Перегляд вихідного коду сторінки Історія штучного інтелекту

{{Див. також|{{нп|Хронологія розвитку штучного інтелекту|||Timeline of artificial intelligence}}|{{нп|Поступ у штучному інтелекті|||Progress in artificial intelligence}}}}
{{Штучний інтелект (бічна панель)|Історія}}

'''Істо́рія шту́чного інтеле́кту''' ('''ШІ''', {{lang-en|artificial intelligence, AI}}) почалася у [[Стародавній світ|стародавньому світі]], з міфів, оповідань та чуток про створення штучних істот, яких майстри обдарували розумом чи свідомістю. Зерна сучасного ШІ заклали філософи, які намагалися описати процес людського мислення як механічне маніпулювання символами. Ця робота досягла найвищої точки винайденням у 1940-х роках [[Комп'ютер|програмованого цифрового комп'ютера]], машини, що ґрунтується на абстрактній сутності математичного міркування. Цей пристрій та ідеї в його основі надихнули невелику групу науковців почати серйозно обговорювати можливість побудови [[Електронний мозок|електронного мозку]].

[[Алан Тюрінг]] був першим, хто здійснив істотні дослідження в галузі, яку він називав машинним інтелектом ({{lang-en|Machine Intelligence}}).<ref name="turing">{{Cite book |last= Copeland|first= J (Ed.)|title= The Essential Turing: the ideas that gave birth to the computer age|language=en|publisher= Oxford: Clarendon Press|year=2004|isbn=0-19-825079-7}}</ref> Галузь дослідження [[Штучний інтелект|ШІ]] заснували на {{нп|Дартмутський семінар|семінарі||Dartmouth workshop}}, проведеному в кампусі [[Дартмутський коледж|Дартмутського коледжу]] в США влітку 1956 року.<ref>{{Cite journal |doi = 10.1016/j.bushor.2018.08.004|title = Siri, Siri, in my hand: Who's the fairest in the land? On the interpretations, illustrations, and implications of artificial intelligence|language = en|journal = Business Horizons|volume = 62|pages = 15–25|year = 2019|last1 = Kaplan|first1 = Andreas|last2 = Haenlein|first2 = Michael| s2cid=158433736 }}</ref> Ті, хто відвідали той семінар, стали лідерами досліджень у галузі ШІ на десятиліття вперед. Багато хто з них прогнозували, що машина з інтелектом, рівносильним людському, з'явиться не більше, ніж за покоління, і їм виділили мільйони доларів для втілення цього бачення.{{sfn|Newquist|1994|pp=143–156}}

З часом стало очевидно, що дослідники дуже сильно недооцінили складність цього проєкту.{{sfn|Newquist|1994|pp=144–152}} 1974 року, у відповідь на критику з боку [[Джеймс Лайтгілл|Джеймса Лайтгілла]] та під тиском конгресу, уряди [[Агенція передових оборонних дослідницьких проєктів США|США]] та [[Уряд Великої Британії|Великої Британії]] припинили фінансування неспрямованих досліджень щодо штучного інтелекту, і наступні складні роки стали відомі як «[[зима ШІ]]». Сім років потому візіонерська ініціатива [[Виконавча влада Японії|японського уряду]] надихнула уряди та промисловість надавати [[ШІ]] мільярди доларів, але до кінця 1980-х років ці інвестори розчарувалися і знову відкликали фінансування.

Інвестиції та інтерес до ШІ [[Весна ШІ|зазнали буму]] в 2020-х роках, коли до багатьох задач науки та промисловості стали успішно застосовувати [[машинне навчання]] завдяки новим методам, використанню потужного обчислювального обладнання, та збиранню величезних наборів даних.

== Предтечі ==

=== Міфічні, фантастичні, та гіпотетичні предтечі ===

==== Міфи та легенди ====

У грецькій міфології [[Тал]] був гігантом, зробленим із бронзи, який був сторожем острова Крит. Він кидав валуни в кораблі загарбників та щоденно здійснював 3 обходи навколо периметра острова.<ref>Епізод про Тала у 4-тій книзі «[[Аргонавтика|Аргонавтики]]»</ref> За даними «[[Бібліотека (псевдо-Аполлодор)|Бібліотеки]]» [[Псевдо-Аполлодор]]а, Гефест викував Тала за допомогою циклопів і подарував цього [[автоматон]]а [[Мінос]]у.<ref>''Бібліотека'' 1.9.26</ref> В «[[Аргонавтика|Аргонавтиці]]» [[Ясон]] з аргонавтами перемогли його, витягнувши єдиний штир, розташований біля його стопи, який, бувши вийнятим, дозволив витекти життєдайному [[іхор]]у з його тіла, залишивши його бездіяльним.<ref>{{Cite book|last=Rhodios|first=Apollonios|title=The Argonautika : Expanded Edition|language=en|date=2007|publisher=University of California Press|isbn=978-0-520-93439-9|pages=355|oclc=811491744}}</ref>

[[Пігмаліон]] у грецькій міфології був легендарним царем і скульптором, найвідомішим завдяки «[[Метаморфози|Метаморфозам]]» [[Овідій|Овідія]]. У 10-й книзі повісті Овідія Пігмаліон починає гидувати жінками після того, як стає свідком проституції {{нп|Пропоетиди|Пропоетид||Propoetides}}.<ref>{{Cite book|last=Morford|first=Mark|title=Classical mythology|language=en|year=2007|isbn=978-0-19-085164-4|location=Oxford|pages=184|oclc=1102437035}}</ref> Незважаючи на це, він приносить жертви до храму Венери й благає богиню дату йому жінку, точно таку, як скульптура, яку він вирізьбив.

==== Середньовічні легенди про штучні створіння ====
[[Файл:Homunculus Faust.jpg|thumb|upright|Зображення гомункула з «Фауста» Гете]]

У творі «Про природу речей», написаному швейцарським алхіміком [[Теофраст Парацельс|Парацельсом]], описано процедуру, яка, за його твердженням, дозволяє створити «штучну людину». Якщо помістити «чоловічу сперму» до кінського гною, й годувати її «Таємницею людської крові» протягом 40 днів, це місиво стане живим немовлям.<ref>{{Cite book|title=The alchemy reader: from Hermes Trismegistus to Isaac Newton|language=en|date=2003|publisher=Cambridge University Press|last=Linden |first=Stanton J.|isbn=0-521-79234-7|location=New York|pages=Ch. 18|oclc=51210362}}</ref>

Найраніша писемна згадка про створення голема зустрічається у творах {{нп|Елеазар Вормський|Елеазара бен Юда Вормського||Eleazar of Worms}} на початку XIII століття.<ref>{{Cite web |url=https://www.matthewkressel.net/2015/10/01/36-days-of-judaic-myth-day-24-the-golem-of-prague/ |title=36 Days of Judaic Myth: Day 24, The Golem of Prague |last=Kressel|first=Matthew|date=2015-10-01|website=Matthew Kressel|language=en|access-date=2020-03-15}}</ref>{{sfn|Newquist|1994|p=}}{{сторінка|дата=листопад 2023}} У середньовіччі вважали, що оживлення [[Голем]]а можливо досягти, вставивши до рота глиняної фігури аркуш паперу з будь-яким з імен бога.<ref>{{Cite web|url=http://www.jewishencyclopedia.com/articles/6777-golem|title=GOLEM|language=en|website=www.jewishencyclopedia.com |access-date=2020-03-15}}</ref> На відміну від легендарних автоматів, таких як {{нп|Бронзова голова|Бронзові голови||Brazen head}},{{sfn|Newquist|1994|p=38}} [[Голем]] розмовляти не міг.<ref>{{Cite web|url=https://www.sefaria.org/Sanhedrin.65b?lang=bi|title=Sanhedrin 65b|language=en |website=www.sefaria.org|access-date=2020-03-15}}</ref>

''{{нп|Таквін|||Takwin}}'', штучне живе створення, було частою темою алхімічних рукописів [[Ісмаїліти|ісмаїлітів]], особливо тих, які приписувалися [[Джабір ібн Хаян|Джабіру ібн Хаяну]]. Ісламські алхіміки у своїй роботі намагалися створити різноманітні форми життя, від рослин до тварин.<ref>{{Cite journal|last=O'Connor|first=Kathleen Malone |date=1994|title=The alchemical creation of life (takwin) and other concepts of Genesis in medieval Islam|language=en|url=https://repository.upenn.edu/dissertations/AAI9503804|journal=Dissertations Available from ProQuest|pages=1–435}}</ref>

У творі «{{нп|Фауст, частина друга|Фауст: Друга частина трагедії||Faust, Part Two}}» [[Йоганн Вольфганг фон Гете|Йоганна Вольфганга фон Гете]] створений алхімічно [[гомункул]], призначений жити вічно у флаконі, в якому його створили, намагається народитися в повному людському тілі. Проте під час цього перетворення флакон розбивається, і гомункул гине.<ref>{{Cite book|last=Goethe|first=Johann Wolfgang von |title=Faust; a tragedy. Translated, in the original metres ... by Bayard Taylor. Authorised ed., published by special arrangement with Mrs. Bayard Taylor. With a biographical introd|language=en|date=1890|publisher=London Ward, Lock |url=https://archive.org/details/fausttragedytran00goetuoft}}</ref>

==== Сучасна фантастика ====
{{Main|{{нп|Штучний інтелект у фантастиці|||Artificial intelligence in fiction}}}}

Ідеї про штучних людей і мислячі машини розвинулися у фантастиці вже на початку XIX століття, наприклад, у «[[Франкенштейн]]і» [[Мері Шеллі]] та «[[Р. У. Р. (Россумові Універсальні Роботи)|Р.&nbsp;У.&nbsp;Р. (Россумових Універсальних Роботах)]]» [[Карел Чапек|Карела Чапека]],{{sfn|McCorduck|2004|pp=17–25}} а також у гіпотезах, як у «[[Дарвін серед машин|Дарвіні серед машин]]» [[Семюель Батлер|Семюеля Батлера]],{{sfn|Butler|1863}} і реальних випадках, включно з «{{нп|Шахіст Мельцеля|Шахістом Мельцеля||Maelzel's Chess Player}}» [[Едгар Аллан По|Едгара Аллана По]].{{sfn|Newquist|1994|p=65}}
ШІ залишається популярною темою у фантастиці й досі.<ref>{{Cite journal|last1=Cave|first1=Stephen|last2=Dihal|first2=Kanta|date=2019|title=Hopes and fears for intelligent machines in fiction and reality|url=https://www.nature.com/articles/s42256-019-0020-9|journal=Nature Machine Intelligence|language=en|volume=1|issue=2|pages=74–78|doi=10.1038/s42256-019-0020-9|s2cid=150700981|issn=2522-5839}}</ref>

==== Автомати ====
{{Main|Автомат (техніка)}}
[[Файл:Al-jazari robots.jpg|thumb|right|250пкс|Програмовані автомати {{нп|Аль-Джазарі|||Al-Jazari}} (1206 рік)]]

Реалістичні гуманоїдні [[Автомат (техніка)|автомати]] створювали ремісники кожної з цивілізацій, зокрема, {{нп|Янь Ші|||Yan Shi}}<!-- Проблема вікіфікації: Сторінка [[:en:Yan Shi]] (→ [[:en:King Mu of Zhou#Automaton]]) перекладена як [[Му-ван]], хоча хотіли [[Янь Ші]] (SashkoR0B0T)-->,{{sfn|Needham|1986|p=53}} [[Герон Александрійський]],{{sfn|McCorduck|2004|p=6}} {{нп|Аль-Джазарі|||Al-Jazari}},{{sfn|Nick|2005}}
{{нп|П'єр Жаке-Дро|||Pierre Jaquet-Droz}} й {{нп|Вольфганг фон Кемпелен|||Wolfgang von Kempelen}}.{{sfn|McCorduck|2004|p=17}}{{sfn|Levitt|2000}}

Найстародавнішими відомими автоматами були [[Ідол|священні статуї]] [[Стародавній Єгипет|стародавнього Єгипту]] та [[Стародавня Греція|Греції]].{{sfn|Newquist|1994|p=30}} Віряни вважали, що ремісники наділи ці фігури справжніми розумами, здатними до мудрості й почуттів. [[Гермес Трисмегіст]] писав, що «відкривши справжню природу богів, людина змогла її відтворити».<ref>
Процитоване в {{Harvnb|McCorduck|2004|p=8}}, {{Harvnb|Crevier|1993|p=1}}, а {{Harvnb|McCorduck|2004|pp=6–9}} обговорює священні статуї.
</ref><ref>Інші важливі автомати створили [[Гарун ар-Рашид]] {{Harv|McCorduck|2004|p=10}}, [[Жак де Вокансон]] {{Harv|Newquist|1994|p=40}}, {{Harv|McCorduck|2004|p=16}} і {{нп|Леонардо Торрес-і-Кеведо|||Leonardo Torres y Quevedo}} {{Harv|McCorduck|2004|pp=59–62}}</ref>
Англійський учений {{нп|Александр Некем|||Alexander Neckam}} стверджував, що давньоримський поет [[Вергілій]] побудував палац з автоматичними статуями.<ref name="Cave Dihal Dillon 2020 p. 56">{{cite book | last1=Cave | first1=S. | last2=Dihal | first2=K. | last3=Dillon | first3=S. | title=AI Narratives: A History of Imaginative Thinking about Intelligent Machines | language=en | publisher=Oxford University Press | year=2020 | isbn=978-0-19-884666-6 | url=https://books.google.com/books?id=T53SDwAAQBAJ&pg=PA56 | access-date=2023-05-02 | page=56}}</ref>

Протягом ранньомодерністського періоду стверджували, що ці легендарні автомати володіли магічною здатністю відповідати на адресовані їм запитання. Пізньосередньовічний алхімік та протопротестант [[Роджер Бекон]] вигадав {{нп|Бронзова голова|бронзову голову||Brazen head}}, розпустивши легенду те, що він чарівник.<ref>{{Cite book|last=Butler, E. M. (Eliza Marian)|title=The myth of the magus|language=en|date=1948|publisher=Cambridge University Press|isbn=0-521-22564-7|location=London|oclc=5063114}}</ref><ref name="Porterfield 2006 p. 136">{{cite book | last=Porterfield | first=A. | title=The Protestant Experience in America | language=en | publisher=Greenwood Press | series=American religious experience | year=2006 | isbn=978-0-313-32801-5 | url=https://books.google.com/books?id=V9VM9NEsqXwC&pg=PA136 | access-date=2023-05-15 | page=136}}</ref> Ці легенди були схожі на скандинавський міф про Голову [[Мімір]]а. За легендою, Мімір славився розумом і мудрістю, і був обезголовлений під час [[Війна асів та ванів|війни асів та ванів]]. Сказано, що [[Одін]] «забальзамував» його голову травами й читав заклинання над нею, так що голова Міміра зберегла здатність висловлювати мудрість перед Одіном. Одін відтоді зберігав цю голову при собі, щоби радитися з нею.<ref>{{Cite book|last=Hollander|first=Lee M.|title=Heimskringla; history of the kings of Norway.|language=en|publisher=Published for the American-Scandinavian Foundation by the University of Texas Press|year=1964|isbn=0-292-73061-6|location=Austin|oclc=638953}}</ref>

=== Формальне міркування ===

Штучний інтелект ґрунтується на припущенні, що процес людського мислення можливо механізувати. Вивчення механічного або «формального» міркування має довгу історію. [[Китайська філософія|Китайські]] та [[Давньогрецька філософія|грецькі]] філософи розробили структуровані методи формального виведення в першому тисячолітті до н.&nbsp;е. Їхні ідеї розвинули протягом століть такі філософи як [[Арістотель]] (який дав формальний аналіз [[силогізм]]у), [[Евклід]] (чиї «[[Начала Евкліда|Начала]]» були моделлю формального міркування), [[Аль-Хорезмі]] (який розвинув [[алгебра|алгебру]] і дав своє ім'я «[[алгоритм]]у») та європейські філософи-[[Схоластика|схоластики]], як-от [[Вільям Оккам]] та [[Дунс Скот]].{{sfn|Berlinski|2000}}

Іспанський філософ [[Раймунд Луллій]] (1232—1315) розробив декілька ''логічних машин'', присвячених вироблянню знань логічними засобами;<ref>Cfr. Carreras Artau, Tomás y Joaquín. ''Historia de la filosofía española. Filosofía cristiana de los siglos XIII al XV''. Madrid, 1939, Volume I {{ref-es}}</ref> Луллій описував свої машини як механічні сутності, які могли поєднувати базові й беззаперечні істини за допомогою простих логічних операцій, виконуваних машиною механічними засобами, таким чином, щоби виробити всі можливі знання.<ref>Bonner, Anthonny, ''The Art and Logic of Ramón Llull: A User's Guide'', Brill, 2007. {{ref-en}}</ref> Робота Луллія мала великий вплив на [[Готфрід Лейбніц|Готфріда Лейбніца]], який переосмислив його ідеї.<ref>Anthony Bonner (ed.), Doctor Illuminatus. A Ramon Llull Reader (Princeton University 1985). Vid. "Llull's Influence: The History of Lullism" at 57–71 {{ref-en}}</ref>

[[Файл:Gottfried Wilhelm Leibniz, Bernhard Christoph Francke.jpg|left|thumb|upright|[[Готфрід Лейбніц]], який припускав, що людський розум можливо звести до механічного обчислення]]
У XVII столітті [[Готфрід Лейбніц|Лейбніц]], [[Томас Гоббс]] та [[Рене Декарт]] досліджували, чи можливо все раціональне мислення зробити таким же систематизованим, як алгебра та геометрія.<ref>
Механістичність та ШІ XVII століття:
* {{Harvnb|McCorduck|2004|pp=37–46}}
* {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|p=6}}
* {{Harvnb|Buchanan|2005|p=53}}
</ref> [[Томас Гоббс|Гоббс]] знаменито написав у «[[Левіафан (книга)|Левіафані]]»: «розум&nbsp;— це ніщо інше, як обчислення».<ref>Гоббс та ШІ:
* {{Harvnb|McCorduck|2004|p=42}}
* {{Harvnb|Hobbes|1651|loc=chapter 5}}
</ref> [[Готфрід Лейбніц|Лейбніц]] уявляв універсальну мову міркування, ''{{нп|characteristica universalis}}'', яка зводила би аргументування до обчислення, таким чином, що «потреби в суперечці між двома філософами було би не більше, ніж між двома бухгалтерами. Бо достатньо було би взяти їм олівці в руки, сісти до їхніх дощок, і сказати один одному (з другом як свідком, якщо бажають): ''Порахуймо''.»<ref>
Лейбніц та ШІ:
* {{Harvnb|McCorduck|2004|p=41}}
* {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|p=6}}
* {{Harvnb|Berlinski|2000|p=12}}
* {{Harvnb|Buchanan|2005|p=53}}
</ref> Ці філософи почали формулювати [[Система фізичних символів|гіпотезу системи фізичних символів]], яка стала дороговказною вірою досліджень ШІ.

У XX столітті вивчення [[Математична логіка|математичної логіки]] забезпечило необхідний прорив, який зробив штучний інтелект позірно правдоподібним. Основи заклали такі праці як «{{нп|Закони мислення|||The Laws of Thought}}» [[Джордж Буль|Буля]] та ''«{{нп|Begriffsschrift||de}}»'' [[Готлоб Фреге|Фреге]]. Спираючись на систему [[Готлоб Фреге|Фреге]], [[Бертран Расселл|Расселл]] та [[Альфред Норт Вайтгед|Вайтгед]] представили формальне викладення основ математики у своєму шедеврі, ''«[[Principia Mathematica]]»'' 1913 року. Надихнувшись успіхом [[Бертран Расселл|Рассела]], [[Програма Гільберта|Давид Гільберт]] викликав математиків 1920-х і 30-х років відповісти на фундаментальне питання: «чи можливо формалізувати все математичне міркування?»{{sfn|Berlinski|2000}} Відповідь на його питання дали [[Теореми Геделя про неповноту|доведення неповноти]] [[Курт Гедель|Геделя]], [[Машина Тюрінга|машина]] [[Алан Тюрінг|Тюрінга]] та [[лямбда-числення]] [[Алонзо Черч|Черча]].{{sfn|Berlinski|2000}}<ref>[[Лямбда-числення]] було особливо важливим для ШІ, оскільки воно стало натхненням для ''[[Lisp]]'' (найважливішої мови програмування, яку використовували в ШІ). {{Harv|Crevier|1993|pp=190&nbsp;196,61}}
</ref>

[[Файл:Classic shot of the ENIAC.jpg|right|thumbnail|250px|Фото ''ENIAC'' армії США у Школі електротехніки Мура<ref>Оригінальне фото можна побачити у статті: {{cite journal |last1= Rose |first1= Allen |title= Lightning Strikes Mathematics |journal= Popular Science |language= en |pages= 83–86 |date= April 1946 |url=https://books.google.com/books?id=niEDAAAAMBAJ&q=eniac+intitle:popular+intitle:science&pg=PA83 |access-date=15 квітня 2012}}</ref>]] Їхня відповідь була несподіваною з двох боків. По-перше, вони довели, що насправді існують межі того, чого може досягти математична логіка. Але по-друге (і важливіше для ШІ), їхня робота підказувала, що в межах цих обмежень можливо механізувати ''будь-який'' вид математичного міркування. Ключовим прозрінням була [[машина Тюрінга]]&nbsp;— проста теоретична конструкція, яка вловлювала суть маніпулювання абстрактними символами.{{sfn|Newquist|1994|p=56}} Цей винахід надихнув групу науковців почати обговорювати можливість мислячих машин.{{sfn|Berlinski|2000}}<ref> [[Машина Тюрінга]]: {{Harvnb|McCorduck|2004|pp=63–64}}, {{Harvnb|Crevier|1993|pp=22–24}}, {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|p=8}} та див. {{Harvnb|Turing|1936–37}}</ref>

=== Інформатика ===
{{Main|Історія обчислювальної техніки|Історія інформаційних технологій}}

