Ni mambo gani yaliyochangia kupungua kwa utafiti wa AI katika miaka ya 1970?
Context:TWakati wa kwanza wa majira ya baridi 1974-1980 Katika miaka ya 1970, AI ilikuwa chini ya ukosoaji na vikwazo vya kifedha. Watafiti wa AI walishindwa kufahamu ugumu wa matatizo waliyokuwa wakikabili. Matumaini yao makubwa yaliongeza matarajio ya juu sana, na wakati matokeo yaliyoahidiwa hayakutokea, ufadhili wa AI ulipotea. Wakati huo huo, uwanja wa uhusiano (au mitandao ya neva) ilifungwa karibu kabisa kwa miaka 10 na Marvin Minsky kukosoa uharibifu wa perceptrons. Licha ya ugumu wa ufahamu wa umma wa AI mwishoni mwa miaka ya 70, mawazo mapya yalichunguzwa katika programu ya mantiki, kufikiri kwa kawaida na maeneo mengine mengi.  Matatizo Katika miaka ya mapema ya sabini, uwezo wa programu za AI ulikuwa mdogo. Hata zile zenye kuvutia zaidi zingeweza kushughulikia tu matoleo madogo-madogo ya matatizo ambayo zilipaswa kusuluhisha; programu zote zilikuwa, kwa maana fulani, "vichezeo". Watafiti wa AI walikuwa wameanza kukimbia katika mipaka kadhaa ya msingi ambayo haikuweza kuzidiwa katika miaka ya 1970. Ingawa baadhi ya vizuizi hivyo vingevunjwa katika miongo ya baadaye, vingine bado vinazuia kazi ya kuhubiri hadi leo.  Uwezo mdogo wa kompyuta: Hakukuwa na kumbukumbu au uwezo wa kutosha wa kufanya kazi yoyote muhimu. Kwa mfano, kazi ya mafanikio ya Ross Quillian juu ya lugha ya asili ilionyeshwa na msamiati wa maneno ishirini tu, kwa sababu hiyo ndiyo yote ambayo ingefaa katika kumbukumbu. Hans Moravec alisema katika 1976 kwamba kompyuta walikuwa bado mamilioni ya mara dhaifu mno kuonyesha akili. Alidokeza ulinganisho: akili bandia inahitaji nguvu za kompyuta kama vile ndege zinavyohitaji nguvu za farasi. Chini ya kizingiti fulani, haiwezekani, lakini, kadiri nguvu inavyoongezeka, hatimaye inaweza kuwa rahisi. Kuhusiana na maono ya kompyuta, Moravec inakadiriwa kwamba matching tu makali na mwendo kugundua uwezo wa retina ya binadamu katika muda halisi itahitaji general-purpose kompyuta uwezo wa 109 shughuli / sekunde (1000 MIPS). Kuanzia mwaka 2011, matumizi ya vitendo ya maono ya kompyuta yanahitaji 10,000 hadi 1,000,000 MIPS. Kwa kulinganisha, supercomputer ya haraka zaidi katika 1976, Cray-1 (kuuza kwa $ 5 milioni kwa $ 8 milioni), alikuwa tu uwezo wa karibu 80 130 MIPS, na kompyuta ya kawaida ya desktop wakati huo mafanikio chini ya 1 MIPS. Intractability na mlipuko combinatorial. Katika 1972 Richard Karp (kujenga juu ya Stephen Cook ya 1971 theorem) alionyesha kuna matatizo mengi ambayo pengine inaweza tu kutatuliwa katika muda exponential (katika ukubwa wa pembejeo). Kupata ufumbuzi bora kwa matatizo haya inahitaji kiasi unimaginable ya muda kompyuta isipokuwa wakati matatizo ni trivial. Hii karibu hakika ilimaanisha kwamba wengi wa "toy" ufumbuzi kutumika na AI pengine kamwe kuongeza hadi katika mifumo muhimu. Ujuzi wa akili ya kawaida na kusababu. Maombi mengi muhimu ya akili bandia kama maono au lugha ya asili yanahitaji kiasi kikubwa cha habari kuhusu ulimwengu: programu inahitaji kuwa na wazo la nini inaweza kuwa kuangalia au ni nini ni kuzungumza juu. Hii inahitaji kwamba programu