Számító agyak

Az 1978-as közgazdasági Nobel-díjas Herbert A. Simon (1916-2001) és kollégája, Allen Newell (1927-1992) a pittsburghi Carnegie Technológiai Intézetben (a későbbi Carnegie Mellon Egyetemen) dolgozták ki Logic Theorist (LC) néven elhíresült következtető programjukat. Akkoriban senki nem beszélt mesterséges intelligenciáról - a kifejezést a Darthmouth College-ban 1956 nyarán megtartott kéthónapos munkatalálkozón használták először -, a tudományterület születéseként azonban sokan Simon és Newell programját jelölik meg. Karácsony előtt kezdték, ám még további nyolc hónapot kellett várniuk, hogy az LC sikeresen fusson a Rand Corporation JOHNIAC masináján_ (A fejlesztésben a programozó J. S. "Cliff" Shaw szintén részt vett.)

Az ötvenes években a computereket főként számokat lyukasztó, információtároló, matematikai műveleteket végrehajtó szerkezeteknek tartották. A Carnegie Technológiai Intézet két kutatója jelentősen hozzájárult a korabeli köztudat átalakításához: a gépekhez egyfajta intelligenciát, "agyat" képzeltek, ami "óriási szemléletbeli előrelépést jelentett" - méltatja munkásságukat Randal E. Bryant, a CMU Számítástudományi Iskolájának dékánja. A legnagyobb elismerésben 1975-ben részesültek: a mesterségesintelligencia-kutatásokban, a kognitív pszichológiában és a listafeldolgozásban elért eredményeikért megkapták a világ talán leghíresebb számítástudományi szervezete, az ACM
(Association for Computing Machinery) A. M. Turing Díját.

Számok és pontok

A közgazdaságtant oktató Simon később úgy emlékezett vissza, hogy szinte véletlenül csöppent a kutatásokba. Számítógépet az ötvenes évek elején, a kaliforniai Rand Központban használt először.
Ott ismerkedett meg Newell-lel, aki - Show közreműködésével - légvédelmi állomást szimulált. Simonnak megtetszett a rendszer, a légvédelmi gyakorlatokra számítógéppel létrehozott szimulált radar-térképek. Különös jelenségre figyelt fel: egy computer kétdimenziós térképen nemcsak számokat, hanem pontokat is képes generálni. Azaz, akár szimbólumokat manipulálhat. Newell-lel hosszas beszélgetéseket folytattak az emberi gondolkodás szimulálásáról. Utóbbi 1955 tavaszán került Pittsburgh-be; korábban megkezdett sakkprogramját fejlesztette tovább.

Az ősz folyamán Simonnak arra vonatkozóan támadt gondolata, hogy a számítógépek - sakkozás helyett - miként oldjanak meg geometriai problémákat. A heurisztikából indult ki: a konkrét tárgytól független, mindenféle feladatra alkalmazható eljárásokat például a mértanban hasznosítjuk. Miként programozhatók és ültethetők át computeres közegre? - tette fel, majd igyekezett megválaszolni a kérdést. Eközben Newell és Shaw az emberi memóriában lejátszódó folyamatokat alkalmasint utánzó programnyelvet fejlesztettek, a listakezelő IPL-t.

Az anyag-szellem viszony

"A karácsonyi szünetben Al Newell-lel feltaláltunk egy gondolkodó gépet" - büszkélkedett diákjainak a második félév kezdetekor Simon. Legalábbis egyikük, a később a Stanford Egyetem Számítástudományi Tanszékét vezető Edward Feigenbaum így emlékezik vissza.

"Úgy gondolom, érdekelni fogja Önt, hogy Allen Newell-lel jelentős előrelépést tettünk a sakkgépek terén" - írta Adriaan de Groot holland sakk-nagymesternek. "Kivéve, hogy jelenleg nem sakkgépről, hanem szabályok bizonyítását szimbolikus nyelven kereső és megtaláló gépről van szó. A program által használt gondolkodási folyamatok nagyon emberinek fognak tűnni Önnek." Később pedig a következőt nyilatkozta: "képes nem-numerikusan gondolkodni, és ezzel meg is oldottuk a tiszteletre méltó anyag-szellem viszony problémáját."

Az LT bebizonyította a XX. századi matematika alapművének, Alfred North Whitehead és Bertrand Russell Principia Mathematica-ja (1910-1913) második fejezetének legtöbb tételét. Russell el volt ragadtatva. "Bárcsak nekünk is lett volna ilyen lehetőségünk!" - lelkendezett Simonnak.

Szimbólumok, formális logika, statisztika

1957-ben az emberi problémamegoldás protokolljait imitáló általános problémamegoldó programmal (General Problem Solver, GPS) álltak elő. "Az derült ki, hogy a program által kezelhető feladványok osztályán belül, a részcélok és a lehetséges cselekvések megfontolásának sorrendje tényleg hasonlított ahhoz, mint ahogy hasonló problémákon dolgozó emberek cselekszenek" - írja Stuart J. Russell és Peter Norvig (Mesterséges intelligencia, modern megközelítésben, 1995).

Simon és Newell szimbolikus megközelítése - az ismeretek és az információ számítógépre programozható - jelentette a mesterségesintelligencia-kutatások egyik főirányát. A John McCarthy nevével
(és a Stanford Egyetemmel) fémjelzett másik a formális logikára helyezte a hangsúlyt.

Az utóbbi másfél-két évtizedben egy harmadik - a statisztikai - megközelítés bizonyult a legeredményesebbnek.





Forrás: index.hu
http://index.hu/tech/tudomany/herball/