Лічильні машини проєктували й будували у давнину та протягом історії багато людей, серед них
[[Готфрід Лейбніц#Інформатика|Готфрід Лейбніц]],{{sfn|Couturat|1901}}
[[Жозеф Марі Жаккар]],{{sfn|Russell|Norvig|2021|p=15}}
[[Чарлз Беббідж]],<ref>{{Harvtxt|Russell|Norvig|2021|p=15}}; {{Harvtxt|Newquist|1994|p=67}}</ref>
{{нп|Персі Ладгейт|||Percy Ludgate}},<ref>{{Harvtxt|Randall|1982|pp=4–5}}; {{Harvtxt|Byrne|2012}}; {{Harvtxt|Mulvihill|2012}}</ref>
{{нп|Леонардо Торрес Кеведо|||Leonardo Torres Quevedo}},<ref>{{Harvtxt|Randall|1982|pp=6, 11–13}}; {{Harvtxt|Quevedo|1914}}; {{Harvtxt|Quevedo|1915}}</ref>
[[Веннівер Буш]]{{sfn|Randall|1982|pp= 13, 16–17}}
та інші. [[Ада Лавлейс]] припускала, що машина Беббіджа була «мислячою або … розумною машиною», але застерігала: «Бажано захиститися від можливості перебільшення уявлень, що виникають щодо можливостей» цієї машини.<ref>Цитовано в {{Harvtxt|Russell|Norvig|2021|p=15}}</ref>{{sfn|Menabrea|Lovelace|1843}} [[Щукарьов Олександр Миколайович|Олександр Щукарьов]] із [[Харківський технологічний інститут|Харківського технологічного інституту]] розглядав дещо вдосконалене ним «логічне піаніно» [[Вільям Стенлі Джевонс|Джевонса]] як «машину логічного мислення», технічний засіб механізації тих сторін мислення, що формалізуються.<ref>{{Cite web|title=Історія кафедри|url=http://web.kpi.kharkov.ua/onch/istoriya-kafedri-3/|website=Кафедра загальної та неорганічної хімії [[НТУ «ХПІ»]]|language=uk|accessdate=20 листопада 2023|archive-url=https://web.archive.org/web/20231119115842/https://web.kpi.kharkov.ua/onch/istoriya-kafedri-3/|archive-date=19 листопада 2023|dead-url=no}}</ref>{{sfn|Кратко|2009|p=57}}{{sfn|Малиновський|2004|pp=8—10}}

[[Файл:Mesm1.jpg|thumb|right|[[Мала електронна лічильна машина|МЕЛМ]]. Загальний вигляд.]]
Перші сучасні комп'ютери були величезними машинами [[Друга світова війна|Другої світової війни]] (такими як [[Z3 (комп'ютер)|''Z''3]] [[Конрад Цузе|Конрада Цузе]], {{нп|Гіт Робінсон (дешифрувальна машина)|Гіт Робінсон||Heath Robinson (codebreaking machine)}} та [[Колос (комп'ютер)|Колос]] [[Алан Тюрінг|Алана Тюрінга]], ''[[Калькулятор Атанасова-Беррі|ABC]]'' [[Джон Вінсент Атанасов|Атанасова]] та [[Кліффорд Беррі|Беррі]] (з використанням теоретичних праць [[Кравчук Михайло Пилипович|Михайла Кравчука]]<ref>{{cite book |first=Clark R. |last=Mollenhoff |title=Atanasoff: Forgotten Father of the Computer |location=Ames |publisher=Iowa State University Press |language=en |year=1988 |isbn=0-8138-0032-3 |url=https://archive.org/details/atanasoffforgott0000moll |url-access=registration }}</ref><ref>{{cite book|last=Katchanovski|first=Ivan|date=березень 2004|title=A Puzzle in the Invention and Patenting of the Electronic Computer in the US|url=https://www.researchgate.net/publication/256375036|book-title=Development of the Mathematical Ideas of Mykhailo Kravchuk (Krawtchouk)|language=en|pp=655-687|publisher=National Technical University of Ukraine and [[Наукове товариство імені Шевченка у США|Shevchenko Scientific Society in the US]]|editor1-first=Nina|editor1-last=Virchenko|editor2-first=Ivan|editor2-last=Katchanovski|editor3-first=Viktor|editor3-last=Haidey|editor4-first=Roman|editor4-last=Andrushkiw|editor5-first=Roman|editor5-last=Voronka}}</ref>), та ''[[ENIAC]]'' у [[Пенсільванський університет|Пенсільванському університеті]]).{{sfn|Russell|Norvig|2021|p=14}} ''[[ENIAC]]'' ґрунтувався на теоретичній основі, закладеній [[Алан Тюрінг|Аланом Тюрінгом]], розробив його [[Джон фон Нейман|фон Нейман]],{{sfn|McCorduck|2004|pp=76–80}} і він виявився найвпливовішим.{{sfn|Russell|Norvig|2021|p=14}} Перший електронний комп'ютер на теренах України, [[Мала електронна лічильна машина|МЕЛМ]], розробили вже після Другої світової війни в [[Інститут електротехніки АН УРСР|Інституті електротехніки АН УРСР]], під керівництвом [[Лебедєв Сергій Олексійович|Сергія Лебедєва]].{{sfn|ЕК1973|loc=т. [http://irbis-nbuv.gov.ua/ulib/item/UKR0001148 2], с. 36}}{{sfn|Кратко|2009|pp=58—59}}{{sfn|Малиновський|2004|pp=11—14}}

== Народження машинного інтелекту (до 1956) ==
[[Файл:BRL61-IBM 702.jpg|thumb|upright=1.35|[[IBM 702|''IBM'' 702]]: комп'ютер, який використовувало перше покоління дослідників ШІ.]]

У 1940-х і 50-х роках група науковців з різних галузей (математики, психології, інженерії, економіки та політології) почали обговорювати можливість створення штучного мозку. Алан Тюрінг був першим, хто здійснив істотні дослідження в галузі, яку він називав машинним інтелектом ({{lang-en|Machine Intelligence}}).<ref name="turing"/> Галузь досліджень [[Штучний інтелект|штучного інтелекту]] заснували як академічну дисципліну 1956 року.<ref>{{Cite web|url=https://www.routledge.com/Artificial-Intelligence-Business-and-Civilization-Our-Fate-Made-in-Machines/Kaplan/p/book/9781032155319|last=Kaplan|first=Andreas|title=Artificial Intelligence, Business and Civilization - Our Fate Made in Machines|language=en|access-date=11 березня 2022}}</ref>

=== Кібернетика та ранні нейронні мережі === <!-- На цей розділ має посилатися стаття [[Штучний інтелект]] -->

Найраніші дослідження мислячих машин надихнув збіг ідей, які набули поширення наприкінці 1930-х, у 1940-х, та на початку 1950-х років. Новітні дослідження в [[Неврологія|неврології]] показали, що мозок виявився електричною мережею [[нейрон]]ів, які випромінювали імпульси типу «все або нічого». [[Кібернетика]] [[Норберт Вінер|Норберта Вінера]] описувала керування та стабільність в електричних мережах. [[Теорія інформації]] [[Клод Шеннон|Клода Шеннона]] описувала цифрові сигнали (тобто сигнали типу «все або нічого»). [[Теорія алгоритмів]] [[Алан Тюрінг|Алана Тюрінга]] показала, що будь-який вид обчислення можливо описати в цифровому вигляді. Тісний зв'язок між цими ідеями підказував, що може існувати можливість побудувати «електронний мозок».<ref>
{{Harvnb|McCorduck|2004|pp=51–57, 80–107}},
{{Harvnb|Crevier|1993|pp=27–32}},
{{Harvnb|Russell|Norvig|2003|pp=15, 940}},
{{Harvnb|Moravec|1988|p=3}},
{{Harvnb|Cordeschi|2002|loc=Chap. 5}}.
</ref> Експериментальних роботів, як-от {{нп|Черепаха (робот)|черепах||Turtle (robot)}} {{нп|В. Грей Волтер|В. Грея Волтера||W. Grey Walter}} та {{нп|Звір Джонса Гопкінса|звіра Джонса Гопкінса||Johns Hopkins Beast}}, побудували в 1950-х роках. Ці машини не використовували комп'ютери, цифрову електроніку або символьне міркування; вони керувалися суто аналоговою схемотехнікою.<ref>{{Harvnb|McCorduck|2004|p=98}}, {{Harvnb|Crevier|1993|pp=27–28}}, {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|pp=15, 940}}, {{Harvnb|Moravec|1988|p=3}}, {{Harvnb|Cordeschi|2002|loc=Chap. 5}}.</ref>

Алан Тюрінг розмірковував про машинний інтелект щонайменше з 1941 року, коли він поширив статтю про машинний інтелект, яка може бути найранішою статтею в галузі ШІ,&nbsp;— хоча наразі її втрачено.<ref name="turing" /> {{нп|Волтер Піттс|||Walter Pitts}} та [[Воррен Маккалох]] аналізували мережі ідеалізованих [[Штучний нейрон|штучних нейронів]] і показали, як вони можуть виконувати прості логічні функції, 1943 року.<ref>{{Cite journal |last1=McCulloch |first1=Warren S.|last2=Pitts|first2=Walter|date=1943-12-01|title=A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity|journal=Bulletin of Mathematical Biophysics|language=en|volume=5|issue=4|pages=115–133 |doi=10.1007/BF02478259|issn=1522-9602}}</ref><ref>{{Cite journal|last=Piccinini|first=Gualtiero|date=2004-08-01|title=The First Computational Theory of Mind and Brain: A Close Look at Mcculloch and Pitts's "Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity"|journal=Synthese|language=en|volume=141|issue=2|pages=175–215|doi=10.1023/B:SYNT.0000043018.52445.3e|s2cid=10442035|issn=1573-0964}}</ref> Вони були першими, хто описав те, що пізніше дослідники назвуть [[Штучна нейронна мережа|нейронною мережею]].<ref>{{Harvnb|McCorduck|2004|pp=51–57, 88–94}}, {{Harvnb|Crevier|1993|p=30}}, {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|pp=15−16}}, {{Harvnb|Cordeschi|2002|loc=Chap. 5}} та див. також {{Harvnb|McCullough|Pitts|1943}}</ref> Ця праця зазнала впливу ранішої праці Тюрінга «{{нп|Тюрінгове доведення|Про обчисле́нні числа||Turing's proof}}» 1936 року, яка використовувала подібні двостанові булеві «нейрони», але в ній вперше застосували це до функціювання нейронів.<ref name="turing" /> Одним зі студентів, кого надихнули {{нп|Волтер Піттс|Піттс||Walter Pitts}} та [[Воррен Маккалох|Маккалох]], був молодий [[Марвін Мінський]], тоді 24-річний аспірант. 1951 року (з Діном Едмондсом) він побудував першу нейромережну машину, ''{{нп|SNARC|||Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator}}''.<ref>{{Harvnb|McCorduck|2004|p=102}}, {{Harvnb|Crevier|1993|pp=34–35}} та {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|p=17}}</ref> [[Марвін Мінський|Мінський]] став одним із найважливіших лідерів та новаторів у ШІ.

=== Тест Тюрінга ===

Протягом свого життя Алан Тюрінг використовував термін «машинний інтелект» ({{lang-en|'Machine Intelligence'}}), який після його смерті 1954 року часто називають «штучним інтелектом» ({{lang-en|'Artificial Intelligence'}}). 1950 року [[Алан Тюрінг]] опублікував поворотну й найвідомішу його працю «{{нп|Обчислювальні машини та інтелект|||Computing Machinery and Intelligence}}», в якій він розмірковував про можливість створення машин, що думають, і яка представила його поняття, відоме тепер загалові як [[тест Тюрінга]].<ref>
{{Harvnb|McCorduck|2004|pp=70–72}},
{{Harvnb|Crevier|1993|pp=22−25}},
{{Harvnb|Russell|Norvig|2003|pp=2–3 and 948}},
{{Harvnb|Haugeland|1985|pp=6–9}},
{{Harvnb|Cordeschi|2002|pp=170–176}}.
Див. також
{{Harvnb|Turing|1950}}
</ref> Він зазначив, що поняття «думати» визначити складно, і запропонував свій знаменитий [[тест Тюрінга]].{{sfn|Newquist|1994|pp=92–98}} Якщо машина могла би вести розмову (через [[телетайп]]) так, що її неможливо було би відрізнити від розмови з людиною, то було би розважливо сказати, що машина «думає». Ця спрощена версія задачі дозволила Тюрінгу переконливо довести, що «мисляча машина» є принаймні ''можливою'', і ця праця відповіла на всі найпоширеніші заперечення проти цього твердження.<ref>{{Harvtxt|Russell|Norvig|2003|p=948}} стверджують, що Тюрінг відповів на всі основні заперечення проти ШІ, які було висунуто протягом років після появи цієї праці.</ref> [[Тест Тюрінга]] був першою серйозною пропозицією у [[філософія штучного інтелекту|філософії штучного інтелекту]]. Після цього відбулися три радіопередачі про ШІ від Тюрінга: лекції «Розумна машинерія, єретична теорія» ({{lang-en|'Intelligent Machinery, A Heretical Theory'}}), «Чи можуть цифрові комп'ютери думати?» ({{lang-en|'Can Digital Computers Think?'}}), та панельна дискусія «Чи можливо сказати, що автоматичні обчислювальні машини думають» ({{lang-en|'Can Automatic Calculating Machines be Said to Think'}}). До 1956 року комп'ютерний інтелект активно розвивався у Британії протягом понад десятиліття; найперші програми ШІ там було написано в 1951—52 роках.<ref name="turing" />

=== Ігровий ШІ ===

1951 року, використовуючи машину {{нп|Ferranti Mark 1|''Ferranti Mark'' 1}} [[Манчестерський університет|Манчестерського університету]], {{нп|Крістофер Стрейчі|||Christopher Strachey}} написав програму для гри в шашки, а {{нп|Дітріх Принц|||Dietrich Prinz}}&nbsp;— для гри в шахи.<ref>Див. [http://www.alanturing.net/turing_archive/pages/Reference%20Articles/BriefHistofComp.html "A Brief History of Computing"] {{ref-en}} на AlanTuring.net.</ref> Програма для гри в шашки [[Артур Семюель|Артура Семюеля]], предмет його статті 1959 року «Деякі дослідження в машинному навчанні з використанням гри в шашки», з часом досягла достатнього рівня майстерності, щоби викликати на поєдинок поважного аматора.<ref>Schaeffer, Jonathan. ''One Jump Ahead:: Challenging Human Supremacy in Checkers'', 1997, 2009, Springer, {{ISBN|978-0-387-76575-4}}. Розділ 6. {{ref-en}}</ref> [[Ігровий ШІ]] продовжуватимуть використовувати як міру поступу в ШІ протягом усієї його історії.

=== Символьне міркування та Логічний теоретик ===

Коли у середині п'ятдесятих років уможливився доступ до [[Цифровий комп'ютер|цифрових комп'ютерів]], декілька науковців інтуїтивно зрозуміли, що машина, яка може маніпулювати числами, може також маніпулювати й символами, і що маніпулювання символами може бути суттю людського мислення. Це був новий підхід до створення мислячих машин.<ref>{{Harvnb|McCorduck|2004|pp=137–170}}, {{Harvnb|Crevier|1993|pp=44–47}}</ref>

1955 року [[Аллен Ньюелл]] і (майбутній лауреат Нобелівської премії) [[Герберт Саймон]] створили «{{нп|Логічний теоретик|Логічного теоретика||Logic Theorist}}» (за допомогою {{нп|Кліфф Шоу|Кліффа Шоу||Cliff Shaw}}). Ця програма згодом довела 38 із перших 52 теорем у ''«[[Principia Mathematica]]»'' [[Бертран Расселл|Расселла]] і [[Альфред Норт Вайтгед|Вайтгеда]], а для деяких знайшла нові й елегантніші доведення.<ref>{{Harvnb|McCorduck|2004|pp=123–125}}, {{Harvnb|Crevier|1993|pp=44–46}} та {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|p=17}}</ref>
Саймон сказав, що вони «розв'язали шановану [[Дихотомія розуму та тіла|проблему розуму й тіла]], пояснивши, як складена з матерії система може мати властивості розуму».<ref>Цитовано в {{Harvnb|Crevier|1993|p=46}} та {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|p=17}}</ref>
(Це була рання заява філософської позиції, яку [[Джон Серль]] пізніше назве «[[теза про Сильний ШІ|Сильним ШІ]]» ({{lang-en|"Strong AI"}}): що машини можуть містити розум так само, як і людські тіла.){{sfn|Russell|Norvig|2003|pp=947,952}}

=== Народження штучного інтелекту (1956—1974) ===

Сам термін «штучний інтелект» офіційно запровадив [[Джон Маккарті]] під час {{нп|Дартмутський семінар|Дартмутського семінару||Dartmouth workshop}} 1956 року, поворотної події, яка ознаменувала офіційне запровадження ШІ як академічної дисципліни. Основною метою цього семінару було дослідити можливості створення машин, здатних імітувати людський інтелект, що стало початком цілеспрямованого дослідження сфери ШІ.<ref>{{Cite journal |last1=Chatterjee |first1=Sheshadri |last2=N.S. |first2=Sreenivasulu |last3=Hussain |first3=Zahid |date=2021-01-01 |title=Evolution of artificial intelligence and its impact on human rights: from sociolegal perspective |language=en |url=https://doi.org/10.1108/IJLMA-06-2021-0156 |journal=International Journal of Law and Management |volume=64 |issue=2 |pages=184–205 |doi=10.1108/IJLMA-06-2021-0156 |s2cid=238670666 |issn=1754-243X}}</ref>

Дартмутський семінар 1956 року<ref>
{{Harvnb|McCorduck|2004|pp=111–136}},
{{Harvnb|Crevier|1993|pp=49–51}} та
{{Harvnb|Russell|Norvig|2003|p=17}}
{{Harvnb|Newquist|1994|pp=91–112}}
</ref>
організували [[Марвін Мінський]], Джон Маккарті та двоє старших науковців, [[Клод Шеннон]] та {{нп|Натаніел Рочестер (інформатик)|Натан Рочестер||Nathaniel Rochester (computer scientist)}} з ''[[IBM]]''. Пропозиція для цієї конференції містила таке твердження: «будь-який аспект навчання або будь-яку іншу ознаку інтелекту можливо описати так точно, що можливо буде зробити машину, яка її імітуватиме».<ref>
Див. {{Harvnb|McCarthy|Minsky|Rochester|Shannon|1955}}. Також див. {{Harvnb|Crevier|1993|p=48}}, де {{нп|Даніель Крев'є|Крев'є||Daniel Crevier}} стверджує, що «[ця пропозиція] пізніше стала відомою як „гіпотеза систем фізичних символів“». Гіпотезу [[Система фізичних символів|системи фізичних символів]] сформульовали та дали їй назву [[Аллен Ньюелл|Ньюелл]] та [[Герберт Саймон|Саймон]] у своїй статті про [[Загальний розв'язувач задач|ЗРЗ]]. {{Harv|Newell|Simon|1963}} Вона містить конкретніше визначення «машини» як агента, що маніпулює символами. Див. [[Філософія штучного інтелекту|філософію штучного інтелекту]].</ref>
Серед учасників були {{нп|Рей Соломонов|||Ray Solomonoff}}, {{нп|Олівер Селфрідж|||Oliver Selfridge}}, {{нп|Тренчард Мор|||Trenchard More}}, [[Артур Семюель]], [[Аллен Ньюелл]] та [[Герберт Саймон]], кожен з яких створить важливі програми протягом перших десятиліть досліджень ШІ.<ref>
{{Harvtxt|McCorduck|2004|pp=129–130}} розповідає, як випускники Дартмутського семінару домінували в перші два десятиліття досліджень ШІ, називаючи їх «невидимим коледжем».</ref>
На цьому семінарі Ньюелл та Саймон представили «{{нп|Логічний теоретик|Логічного теоретика||Logic Theorist}}», а Маккарті переконав учасників прийняти «Штучний інтелект» ({{lang-en|"Artificial Intelligence"}}) як назву цієї галузі.<ref>
«Я не присягатимуся, але я не бачив її раніше»,&nbsp;— сказав Маккарті {{нп|Памела Маккордак|Памелі Маккордак||Pamela McCorduck}} 1979 року. {{Harv|McCorduck|2004|p=114}} Проте [[Джон Маккарті|Маккарті]] також недвозначно заявив «Я придумав цей термін» в інтерв'ю ''[[CNET]]''. {{Harv|Skillings|2006}}</ref> (Маккарті обрав термін «Штучний інтелект», щоб уникнути асоціацій з [[Кібернетика|кібернетикою]] та впливом [[Норберт Вінер|Норберта Вінера]].)<ref>{{cite journal |last=McCarthy |first=John |author-link=Джон Маккарті |title=Review of ''The Question of Artificial Intelligence'' |language=en |journal=Annals of the History of Computing |volume=10 |number=3 |year=1988 |pages=224–229}}, зібрано в {{cite book |last=McCarthy |first=John |author-link=Джон Маккарті |title=Defending AI Research: A Collection of Essays and Reviews |language=en |publisher=CSLI |year=1996 |chapter=10. Review of ''The Question of Artificial Intelligence''}}, с. 73
«[О]днією з причин винаходу терміна „штучний інтелект“ була втеча від асоціації з „кібернетикою“. Її зосередження на аналоговому зворотному зв'язку здавалося помилковим, і я хотів уникнути чи то прийняття Норберта (не Роберта) Вінера як гуру, чи то сперечання з ним.»</ref>
Семінар у Дартмуті 1956 року був моментом, коли ШІ отримав свою назву, свою місію, свій перший успіх і своїх головних гравців, і його широко вважають народженням ШІ.<ref>
{{Harvtxt|Crevier|1993|pp=49}} пише «цю конференцію загалом визнають офіційною датою народження цієї нової науки.»</ref>

Програми, розроблені в перші роки після Дартмутського семінару, були для більшості людей просто «дивовижними»:<ref>Рассел та Норвіг пишуть «це було дивовижно, коли комп'ютер робив щось хоч віддалено розумне.» {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|p=18}}</ref> комп'ютери розв'язували алгебричні задачі, доводили теореми в геометрії, та вчилися говорити англійською. Мало хто в той час вірив, що така «інтелектуальна» поведінка машин взагалі можлива.<ref>{{Harvnb|Crevier|1993|pp=52–107}}, {{Harvnb|Moravec|1988|p=9}} та {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|pp=18−21}}</ref> Дослідники висловлювали надмірний оптимізм приватно й у друці, прогнозуючи, що повністю розумну машину буде побудовано менше ніж за 20 років.<ref>{{Harvnb|McCorduck|2004|p=218}}, {{Harvnb|Newquist|1994|pp=91–112}}, {{Harvnb|Crevier|1993|pp=108–109}} та {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|p=21}}</ref> Урядові агентства, як-от ''[[Агенція передових оборонних дослідницьких проєктів США|DARPA]]'', вливали гроші в цю нову галузь.<ref>{{Harvnb|Crevier|1993|pp=52–107}}, {{Harvnb|Moravec|1988|p=9}}</ref> У низці британських та американських університетів наприкінці 1950-х та на початку 1960-х років було створено лабораторії штучного інтелекту,<ref name="turing" /> в Україні [[Віктор Глушков]] заснував [[Інститут кібернетики АН УРСР]].