kujua mambo mengi sawa kuhusu ulimwengu kwamba mtoto anafanya. Muda si muda, watafiti waligundua kwamba hiyo ilikuwa habari nyingi sana. Hakuna mtu katika 1970 angeweza kujenga database hivyo kubwa na hakuna mtu alijua jinsi programu inaweza kujifunza habari nyingi. Kinyume cha Moravec: Kuthibitisha nadharia na kutatua matatizo ya jiometri ni rahisi kwa kompyuta, lakini kazi inayoonekana kuwa rahisi kama kutambua uso au kuvuka chumba bila kugonga kitu chochote ni ngumu sana. Jambo hilo linaeleza kwa nini utafiti kuhusu kuona na roboti ulikuwa umefanya maendeleo kidogo sana kufikia katikati ya miaka ya 1970. Sura na matatizo ya sifa. Watafiti wa AI (kama John McCarthy) ambao walitumia mantiki waligundua kuwa hawawezi kuwakilisha mapungufu ya kawaida ambayo yalihusisha kupanga au kusababu kwa msingi bila kufanya mabadiliko kwa muundo wa mantiki yenyewe. Walibuni mantiki mpya (kama vile mantiki zisizo za kawaida na mantiki za aina) kujaribu kutatua matatizo. Mwisho wa fedha Angalia pia: AI baridi Mashirika yaliyofadhili utafiti wa AI (kama vile serikali ya Uingereza, DARPA na NRC) yalifadhaishwa na ukosefu wa maendeleo na hatimaye kukata karibu fedha zote kwa utafiti usioelekezwa katika AI. Mfano huo ulianza mapema kama 1966 wakati ripoti ya ALPAC ilipoonekana ikikosoa jitihada za kutafsiri kwa mashine. Baada ya kutumia dola milioni 20, NRC ilimaliza msaada wote. Mwaka 1973, ripoti ya Lighthill juu ya hali ya utafiti wa AI nchini Uingereza ilikosoa kushindwa kabisa kwa AI kufikia "malengo yake makubwa" na ilisababisha kuvunjwa kwa utafiti wa AI katika nchi hiyo. (Ripoti hasa zilizotajwa combinatorial mlipuko tatizo kama sababu ya kushindwa AI ya.) DARPA ilivunjika moyo sana na watafiti wanaofanya kazi kwenye programu ya Utafiti wa Uelewaji wa Hotuba katika CMU na kufuta ruzuku ya kila mwaka ya dola milioni tatu. Kufikia mwaka wa 1974, ilikuwa vigumu kupata fedha za kutegemeza miradi ya kutengeneza akili ya bandia.  Hans Moravec alilaumu utabiri usio wa kweli wa wenzake kwa kuzuka kwa tatizo hilo. "Watafiti wengi walinaswa katika mtego wa kutia chumvi". Hata hivyo, kulikuwa na suala lingine: tangu kupitishwa kwa Mansfield Marekebisho katika 1969, DARPA alikuwa chini ya kuongezeka kwa shinikizo kwa fedha "kazi-oriented utafiti wa moja kwa moja, badala ya utafiti msingi undirected". Fedha kwa ajili ya ubunifu, freewheeling utafutaji kwamba alikuwa amekwenda juu katika 60s bila kuja kutoka DARPA. Badala yake, pesa hizo zilitumiwa kwa miradi hususa yenye malengo yaliyo wazi, kama vile mizinga ya kivita yenye kujiendesha yenyewe na mifumo ya kusimamia vita.  Ukosoaji kutoka chuo nzima Angalia pia: Falsafa ya akili bandia Wanafalsafa kadhaa walikuwa na pingamizi kali kwa madai yaliyotolewa na watafiti wa AI. Mmoja wa wa kwanza alikuwa John Lucas, ambaye alisema kwamba nadharia ya kutokamilika ya Gödel ilionyesha kwamba mfumo rasmi (kama programu ya kompyuta) hauwezi kamwe kuona ukweli wa taarifa fulani, wakati mwanadamu anaweza. Hubert Dreyfus alidhihaki ahadi zilizovunjwa za miaka ya 1960 na kukosoa dhana za AI, akisema kwamba kusababu kwa binadamu kwa kweli kulihusisha "usindikaji wa ishara" kidogo sana na mpango mkubwa wa "kujua jinsi" iliyojumuishwa, ya asili, isiyo na ufahamu. Hoja ya John Searle ya Chumba cha Kichina, iliyowasilishwa mnamo 1980, ilijaribu kuonyesha kwamba programu haiwezi kusemwa "kuelewa" alama ambazo hutumia (ubora unaoitwa "makusudi"). Ikiwa ishara hazina maana kwa mashine, Searle alisema, basi mashine haiwezi kuelezwa kuwa "inayofikiri".  