлжээ. Энэ хугацаанд экспертийн системийг засварлах, шинэчлэхэд хэтэрхий үнэтэй байсан тул эцэст нь сонирхлоос гарсан. Арван жилийн өмнө дэвшүүлсэн том зорилгоо биелүүлж чадаагүй гэж Япон улс FGCS төслийг 1992 онд цуцалжээ. DARPA Стратегийн тооцооллын санаачилгыг 1993 онд бараг нэг тэрбум доллар зарцуулж, хүлээгдэж байснаас хол хоцорсны дараа дуусгавар болжээ.

1991 он

АНУ-ын хучнууд Персийн булангийн дайны үеэр логистикийн төлөвлөлт, цагийн хуваарийг гаргах автоматжуулсан хэрэгсэл болох DART-ыГ байрлуулжээ.

1997 он

IBM-ийн Deep Blue дэлхийн шатрын аварга Гари Каспаровыг хожсон.

2005 он

Өөрөө жолооддог STANLEY автомашин DARPA Grand Challenge тэмцээнд түрүүлэв. АНУ-ын арми Бостон Динамикийн “Big Dog”, iRobot-ийн “PackBot” гэх мэт бие даасан роботуудад хөрөнгө оруулж эхэлжээ.

2008 он

Google нь яриаг танихад нээлт хийж, iPhone аппликейшн дээрээ уг функцийг нэвтрүүлж эхэлсэн. 

2011 он

IBM-ийн Watson нь Jeopardy шоу тэмцээнд амжилттай оролцсон.

2012 он

Google Brain Deep Learning теслийн үүсгэн байгуулагч Эндрю 10 сая YouTube-ийн видеонуудыг сургалтын багц болгон гүн сургалтын алгоритм ашиглан мэдрэлийн сүлжээг үүсгэсэн. Мэдрэлийн сүлжээ нь муур гэж юу болохыг хэлүүлэлгүйгээр муурыг таньж сурч, мэдрэлийн сүлжээ, гүн сургалтын санхүүжилтийг бий болгосон.

2014 он

Google нь улсын жолооны шалгалтад тэнцсэн анхны өөрөө жолооддог автомашин үйлдвэрлэдэг.

2016 он

Google DeepMind-ийн AlphaGo дэлхийн аварга Go тоглогч Ли Седолыг яллаа. Хятадын эртний тоглоомын нарийн төвөгтэй байдал нь хиймэл оюун ухааны томоохон саад тотгорыг арилгахад хувь нэмэр оруулсан гэж үздэг.

Эх сурвалж: “Хиймэл оюун ухаан ба машин сургалт”, Шинжлэх ухаан технилогийн их сургууль