=== Підходи ===

Було багато успішних програм та нових напрямків наприкінці 50-х та у 60-х роках. Серед найвпливовіших були такі:

==== Міркування як пошук ====

Багато ранніх програм ШІ використовували один і той же базовий [[алгоритм]]. Щоби досягти якоїсь мети (наприклад, виграти гру або довести теорему), вони крок за кроком просувалися до неї (роблячи хід або виведення) так, ніби шукали шлях у лабіринті, [[Пошук з вертанням|відступаючи]], коли потрапляли в тупик. Цю парадигму назвали «{{нп|міркування як пошук|||Reasoning as search}}».<ref>Аналіз цілей—засобів, міркування як пошук: {{Harvnb|McCorduck|2004|pp=247–248}}. {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|pp=59–61}}</ref>

Основна складність полягала в тому, що для багатьох задач кількість можливих шляхів цим «лабіринтом» була просто астрономічною (ситуація, відома як «[[комбінаторний вибух]]»). Дослідники зменшували простір пошуку, використовуючи [[Евристика|евристики]] або «[[евристичні формули]]», які виключали ті шляхи, що малоймовірно вели до розв'язку.<ref>Евристика: {{Harvnb|McCorduck|2004|p=246}}, {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|pp=21–22}}</ref>

[[Аллен Ньюелл|Ньюелл]] та [[Герберт Саймон|Саймон]] намагалися охопити загальну версію цього алгоритму в програмі, яку назвали «[[Загальний розв'язувач задач]]» ({{lang-en|"General Problem Solver"}}).<ref>ЗРЗ: {{Harvnb|McCorduck|2004|pp=245–250}}, {{Harvnb|Crevier|1993|p=ЗРЗ?}}, {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|p=ЗРЗ?}}</ref> Інші програми «пошуку» змогли виконати вражаючі завдання, такі як розв'язування задач з геометрії та алгебри, наприклад «Доводник геометричних теорем» ({{lang-en|Geometry theorem prover}}) {{нп|Герберт Гелернтер|Герберта Гелернтера||Herbert Gelernter}} (1958) та «Символьний автоматичний інтегрувальник» ({{lang-en|Symbolic automatic integrator, SAINT}}), написаний студентом [[Марвін Мінський|Мінського]] Джеймсом Слейглом (1961).<ref>{{Harvnb|Crevier|1993|pp=51–58,65–66}} та {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|pp=18–19}}</ref> Інші програми шукали цілі та підцілі, щоби планувати дії, як система ''[[STRIPS]]'', розроблена у [[Стенфордський університет|Стенфорді]] для керування поведінкою їхнього робота [[Робот Шейкі|Шейкі]].<ref>{{Harvnb|McCorduck|2004|pp=268–271}}, {{Harvnb|Crevier|1993|pp=95–96}}, {{Harvnb|Newquist|1994|pp=148–156}}, {{Harvnb|Moravec|1988|pp=14–15}}</ref>

==== Нейронні мережі ====

Стаття Маккаллоха та Піттса (1944) надихнула підходи до створення обчислювального апаратного забезпечення, яке втілює нейронний підхід до штучного інтелекту в апаратурі. Найвпливовішими були зусилля під проводом [[Френк Розенблат|Френка Розенблата]] щодо будівництва [[Перцептрон|перцептронних машин]] (1957—1962) з кількістю шарів до чотирьох. Фінансувало його переважно {{нп|Управління військово-морських досліджень США|||Office of Naval Research}}.<ref>Rosenblatt, Frank. ''Principles of neurodynamics: Perceptrons and the theory of brain mechanisms''. Vol. 55. Washington, DC: Spartan books, 1962. {{ref-en}}</ref> {{нп|Бернард Уїдроу|||Bernard Widrow}} та його студент [[Тед Гофф]] побудували ''[[ADALINE]]'' (1960) та ''[[MADALINE]]'' (1962), які мали до 1000 підлаштовуваних ваг.<ref>{{Cite journal |last1=Widrow |first1=B. |last2=Lehr |first2=M.A. |date=Вересень 1990 |title=30 years of adaptive neural networks: perceptron, Madaline, and backpropagation |language=en |url=https://ieeexplore.ieee.org/document/58323/ |journal=Proceedings of the IEEE |volume=78 |issue=9 |pages=1415–1442 |doi=10.1109/5.58323|s2cid=195704643 }}</ref> Група у [[Стенфордський дослідницький інститут|Стенфордському дослідницькому інституті]] під керівництвом {{нп|Чарльз Розен (науковець)|Чарльза А. Розена||Charles Rosen (scientist)}} та Альфреда Е. (Теда) Брейна побудувала дві нейронні мережі, названі ''MINOS'' I (1960) та II (1963), фінансовані переважно {{нп|Корпус зв'язку армії США|Корпусом зв'язку армії США||United States Army Signal Corps}}. ''MINOS'' II<ref>Rosen, Charles A., Nils J. Nilsson, and Milton B. Adams. "[https://web.archive.org/web/20060316081320/http://www.ai.sri.com/pubs/files/rosen65-esu65-1tech.pdf A research and development program in applications of intelligent automata to reconnaissance-phase I.]" Proposal for Research SRI No. ESU 65-1, 8 січня 1965. {{ref-en}}</ref> мала 6600 підлаштовуваних ваг,<ref>Nilsson, Nils J. ''[https://web.archive.org/web/20220810142945/https://www.sri.com/wp-content/uploads/2021/12/635.pdf The SRI Artificial Intelligence Center: A Brief History]''. Artificial Intelligence Center, SRI International, 1984. {{ref-en}}</ref> і керувалася комп'ютером {{нп|SDS 910|''SDS'' 910}} у конфігурації під назвою ''MINOS'' III (1968), який міг класифікувати символи на армійських картах і розпізнавати символи, написані друкованими літерами на {{нп|Програмування комп'ютерів в епоху перфокарт|картках||Computer programming in the punched card era}} [[Фортран]].<ref>{{Cite journal |last1=Hart |first1=Peter E. |last2=Nilsson |first2=Nils J. |last3=Perrault |first3=Ray |last4=Mitchell |first4=Tom |last5=Kulikowski |first5=Casimir A. |last6=Leake |first6=David B. |date=2003-03-15 |title=In Memoriam: Charles Rosen, Norman Nielsen, and Saul Amarel |url=https://ojs.aaai.org/aimagazine/index.php/aimagazine/article/view/1683 |journal=AI Magazine |language=en |volume=24 |issue=1 |pages=6 |doi=10.1609/aimag.v24i1.1683 |issn=2371-9621}}</ref><ref>{{Cite book |last=Nilsson |first=Nils J. |url=https://www.cambridge.org/core/books/quest-for-artificial-intelligence/32C727961B24223BBB1B3511F44F343E |title=The Quest for Artificial Intelligence |language=en |date=2009 |publisher=Cambridge University Press |isbn=978-0-521-11639-8 |location=Cambridge |chapter=Section 4.2: Neural Networks |doi=10.1017/cbo9780511819346}}</ref><ref name=":3">{{Cite book |last=Nielson |first=Donald L. |url=https://www.sri.com/publication/a-heritage-of-innovation-sris-first-half-century/ |title=A HERITAGE OF INNOVATION SRI's First Half Century |date=2005-01-01 |publisher=SRI International |isbn=978-0-9745208-0-3 |edition=1st |language=English |chapter=Chapter 4: The Life and Times of a Successful SRI Laboratory: Artificial Intelligence and Robotics |chapter-url=https://www.sri.com/wp-content/uploads/2022/08/A-heritage-of-innovation-The-Life-and-Times-of-a-Successful-SRI-Laboratory-Artificial-Intelligence-and-Robotics.pdf}}</ref>

Більшість досліджень нейронних мереж у цей ранній період полягала в побудові й використанні спеціалізованого апаратного забезпечення, а не моделюванні на цифрових комп'ютерах. Різноманітність апаратного забезпечення була особливо помітною в різних технологіях, які використовували для втілення підлаштовуваних ваг. Перцептронні машини та ''{{нп|SNARC|||Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator}}'' використовували [[потенціометр]]и, які рухали електричні моторчики. ''ADALINE'' використовувала [[мемістор]]и, які регулювалися [[електроосадження]]м, хоча вони також використовували й моделювання на {{нп|IBM 1620|''IBM'' 1620}}. Машини ''MINOS'' використовували [[Пам'ять на магнітних осердях|феритові осердя]] з кількома отворами в них, з можливістю індивідуального блокування, причому ступінь блокування подавав ваги.<ref name=":2">Olazaran Rodriguez, Jose Miguel. ''[https://web.archive.org/web/20221111165150/https://era.ed.ac.uk/bitstream/handle/1842/20075/Olazaran-RodriguezJM_1991redux.pdf?sequence=1&isAllowed=y A historical sociology of neural network research]''. PhD Dissertation. University of Edinburgh, 1991. Див. особливо розділи 2 та 3. {{ref-en}}</ref>

Хоч були й багатошарові нейронні мережі, як-от [[метод групового урахування аргументів]] [[Івахненко Олексій Григорович|Олексія Івахненка]] з [[Інститут кібернетики АН УРСР|Інституту кібернетики АН УРСР]],<ref>{{Cite web|last=Schmidhuber|first=Jurgen| url=http://people.idsia.ch/~juergen/deep-learning-conspiracy.html| title=Critique of Paper by "Deep Learning Conspiracy". (Nature 521 p 436)|language=en|access-date=2019-12-26}}</ref><ref>{{cite journal|last=Ivakhnenko|first=A.G.|date=1968|title=The Group Method of Data Handling - a Rival of the Method of Stochastic Approximation|journal=Soviet Automatic Control|volume=13|issue=3|pages=43–55}}</ref> більшість нейронних мереж у цей період мали лише один шар підлаштовуваних ваг. Були емпіричні спроби тренування понад одного шару, але вони були невдалими. [[Зворотне поширення]] не набуло поширення для тренування нейронних мереж до 1980-х років.<ref name=":2" />
[[Файл:Semantic Net Uk.svg|thumb|250px|Приклад [[Семантична мережа|семантичної мережі]]]]

==== Природна мова ====

Одна з важливих цілей досліджень штучного інтелекту&nbsp;— уможливити спілкування комп'ютерів [[Обробка природної мови|природними мовами]], як-от англійською. Раннім успіхом була програма {{нп|Деніел Ґ. Бобров|Деніела Боброва||Daniel G. Bobrow}} ''{{нп|STUDENT|||STUDENT (computer program)}}'', яка могла розв'язувати задачі з алгебри середньої школи.<ref>{{Harvnb|McCorduck|2004|p=286}}, {{Harvnb|Crevier|1993|pp=76–79}}, {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|p=19}}</ref>

[[Семантична мережа]] подає поняття (наприклад, «будинок», «двері») як вузли, а відношення між поняттями (наприклад, «має») як зв'язки між вузлами. Першу програмою ШІ, яка використовувала семантичну мережу, написав Росс Квілліан ({{lang-en|Ross Quillian}}){{sfn|Crevier|1993|pp=79–83}}, а найуспішнішою (та найсуперечливішою) версією була {{нп|теорія поняттєвої залежності|||Conceptual dependency theory}} {{нп|Роджер Скенк|Роджера Скенка||Roger Schank}}.{{sfn|Crevier|1993|pp=164–172}}

''[[ELIZA]]'' [[Джозеф Вейценбаум|Джозефа Вейценбаума]] могла вести розмови, які були настільки реалістичними, що користувачі іноді помилялися, думаючи, що вони спілкуються з людиною, а не з програмою (див. [[ефект Елізи]]). Але насправді ''ELIZA'' не мала жодного уявлення про те, про що вона говорила. Вона просто давала {{нп|Готова відповідь|готову відповідь||Canned response}} або повторювала те, що до неї говорили, перефразовуючи свою відповідь за допомогою кількох граматичних правил. ''ELIZA'' була першим [[чат-бот]]ом.<ref>{{Harvnb|McCorduck|2004|pp=291–296}}, {{Harvnb|Crevier|1993|pp=134–139}}</ref>

==== Мікросвіти ====

У кінці 60-х років [[Марвін Мінський]] та [[Сеймур Пейперт]] з Лабораторії ШІ [[Массачусетський технологічний інститут|МТІ]] висунули пропозицію, що дослідження штучного інтелекту повинні зосередитися на штучно простих ситуаціях, відомих як мікросвіти ({{lang-en|micro-worlds}}). Вони вказали, що в успішних науках, як-от фізиці, розуміння основних принципів часто досягали, використовуючи спрощені моделі, як-от безтертьові площини або ідеально жорсткі тіла. Багато досліджень зосереджувалися на «{{нп|Світ кубиків|світі кубиків||Blocks world}}», що складається з кольорових фігур різних форм і розмірів, розташованих на пласкій поверхні.<ref>{{Harvnb|McCorduck|2004|pp=299–305}}, {{Harvnb|Crevier|1993|pp=83–102}}, {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|p=19}} та {{Harvnb|Copeland|2000}}</ref>

Ця парадигма привела до інноваційної роботи в [[Машинне бачення|машинному баченні]] {{нп|Джеральд Сасмен|Джеральда Сасмена||Gerald Sussman}} (який очолював команду), Адольфо Гусмана, {{нп|Девід Вальц|Девіда Вальца||David Waltz}} (який винайшов «[[поширення обмежень]]», {{lang-en|"constraint propagation"}}) та особливо [[Патрік Вінстон|Патріка Вінстона]]. У той же час [[Марвін Мінський|Мінський]] та [[Сеймур Пейперт|Пейперт]] побудували автоматичну руку, яка могла складати кубики, ожививши світ кубиків. Найвищим досягненням програми мікросвітів була ''[[SHRDLU]]'' [[Террі Виноград]]а. Вона могла спілкуватися звичайними англійськими реченнями, планувати дії й виконувати їх.<ref>{{Harvnb|McCorduck|2004|pp=300–305}}, {{Harvnb|Crevier|1993|pp=84–102}}, {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|p=19}}</ref>

==== Автомати ====

У Японії [[Університет Васеда]] розпочав проєкт ''WABOT'' 1967 року, й 1972 року завершив ''WABOT''-1, перший у світі повномасштабний «розумний» [[робот-гуманоїд]],<ref>{{Cite web | url=http://www.humanoid.waseda.ac.jp/booklet/kato_2-j.html | title=Humanoid History -WABOT- | language=ja}}</ref><ref>{{Cite book|url=https://books.google.com/books?id=tQqVCgAAQBAJ&pg=PA66|title=Robotics and Mechatronics: Proceedings of the 4th IFToMM International Symposium on Robotics and Mechatronics|language=en|first1=Saïd|last1=Zeghloul|first2=Med Amine|last2=Laribi|first3=Jean-Pierre|last3=Gazeau|date=21 вересня 2015|publisher=Springer|isbn=9783319223681 |via=Google Books}}</ref> або [[андроїд]]. Його система керування кінцівками дозволяла йому ходити нижніми кінцівками та брати й переносити предмети руками, використовуючи тактильні давачі. Його система зору дозволяла йому вимірювати відстані та напрямки до об'єктів, використовуючи зовнішні рецептори, штучні очі та вуха. А його система розмови дозволяла йому спілкуватися з людиною японською мовою за допомогою штучного рота.<ref name="androidworld.com">{{cite web|url=http://www.androidworld.com/prod06.htm|title=Historical Android Projects|language=en|work=androidworld.com}}</ref><ref>[https://archive.org/details/robotsfromscienc0000ichb ''Robots: From Science Fiction to Technological Revolution''], сторінка 130 {{ref-en}}</ref><ref>{{Cite book|url=https://books.google.com/books?id=NgLLBQAAQBAJ&pg=SA3-PA1|title=Handbook of Digital Human Modeling: Research for Applied Ergonomics and Human Factors Engineering|language=en|first=Vincent G.|last=Duffy|date=19 квітня 2016|publisher=CRC Press|isbn=9781420063523 |via=Google Books}}</ref> В [[Інститут кібернетики АН УРСР|Інституті кібернетики АН УРСР]] у 1972—1975 роках відділ [[Біокібернетика|біокібернетики]] [[Амосов Микола Михайлович|Миколи Амосова]] за ініціативою й під проводом [[Куссуль Ернст Михайлович|Ернста Куссуля]] створив триколісного автономного транспортного робота ТАІР, обладнаного далекомірами й давачами дотику, керованого втіленою апаратно нейронною мережею. Він міг здійснювати цілеспрямований рух у природному середовищі з оминанням перешкод.<ref>{{cite conference|last1=Amosov|first1=N.M.|author1-link=Амосов Микола Михайлович|last2=Kussul|first2=E.M.|author2-link=Куссуль Ернст Михайлович|last3=Fomenko|first3=V.D.|year=1975|title=Transport robot with network control system|url=https://www.ijcai.org/Proceedings/75/Papers/109.pdf|conference=[[Міжнародна об'єднана конференція зі штучного інтелекту|IJCAI]]|language=en|location=Tbilisi|archive-url=https://web.archive.org/web/20230531035033/https://www.ijcai.org/Proceedings/75/Papers/109.pdf|archive-date=31 травня 2023|dead-url=no|access-date=20 листопада 2023}}</ref><ref>{{cite web|url=http://www.icfcst.kiev.ua/MUSEUM/amorobot_u.html|title=Микола Амосов - основоположник біокібернетичних інформаційних технологій. Робототехнічний період|website=Музей історії розвитку інформаційних технологій в Україні|access-date=20 листопада 2023|archive-url=https://web.archive.org/web/20230610182057/http://www.icfcst.kiev.ua/MUSEUM/amorobot_u.html|archive-date=10 червня 2023|dead-url=no}}</ref>

=== Оптимізм ===

Перше покоління дослідників штучного інтелекту зробило такі прогнози щодо своєї роботи:

* 1958, [[Герберт Саймон|Г.&nbsp;А.&nbsp;Саймон]] та [[Аллен Ньюелл]]: «протягом десяти років цифровий комп'ютер стане чемпіоном світу з шахів» та «протягом десяти років цифровий комп'ютер відкриє та доведе важливу нову математичну теорему.»<ref>{{Harvnb|Simon|Newell|1958|pp=7−8}} цитовано в {{Harvnb|Crevier|1993|p=108}}. Див. також {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|p=21}}</ref>
* 1965, [[Герберт Саймон|Г.&nbsp;А.&nbsp;Саймон]]: «машини будуть здатні, протягом двадцяти років, робити будь-яку роботу, яку може робити людина.»<ref>{{Harvnb|Simon|1965|p=96}} цитовано в {{Harvnb|Crevier|1993|p=109}}</ref>
* 1967, [[Марвін Мінський]]: «Протягом покоління … задачу створення „штучного інтелекту“ буде по суті розв'язано.»<ref>{{Harvnb|Minsky|1967|p=2}} цитовано в {{Harvnb|Crevier|1993|p=109}}</ref>
* 1970, [[Марвін Мінський]] (в [[Лайф (журнал)|журналі ''«Life»'']]): «Протягом трьох-восьми років ми матимемо машину із загальним інтелектом середньої людини.»<ref>Мінський переконаний, що його неправильно процитували. Див. {{Harvnb|McCorduck|2004|pp=272–274}}, {{Harvnb|Crevier|1993|p=96}} та {{Harvnb|Darrach|1970}}.</ref>

=== Фінансування ===

У червні 1963 року [[Массачусетський технологічний інститут|МТІ]] отримав грант у розмірі 2,2 мільйона доларів від новоствореної Агенції передових дослідницьких проєктів США (пізніше відомої як ''[[Агенція передових оборонних дослідницьких проєктів США|DARPA]]''). Гроші використали для фінансування [[Проєкт MAC|проєкту ''MAC'']], який поглинув «Групу ШІ» ({{lang-en|"AI Group"}}), засновану [[Марвін Мінський|Мінським]] та [[Джон Маккарті|Маккарті]] п'ятьма роками раніше. ''[[DARPA]]'' продовжувала надавати три мільйони доларів на рік до 70-х років.{{sfn|Crevier|1993|pp=64–65}}
''[[DARPA]]'' надавала подібні гранти програмі [[Аллен Ньюелл|Ньюелла]] та [[Герберт Саймон|Саймона]] в [[Університет Карнегі-Меллон|УКМ]], та {{нп|Стенфордська лабораторія штучного інтелекту|Стенфордському проєкту ШІ||Stanford Artificial Intelligence Laboratory}} (заснованому [[Джон Маккарті|Джоном Маккарті]] 1963 року).{{sfn|Crevier|1993|p=94}} Іншу важливу лабораторію ШІ створив 1965 року в [[Единбурзький університет|Единбурзькому університеті]] {{нп|Дональд Мічі|||Donald Michie}}.<ref>{{Harvnb|Howe|1994}}</ref>
Ці чотири заклади продовжували бути основними центрами досліджень (та фінансування) ШІ в академічному середовищі протягом багатьох років.<ref>{{Harvnb|McCorduck|2004|p=131}}, {{Harvnb|Crevier|1993|p=51}}. Маккордак також зазначає, що фінансування було переважно під керівництвом випускників {{нп|Дартмутський семінар|Дартмутського семінару||Dartmouth workshop}} 1956 року.</ref>

Ці гроші було запропоновано з мінімальними обмеженнями: [[Джозеф Ліклайдер]], тодішній директор ''[[DARPA|ARPA]]'', вважав, що його організація повинна «фінансувати людей, а не проєкти!», й дозволяв дослідникам займатися будь-якими напрямками, які їх цікавили.{{sfn|Crevier|1993|p=65}} Це створило вільну атмосферу в [[МТІ]], яка породила {{нп|Хакерська культура|хакерську культуру||Hacker culture}},<ref>{{Harvnb|Crevier|1993|pp=68–71}} та {{Harvnb|Turkle|1984}}</ref> проте цей «бездоглядний» підхід триватиме довго.