Ukosoaji huu haukuchukuliwa kwa uzito na watafiti wa AI, mara nyingi kwa sababu walionekana kuwa mbali na uhakika. Matatizo kama vile ugumu na maarifa ya kawaida yalionekana kuwa ya haraka zaidi na mazito zaidi. Haikuwa wazi ni tofauti gani kati ya "kujua jinsi" au "kwa makusudi" iliyotengenezwa na programu halisi ya kompyuta. Minsky alisema juu ya Dreyfus na Searle "wanaelewa vibaya, na wapaswa kupuuzwa". Dreyfus, ambaye alifundisha katika MIT, alipewa bega la baridi: baadaye alisema kwamba watafiti wa AI "hawathubutu kuonekana kula chakula cha mchana pamoja nami". Joseph Weizenbaum, mwandishi wa ELIZA, alihisi matibabu ya wenzake ya Dreyfus haikuwa ya kitaalam na ya kitoto. Ingawa alikuwa mkosoaji wa wazi wa msimamo wa Dreyfus, yeye "kwa makusudi aliweka wazi kwamba wao si njia ya kumtendea mwanadamu".  Weizenbaum alianza kuwa na mashaka makubwa ya kimaadili kuhusu AI wakati Kenneth Colby aliandika "programu ya kompyuta ambayo inaweza kufanya mazungumzo ya kisaikolojia" kulingana na ELIZA. Weizenbaum alifadhaika kwamba Colby aliona programu isiyo na akili kuwa chombo cha tiba chenye uzito. Uhasama ulianza, na hali haikusaidiwa wakati Colby alipokataa kumsifu Weizenbaum kwa mchango wake katika programu hiyo. Katika mwaka wa 1976, Weizenbaum alichapisha kitabu Computer Power and Human Reason ambacho kilisema kwamba matumizi mabaya ya akili bandia yana uwezo wa kupunguza thamani ya maisha ya binadamu.  Perceptrons na mashambulizi juu ya connectionism A perceptron ilikuwa aina ya mtandao wa neva iliyoletwa mwaka 1958 na Frank Rosenblatt, ambaye alikuwa mwanafunzi mwenzake wa Marvin Minsky katika Shule ya Juu ya Sayansi ya Bronx. Kama watafiti wengi wa AI, alikuwa na matumaini kuhusu uwezo wao, akitabiri kwamba "perceptron hatimaye inaweza kujifunza, kufanya maamuzi, na kutafsiri lugha". Programu ya utafiti hai katika mfano huo ulifanywa katika miaka ya 1960 lakini alikuja kwa kusimamishwa ghafla na kuchapishwa kwa Minsky na Papert 1969 kitabu Perceptrons. Ilidokeza kwamba kulikuwa na vizuizi vikubwa kwa kile ambacho perceptrons ingeweza kufanya na kwamba utabiri wa Frank Rosenblatt ulikuwa umepita kiasi kabisa. Athari za kitabu hicho zilikuwa mbaya sana: karibu hakukuwa na utafiti wowote uliofanywa kwa miaka 10 juu ya uhusiano. Hatimaye, kizazi kipya cha watafiti kingerejesha uwanja huo na baada ya hapo ungekuwa sehemu muhimu na muhimu ya akili bandia. Rosenblatt hakuweza kuishi kuona hii, kama alikufa katika ajali ya mashua muda mfupi baada ya kitabu ilichapishwa.  