== Перша зима ШІ (1974—1980) ==

У 1970-х роках ШІ піддали критиці та затримкам фінансування. Дослідники ШІ не змогли оцінити складність задач, із якими стикнулися. Їхній надмірний оптимізм підняв громадські очікування занадто високо, і коли обіцяні результати не втілилися, спрямоване на ШІ фінансування майже зникло.<ref>{{Harvnb|Crevier|1993|pp=100–144}} та {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|pp=21–22}}</ref><ref>{{Harvnb|Малиновський|1995|pp=72—73}}: «… виявилося, що вже перші спроби давали обнадійливі результати: ідея вже є, залишається тільки її реалізувати, а виходячи зі старого досвіду, який був накопичений в інших науках, вважали, що ідея&nbsp;— це вже 40% справи. Якщо на розробку ідеї треба було два роки, значить, на її реалізацію буде потрібно в півтора рази більше і через п'ять років ми зробимо програми, які будуть перекладати краще будь-якого перекладача з англійської на російську, або зробимо таку машину, яка буде призначена для кращого розуміння мови і змісту хорошим співрозмовником на рівні людини і&nbsp;т.п. Але виявилося, що це далеко не так.»&nbsp;— [[Глушков Віктор Михайлович|В.&nbsp;М.&nbsp;Глушков]], 1982 рік</ref> У той же час дослідження простих, одношарових [[Штучна нейронна мережа|штучних нейронних мереж]] було майже повністю припинено на десятиліття частково через {{нп|Перцептрони (книга)|книгу||Perceptrons (book)}} [[Марвін Мінський|Мінського]], яка підкреслювала обмеження того, що можуть робити [[перцептрон]]и.<ref name="Perceptrons">
{{Harvnb|McCorduck|2004|pp=104–107}},
{{Harvnb|Crevier|1993|pp=102–105}},
{{Harvnb|Russell|Norvig|2003|p=22}}</ref>
Незважаючи на труднощі з громадським сприйняттям ШІ в кінці 70-х, було досліджено нові ідеї в [[Логічне програмування|логічному програмуванні]], {{нп|Міркування здорового глузду|міркуванні здорового глузду||Commonsense reasoning}} та багатьох інших областях.{{sfn|Crevier|1993|pp=163–196}}<ref>{{Cite journal |last=Haigh |first=Thomas |date=грудень 2023 |title=There Was No 'First AI Winter' |url=https://dl.acm.org/doi/10.1145/3625833 |journal=Communications of the ACM |language=en |volume=66 |issue=12 |pages=35–39 |doi=10.1145/3625833 |issn=0001-0782}}</ref>

=== Проблеми ===

На початку 70-х можливості програм ШІ були обмеженими. Навіть найразючіші могли впоратися лише з тривіальними версіями задач, які вони повинні були розв'язувати; всі програми були, в деякому сенсі, «іграшками».{{sfn|Crevier|1993|p=146}} Дослідники ШІ почали стикатися з декількома фундаментальними обмеженнями, подолати які в 1970-х роках було неможливо. Хоч деякі з цих обмежень і було подолано протягом наступних десятиліть, інші ускладнюють розвиток цієї галузі й дотепер.{{sfn|Russell|Norvig|2003|pp=20–21}}{{sfn|Newquist|1994|p=336}}

* '''Обмежена обчислювальна потужність''': Не було достатньо пам'яті чи швидкості обробки, щоби досягти чогось дійсно корисного. Наприклад, успішна робота Росса Квілліана над природною мовою була продемонстрована зі словником лише з ''двадцяти'' слів, тому що більше не вміщалося у пам'ять.<ref>{{Harvnb|Crevier|1993|pp=146–148}}, див. також {{Harvnb|Buchanan|2005|p=56}}: «Ранні програми були неминуче обмежені в охопленні розміром і швидкістю пам'яті»</ref> [[Ганс Моравек]] стверджував 1976 року, що комп'ютери все ще в мільйони разів слабші, щоби проявити інтелект. Він запропонував аналогію: штучний інтелект вимагає обчислювальної потужності так само, як літаки вимагають [[Кінська сила|кінських сил]]. Нижче певного порогу це неможливо, але зі [[Закон Мура|зростанням]] потужності це, нарешті, може стати легко.<ref>{{Harvnb|Moravec|1976}}. [[Джон Маккарті|Маккарті]] завжди не погоджувався з Моравеком, починаючи з їхніх спільних ранніх днів у ''{{нп|Стенфордська лабораторія штучного інтелекту|SAIL||Stanford Artificial Intelligence Laboratory}}''. В інтерв'ю ''[[CNET]]'' він заявив: «Я би сказав, що 50 років тому можливості машин були занадто малі, але 30 років тому можливості машин не були реальною проблемою». {{Harv|Skillings|2006}}</ref> Щодо комп'ютерного бачення, Моравек оцінив, що просто для відповідності можливостям людської сітківки у [[Виявляння контурів|виявлянні контурів]] та [[Виявляння руху|руху]] в реальному часі потрібен універсальний комп'ютер, здатний виконувати 10<sup>9</sup> операцій/секунду (1000&nbsp;''[[MIPS (швидкодія)|MIPS]]'').<ref>{{Citation|title=ROBOT: Mere Machine to Transcendent Mind|language=en|author=Hans Moravec}}</ref> Станом на 2011 рік практичні застосування комп'ютерного бачення вимагають від 10&nbsp;000 до 1&nbsp;000&nbsp;000&nbsp;''MIPS''. Для порівняння, найшвидший суперкомп'ютер 1976 року, [[Cray-1|''Cray''-1]] (із роздрібною ціною від 5 до 8 мільйонів доларів), був здатний лише приблизно на від 80 до 130&nbsp;''MIPS'', а типовий настільний комп'ютер того часу досягав менше 1&nbsp;''MIPS''.
* '''[[Непіддатливість (складність)|Непіддатливість]] та [[комбінаторний вибух]]'''. 1972 року [[Річард Карп]] (на основі [[Теорема Кука — Левіна|теореми]] [[Стівен Кук|Стівена Кука]] 1971 року) показав, що існує [[21 NP-повна задача Карпа|багато задач]], які, ймовірно, можливо розв'язувати лише за [[експоненційний час]] (відносно розміру даних входу). Знаходження оптимальних рішень для цих задач вимагає неймовірної кількості часу комп'ютера, окрім випадків, коли задачі тривіальні. Це майже напевно означало, що багато з «іграшкових» рішень, які використовув ШІ, ймовірно, ніколи не масштабуються до корисних систем.<ref>{{Harvnb|Russell|Norvig|2003|pp=9,21–22}} та {{Harvnb|Lighthill|1973}}</ref>
* '''[[Проблема здорового глузду (штучний інтелект)|Знання]] та {{нп|Міркування здорового глузду|міркування здорового глузду||Commonsense reasoning}}'''. Багато важливих застосувань ШІ, як-от [[Комп'ютерне бачення|бачення]] та [[природна мова]], вимагають просто величезної кількості інформації про світ: програмі потрібно мати якусь уяву про те, на що вона, можливо, дивиться, або про що вона говорить. Це вимагає, щоби програма знала більшість тих самих речей про світ, що й дитина. Дослідники скоро виявили, що це дійсно ''величезна'' кількість інформації. Ніхто в 1970 році не міг побудувати такої великої бази даних, і ніхто не знав, як програма може навчитися такої великої кількості інформації.<ref>{{Harvnb|McCorduck|2004|pp=300 & 421}}; {{Harvnb|Crevier|1993|pp=113–114}}; {{Harvnb|Moravec|1988|p=13}}; {{Harvnb|Lenat|Guha|1989|loc=(Introduction)}}; {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|p=21}}</ref>
* '''[[Парадокс Моравека]]''': Доведення теорем і розв'язання геометричних задач порівняно легкі для комп'ютерів, але нібито проста задача, як-от розпізнавання обличчя або перетинання кімнати без зіткнення з чимось, є надзвичайно складною. Це допомагає пояснити, чому дослідження з [[Комп'ютерне бачення|бачення]] та [[Робототехніка|робототехніки]] зробили так мало прогресу до середини 1970-х.<ref>{{Harvnb|McCorduck|2004|p=456}}, {{Harvnb|Moravec|1988|pp=15–16}}</ref>
* '''{{нп|Проблема рамок|Проблеми рамок||Frame problem}} та {{нп|Проблема кваліфікації|кваліфікації||Qualification_problem}}'''. Дослідники ШІ (як-от [[Джон Маккарті]]), які використовували [[Логіка|логіку]], виявили, що вони не можуть подавати звичайні виведення, які містять [[Автоматизоване планування та диспетчеризація|планування]] чи міркування за замовчуванням, не роблячи змін у структурі самої логіки. Вони розробили нові логіки (як-от [[Немонотонна логіка|немонотонні логіки]] та [[Модальна логіка|модальні логіки]]), щоби спробувати розв'язати ці проблеми.<ref>{{Harvnb|McCarthy|Hayes|1969}}, {{Harvnb|Crevier|1993|pp=117–119}}</ref>

=== Кінець фінансування ===
{{Див. також|Зима ШІ}}

Агенції, які фінансували дослідження ШІ (як-от [[Уряд Великої Британії|британський уряд]], ''[[DARPA]]'' та ''{{нп|Національна рада наукових досліджень США|NRC||United States National Research Council}}<!-- Проблема вікіфікації: Сторінка [[:en:United States National Research Council]] (→ [[:en:National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine#Program units]]) перекладена як [[Національні академії наук, інженерії та медицини]], хоча хотіли [[Національна рада наукових досліджень США]] (SashkoR0B0T)-->''), були розчаровані відсутністю прогресу, й урешті-решт припинили майже все фінансування для неспрямованих досліджень з ШІ. Ця картина почалася ще 1966 року, коли з'явився звіт ''{{нп|Консультативний комітет з автоматичної обробки мов США|ALPAC||ALPAC}}'', що розкритикував зусилля з машинного перекладу. Після витрати 20 мільйонів доларів ''{{нп|Національна рада наукових досліджень США|NRC||United States National Research Council}}<!-- Проблема вікіфікації: Сторінка [[:en:United States National Research Council]] (→ [[:en:National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine#Program units]]) перекладена як [[Національні академії наук, інженерії та медицини]], хоча хотіли [[Національна рада наукових досліджень США]] (SashkoR0B0T)-->'' припинила всю підтримку.<ref>
{{Harvnb|McCorduck|2004|pp=280–281}}, {{Harvnb|Crevier|1993|p=110}}, {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|p=21}} та {{Harvnb|NRC|1999}} під «''Success in Speech Recognition''».
</ref>
1973 року [[доповідь Лайтгілла]] про стан досліджень ШІ у Великій Британії розкритикувала повну невдачу ШІ досягти своїх «грандіозних цілей» і призвела до розпуску досліджень ШІ в цій країні.<ref>
{{Harvnb|Crevier|1993|p=117}}, {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|p=22}}, {{Harvnb|Howe|1994}} та див. також {{Harvnb|Lighthill|1973}}.
</ref>
(Ця доповідь зокрема згадувала [[комбінаторний вибух]] як причину невдач ШІ.)<ref>
{{Harvnb|Russell|Norvig|2003|p=22}}, {{Harvnb|Lighthill|1973}}, [[Джон Маккарті]] написав у відповідь у ''[http://www-formal.stanford.edu/jmc/reviews/lighthill/lighthill.html Review of Lighthill report]'', що «проблема комбінаторного вибуху була визнана в ШІ від самого початку»
</ref>
''[[DARPA]]'' глибоко розчарувалася в дослідниках, які працювали над програмою [[Розпізнавання мовлення|дослідження розуміння мовлення]] в [[Університет Карнегі-Меллон|УКМ]], і скасувала щорічний грант у три мільйони доларів.<ref>
{{Harvnb|Crevier|1993|pp=115–116}} (на чому ґрунтується це твердження). До інших поглядів належать {{Harvnb|McCorduck|2004|pp=306–313}} та {{Harvnb|NRC|1999}} під ''«Success in Speech Recognition»''.
</ref>
Станом на 1974 рік знайти фінансування проєктів ШІ було важко.

Для досліджень нейронних мереж кінець фінансування наступив ще раніше, частково через відсутність результатів, і частково через конкуренцію з дослідженнями {{нп|Символьний штучний інтелект|символьного ШІ||Symbolic artificial intelligence}}. Проєкт ''MINOS'' вичерпав фінансування 1966 року. Розенблат не зміг отримати продовження фінансування в 1960-х.<ref name=":2" />

[[Ганс Моравек]] звинуватив цю кризу в нереалістичних прогнозах своїх колег. «Багато дослідників опинилися в павутинні зростаючої перебільшеності».<ref>
{{Harvnb|Crevier|1993|p=115}}. Моравек пояснює: «Їхні початкові обіцянки ''DARPA'' були занадто оптимістичними. Звісно, те, що вони виконали, значно відставало від цього. Але вони відчували, що в наступній пропозиції вони не можуть обіцяти менше, ніж у першій, тому вони обіцяли більше».
</ref>
Проте була й іще одна проблема: з часу прийняття {{нп|Поправка Менсфілда|поправки Менсфілда||Mansfield Amendment}}<!-- Проблема вікіфікації: Сторінка [[:en:Mansfield Amendment]] (→ [[:en:Mike Mansfield#Mansfield Amendments]]) перекладена як [[Майк Менсфілд]], хоча хотіли [[Поправка Менсфілда]] (SashkoR0B0T)--> 1969 року ''[[DARPA]]'' була під зростаючим тиском фінансувати «орієнтовані на завдання прямі дослідження, а не базові ненаправлені дослідження». Фінансування для творчого, вільного дослідження, яке відбувалося в 60-х, з боку ''[[DARPA]]'' не повернулося. Замість цього гроші було спрямовано на конкретні проєкти з чіткими цілями, як-от автономні танки та системи управління боєм.<ref>
{{Harvnb|NRC|1999}} під ''«Shift to Applied Research Increases Investment»''. Хоч автономний танк і виявився невдачею, система управління боєм (названа ''«[[Dynamic Analysis and Replanning Tool|DART]]»'') виявилася надзвичайно успішною, заощадивши мільярди в першій [[Війна в Перській затоці|війні в Перській затоці]], відшкодувавши інвестиції й виправдавши прагматичну політику ''[[DARPA]]'', принаймні з погляду ''[[DARPA]]''.
</ref>

=== Критика з іншого боку кампуса ===
{{Див. також|Філософія штучного інтелекту}}

Декілька філософів мали сильні заперечення проти тверджень, які робили дослідники ШІ. Одним із перших був {{нп|Джон Лукас (філософ)|Джон Лукас||John Lucas (philosopher)}}, який стверджував, що [[теорема Геделя про неповноту]] показувала, що [[формальна система]] (така як комп'ютерна програма) ніколи не може бачити істину певних тверджень, тоді як людина може.<ref>Лукасова та Пенроузова критика ШІ: {{Harvnb|Crevier|1993|p=22}}, {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|pp=949–950}}, {{Harvnb|Hofstadter|1999|pp=471–477}} та див. {{Harvnb|Lucas|1961}}</ref> {{нп|Г'юберт Дрейфус|||Hubert Dreyfus}} висміяв порушені обіцянки 1960-х і критикував припущення ШІ, стверджуючи, що людське міркування насправді містить дуже мало «символьної обробки», і багато [[Втілене пізнання|втіленого]], [[інстинкт]]ивного, несвідомого «{{нп|Підручна готовність|знання-як||Ready-to-hand}}».<ref>«Знання-як»&nbsp;— це термін Дрейфуса. (Дрейфус робить розрізнення між «знанням-як» і «знанням-що», сучасною версією [[Мартін Гайдеґґер|Гайдеґґерового]] розрізнення {{нп|Підручна готовність|підручної готовності||Ready-to-hand}} та {{нп|перебування в руках|||Present-at-hand}}.) {{Harv|Dreyfus|Dreyfus|1986}}</ref><ref>{{нп|Дрейфусова критика штучного інтелекту|||Hubert Dreyfus's views on artificial intelligence}}: {{Harvnb|McCorduck|2004|pp=211–239}}, {{Harvnb|Crevier|1993|pp=120–132}}, {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|pp=950–952}} та див. {{Harvnb|Dreyfus|1965}}, {{Harvnb|Dreyfus|1972}}, {{Harvnb|Dreyfus|Dreyfus|1986}}</ref> [[Джон Серль]] у своєму аргументі [[Китайська кімната|китайської кімнати]], представленому 1980 року, намагався показати, що програма не може сказати, що «розуміє» символи, які використовує (якість, яку називають «[[інтенціональність]]»). Якщо символи не мають сенсу для машини, стверджував Серль, то машину неможливо назвати «мислячою».<ref>Серлева Критика ШІ: {{Harvnb|McCorduck|2004|pp=443–445}}, {{Harvnb|Crevier|1993|pp=269–271}}, {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|pp=958–960}} та див. {{Harvnb|Searle|1980}}</ref>

Дослідники ШІ не сприймали цих критиків всерйоз, часто тому, що вони видавалися такими далекими від суті. Такі проблеми як [[Непіддатливість (складність)|непіддатливість]] і [[Проблема здорового глузду (штучний інтелект)|знання здорового глузду]] видавалися набагато безпосереднішими й серйознішими. Було незрозуміло, що змінює «{{нп|Підручна готовність|знання-як||Ready-to-hand}}» чи «[[інтенціональність]]» для конкретної комп'ютерної програми. [[Марвін Мінський|Мінський]] сказав про Дрейфуса та Серля: «Вони неправильно розуміють, їх слід ігнорувати».<ref>Цитовано в {{Harvnb|Crevier|1993|p=143}}</ref> Дрейфус, який викладав в [[МТІ]], отримав холодне ставлення: він пізніше сказав, що дослідники ШІ «не наважувалися бути поміченими за обідом зі мною».<ref>Цитовано в {{Harvnb|Crevier|1993|p=122}}</ref> [[Джозеф Вейценбаум]], автор ''[[ELIZA]]'', відчував, що ставлення його колег до {{нп|Г'юберт Дрейфус|Дрейфуса||Hubert Dreyfus}} було непрофесійним і дитячим.{{sfn|Newquist|1994|p=276}} Хоч він і був голосним критиком позицій Дрейфуса, він «навмисно показав, що це не той спосіб поводитися з людиною».<ref>«Я став єдиним членом спільноти ШІ, поміченим за обідом з Дрейфусом. І я навмисно показав, що це не той спосіб поводитися з людиною». [[Джозеф Вейценбаум]], цитований в {{Harvnb|Crevier|1993|p=123}}.</ref>

Вейценбаум почав мати серйозні етичні сумніви щодо ШІ, коли {{нп|Кеннет Колбі|||Kenneth Colby}} написав «комп'ютерну програму, яка може вести психотерапевтичний діалог» на основі ''ELIZA''.<ref>{{Harvnb|Colby|Watt|Gilbert|1966|p=148}}. Вейценбаум посилався на цей текст у {{Harvnb|Weizenbaum|1976|pp=5, 6}}. Колбі та його колеги пізніше також розробили схожі на [[чат-бот]]и «комп'ютерні моделі параноїдальних процесів (''[[PARRY]]'')», щоби «зробити зрозумілими параноїдальні процеси в явних термінах символьної обробки». {{Harvnb|Colby|1974|p=6}}</ref> Вейценбаума збентежило, що Колбі сприймав бездумну програму як серйозний терапевтичний інструмент. Почалася сварка, і ситуацію не поліпшувало те, що Колбі не віддав належне Вейценбауму за його внесок у програму. 1976 року [[Джозеф Вейценбаум|Вейценбаум]] опублікував «{{нп|Комп'ютерна сила і людський розум|Комп'ютерну силу і людський розум||Computer Power and Human Reason}}», у якій стверджував, що зловживання штучним інтелектом має потенціал знецінити людське життя.<ref>Вейценбаумова критика ШІ: {{Harvnb|McCorduck|2004|pp=356–373}}, {{Harvnb|Crevier|1993|pp=132–144}}, {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|pp=961}} та див. {{Harvnb|Weizenbaum|1976}}</ref>

=== Перцептрони й напад на конекціонізм ===

[[Перцептрон]] був одним із видів [[Штучна нейронна мережа|нейронних мереж]], запропонованим 1958 року [[Френк Розенблат|Френком Розенблатом]], який був однокласником [[Марвін Мінський|Марвіна Мінського]] у {{нп|Вища наукова школа Бронксу|Вищій науковій школі Бронксу||Bronx High School of Science}}. Як і більшість дослідників ШІ, він був оптимістичним щодо їхньої потужності, прогнозуючи, що «перцептрон може з часом набути здатності вчитися, ухвалювати рішення й перекладати мови». Активну програму досліджень у цій парадигмі проводили протягом 1960-х, але раптово припинили після публікації книги [[Марвін Мінський|Мінського]] й [[Сеймур Пейперт|Пейперта]] 1969 року «{{нп|Перцептрони (книга)|Перцептрони||Perceptrons (book)}}». Вона підказувала, що існували суворі обмеження того, що могли би робити перцептрони, і що прогнози [[Френк Розенблат|Френка Розенблатта]] були надзвичайно перебільшеними. Вплив книги був спустошливим: практично жодних досліджень з [[конекціонізм]]у не фінансували протягом 10 років.

З основних зусиль щодо нейронних мереж, Розенблат намагався зібрати кошти на побудову більших перцептронних машин, але загинув у човновій аварії 1971 року. Мінський (з боку ''SNARC'') перетворився на запеклого противника чистого конекціоністського ШІ. Уїдроу (з боку ''ADALINE'') звернувся до адаптивної обробки сигналів, використовуючи методи на основі алгоритму {{нп|Найменші середні квадрати|НСК||Least mean squares}}. Група [[Стенфордський дослідницький інститут|СДІ]] (з боку ''MINOS'') звернулася до символьного ШІ та робототехніки. Основними проблемами були нестача фінансування та нездатність тренувати багатошарові мережі ([[зворотне поширення]] було не відоме). Змагання за державне фінансування закінчилося перемогою підходів символьного ШІ.<ref name=":3" /><ref name=":2" />

=== Логіка в Стенфорді, УКМ та Единбурзі ===

Логіку до досліджень ШІ ввів ще 1959 року [[Джон Маккарті]] у своїй пропозиції {{нп|Приймач порад|приймача порад||Advice Taker}}.<ref>
{{Harvnb|McCorduck|2004|p=51}}, {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|pp=19, 23}}
</ref>
1963 року [[Джон Алан Робінсон]] відкрив простий метод втілення виведення на комп'ютерах, алгоритм [[Правило резолюцій|резолюції]] та [[Уніфікація (інформатика)|уніфікації]]. Проте прямі втілення, які спробували Маккарті та його студенти наприкінці 1960-х, були особливо непіддатливими: програми потребували астрономічної кількості кроків, щоби довести прості теореми.<ref>
{{Harvnb|McCorduck|2004|p=51}}, {{Harvnb|Crevier|1993|pp=190–192}}</ref> Плідніший підхід до логіки розробив у 1970-х роках [[Роберт Ковальський]] в [[Единбурзький університет|Единбурзькому університеті]], й незабаром це призвело до співпраці з французькими дослідниками {{нп|Алан Кольмерое|Аланом Кольмерое||Alain Colmerauer}} та {{нп|Філіп Руссель|Філіпом Русселем|fr|Philippe Roussel}}, які створили успішну мову логічного програмування [[Пролог (мова програмування)|Пролог]] ({{lang-en|Prolog}}).{{sfn|Crevier|1993|pp=193–196}}
Пролог використовує підмножину логіки ([[Диз'юнкт Горна|диз'юнкти Горна]], тісно пов'язані з «{{нп|Система на основі правил|правилами||Rule-based system}}» та «[[Продукційна модель|продукційними правилами]]»), яка дозволяює здійснювати розв'язні обчислення. Правила продовжуватимуть бути впливовими, надаючи основу для [[Експертна система|експертних систем]] [[Едвард Фейгенбаум|Едварда Фейгенбаума]] та наступної роботи [[Аллен Ньюелл|Аллена Ньюелла]] й [[Герберт Саймон|Герберта Саймона]], яка призвела до ''{{нп|Soar (когнітивна архітектура)|Soar||Soar (cognitive architecture)}}'' та їхніх {{нп|Узагальнені теорії пізнання|узагальнених теорій пізнання||Unified Theories of Cognition}}.{{sfn|Crevier|1993|pp=145–149,258–63}}

Критики логічного підходу зауважили, як і {{нп|Г'юберт Дрейфус|Дрейфус||Hubert Dreyfus}}, що люди рідко використовували логіку, коли розв'язували проблеми. Експерименти психологів, як-от {{нп|Пітер Каткарт Вейсон|Пітера Вейсона||Peter Cathcart Wason}}, {{нп|Елеанора Рош|Елеанори Рош||Eleanor Rosch}}, [[Амос Тверські|Амоса Тверські]], [[Деніел Канеман|Деніела Канемана]] та інших, надали докази.<ref>
{{Harvtxt|Wason|Shapiro|1966}} показали, що люди погано впоруються з повністю абстрактними задачами, але якщо задачу переформулювати так, щоби дозволити використання інтуїтивного [[Соціальний інтелект|соціального інтелекту]], продуктивність різко покращується. (Див. {{нп|Задача вибору Вейсона|задачу вибору Вейсона||Wason selection task}}) {{Harvtxt|Kahneman|Slovic|Tversky|1982}} показали, що люди жахливо впоруються з елементарними задачами, які вимагають нечіткого міркування. (Див. декілька прикладів у [[Перелік когнітивних упереджень|переліку когнітивних упереджень]]). Роботу {{нп|Елеанора Рош|Елеанори Рош||Eleanor Rosch}} описано в {{Harvnb|Lakoff|1987}}
</ref>
Маккарті відповів, що те, що роблять люди, не стосується справи. Він стверджував, що насправді потрібні машини, здатні розв'язувати задачі, а не машини, які мислять, як люди.<ref>
Раннім прикладом позиції [[Джон Маккарті|Маккарті]] був журнал ''[[Science]]'', де він сказав: «Це ШІ, тому нам не важливо, чи це психологічно реально» {{Harv|Kolata|1982}}, і він нещодавно повторив свою позицію на конференції {{нп|AI@50|''AI''@50}}, де сказав: «Штучний інтелект не є, за визначенням, імітуванням людського інтелекту» {{Harv|Maker|2006}}.</ref>

=== «Антилогічний» підхід МТІ ===

Серед критиків підходу [[Джон Маккарті|Маккарті]] були його колеги на іншому кінці країни в [[Массачусетський технологічний інститут|МТІ]]. [[Марвін Мінський]], [[Сеймур Пейперт]] та {{нп|Роджер Скенк|||Roger Schank}} намагалися розв'язати такі задачі як «розуміння історій» та «розпізнавання об'єктів», які ''вимагали'', щоб машина думала як людина. Щоби використовувати звичайні поняття, як-от «стілець» або «ресторан», вони мусили робити всі ті ж нелогічні припущення, які зазвичай роблять люди. На жаль, такі неточні поняття, як ці, важко подати в логіці. {{нп|Джеральд Сасмен|||Gerald Sussman}} зауважив, що «використання точної мови для опису неточних по суті понять не робить їх точнішими».{{sfn|Crevier|1993|p=175}} {{нп|Роджер Скенк|Скенк||Roger Schank}} назвав їхні «антилогічні» ({{lang-en|"anti-logic"}}) підходи «{{нп|Чепурні проти нечупар|нечупарними||Neats vs. scruffies}}» ({{lang-en|"scruffy"}}), на противагу до «{{нп|Чепурні проти нечупар|чепурних||Neats vs. scruffies}}» ({{lang-en|"neat"}}) парадигм, які використовували [[Джон Маккарті|Маккарті]], [[Роберт Ковальський|Ковальський]], [[Едвард Фейгенбаум|Фейгенбаум]], [[Аллен Ньюелл|Ньюелл]] та [[Герберт Саймон|Саймон]].<ref>Чепурні проти нечупар: {{Harvnb|McCorduck|2004|pp=421–424}} (який показує стан дебатів у 1984 році). {{Harvnb|Crevier|1993|p=168}} (який документує первинне використання цього терміну Скенком). Інший аспект цього конфлікту назвали «процедурною/декларативною відмінністю», але він не виявився впливовим у подальших дослідженнях ШІ.</ref>

1975 року, у знаковій статті, [[Марвін Мінський|Мінський]] зауважив, що багато його колег-дослідників використовували один і той же інструмент: систему рамок, яка вловлює всі наші [[Проблема здорового глузду (штучний інтелект)|припущення здорового глузду]] про щось. Наприклад, якщо ми використовуємо поняття птаха, то в голові виникає сузір'я фактів, які одразу спадають на думку: ми можемо припустити, що він літає, їсть хробаків тощо. Ми знаємо, що ці факти не завжди правдиві, й що висновки, які використовують ці факти, не будуть «логічними», але ці структуровані набори припущень є частиною ''контексту'' всього, що ми кажемо й думаємо. Він назвав ці структури «[[Рамка (штучний інтелект)|рамками]]» ({{lang-en|"frames"}}). {{нп|Роджер Скенк|Скенк||Roger Schank}} використовував версію рамок, яку він називав «{{нп|Сценарії (штучний інтелект)|сценаріями||Scripts (artificial intelligence)}}» ({{lang-en|"scripts"}}), щоби успішно відповідати на питання про короткі історії англійською.<ref>{{Harvnb|McCorduck|2004|pp=305–306}}, {{Harvnb|Crevier|1993|pp=170–173, 246}} та {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|p=24}}. Стаття Мінського про рамки: {{Harvnb|Minsky|1974}}.</ref>

=== Поява немонотонних логік ===

Логіки прийняли виклик. {{нп|Пат Гейз|||Pat Hayes}} стверджував, що «більшість „рамок“ це лише новий синтаксис для частин логіки першого порядку.» Але він зазначив, що «є одна чи дві здавалося би незначні деталі, які викликають багато проблем, особливо замовчування».<ref>{{cite book|last1=Hayes|first1=P.J.|year=1981|chapter=The logic of frames|title=Readings in artificial intelligence|language=en|pages=451-458|editor-first=Morgan|editor-last=Kaufmann}}</ref> Тим часом {{нп|Реймон Райтер|||Raymond Reiter}} визнав, що «традиційні логіки, такі як логіка першого порядку, не мають достатньої виразності для адекватного подання знань, необхідних для міркування за замовчуванням».<ref name="reiter">{{cite journal|last1=Reiter|first1=R.|year=1978|title=On reasoning by default|journal=American Journal of Computational Linguistics|language=en|pages=29-37}}</ref> Він запропонував доповнити логіку першого порядку {{нп|Припущення про замкненість світу|припущенням про замкненість світу||Closed-world assumption}}, що висновок правильний (за замовчуванням), якщо неможливо довести протилежне. Він показав, як таке припущення відповідає загальноприйнятому припущенню, зробленому при міркуванні з рамками. Він також показав, що воно має свій «процедурний еквівалент» як [[заперечення як відмова]] в [[Пролог (мова програмування)|Пролозі]].

Припущення про замкненість світу, сформульоване Райтером, «не є поняттям першого порядку. (Це метапоняття.)»<ref name="reiter"/> Проте, {{нп|Кіт Кларк (інформатик)|Кіт Кларк||Keith Clark (computer scientist)}} показав, що заперечення як ''скінченну відмову'' ({{lang-en|finite failure}}) можливо розуміти як неявне міркування з визначеннями в логіці першого порядку, включно з {{нп|Припущення про унікальні назви|припущенням про унікальні назви||Unique name assumption}}, що різні терми позначують різних індивідів.<ref>{{cite book |last=Clark |first=K.L. |title=Logic and Data Bases |chapter=Negation as Failure |language=en |author-link=Кіт Кларк (інформатик) |date=1977 |pages=293–322 |doi=10.1007/978-1-4684-3384-5_11 |location=Boston, MA |publisher=Springer US|isbn=978-1-4684-3386-9 }}</ref>

Протягом кінця 1970-х та протягом 1980-х років було розроблено численні логіки та розширення логіки першого порядку як для заперечення як відмови в [[Логічне програмування|логічному програмуванні]], так і для міркування за замовчуванням загалом. Разом ці логіки стали відомі як [[Немонотонна логіка|немонотонні]].

== Бум (1980—1987) ==

У 1980-х роках корпорації по всьому світу прийняли один з видів програм ШІ, званий «[[Експертна система|експертними системами]]», і [[подання знань]] стало центром основних досліджень ШІ. У ті ж роки японський уряд активно фінансував ШІ своїм проєктом [[Комп'ютери п'ятого покоління|комп'ютерів п'ятого покоління]]. Ще одна заохочувальна подія на початку 1980-х була відродженням [[конекціонізм]]у в роботі [[Джон Гопфілд|Джона Гопфілда]] та [[Девід Румельхарт|Девіда Румельхарта]]. Знову ж таки, ШІ досяг успіху.{{sfn|Newquist|1994|pp=189–192}}

=== Поширення експертних систем ===

[[Експертна система]]&nbsp;— це програма, яка відповідає на питання або розв'язує задачі з певної області знань, використовуючи логічні [[Продукційна модель|правила]], виведені зі знань експертів. Найперші їх приклади розробили [[Едвард Фейгенбаум]] і його студенти. [[Дендрал]] ({{lang-en|Dendral}}), початок якого було закладено 1965 року, встановлював сполуки за даними спектрометра. ''[[MYCIN]]'', розроблена 1972 року, діагностувала інфекційні захворювання крові. Вони продемонстрували здійсненність такого підходу.<ref>{{Harvnb|McCorduck|2004|pp=327–335}} ([[Дендрал]]), {{Harvnb|Crevier|1993|pp=148–159}}, {{Harvnb|Newquist|1994|p=271}}, {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|pp=22–23}}</ref>

Експертні системи обмежували себе невеликою областю специфічних знань (тим самим уникаючи [[Проблема здорового глузду (штучний інтелект)|проблеми здорового глузду]]), а їхній простий дизайн робив відносно легкими побудову та зміну програм після встановлення. Загалом, ці програми виявилися ''корисними'': щось, чого ШІ до цього моменту досягти не міг.<ref>{{harvnb|Crevier|1993|pp=158–159}} та {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|pp=23−24}}</ref>

1980 року в [[Університет Карнегі-Меллон|УКМ]] завершили експертну система під назвою ''[[XCON]]'' для ''[[Digital Equipment Corporation]]''. Це був величезний успіх: вона заощаджувала компанії 40 мільйонів доларів щорічно до 1986 року.{{sfn|Crevier|1993|p=198}} Корпорації по всьому світу почали розробляти та впроваджувати експертні системи, й до 1985 року вони витрачали понад мільярд доларів на ШІ, більшість з яких&nbsp;— на внутрішні відділи ШІ.{{sfn|Newquist|1994|p=259}} З'явилася галузь, що їх підтримувала, включно з компаніями з апаратного забезпечення, як-от ''{{нп|Symbolics}}'' та ''{{нп|Lisp Machines}}'', та компаніями з програмного забезпечення, як-от ''{{нп|IntelliCorp (програмне забезпечення)|IntelliCorp||IntelliCorp (software)}}'' та ''{{нп|Cleverpath AION Business Rules Expert|Aion}}''.<ref>{{Harvnb|McCorduck|2004|pp=434–435}}, {{Harvnb|Crevier|1993|pp=161–162,197–203}}, {{Harvnb|Newquist|1994|pp=275}} та {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|p=24}}</ref>

=== Революція знань ===

Сила експертних систем полягала в експертних знаннях, які вони містили. Вони були частиною нового напряму в дослідженнях ШІ, який набирав обертів протягом 70-х років. «Дослідники ШІ почали підозрювати&nbsp;— неохоче, бо це порушувало науковий [[принцип ощадливості]]&nbsp;— що інтелект, можливо, дуже залежить від здатності використовувати великі кількості різноманітних знань різними способами»,{{sfn|McCorduck|2004|p=299}} пише {{нп|Памела Маккордак|||Pamela McCorduck}}. «[В]еликим уроком з 1970-х було те, що інтелектуальна поведінка дуже залежить від роботи зі знаннями, іноді досить докладними знаннями, з області, в якій лежить задана задача».{{sfn|McCorduck|2004|p=421}} {{нп|Система на основі знань|Системи на основі знань||Knowledge based system}} та [[інженерія знань]] стали основним фокусом досліджень ШІ в 1980-х роках.<ref>Революція знань: {{Harvnb|McCorduck|2004|pp=266–276, 298–300, 314, 421}}, {{Harvnb|Newquist|1994|pp=255–267}}, {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|pp=22–23}}</ref>

У 1980-х роках також народився ''[[Cyc]]'' ({{lang-uk|Сайк}}), перша спроба лобової атаки на [[Проблема здорового глузду (штучний інтелект)|проблему здорового глузду]], шляхом створення величезної бази даних, яка містила би всі буденні факти, що їх знає середня людина. [[Дуглас Ленат]], який розпочав і очолював цей проєкт, стверджував, що короткого шляху не існує&nbsp;— єдиний спосіб, щоби машини знали значення людських понять, це навчати їх, по поняттю за раз, вручну. Проєкт не очікувався бути завершеним протягом багатьох десятиліть.<ref>''Cyc'': {{Harvnb|McCorduck|2004|p=489}}, {{Harvnb|Crevier|1993|pp=239–243}}, {{Harvnb|Newquist|1994|pp=431–455}}, {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|pp=363−365}} та {{Harvnb|Lenat|Guha|1989}}</ref>

Програми для гри в шахи ''[[HiTech]]'' та ''{{нп|Deep Thought (шаховий комп'ютер)|Deep Thought||Deep Thought (chess computer)}}'' перемогли шахових гросмейстерів 1989 року. Обидві розробили в [[Університет Карнегі-Меллон|УКМ]]; розробка ''Deep Thought'' проклала шлях для ''[[Deep Blue]]''.<ref>{{cite web |url=http://www.computerhistory.org/about/press_relations/media_kit/chess/5_chess_exhibit_text_Endgame.pdf |title=Chess: Checkmate |language=en |access-date=1 вересня 2007 |url-status=dead |archive-url=https://web.archive.org/web/20071008204404/http://www.computerhistory.org/about/press_relations/media_kit/chess/5_chess_exhibit_text_Endgame.pdf |archive-date=8 жовтня 2007 }}</ref>

=== Гроші повертаються: проєкт П'ятого покоління ===

1981 року {{нп|Міністерство міжнародної торгівлі та промисловості Японії|||Ministry of International Trade and Industry}} виділило 850 мільйонів доларів на проєкт [[Комп'ютери п'ятого покоління|комп'ютерів п'ятого покоління]]. Їхніми цілями було написати програми та побудувати машини, які могли би вести розмови, перекладати мови, інтерпретувати зображення та міркувати як людські істоти.<ref>{{Harvnb|McCorduck|2004|pp=436–441}}, {{Harvnb|Newquist|1994|pp=231–240}}, {{Harvnb|Crevier|1993|p=211}}, {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|p=24}} та див. також {{Harvnb|Feigenbaum|McCorduck|1983}}</ref> До жалю {{нп|Чепурні проти нечупар|нечупар||Neats vs. scruffies}}, як основну мову програмування для проєкту було обрано [[Пролог (мова програмування)|Пролог]].{{sfn|Crevier|1993|p=195}}

Інші країни відповіли власними новими програмами. Велика Британія розпочала проєкт ''{{нп|Alvey}}'' на 350 мільйонів фунтів стерлінгів. Консорціум компаній США створив {{нп|Корпорація мікроелектроніки та комп'ютерних технологій|Корпорацію мікроелектроніки та комп'ютерних технологій||Microelectronics and Computer Technology Corporation}} ({{lang-en|Microelectronics and Computer Technology Corporation, MCC}}) для фінансування великомасштабних проєктів з ШІ та інформаційних технологій.{{sfn|Crevier|1993|p=240}}{{sfn|Russell|Norvig|2003|p=25}} ''[[DARPA]]'' також відреагувала, заснувавши {{нп|Стратегічна комп'ютерна ініціатива|Стратегічну комп'ютерну ініціативу||Strategic Computing Initiative}}, і потроївши свої інвестиції в ШІ між 1984 і 1988 роками.<ref>{{Harvnb|McCorduck|2004|pp=426–432}}, {{Harvnb|NRC|1999}} під «Shift to Applied Research Increases Investment»</ref>

[[Файл:Hopfield-net-vector.svg|thumb|left|Мережа Гопфілда з чотирма вузлами]]

=== Відродження нейронних мереж ===

1982 року фізик [[Джон Гопфілд]] зміг довести, що певний вигляд нейронної мережі (званий тепер «[[Мережа Гопфілда|мережею Гопфілда]]») може навчатися й обробляти інформацію, і довідно збігатися після достатнього часу за будь-яких незмінних умов. Це був прорив, оскільки раніше вважали, що нелінійні мережі в загальному випадку розвиватимуться хаотично.<ref>{{Cite book |last=Sejnowski |first=Terrence J. |title=The Deep Learning Revolution |url=https://archive.org/details/deeplearningrevo0000sejn |date=2018-10-23 |publisher=The MIT Press |isbn=978-0-262-03803-4 |edition=1st |location=Cambridge, Massachusetts London, England |pages=[https://archive.org/details/deeplearningrevo0000sejn/page/93 93]–94 |language=en}}</ref>

Приблизно в той же час [[Джефрі Гінтон]] та [[Девід Румельхарт]] популяризували метод тренування нейронних мереж, званий «[[Зворотне поширення|зворотним поширенням]]» ({{lang-en|"backpropagation"}}), відомий також як зворотний режим [[Автоматичне диференціювання|автоматичного диференціювання]], опублікований {{нп|Сеппо Ліннаінмаа|||Seppo Linnainmaa}} (1970) та застосований до нейронних мереж {{нп|Пол Вербос|Полом Вербосом||Paul Werbos}}. Ці два відкриття допомогли відродити дослідження [[Штучна нейронна мережа|штучних нейронних мереж]].{{sfn|Russell|Norvig|2003|p=25}}{{sfn|Crevier|1993|pp=214–215}}

Починаючи з публікації 1986 року «[[Паралельно розподілена обробка|Паралельно розподіленої обробки]]», двотомної збірки статей під редакцією [[Девід Румельхарт|Румельхарта]] та психолога [[Джеймс Макклелланд (психолог)|Джеймса Макклелланда]], дослідження нейронних мереж набули нового імпульсу, й стануть комерційно успішними в 1990-х роках у застосуванні до [[Оптичне розпізнавання символів|оптичного розпізнавання символів]] та [[розпізнавання мовлення]].{{sfn|Russell|Norvig|2003|p=25}}{{sfn|Crevier|1993|pp=215–216}}

Розвиток [[Транзистор метал-діелектрик-напівпровідник|метал-діелектрик-напівпровідникових]] (МДН, {{lang-en|MOS}}) [[Схеми надвеликого рівня інтеграції|схем надвеликого рівня інтеграції]] (НВРІ, {{lang-en|VLSI}}) у вигляді технології [[Комплементарний метал-оксид-напівпровідник|комплементарних метал-оксид-напівпровідників]] (КМОН, {{lang-en|CMOS}}) уможливив розвиток практичної технології [[Штучна нейронна мережа|штучних нейронних мереж]] у 1980-х роках.