Kusababu kwa Kihalisi na kwa Ufananisho: "Watu Wenye Busara" Mantiki ilianzishwa katika utafiti wa AI mapema mwaka 1959, na John McCarthy katika pendekezo lake la Ushauri Taker. Katika 1963, J. Alan Robinson alikuwa aligundua njia rahisi ya kutekeleza upunguzaji kwenye kompyuta, azimio na umoja algorithm. Hata hivyo, utekelezaji wa moja kwa moja, kama wale walijaribu na McCarthy na wanafunzi wake mwishoni mwa miaka ya 1960, walikuwa hasa intractable: programu zinahitajika astronomical idadi ya hatua ya kuthibitisha theorems rahisi. mbinu zaidi ya matunda kwa mantiki ilianzishwa katika miaka ya 1970 na Robert Kowalski katika Chuo Kikuu cha Edinburgh, na hivi karibuni hii imesababisha ushirikiano na watafiti Kifaransa Alain Colmerauer na Philippe Roussel ambao kuundwa mafanikio mantiki lugha ya programu Prolog. Prolog anatumia subset ya mantiki (Horn vifungu, karibu kuhusiana na "sheria" na "sheria za uzalishaji") kwamba kuruhusu tractable hesabu. Kanuni zitaendelea kuwa na ushawishi, kutoa msingi kwa Edward Feigenbaum's mtaalam mifumo na kazi inayoendelea na Allen Newell na Herbert A. Simon ambayo ingeongoza kwa Soar na nadharia zao za umoja wa utambuzi.  Wakosoaji wa mbinu ya kimantiki walitaja, kama Dreyfus alivyofanya, kwamba wanadamu mara chache sana walitumia mantiki walipotatua matatizo. Majaribio ya wanasaikolojia kama vile Peter Wason, Eleanor Rosch, Amos Tversky, Daniel Kahneman na wengine walitoa uthibitisho. McCarthy alijibu kwamba yale ambayo watu hufanya si muhimu. Alidai kwamba kile kinachohitajika ni mashine zinazoweza kutatua matatizo - si mashine zinazofikiri kama wanadamu.  Viunzi na maandishi: "scuffles" Miongoni mwa wakosoaji wa mbinu ya McCarthy walikuwa wenzake nchini kote katika MIT. Marvin Minsky, Seymour Papert na Roger Schank walikuwa wakijaribu kutatua matatizo kama "kuelewa hadithi" na "utambuzi wa kitu" ambayo ilihitaji mashine kufikiri kama mtu. Ili kutumia dhana za kawaida kama "kiti" au "mgahawa" walipaswa kufanya dhana zote zile zisizo na mantiki ambazo watu hufanya kawaida. Kwa kusikitisha, ni vigumu kueleza kwa usahihi mawazo kama hayo. Gerald Sussman aliona kwamba "kutumia lugha sahihi kueleza dhana zisizo sahihi hasa hakuzifanyi kuwa sahihi zaidi". Schank alielezea mbinu zao za "anti-logic" kama "sarufi", kinyume na paradigms "safi" zinazotumiwa na McCarthy, Kowalski, Feigenbaum, Newell na Simon.  Mnamo 1975, katika karatasi ya msingi, Minsky alibainisha kwamba wengi wa watafiti wenzake "wasio na usahihi" walikuwa wakitumia aina ile ile ya chombo: mfumo ambao unakamata dhana zetu zote za kawaida juu ya kitu. Kwa mfano, kama tutatumia dhana ya ndege, kuna kundi la nyota ya ukweli kwamba mara moja kuja akilini: tunaweza kudhani kwamba yeye huruka, hula minyoo na kadhalika. Tunajua ukweli huu si kweli daima na kwamba deductions kutumia ukweli huu haitakuwa "kielezi", lakini hizi seti muundo wa dhana ni sehemu ya mazingira ya kila kitu sisi kusema na kufikiri. Aliyaita majengo hayo "muundo". Schank alitumia toleo la fremu alizoziita "scripts" kujibu kwa mafanikio maswali kuhusu hadithi fupi kwa Kiingereza.
Matarajio yasiyo ya kweli, ukosefu wa fedha, changamoto ya kuzalisha matokeo muhimu, na ugunduzi wa idadi ya mapungufu ya msingi ambayo wanasayansi wa AI hawakuweza kushinda katika miaka ya 1970 yote yalichangia kupungua kwa utafiti wa AI katika muongo huo.