Провідною публікацією в цій галузі була книга 1989 року «Аналогове НВРІ-втілення нейронних систем» Карвера А. Міда та Мохаммеда Ісмаїла.<ref name="Mead">{{cite book|url=http://fennetic.net/irc/Christopher%20R.%20Carroll%20Carver%20Mead%20Mohammed%20Ismail%20Analog%20VLSI%20Implementation%20of%20Neural%20Systems.pdf|title=Analog VLSI Implementation of Neural Systems|language=en|date=8 травня 1989|publisher={{нп|Kluwer Academic Publishers}}<!-- Проблема вікіфікації: Сторінка [[:en:Kluwer Academic Publishers]] (→ [[:en:Springer Science+Business Media#History]]) перекладена як [[Springer Science+Business Media]], хоча хотіли [[Kluwer Academic Publishers]] (SashkoR0B0T)-->|isbn=978-1-4613-1639-8|last1=Mead|first1=Carver A.|last2=Ismail|first2=Mohammed|series=The Kluwer International Series in Engineering and Computer Science|volume=80|location=Norwell, MA|doi=10.1007/978-1-4613-1639-8}}</ref>
{{Clear}}

== Крах: друга зима ШІ (1987—1993) ==

Захоплення ділової спільноти штучним інтелектом у 1980-х роках здійнялося й упало за класичним сценарієм [[Економічна бульбашка|економічної бульбашки]]. Коли десятки компаній зазнали невдач, склалося враження, що ця технологія нежиттєздатна.{{sfn|Newquist|1994|p=501}} Проте ця галузь продовжувала робити прогрес, незважаючи на критику. Багато дослідників, включно з розробниками [[Робототехніка|робототехніки]] {{нп|Родні Брукс|Родні Бруксом||Rodney Brooks}} та [[Ганс Моравек|Гансом Моравеком]], виступали за цілком новий підхід до штучного інтелекту.

=== Зима ШІ ===

Термін «[[Зима ШІ]]» запровадили дослідники, які вижили після скорочення фінансування 1974 року, коли стали турбуватися, що ентузіазм щодо експертних систем вийшов з-під контролю, і що розчарування неодмінно настане.<ref>{{Harvnb|Crevier|1993|p=203}}. Термін «[[зима ШІ]]» вперше використали як назву семінару на цю тему для [[Асоціація з розвитку штучного інтелекту|Асоціації з розвитку штучного інтелекту]].</ref> Їхні побоювання були обґрунтованими: наприкінці 1980-х і на початку 1990-х років ШІ зазнає низки фінансових ударів.

Першою ознакою зміни погоди був раптовий крах ринку спеціалізованого апаратного забезпечення для ШІ 1987 року. Настільні комп'ютери від ''[[Apple Computer|Apple]]'' та ''[[IBM]]'' постійно збільшували швидкодію й потужність, і 1987 року вони стали потужнішими за дорожчі [[Лісп-машина|Лісп-машини]], які випускали ''{{нп|Symbolics}}'' та інші. Купувати їх вже не було жодної доброї причини. Вся індустрія вартістю півмільярда доларів зруйнувалася за одну ніч.<ref>{{Harvnb|Newquist|1994|pp=359–379}}, {{Harvnb|McCorduck|2004|p=435}}, {{Harvnb|Crevier|1993|pp=209–210}}</ref>

Зрештою, найраніші успішні експертні системи, такі як ''[[XCON]]'', виявилися занадто дорогими в обслуговуванні. Їх було важко оновлювати, вони не могли навчатися, вони були «[[Крихкість програмного забезпечення|крихкими]]» (тобто могли робити абсурдні помилки за незвичайних даних входу) й пали жертвою проблем (як-от {{нп|Проблема кваліфікації|проблеми кваліфікації||Qualification problem}}), які було виявлено ще роки тому. Експертні системи виявилися корисними, але тільки в декількох особливих контекстах.<ref>{{Harvnb|McCorduck|2004|p=435}} (яка наводить інституційні причини їхньої остаточної невдачі), {{Harvnb|Newquist|1994|pp=258–283}} (який наводить обмежене впровадження в корпораціях), {{Harvnb|Crevier|1993|pp=204–208}} (який наводить складність підтримки істинності, тобто навчання та оновлення), {{Harvnb|Lenat|Guha|1989|loc=Вступ}} (які підкреслюють крихкість і неспроможність впоратися з надмірною кваліфікацією.)</ref>

Наприкінці 1980-х років {{нп|Стратегічна комп'ютерна ініціатива|||Strategic Computing Initiative}} обрізала фінансування ШІ «різко і жорстоко». Нове керівництво ''[[DARPA]]'' вирішило, що ШІ не є «наступною хвилею», і спрямувало кошти на проєкти, отримання негайних результатів від яких видавалося правдоподібнішим.{{sfn|McCorduck|2004|pp=430–431}}

До 1991 року вражаючого переліку цілей, сформульованих 1981 року для японського [[Комп'ютери п'ятого покоління|п'ятого покоління комп'ютерів]], досягнуто не було. Насправді, деяких із них, як-от «підтримувати неформальну розмову», не було досягнуто навіть до 2010 року.<ref name="FifthGenEnd">{{Harvnb|McCorduck|2004|p=441}}, {{Harvnb|Crevier|1993|p=212}}. Маккордак пише: «Через два з половиною десятиліття ми можемо бачити, що японці не те щоби досягли всіх тих амбітних цілей.»</ref> Як і з іншими проєктами ШІ, очікування були набагато вищими за те, що було можливим насправді.<ref name="FifthGenEnd"/>{{sfn|Newquist|1994|p=476}}

Понад 300 компаній, які займалися ШІ, закрилися, збанкрутували або були придбані до кінця 1993 року, фактично завершивши першу комерційну хвилю ШІ.{{sfn|Newquist|1994|p=440}} 1994 року {{нп|ГП Найквіст|||HP Newquist}} заявив у книзі ''«The Brain Makers»'', що «Найближче майбутнє штучного інтелекту&nbsp;— в його комерційному вигляді&nbsp;— здається, залежить частково від продовження успіху нейронних мереж.»{{sfn|Newquist|1994|p=440}}

=== Нувельний ШІ та втілений розум ===
{{Основна|{{нп|Нувельний ШІ|||Nouvelle AI}}|{{нп|Поведінковий ШІ|||Behavior-based AI}}|{{нп|Вміщений ШІ|||Situated AI}}|Втілена когнітивна наука}}

Наприкінці 1980-х років декілька дослідників пропагували цілком новий підхід до штучного інтелекту, на основі робототехніки.{{sfn|McCorduck|2004|pp=454–462}} Вони вважали, що для того, щоби проявити справжній інтелект, машині потрібно мати ''тіло''&nbsp;— вона повинна сприймати, рухатися, виживати та взаємодіяти зі світом. Вони стверджували, що ці чуттєо-моторні навички необхідні для вищих рівнів навичок, як-от {{нп|Міркування здорового глузду|міркування здорового глузду||Commonsense reasoning}}, і що абстрактне міркування насправді є ''найменш'' цікавою чи важливою людською навичкою (див. [[парадокс Моравека]]). Вони пропагували побудову інтелекту «знизу вгору.»<ref>
{{Harvtxt|Moravec|1988|p=20}} пише: «Я впевнений, що цей підхід знизу вгору до штучного інтелекту одного дня зустрінеться з традиційним підходом згори донизу більше ніж на половині шляху, готовий надати компетентність щодо реального світу й знання здорового глузду, що були такими недосяжними в програмах міркування. Повністю інтелектуальні машини виникнуть, коли буде вбито метафоричний {{нп|золотий костиль|||Golden spike}}, що об'єднає ці два зусилля.»
</ref>

Цей підхід відродив ідеї з [[Кібернетика|кібернетики]] й [[Теорія керування|теорії керування]], які були непопулярними з 1960-х років. Іншим предтечею був [[Девід Марр (нейробіолог)|Девід Марр]], який прийшов до [[Массачусетський технологічний інститут|МТІ]] наприкінці 1970-х років з успішним досвідом у теоретичній нейробіології, щоби очолити групу, яка вивчала [[Комп'ютерне бачення|бачення]]. Він відкинув усі символьні підходи (''як'' логіку [[Джон Маккарті|Маккарті]], ''так і'' рамки [[Марвін Мінський|Мінського]]), стверджуючи, що ШІ потрібно було розуміти фізичну механіку зору знизу вгору, перш ніж відбувалася би будь-яка символьна обробка. (1980 року роботу Марра обірвала лейкемія.){{sfn|Crevier|1993|pp=183–190}}

У своїй статті 1990 року «Слони не грають у шахи»<ref>{{cite journal|last=Brooks|first=Robert A.|title=Elephants Don't Play Chess|journal=Robotics and Autonomous Systems|language=en|volume=6|year=1990|issue=1–2 |pages=3–15 |doi=10.1016/S0921-8890(05)80025-9|url=http://people.csail.mit.edu/brooks/papers/elephants.pdf|ref=harv}}</ref> дослідник з робототехніки {{нп|Родні Брукс|||Rodney Brooks}} спрямував свою критику безпосередньо на [[Система фізичних символів|гіпотезу системи фізичних символів]], стверджуючи, що символи не завжди необхідні, оскільки «світ є найкращою моделлю самого себе. Він завжди точно актуальний. Він завжди має всі деталі, які треба знати. Секрет полягає в тому, щоби сприймати його доречним чином і достатньо часто.»{{sfn|Brooks|1990|p=3}} У 1980-х і 1990-х роках багато [[Когнітивна наука|когнітивістів]] також відкинули модель символьної обробки розуму і стверджували, що для міркування необхідне тіло, теорію, названу тезою про [[втілений розум]].<ref>Див., наприклад, {{Harvnb|Lakoff|Johnson|1999}}</ref>

== ШІ (1993—2011) ==

Галузь ШІ, якій вже понад півстоліття, нарешті досягла деяких своїх найдавніших цілей. Її почали успішно використовувати в усій технологічній промисловості, хоча й дещо за лаштунками. Деякі з цих успіхів були пов'язані зі зростанням обчислювальної потужності, а деяких було досягнуто шляхом зосередження на конкретних ізольованих задачах і розв'язанні їх за найвищими стандартами наукової відповідальності. Проте репутація ШІ, принаймні в діловому світі, була не дуже бездоганною.{{sfn|Newquist|1994|p=511}} Усередині галузі бракувало згоди щодо причин невдачі ШІ у втіленні мрії про людський рівень інтелекту, яка захопила уяву світу в 1960-х роках. Разом усі ці чинники допомогли розколоти ШІ на конкурентні підгалузі, зосереджені на певних задачах або підходах, іноді навіть під новими назвами, які приховували потьмяніле походження від «штучного інтелекту».<ref>{{Harvtxt|McCorduck|2004|p=424}} обговорює розкол і відмову від первинних цілей ШІ.</ref> ШІ став як обережнішим, так і успішнішим, ніж будь-коли раніше.

=== Віхи та закон Мура ===

11 травня 1997 року ''[[Deep Blue]]'' став першою комп'ютерною шаховою системою, яка перемогла чинного чемпіона світу з шахів [[Гаррі Каспаров]]а.{{sfn|McCorduck|2004|pp=480–483}} Цей суперкомп'ютер був спеціалізованою версією платформи, створеної ''IBM'', і міг обробляти вдвічі більше ходів за секунду, ніж під час першого матчу (який ''Deep Blue'' програв), а саме 200&nbsp;000&nbsp;000 ходів за секунду.<ref>{{cite web |url=http://www.research.ibm.com/deepblue/meet/html/d.3.shtml |title= Deep Blue |publisher=IBM Research|language=en|access-date=10 вересня 2010 }}</ref>

2005 року робот зі Стенфорду виграв ''{{нп|DARPA Grand Challenge}}'', автономно проїхавши 121 км непідготовленою пустельною трасою.<ref>{{Cite web|url=http://www.darpa.mil/grandchallenge/|archive-url=https://web.archive.org/web/20071031110030/http://www.darpa.mil/grandchallenge/|url-status=dead|title=DARPA Grand Challenge – home page|language=en|archive-date=31 жовтня 2007}}</ref> Через два роки команда з [[Університет Карнегі-Меллон|УКМ]] виграла ''{{нп|DARPA Urban Challenge}}'', автономно проїхавши 89 км у міському середовищі, дотримуючись усіх дорожніх небезпек і правил дорожнього руху.<ref>{{Cite web |url=http://archive.darpa.mil/grandchallenge/ |title=Welcome |language=en|access-date=25 жовтня 2011 |archive-url=https://web.archive.org/web/20140305023802/http://archive.darpa.mil/grandchallenge/ |archive-date=5 березня 2014 |url-status=dead }}</ref> У лютому 2011 року в [[Телевікторина|телевікторині]] ''{{нп|Jeopardy!}}'' в показовому матчі [[система відповідей на запитання]] ''[[IBM]]'', ''[[IBM Watson|Watson]]'', перемогла двох найкращих чемпіонів ''Jeopardy!'', {{нп|Бред Раттер|Бреда Раттера||Brad Rutter}} та {{нп|Кен Дженнінгс|Кена Дженнінгса||Ken Jennings}}, зі значною перевагою.<ref>{{cite news| url=https://www.nytimes.com/2011/02/17/science/17jeopardy-watson.html | work=The New York Times | first=John | last=Markoff | title=On 'Jeopardy!' Watson Win Is All but Trivial | language=en|date=16 лютого 2011}}</ref>

Ці успіхи не були наслідком якоїсь революційної нової парадигми, а переважно ґрунтувалися на наполегливому застосуванні інженерних навичок та величезному зростанні швидкості й обсягу пам'яті комп'ютерів у 90-х роках.<ref>
{{Harvnb|Kurzweil|2005|p=274}} пише, що поліпшення в комп'ютерних шахах, «за загальною думкою, обумовлене лише розширенням грубою силою апаратного забезпечення комп'ютерів.»</ref> Насправді, ''[[Deep Blue]]'' був у 10 мільйонів разів швидший за {{нп|Ferranti Mark 1|''Ferranti Mark'' 1}}, якого {{нп|Крістофер Стрейчі|||Christopher Strachey}} навчив грати в шахи у 1951 році.<ref>Тривалість циклу {{нп|Ferranti Mark 1|''Ferranti Mark'' 1}} становила 1,2&nbsp;мілісекунди, що можна вважати еквівалентним приблизно 833&nbsp;''[[FLOPS]]''. ''[[Deep Blue]]'' працював на швидкості 11,38&nbsp;[[гігафлопс]] (і це без урахування спеціального апаратного забезпечення для шахів у ''Deep Blue''). ''Дуже'' приблизно, ці значення відрізняються в 10<sup>7</sup> разів.</ref> Це драматичне зростання вимірюється [[Закон Мура|законом Мура]], який передбачує, що швидкість і обсяг пам'яті комп'ютерів подвоюються кожні два роки внаслідок щодворічного подвоєння {{нп|Кількість транзисторів|кількості||Transistor count}} [[Транзистор метал-діелектрик-напівпровідник|МДН-транзисторів]]. Основну проблему «сирої обчислювальної потужності» поступово вдавалося подолати.

=== Інтелектуальні агенти ===

Нова парадигма, яку назвали «[[Інтелектуальний агент|інтелектуальними агентами]]» ({{lang-en|"intelligent agents"}}), стала широко прийнятою протягом 1990-х років.<ref>{{Harvnb|McCorduck|2004|pp=471–478}}, {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|p=55}}, де вони пишуть: «Погляд на цілісного агента зараз широко прийнятий у галузі». Парадигму [[Інтелектуальний агент|інтелектуального агента]] обговорюють в основних підручниках з ШІ, як-от: {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|pp=32–58, 968–972}}, {{Harvnb|Poole|Mackworth|Goebel|1998|pp=7–21}}, {{Harvnb|Luger|Stubblefield|2004|pp=235–240}}</ref> Хоч раніше дослідники й пропонували модульні підходи «розділяй і володарюй» до ШІ,<ref>[[Модель акторів]] {{нп|Карл Г'юїтт|Карла Г'юїтта||Carl Hewitt}} передбачила сучасне визначення інтелектуальних агентів. {{Harv|Hewitt|Bishop|Steiger|1973}} Як Джон Дойль {{Harv|Doyle|1983}}, так і популярна класика [[Марвін Мінський|Марвіна Мінського]] «{{нп|Суспільство розуму|||Society of Mind}}» {{Harv|Minsky|1986}}, використовували слово «агент» ({{lang-en|"agent"}}). Серед інших «модульних» пропозицій були {{нп|категоризувальна архітектура|||Subsumption architecture}} {{нп|Родні Брукс|Родні Брукса||Rodney Brooks}}, [[об'єктно-орієнтоване програмування]] та інші.</ref> [[інтелектуальний агент]] не набув свого сучасного вигляду, доки [[Джуда Перл]], [[Аллен Ньюелл]], {{нп|Леслі П. Келблінг|||Leslie P. Kaelbling}} та інші не привнесли поняття з [[Теорія рішень|теорії рішень]] та [[Економіка|економіки]] до вивчення ШІ.{{sfn|Russell|Norvig|2003|pp=27, 55}} Коли [[економіка|економістське]] визначення [[раціональний агент|раціонального агента]] було поєднано з [[інформатика|інформатичним]] визначенням [[Об'єктно-орієнтоване програмування|об'єкта]] або [[Модульне програмування|модуля]], парадигму [[Інтелектуальний агент|інтелектуального агента]] було завершено.

[[Інтелектуальний агент]]&nbsp;— це система, яка сприймає своє середовище і вживає дії, які максимізують її шанси на успіх. За цим визначенням, прості програми, які розв'язують конкретні задачі, є «інтелектуальними агентами», так само як і людські істоти та організації людських істот, такі як [[Фірма|фірми]]. Парадигма [[Інтелектуальний агент|інтелектуальних агентів]] визначає дослідження ШІ як «вивчення інтелектуальних агентів». Це узагальнення деяких попередніх визначень ШІ: воно виходить за рамки вивчення людського інтелекту; воно вивчає всі види інтелекту.<ref>Ось так найширше визнані підручники XXI століття визначають штучний інтелект. Див. {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|p=32}} та {{Harvnb|Poole|Mackworth|Goebel|1998|p=1}}</ref>

Ця парадигма дала дослідникам можливість вивчати окремі задачі й знаходити рішення, які були одночасно перевірними й корисними. Вона надала спільну мову для опису задач та обміну їхніми рішеннями між собою та з іншими галузями, які також використовували поняття абстрактних агентів, як-от з економікою та [[Теорія керування|теорією керування]]. Сподівалися, що завершена {{нп|агентна архітектура|||Agent architecture}} (як-от ''{{нп|Soar (когнітивна архітектура)|SOAR||Soar (cognitive architecture)}}'' [[Аллен Ньюелл|Ньюелла]]) колись дозволить дослідникам побудувати універсальніші та інтелектуальніші системи із взаємодійних [[Інтелектуальний агент|інтелектуальних агентів]].{{sfn|Russell|Norvig|2003|pp=27, 55}}{{sfn|McCorduck|2004|p=478}}

=== Імовірнісне міркування та більша строгість ===

Дослідники ШІ почали розробляти й використовувати складніші математичні інструменти, ніж будь-коли раніше.<ref>{{Harvnb|McCorduck|2004|pp=486–487}}, {{Harvnb|Russell|Norvig|2003|pp=25–26}}</ref> Було загальне усвідомлення, що над багатьма задачами, які треба було розв'язати ШІ, вже працювали дослідники з таких галузей як [[математика]], [[електротехніка]], [[економіка]] та [[дослідження операцій]]. Спільна математична мова уможливила вищий рівень співпраці з усталенішими й успішнішими галузями та досягнення результатів, які були вимірюваними й довідними; ШІ став більш строгою «науковою» дисципліною.

Впливова книга [[Джуда Перл|Джуди Перла]] 1988 року{{sfn|Pearl|1988}} привнесла до ШІ [[ймовірність]] та [[Теорія рішень|теорію рішень]]. Серед багатьох нових інструментів у вжитку були [[Баєсова мережа|баєсові мережі]], [[Прихована марковська модель|приховані марковські моделі]], [[теорія інформації]], [[статистичне моделювання]] та класична [[Оптимізація (математика)|оптимізація]]. Також було розроблено точні математичні описи для таких парадигм «[[Обчислювальний інтелект|обчислювального інтелекту]]» як [[Штучна нейронна мережа|нейронні мережі]] та [[еволюційні алгоритми]].{{sfn|Russell|Norvig|2003|pp=25−26}}

=== ШІ за лаштунками ===

Алгоритми, первинно розроблені дослідниками ШІ, почали з'являтися як частини більших систем. ШІ розв'язав багато дуже складних задач<ref>
Див. [[застосування штучного інтелекту в інформатиці]]
</ref>
і їхні розв'язки виявилися корисними в усій технологічній промисловості,<ref>
{{Harvnb|NRC|1999}} під «Artificial Intelligence in the 90s», та {{Harvnb|Kurzweil|2005|p=264}}
</ref> як-от у
[[Розроблення даних|розробленні даних]],
[[Промисловий робот|промисловій робототехніці]],
[[Логістика|логістиці]],{{sfn|Russell|Norvig|2003|p=28}}
[[Розпізнавання мовлення|розпізнаванні мовлення]],<ref>Щодо нового рівня останніх досягнень у розпізнаванні мовлення на основі ШІ див. {{Harvtxt|The Economist|2007}}</ref>
банківському програмному забезпеченні,<ref name = "CNN7242006">«Натхнені ШІ системи вже було вбудовано до багатьох повсякденних технологій, як-от рушіїв пошуку в Інтернет, банківського програмного забезпечення для обробки транзакцій, та медичного діагностування.» [[Нік Бостром]], цитований у {{Harvnb|CNN|2006}}</ref>
[[Медична діагностика|медичному діагностуванні]]<ref name = "CNN7242006"/>
та пошуковій системі ''[[Google]]''.<ref>{{Harvtxt|Olsen|2004}},{{Harvtxt|Olsen|2006}}</ref>

Галузь ШІ отримала мало або жодного визнання за ці успіхи у 1990-х та на початку 2000-х років. Багато з найбільших нововведень ШІ було зведено до статусу просто ще одного предмета в скриньці інструментів інформатики.<ref>{{Harvnb|McCorduck|2004|p=423}}, {{Harvnb|Kurzweil|2005|p=265}}, {{Harvnb|Hofstadter|1999|p=601}} {{Harvnb|Newquist|1994|p=445}}</ref> [[Нік Бостром]] пояснює: «Багато передового ШІ просочилося в загальні застосування, часто без називання цього ШІ, тому що коли щось стає достатньо корисним і поширеним, його вже не мітять як ШІ.»{{sfn|CNN|2006}}

Багато дослідників ШІ у 1990-х навмисно називали свою роботу іншими назвами, як-от [[Інформатика|інформатикою]], {{нп|Системи на основі знань|системами на основі знань||Knowledge-based systems}}, [[Когнітивна система (інформатика)|когнітивними системами]] та [[Обчислювальний інтелект|обчислювальним інтелектом]]. Можливо, частково через те, що вони вважали свою галузь принципово відмінною від ШІ, але також ці нові назви допомагали залучати фінансування. У комерційному світі, принаймні, невиконані обіцянки [[Зима штучного інтелекту|зими штучного інтелекту]] продовжували переслідувати дослідження ШІ у 2000-х роках, як повідомляла ''New York Times'' 2005 року: «Інформатики та програмісти уникали терміну „штучний інтелект“ через побоювання бути сприйнятими як мрійники з шаленими очима.»{{sfn|Markoff|2005}}{{sfn|The Economist|2007}}{{sfn|Tascarella|2006}}{{sfn|Newquist|1994|p=532}}

== Глибоке навчання, великі дані (2011—2020) ==

У перших десятиліттях XXI століття доступ до великої кількості даних (відомих як «[[великі дані]]», {{lang-en|"big data"}}), [[Закон Мура|дешевші та швидші комп'ютери]] та передові методики [[Машинне навчання|машинного навчання]] успішно застосували до багатьох задач по всій економіці. Справді, ''{{нп|McKinsey Global Institute}}<!-- Проблема вікіфікації: Сторінка [[:en:McKinsey Global Institute]] (→ [[:en:McKinsey & Company#Research and publishing]]) перекладена як [[McKinsey & Company]], хоча хотіли [[McKinsey Global Institute]] (SashkoR0B0T)-->'' оцінили у своїй відомій статті «Великі дані: наступний рубіж для інновацій, конкуренції та продуктивності» ({{lang-en|"Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity"}}), що «до 2009 року майже всі сектори економіки США мали принаймні середній рівень 200 терабайт збережених даних».

До 2016 року ринок продуктів, апаратного та програмного забезпечення, пов'язаних із ШІ, досяг понад 8 мільярдів доларів, а ''New York Times'' повідомили, що інтерес до ШІ досяг «божевільного» рівня.<ref>
{{Citation|work=New York Times
|title = IBM Is Counting on Its Bet on Watson, and Paying Big Money for It
|language = en
|author=Steve Lohr
|date=17 жовтня 2016
|url=https://www.nytimes.com/2016/10/17/technology/ibm-is-counting-on-its-bet-on-watson-and-paying-big-money-for-it.html?emc=edit_th_20161017&nl=todaysheadlines&nlid=62816440}}</ref> Застосування великих даних почали досягати й інших галузей, як-от тренування моделей в [[Екологія|екології]]<ref>{{Cite journal|last1=Hampton|first1=Stephanie E|last2=Strasser|first2=Carly A|last3=Tewksbury|first3=Joshua J|last4=Gram|first4=Wendy K|last5=Budden|first5=Amber E|last6=Batcheller|first6=Archer L|last7=Duke|first7=Clifford S|last8=Porter|first8=John H|date=2013-04-01|title=Big data and the future of ecology|journal=Frontiers in Ecology and the Environment|language=en|volume=11|issue=3|pages=156–162|doi=10.1890/120103|bibcode=2013FrEE...11..156H |issn=1540-9309|url=http://www.escholarship.org/uc/item/94f35801|doi-access=free}}</ref> та для різних застосувань в [[Економіка|економіці]].<ref>{{Cite web|url=https://bfi.uchicago.edu/events/how-big-data-changing-economies|title=How Big Data is Changing Economies {{!}} Becker Friedman Institute|website=bfi.uchicago.edu|language=en|access-date=2017-06-09|archive-date=18 червня 2018|archive-url=https://web.archive.org/web/20180618102343/https://bfi.uchicago.edu/events/how-big-data-changing-economies|url-status=dead}}</ref> Просування й дослідження в [[Глибоке навчання|глибокому навчанні]] (особливо в [[Глибока згорткова нейронна мережа|глибоких згорткових нейронних мережах]] та [[Рекурентна нейронна мережа|рекурентних нейронних мережах]]) підштовхнули просування й дослідження в обробці зображень і відео, аналізі тексту, й навіть розпізнаванні мовлення.<ref name=":0">{{Cite journal|last1=LeCun|first1=Yann|last2=Bengio|first2=Yoshua|last3=Hinton|first3=Geoffrey|title=Deep learning|journal=Nature|language=en|volume=521|issue=7553|pages=436–444|doi=10.1038/nature14539|pmid=26017442|bibcode=2015Natur.521..436L|year=2015|s2cid=3074096}}</ref>

На першому глобальному {{нп|Саміт з безпеки ШІ|саміті з безпеки ШІ||AI Safety Summit}}, що відбувся в [[Блечлі-Парк]]у в листопаді 2023 року, обговорили найближчі та віддалені ризики штучного інтелекту й можливість обов'язкових та добровільних регуляторних рамок.<ref>{{Cite news |last=Milmo |first=Dan |date=3 листопада 2023 |title=Hope or Horror? The great AI debate dividing its pioneers |language=en |pages=10–12 |work={{нп|The Guardian Weekly}}}}</ref> 28 країн, включно зі США, Китаєм та ЄС, оприлюднили декларацію на початку саміту, закликаючи до міжнародної співпраці для управління викликами та ризиками штучного інтелекту.<ref name="2023-11-01-bletchley-declaration-full">{{cite web |title=The Bletchley Declaration by Countries Attending the AI Safety Summit, 1-2 November 2023 |url=https://www.gov.uk/government/publications/ai-safety-summit-2023-the-bletchley-declaration/the-bletchley-declaration-by-countries-attending-the-ai-safety-summit-1-2-november-2023 |website=GOV.UK |language=en |access-date=2 листопада 2023 |archive-url=https://web.archive.org/web/20231101123904/https://www.gov.uk/government/publications/ai-safety-summit-2023-the-bletchley-declaration/the-bletchley-declaration-by-countries-attending-the-ai-safety-summit-1-2-november-2023 |archive-date=1 листопада 2023  |date=1 листопада 2023}}</ref><ref>{{Cite press release |title=Countries agree to safe and responsible development of frontier AI in landmark Bletchley Declaration |url=https://www.gov.uk/government/news/countries-agree-to-safe-and-responsible-development-of-frontier-ai-in-landmark-bletchley-declaration |access-date=1 листопада 2023 |website=GOV.UK |language=en |archive-date=1 листопада 2023 |archive-url=https://web.archive.org/web/20231101115016/https://www.gov.uk/government/news/countries-agree-to-safe-and-responsible-development-of-frontier-ai-in-landmark-bletchley-declaration |url-status=live }}</ref>

=== Глибоке навчання ===
{{Основна|Глибоке навчання}}

Глибоке навчання ({{lang-en|deep learning}})&nbsp;— це галузь машинного навчання, яка моделює високорівневі абстракції в даних за допомогою глибокого графа з багатьма шарами обробки.<ref name=":0" /> За [[Теорема про універсальне наближення|теоремою про універсальне наближення]] (теоремою [[Джордж Цибенко|Цибенка]]), глибина не є необхідною для нейронної мережі, щоби наближувати довільні неперервні функції. Незважаючи на це, є багато проблем, поширених для неглибоких мереж (як-от [[перенавчання]]), яких глибокі мережі допомагають уникати.<ref>{{Cite journal|url=http://digitalcommons.utep.edu/cs_techrep/975/|title=Why Deep Neural Networks: A Possible Theoretical Explanation|last1=Baral|first1=Chitta|last2=Fuentes|first2=Olac|date=June 2015|journal=Departmental Technical Reports (Cs)|language=en|access-date=9 червня 2017|last3=Kreinovich|first3=Vladik}}</ref> Як такі, глибокі нейронні мережі здатні насправді породжувати набагато складніші моделі порівняно з їхніми неглибокими аналогами.

Проте, глибоке навчання має свої власні проблеми. Поширеною проблемою для [[Рекурентна нейронна мережа|рекурентних нейронних мереж]] є [[проблема зникання градієнту]], яка полягає в тому, що градієнти, які передаються між шарами, поступово знижуються й буквально зникають, коли округлюються до нуля. Було розроблено багато методів, щоби підійти до цієї проблеми, як-от вузли [[Довга короткочасна пам'ять|довгої короткочасної пам'яті]].

Глибокі нейронні архітектури рівня останніх досягнень іноді навіть можуть змагатися з людською точністю в таких галузях як комп'ютерне бачення, зокрема в таких речах, як [[база даних MNIST|база даних ''MNIST'']] та розпізнавання дорожніх знаків.<ref>{{Cite book|last1=Ciregan|first1=D.|last2=Meier|first2=U.|last3=Schmidhuber|first3=J.|title=2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition |chapter=Multi-column deep neural networks for image classification |language=en |date=June 2012|pages=3642–3649|doi=10.1109/cvpr.2012.6248110|arxiv=1202.2745|isbn=978-1-4673-1228-8|citeseerx=10.1.1.300.3283|bibcode=2012arXiv1202.2745C|s2cid=2161592}}</ref>

Мовні обробники, які працюють на основі розумних пошукових систем, можуть легко перемагати людей у відповідях на загальні питання (як-от ''[[IBM Watson]]''), а нещодавні розробки в глибокому навчанні дали дивовижні результати у змаганні з людьми в таких речах як [[Ґо (гра)|Ґо]] та ''[[Doom (серія ігор)|Doom]]'' (який, будучи [[Стрілялка від першої особи|стрілялкою від першої особи]], викликав деякі суперечки).<ref>{{Cite news|url=https://www.nytimes.com/2011/02/17/science/17jeopardy-watson.html|title=On 'Jeopardy!' Watson Win Is All but Trivial|last=Markoff|first=John|date=2011-02-16|work=The New York Times|access-date=2017-06-10|language=en-US|issn=0362-4331}}</ref><ref>{{Cite news|url=https://research.googleblog.com/2016/01/alphago-mastering-ancient-game-of-go.html|title=AlphaGo: Mastering the ancient game of Go with Machine Learning|work=Research Blog|access-date=2017-06-10|language=en-US}}</ref><ref>{{Cite web|url=https://deepmind.com/blog/innovations-alphago/|title=Innovations of AlphaGo {{!}} DeepMind|language=en|website=DeepMind|access-date=2017-06-10}}</ref><ref>{{Cite web|url=https://www.cmu.edu/news/stories/archives/2016/september/AI-agent-survives-doom.html|title=Computer Out-Plays Humans in "Doom"-CMU News - Carnegie Mellon University|language=en|last=University|first=Carnegie Mellon|website=www.cmu.edu|access-date=2017-06-10}}</ref>

=== Великі дані ===
{{Основна|Великі дані}}

Великі дані ({{lang-en|big data}})&nbsp;— це збірка даних, якими неможливо оволодіти, управляти та обробляти їх звичайними програмними інструментами протягом певного часового проміжку. Це величезна кількість можливостей для ухвалювання рішень, розуміння та оптимізації процесів, які вимагають нових моделей обробки. У книзі «Ера великих даних» ({{lang-en|The Big Data Era}}), написаній Віктором Майєром Шонбергом та {{нп|Кеннет Л. Кук|Кеннетом Куком||Kenneth L. Cooke}}, великі дані означають, що замість випадкового аналізу (вибіркового дослідження) для аналізу використовують усі дані. Характеристики 5 ''«V»'' великих даних (запропоновані ''IBM''): ''обсяг'' ({{lang-en|Volume}}), ''швидкість'' ({{lang-en|Velocity}}), ''різноманітність'' ({{lang-en|Variety}})<ref>{{Cite journal| volume = 6| issue = 70| last = Laney| first = Doug| title = 3D data management: Controlling data volume, velocity and variety| journal = META Group Research Note| language = en| date = 2001}}</ref>, ''цінність'' ({{lang-en|Value}})<ref>{{Cite web| author = Marr, Bernard| title = Big Data: The 5 Vs Everyone Must Know| language = en| date = 6 March 2014|url = https://www.linkedin.com/pulse/20140306073407-64875646-big-data-the-5-vs-everyone-must-know/}}</ref>, ''достовірність'' ({{lang-en|Veracity}})<ref>{{Cite journal| volume = 38| issue = 1| last = Goes| first = Paulo B.| title = Design science research in top information systems journals| journal = MIS Quarterly: Management Information Systems| language = en| date = 2014}}</ref>.

Стратегічна значущість технології великих даних полягає не в тому, щоби оволодіти величезною кількістю інформації, а в тому, щоби спеціалізуватися на цих змістовних даних. Іншими словами, якщо великі дані порівняти з промисловістю, то ключем до досягнення прибутковості в цій промисловості є підвищення «{{нп|Можливості процесу|можливостей процесу||Process capability}}» цими даними та реалізація їхньої «[[Додана вартість|доданої вартості]]» шляхом «[[Обчислювальна потужність|обробки]]».

== Ера ШІ, сильний штучний інтелект (2020—дотепер) ==
{{Основна|Бум ШІ}}

Ера ШІ починається з початкової розробки ключових архітектур й алгоритмів, таких як [[трансформерна архітектура]] 2017 року, що призвела до масштабування та розвитку великих мовних моделей, які виявляють подібні до людських риси розуміння, пізнання, уваги та творчості. Початком ери ШІ вважають приблизно 2022—2024 роки із розробкою масштабованих великих мовних моделей, як-от ''[[ChatGPT]]''.<ref name=":02">{{Cite web |last=Marr |first=Bernard |title=Beyond The Hype: What You Really Need To Know About AI In 2023 |url=https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2023/03/20/beyond-the-hype-what-you-really-need-to-know-about-ai-in-2023/ |access-date=2024-01-27 |website=Forbes |language=en}}</ref><ref>{{Cite web |title=The Era of AI: 2023's Landmark Year |url=https://www.cmswire.com/digital-experience/the-era-of-ai-end-of-year-ai-recap/ |access-date=2024-01-28 |website=CMSWire.com |language=en}}</ref><ref>{{Cite web |date=2018-06-15 |title=How the era of artificial intelligence will transform society? |url=https://pocketconfidant.com/how-the-era-of-artificial-intelligence-will-transform-society/ |access-date=2024-01-28 |website=PocketConfidant AI |language=en-US}}</ref><ref>{{Cite web |title=This year signaled the start of a new era |url=https://www.linkedin.com/pulse/year-signaled-start-new-era-bill-gates-qbpfc |access-date=2024-01-28 |website=www.linkedin.com |language=en}}</ref><ref>{{Cite web |last=Lee |first=Adrienne |date=2024-01-23 |title=UT Designates 2024 ‘The Year of AI’ |url=https://news.utexas.edu/2024/01/23/ut-designates-2024-the-year-of-ai/ |access-date=2024-01-28 |website=UT News |language=en-US}}</ref>

=== Великі мовні моделі ===
{{Main|Великі мовні моделі}}

2017 року дослідники з ''Google'' запропонували [[Трансформер (архітектура глибокого навчання)|трансформерну]] архітектуру. Вона використовує механізм [[Увага (машинне навчання)|уваги]], й пізніше стала широко використовуваною у великих мовних моделях.<ref>{{Cite web |last=Murgia |first=Madhumita |date=23 липня 2023 |title=Transformers: the Google scientists who pioneered an AI revolution |url=https://www.ft.com/content/37bb01af-ee46-4483-982f-ef3921436a50 |language=en |access-date=2023-12-10 |website=www.ft.com}}</ref>

{{нп|Моделі-основи|||Foundation models}} ({{lang-en|foundation models}}), що є [[Велика мовна модель|великими мовними моделями]], натренованими на величезних кількостях немічених даних, які можливо пристосовувати для широкого спектра підзадач, почали розробляти 2018 року.

Моделі, такі як [[GPT-3|''GPT''-3]], випущену організацією ''[[OpenAI]]'' 2020 року, та ''{{нп|Gato (DeepMind)|Gato}}'', випущену компанією ''[[DeepMind]]'' 2022 року, описували як важливі досягнення [[Машинне навчання|машинного навчання]].

2023 року ''Microsoft Research'' перевірили [[Велика мовна модель|велику мовну модель]] [[GPT-4|''GPT''-4]] на великому розмаїтті завдань та зробили висновок, що «її можливо стерпно розглядати як ранню (але все ще неповну) версію системи [[Сильний штучний інтелект|сильного штучного інтелекту]] (СШІ, {{lang-en|artificial general intelligence, AGI}})»<ref>{{Cite arXiv|title=Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4|language=en|first1=Sébastien|last1=Bubeck|first2=Varun|last2=Chandrasekaran|first3=Ronen|last3=Eldan|first4=Johannes|last4=Gehrke|first5=Eric|last5=Horvitz|first6=Ece|last6=Kamar|first7=Peter|last7=Lee|first8=Yin Tat|last8=Lee|first9=Yuanzhi|last9=Li|first10=Scott|last10=Lundberg|first11=Harsha|last11=Nori|first12=Hamid|last12=Palangi|first13=Marco Tulio|last13=Ribeiro|first14=Yi|last14=Zhang|date=22 березня 2023|class=cs.CL |eprint=2303.12712}}</ref>

== Див. також ==
* {{нп|Історія штучних нейронних мереж|||History of artificial neural networks}}
* {{нп|Історія подань знань та міркування|||History of knowledge representation and reasoning}}<!-- Проблема вікіфікації: Сторінка [[:en:History of knowledge representation and reasoning]] (→ [[:en:Knowledge representation and reasoning#History]]) перекладена як [[Представлення знань]], хоча хотіли [[Історія подань знань та міркування]] (SashkoR0B0T)-->
* {{нп|Історія обробки природних мов|||History of natural language processing}}
* {{нп|Нарис зі штучного інтелекту|||Outline of artificial intelligence}}
* {{нп|Поступ у штучному інтелекті|||Progress in artificial intelligence}}
* {{нп|Хронологія розвитку штучного інтелекту|||Timeline of artificial intelligence}}
* [[Хронологія розвитку машинного навчання]]

== Примітки ==
{{Примітки|2}}

== Література ==
{{refbegin}}
{{divcol}}

* {{Cite book
| first1 = Stuart J. | last1 = Russell | author1-link = Стюарт Расселл
| first2 = Peter.    | last2 = Norvig  | author2-link = Пітер Норвіг
| title=[[Штучний інтелект: сучасний підхід|Artificial Intelligence: A Modern Approach]]
| year = 2021
| edition = 4th 
| isbn = 978-0134610993 
| lccn = 20190474
| publisher = Pearson | location = Hoboken
| language = en
| ref = harv
}}
* {{Citation 
| last = Couturat | first = Louis | author-link =Луі Кутюра
| title = La Logique de Leibniz
| year = 1901 
| language = fr
| ref = harv
}}
* {{Cite web | title = The John Gabriel Byrne Computer Science Collection | language = en | date = 8 Dec 2012 | last = Byrne | first = J. G. | url = https://scss.tcd.ie/SCSSTreasuresCatalog/miscellany/TCD-SCSS-X.20121208.002/TCD-SCSS-X.20121208.002.pdf/ | access-date = 2019-08-08 | archive-url = https://web.archive.org/web/20190416071721/https://www.scss.tcd.ie/SCSSTreasuresCatalog/miscellany/TCD-SCSS-X.20121208.002/TCD-SCSS-X.20121208.002.pdf | archive-date = 2019-04-16 | url-status = dead | ref = harv }}
* {{Cite web
| title = Ingenious Ireland
| last = Mulvihill
| first = Mary
| date = October 17, 2012
| url = http://ingeniousireland.ie/2012/10/1909-a-novel-irish-computer/
| language = en
| ref = harv
}}
* {{citation 
| last = Quevedo | first = L. Torres Quevedo
| work = Ensayos sobre Automática – Su definicion. Extension teórica de sus aplicaciones
| title =  Revista de la Academia de Ciencias Exacta
| volume = 12
| pages = 391–418
| year = 1914
| language = es
| ref = harv
}}
* {{citation
| last = Quevedo
| first = L. Torres Quevedo
| year = 1915
| work = Essais sur l'Automatique - Sa définition. Etendue théorique de ses applications
| title = Revue Génerale des Sciences Pures et Appliquées
| volume = 2
| pages = 601–611
| url = https://diccan.com/dicoport/Torres.htm
| language = fr
| ref = harv
}}
* {{citation
| last = Randall
| first = Brian
| year = 1982
| title = From Analytical Engine to Electronic Digital Computer: The Contributions of Ludgate, Torres, and Bush
| website = fano.co.uk
| url = http://www.fano.co.uk/ludgate/
| access-date = 29 October 2018
| language = en
| ref = harv
}}
* {{Citation | last = Berlinski | first = David | title = The Advent of the Algorithm | language = en | year = 2000 | author-link = Девід Берлінський | publisher = Harcourt Books | isbn = 978-0-15-601391-8 | oclc = 46890682 | url = https://archive.org/details/adventofalgorith0000berl | ref = harv }}.
* {{Citation |last=Buchanan |first=Bruce G. |title=A (Very) Brief History of Artificial Intelligence |language=en |date=2005 |url=http://www.aaai.org/AITopics/assets/PDF/AIMag26-04-016.pdf |magazine=[[AI Magazine]] |pages=53–60 |access-date=2007-08-30 |url-status=dead |archive-url=https://web.archive.org/web/20070926023314/http://www.aaai.org/AITopics/assets/PDF/AIMag26-04-016.pdf |archive-date=26 вересня 2007 |ref=harv }}.
* {{Citation | last = Butler | first = Samuel | title = Darwin Among the Machines | language = en | date = 13 June 1863 | url = https://nzetc.victoria.ac.nz/tm/scholarly/tei-ButFir-t1-g1-t1-g1-t4-body.html | author-link = Семюель Батлер | work = [[The Press]], Christchurch, New Zealand | access-date = 10 October 2008 | ref = harv }}.
* {{Citation | last1 = Colby | first1 = Kenneth M. | last2 = Watt | first2 = James B. | last3 = Gilbert | first3 = John P. | title = A Computer Method of Psychotherapy: Preliminary Communication | date = 1966 | magazine = The Journal of Nervous and Mental Disease | language = en | volume = 142 | issue = 2 | pages = 148–152 | url = https://exhibits.stanford.edu/feigenbaum/catalog/hk334rq4790 | doi = 10.1097/00005053-196602000-00005 | pmid = 5936301 | s2cid = 36947398 | ref = harv }}.
* {{Citation | last = Colby | first = Kenneth M. | title = Ten Criticisms of Parry | language = en | date = September 1974 | publisher = Stanford Artificial Intelligence Laboratory | id = REPORT NO. STAN-CS-74-457 | url = http://i.stanford.edu/pub/cstr/reports/cs/tr/74/457/CS-TR-74-457.pdf | access-date = 17 June 2018 | ref = harv }}.
* {{Citation | ref={{harvid|CNN|2006}} | title=AI set to exceed human brain power | date=26 July 2006 | url=http://www.cnn.com/2006/TECH/science/07/24/ai.bostrom/ | work=CNN.com | language=en | access-date=16 October 2007 }}.
* {{Citation | last=Copeland | first=Jack | title=Micro-World AI | language=en | url=http://www.alanturing.net/turing_archive/pages/Reference%20Articles/what_is_AI/What%20is%20AI06.html | year=2000 | author-link=Джек Коупленд | access-date=8 October 2008 | ref=harv }}.
* {{Citation | last=Cordeschi | first=Roberto | title = The Discovery of the Artificial | language = en | year = 2002 | location=Dordrecht | publisher=Kluwer. | ref=harv }}.
* {{Crevier 1993}}
* {{Citation | last = Darrach | first = Brad | title=Meet Shaky, the First Electronic Person | language=en | date=20 November 1970  | magazine=[[Life Magazine]] | pages = 58–68 | ref = harv }}.
* {{Citation | last = Doyle | first = J. | title = What is rational psychology? Toward a modern mental philosophy | year = 1983 | magazine = [[AI Magazine]] | language = en | volume= 4 | issue =3 |pages = 50–53 |ref = harv }}.
* {{Citation | last=Dreyfus | first=Hubert | title = Alchemy and AI | language = en  | year =1965 | author-link = Г'юберт Дрейфус | publisher = [[RAND Corporation]] Memo | ref = harv }}.
* {{Citation | last=Dreyfus | first=Hubert | title = {{нп|Чого не можуть робити комп'ютери|What Computers Can't Do||What Computers Can't Do}} | language = en  | year =1972 | location = New York  | publisher = MIT Press | isbn = 978-0-06-090613-9 | oclc=5056816 | ref=harv }}.
* {{cite book |last1=Dreyfus |first1=Hubert |author-link=Г'юберт Дрейфус |last2=Dreyfus |first2=Stuart |year=1986 |title=Mind over Machine: The Power of Human Intuition and Expertise in the Era of the Computer |language=en |publisher=Blackwell |location=Oxford, UK |isbn=978-0-02-908060-3 |url=https://archive.org/details/mindovermachinep00drey |access-date=22 серпня 2020 |ref=harv }}
* {{Citation | last=The Economist | title=Are You Talking to Me? | language=en | date=7 June 2007 | url=http://www.economist.com/science/tq/displaystory.cfm?story_id=9249338 | magazine=[[The Economist]] | access-date=16 October 2008 | ref=harv }}.
* {{Citation | last1 = Feigenbaum | first1 = Edward A. |title = [[Комп'ютери п'ятого покоління|The Fifth Generation: Artificial Intelligence and Japan's Computer Challenge to the World]] |language = en | year = 1983|last2=McCorduck | first2=Pamela | author-link = Едвард Фейгенбаум | publisher = Michael Joseph | isbn = 978-0-7181-2401-4 | ref = harv }}.
* {{cite book |last=Haugeland |first=John |author-link=Джон Хогленд |year=1985 |title=Artificial Intelligence: The Very Idea |url=https://archive.org/details/artificialintell0000haug |language=en |publisher=MIT Press |location=Cambridge, Mass. |isbn=978-0-262-08153-5 |ref=harv}}
* {{Citation | last1=Hawkins | first1=Jeff | title=[[Про інтелект|On Intelligence]] | language=en | year=2004 | last2=Blakeslee | first2=Sandra | author-link=Джефф Гокінс | location=New York, NY | publisher=Owl Books | isbn=978-0-8050-7853-4 | oclc=61273290 | ref=harv }}.
* {{Citation| last=Hebb | first=D.O.|  title=The Organization of Behavior| language=en |year=1949 | author-link=Дональд Гебб| location=New York| publisher=Wiley | isbn=978-0-8058-4300-2| oclc=48871099| ref=harv }}.
* {{Citation |last1=Hewitt |first1=Carl |title=A Universal Modular Actor Formalism for Artificial Intelligence |language=en |url=http://dli.iiit.ac.in/ijcai/IJCAI-73/PDF/027B.pdf |year=1973 |last2=Bishop |last3=Steiger |first2=Peter |first3=Richard |author-link=Карл Г'юїтт |publisher=IJCAI |url-status=dead |archive-url=https://web.archive.org/web/20091229084457/http://dli.iiit.ac.in/ijcai/IJCAI-73/PDF/027B.pdf |archive-date=29 грудня 2009 |ref=harv }}
* {{Citation | last = Hobbes | first = Thomas
| title = [[Левіафан (книга)|Leviathan]] | language = en | year = 1651 | author-link=Томас Гоббс | ref = harv
}}.
** {{Citation | last = Гоббс | first = Томас
| title = [[Левіафан (книга)|Левіафан]] | language = uk | year = 1651 | author-link=Томас Гоббс | publisher=Дух і літера | year=2000 | ISBN = ISBN 966-7888-04-5 | ref = harv
}}.
* {{Citation | last = Hofstadter
| first = Douglas | title = [[Gödel, Escher, Bach|Gödel, Escher, Bach: an Eternal Golden Braid]] | language = en | date = 1999 | author-link = Дуглас Гофстедтер |orig-year=1979| publisher = Basic Books  | isbn = 978-0-465-02656-2 | oclc = 225590743
| ref = harv }}.
* {{Citation | last = Howe | first = J. | title = Artificial Intelligence at Edinburgh University: a Perspective | language = en | date = November 1994 | url = http://www.inf.ed.ac.uk/about/AIhistory.html | access-date = 30 August 2007 | ref = harv }}.
* {{cite journal |last1=Kahneman |first1=Daniel |author-link=Деніел Канеман |last2=Slovic |first2=D. |last3=Tversky |first3=Amos |author3-link=Амос Тверські |year=1982 |title=Judgment under uncertainty: Heuristics and biases |language=en |journal=Science |volume=185 |issue=4157 |pages=1124–1131 |publisher=Cambridge University Press |location=New York |isbn=978-0-521-28414-1 |pmid=17835457 |doi=10.1126/science.185.4157.1124 |bibcode=1974Sci...185.1124T |s2cid=143452957 |ref=harv}}
* {{Citation | last1 = Kaplan | first1 = Andreas | last2 = Haenlein | first2 = Michael | title = Siri, Siri in my Hand, who's the Fairest in the Land? On the Interpretations, Illustrations and Implications of Artificial Intelligence | journal = Business Horizons | language = en | volume = 62 | pages = 15–25 | date = 2018 | doi = 10.1016/j.bushor.2018.08.004 | s2cid = 158433736 | ref = harv }}.
* {{Citation | last=Kolata | first = G. | title=How can computers get common sense? | year=1982 | journal=Science | language=en | volume = 217 | issue= 4566 | pages=1237–1238 |bibcode = 1982Sci...217.1237K | doi = 10.1126/science.217.4566.1237 | pmid = 17837639 | ref = harv }}.
* {{Citation | last = Kurzweil | first = Ray | title = [[Сингулярність поруч|The Singularity is Near]] | language = en | year = 2005 | author-link = Реймонд Курцвейл | publisher = Viking Press | isbn=978-0-14-303788-0 | oclc = 71826177 | ref = harv }}.
* {{Citation | last = Lakoff | first = George | title = Women, Fire, and Dangerous Things: What Categories Reveal About the Mind | language = en | year = 1987 | author-link = Джордж Лакофф | publisher = University of Chicago Press. | isbn = 978-0-226-46804-4 | url = https://archive.org/details/womenfiredangero00lako_0 | ref = harv }}.
* {{Cite book |last1=Lakoff |first1=G |last2=Johnson |first2=M |url=https://www.basicbooks.com/titles/george-lakoff/philosophy-in-the-flesh/9780465056743/ |title=Philosophy in the flesh: The embodied mind and its challenge to western thought |language=en |date=1999 |publisher=Basic Books |isbn=978-0-465-05674-3 |ref=harv }}
* {{Citation | last1=Lenat | first1=Douglas | title = Building Large Knowledge-Based Systems | language = en | year = 1989 |  last2=Guha | first2=R. V.| author-link=Дуглас Ленат | publisher = Addison-Wesley| isbn=978-0-201-51752-1 | oclc=19981533 | ref=harv }}.
* {{Citation | last = Levitt | first = Gerald M. | title = The Turk, Chess Automaton | language = en|year = 2000|location = Jefferson, N.C. | publisher = McFarland| isbn = 978-0-7864-0778-1| ref = harv }}.
* {{Citation | last = Lighthill | first = Professor Sir James | title = Artificial Intelligence: a paper symposium| year = 1973 | author-link=Джеймс Лайтгілл |
contribution= [[Доповідь Лайтхілла|Artificial Intelligence: A General Survey]] | language= en | publisher = {{нп|Рада наукових досліджень|Science Research Council||Science Research Council}} | ref = harv}}
* {{Citation | last = Lucas | first = John | title = Minds, Machines and Gödel | language = en | year = 1961 | author-link = Джон Лукас (філософ) | journal = {{нп|Філософія (журнал)|Philosophy||Philosophy (journal)}} | volume = 36 | issue = XXXVI | pages = 112–127 | doi = 10.1017/S0031819100057983 | s2cid = 55408480 | doi-access = free | ref = harv }}
* {{cite book |last1=Luger |first1=George |last2=Stubblefield |first2=William |author2-link=Вільям Стаблфілд |year=2004 |title=Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving |language=en |publisher=Benjamin/Cummings |edition=5th |isbn=978-0-8053-4780-7 |url=https://archive.org/details/artificialintell0000luge |url-access=registration |access-date=17 грудня 2019 |ref=harv }}
* {{Citation 
 |last=Maker 
 |first=Meg Houston 
 |title=AI@50: AI Past, Present, Future 
 |language=en 
 |url=http://www.engagingexperience.com/2006/07/ai50_ai_past_pr.html 
 |year=2006 
 |location=Dartmouth College 
 |access-date=16 жовтня 2008 
 |url-status=dead 
 |archive-url=https://web.archive.org/web/20081008120238/http://www.engagingexperience.com/2006/07/ai50_ai_past_pr.html 
 |archive-date=8 жовтня 2008 
 |ref=harv 
 }}
* {{Citation | last=Markoff | first=John | title=Behind Artificial Intelligence, a Squadron of Bright Real People | language=en | date=14 October 2005 | url=https://www.nytimes.com/2005/10/14/technology/14artificial.html?_r=1&ei=5070&en=11ab55edb7cead5e&ex=1185940800&adxnnl=1&adxnnlx=1185805173-o7WsfW7qaP0x5/NUs1cQCQ&oref=slogin | author-link=Джон Маркофф | work=[[The New York Times]] | access-date=16 October 2008 | ref=harv }}
* {{Citation | last1 = McCarthy | first1 = John | title = A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence | language = en | date = 31 August 1955 | url = http://www-formal.stanford.edu/jmc/history/dartmouth/dartmouth.html | last2 = Minsky | last3 = Rochester | last4 = Shannon | first2 = Marvin | first3 = Nathan | first4 = Claude | author-link = Джон Маккарті | author3-link = Натаніел Рочестер (інформатик) | author4-link = Клод Шеннон | access-date = 16 October 2008 | archive-url = https://web.archive.org/web/20080930164306/http://www-formal.stanford.edu/jmc/history/dartmouth/dartmouth.html | archive-date = 30 September 2008 | url-status = dead | ref = harv }}
* {{Citation | last1=McCarthy | first1=John | title=Machine Intelligence 4 | url=http://www-formal.stanford.edu/jmc/mcchay69/mcchay69.html | year=1969 | last2=Hayes | first2=P. J. | author2-link=Пат Гейз | pages=463–502 | contribution=Some philosophical problems from the standpoint of artificial intelligence | language=en | publisher=Edinburgh University Press | editor-last=Meltzer | editor2-last=Mitchie | editor-first=B. J. | editor2-first=Donald | editor-link=Бернар Мельцер (інформатик) | editor2-link=Дональд Мічі | access-date=16 October 2008 | ref=harv }}
* {{Citation | last=McCorduck | first=Pamela | title = Machines Who Think | language = en | year = 2004 | edition=2nd | location=Natick, MA | publisher=A. K. Peters, Ltd. | isbn=978-1-56881-205-2 | oclc=52197627 | ref=harv}}.
* {{Citation | last1 = McCullough | first1 = W. S. | title = A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity | language = en | year = 1943 | last2 = Pitts | first2 = W. | author-link = Воррен Маккалох | journal= Bulletin of Mathematical Biophysics | volume= 5 | issue = 4| pages = 115–127 | doi = 10.1007/BF02478259 | ref = harv }}
* {{Citation
 |last1        = Menabrea
 |first1       = Luigi Federico
 |title        = Sketch of the Analytical Engine Invented by Charles Babbage
 |language     = en
 |url          = http://www.fourmilab.ch/babbage/sketch.html
 |year         = 1843
 |last2        = Lovelace
 |first2       = Ada
 |author2-link = Ада Лавлейс
 |journal      = {{нп|Scientific Memoirs}}
 |volume       = 3
 |access-date  = 2008-08-29
 |ref          = harv
}} З примітками перекладача до цього мемуару
* {{Citation
| last = Minsky | first = Marvin | title = Computation: Finite and Infinite Machines | language = en
| year = 1967
| author-link=Марвін Мінський
| location=Englewood Cliffs, N.J. | publisher = Prentice-Hall | ref = harv }}
* {{Citation | last1 = Minsky | first1 = Marvin | title = Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry | language = en | year = 1969 | last2 = Papert | first2 = Seymour | author-link = Марвін Мінський | author2-link = Сеймур Пейперт | publisher = The MIT Press | isbn = 978-0-262-63111-2 | oclc = 16924756 | url = https://archive.org/details/perceptronsintro00mins | ref = harv }}
* {{Citation | last = Minsky | first = Marvin | title = A Framework for Representing Knowledge | language = en | url = http://web.media.mit.edu/~minsky/papers/Frames/frames.html | year = 1974 | author-link = Марвін Мінський | access-date = 16 October 2008 | ref = harv }}
* {{Citation
| last = Minsky | first = Marvin | title = {{нп|Суспільство розуму|The Society of Mind||Society of Mind}} | language = en
| year = 1986
| author-link=Марвін Мінський
| publisher = Simon and Schuster
| isbn=978-0-671-65713-0 | oclc = 223353010 | ref = harv }}
* {{Citation
| last=Minsky
| first=Marvin
| title=It's 2001. Where Is HAL?
| language=en
| url=http://www.ddj.com/hpc-high-performance-computing/197700454?cid=RSSfeed_DDJ_AI
| year=2001
| author-link=Марвін Мінський
| publisher=Dr. Dobb's Technetcast
| access-date=8 August 2009
| ref=harv
}}
* {{Citation | last = Moravec | first = Hans | title = The Role of Raw Power in Intelligence | language = en | url = http://www.frc.ri.cmu.edu/users/hpm/project.archive/general.articles/1975/Raw.Power.html | year = 1976 | author-link = Ганс Моравек | access-date = 16 October 2008 | archive-url = https://web.archive.org/web/20160303232511/http://www.frc.ri.cmu.edu/users/hpm/project.archive/general.articles/1975/Raw.Power.html | archive-date = 3 March 2016 | url-status = dead | ref = harv }}
* {{Citation | last = Moravec | first = Hans | title = Mind Children | language = en | year = 1988 | publisher = Harvard University Press | isbn = 978-0-674-57618-6 | oclc = 245755104 | url-access = registration | url = https://archive.org/details/mindchildren00hans | ref = harv }}
* {{cite book |last=Needham |first=Joseph |date=1986 |title=Science and Civilization in China: Volume 2 |language=en |location=Taipei |publisher=Caves Books Ltd |ref=harv}}
* {{Citation|last=NRC|title=Funding a Revolution: Government Support for Computing Research|language=en|year=1999|author-link=Національна рада наукових досліджень США|chapter=Developments in Artificial Intelligence|publisher=National Academy Press|isbn=978-0-309-06278-7|oclc=246584055|chapter-url=https://archive.org/details/fundingrevolutio00nati|ref=harv}}
* {{Citation | last1 = Newell | first1 = Allen | title=Computers and Thought | year = 1963 | last2 = Simon | first2=H. A. | author-link=Аллен Ньюелл | contribution=GPS: A Program that Simulates Human Thought | language=en|location= New York|publisher=McGraw-Hill | editor-last= Feigenbaum |editor2-last= Feldman | editor-first= E.A. |editor2-first= J. | isbn=978-0-262-56092-4 | oclc = 246968117 | ref = harv}}
* {{Citation | last = Newquist | first = HP | title=The Brain Makers: Genius, Ego, And Greed in the Quest For Machines That Think | language=en | year = 1994 | author-link=ГП Найквіст |location= New York|publisher=Macmillan/SAMS | isbn=978-0-9885937-1-8 |oclc=313139906 |ref=harv}}
* {{Citation | last=Nick | first=Martin | title=Al Jazari: The Ingenious 13th Century Muslim Mechanic | language=en | url=http://www.alshindagah.com/marapr2005/jaziri.html | year=2005 | publisher=Al Shindagah | access-date=16 October 2008 | ref=harv }}.* 
* {{Citation | last=O'Connor | first=Kathleen Malone | title=The alchemical creation of life (takwin) and other concepts of Genesis in medieval Islam | language=en | pages=1–435 | url=http://repository.upenn.edu/dissertations/AAI9503804 | year=1994 | publisher=University of Pennsylvania | access-date=2007-01-10 | ref=harv }}
* {{Citation | last=Olsen | first=Stefanie | title=Newsmaker: Google's man behind the curtain | language=en | date=10 May 2004 | url=http://news.cnet.com/Googles-man-behind-the-curtain/2008-1024_3-5208228.html | publisher=[[CNET]] | access-date=17 October 2008 | ref=harv }}.
* {{Citation | last=Olsen | first=Stefanie | title=Spying an intelligent search engine | language=en | date=18 August 2006 | url=http://news.cnet.com/Spying-an-intelligent-search-engine/2100-1032_3-6107048.html | publisher=[[CNET]] | access-date=17 October 2008 | ref=harv }}.
* {{Citation | last = Pearl | first = J. | title = Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference | language = en | year = 1988 | author-link=Джуда Перл | location=San Mateo, California| publisher=Morgan Kaufmann | isbn=978-1-55860-479-7 | oclc = 249625842 | ref = harv }}.
* {{Russell Norvig 2003}}.
* {{Citation | last1 = Poole | first1 = David | title = Computational Intelligence: A Logical Approach | language = en | url = https://archive.org/details/computationalint00pool | year = 1998 | last2 = Mackworth | last3 = Goebel | first2 = Alan | first3 = Randy | publisher = Oxford University Press. | isbn = 978-0-19-510270-3 | ref = harv }}.
* {{Citation | last =Samuel | first =Arthur L. | title =Some studies in machine learning using the game of checkers | date =July 1959 | url =http://domino.research.ibm.com/tchjr/journalindex.nsf/600cc5649e2871db852568150060213c/39a870213169f45685256bfa00683d74?OpenDocument | author-link =Артур Семюель | journal =IBM Journal of Research and Development | language =en | volume =3 | issue =3 | pages =210–219 | doi =10.1147/rd.33.0210 | access-date =2007-08-20 | citeseerx =10.1.1.368.2254 | s2cid =2126705 | ref =harv }}.
* {{Searle 1980}}.
* {{Citation | title = Heuristic Problem Solving: The Next Advance in Operations Research | language = en
| year = 1958
| last1 =Simon | last2=Newell | first1 = H. A. | first2=Allen | author-link=Герберт Саймон | journal =Operations Research | volume=6 | pages =1–10  | doi =10.1287/opre.6.1.1 | ref =harv }}.
* {{Citation | last= Simon| first = H. A. | title=The Shape of Automation for Men and Management | language=en | year = 1965 | location = New York | publisher =Harper & Row | ref =harv }}.
* {{Citation | last = Skillings | first = Jonathan | title = Newsmaker: Getting machines to think like us | language = en | url = http://news.cnet.com/Getting-machines-to-think-like-us---page-2/2008-11394_3-6090207-2.html?tag=st.next | year = 2006 | publisher = [[CNET]] | access-date = 8 October 2008 | ref = harv }}.
* {{Citation | last=Tascarella | first=Patty | title=Robotics firms find fundraising struggle, with venture capital shy | language=en | date=14 August 2006 | url=http://www.bizjournals.com/pittsburgh/stories/2006/08/14/focus3.html?b=1155528000%5E1329573 | work={{нп|Pittsburgh Business Times}} | access-date=15 March 2016 | ref=harv }}.
* {{Citation | last=Turing | first=Alan | title=On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungsproblem | language=en | date=1936–37 | url=http://www.abelard.org/turpap2/tp2-ie.asp | series=2 | journal=Proceedings of the London Mathematical Society | issue=42 | pages=230–265 | doi=10.1112/plms/s2-42.1.230 | access-date=8 October 2008 | volume=s2-42 | s2cid=73712 | ref=harv }}.
* {{Turing 1950}}.
* {{cite book |last1=Turkle |first1=Sherry |title=The second self: computers and the human spirit |url=https://archive.org/details/secondselfcomput0000turk_a8l5 |language=en |date=1984 |publisher=Simon and Schuster |isbn=978-0-671-46848-4 |oclc=895659909 |ref=harv }}
* {{cite book |last1=Wason |first1=P. C. |author-link=Пітер Каткарт Вейсон |last2=Shapiro |first2=D. |editor=Foss, B. M. |year=1966 |title=New horizons in psychology |language=en |chapter-url=https://archive.org/details/newhorizonsinpsy0000foss |chapter-url-access=registration |location=Harmondsworth |publisher=Penguin |chapter=Reasoning |access-date=18 листопада 2019 |ref=harv }}
* {{Citation | last = Weizenbaum  | first = Joseph | title = {{нп|Комп'ютерна сила і людський розум|Computer Power and Human Reason||Computer Power and Human Reason}} | year = 1976 | author-link=Джозеф Вейценбаум | publisher = W.H. Freeman & Company  | isbn=978-0-14-022535-8 | oclc = 10952283 | ref = harv }}.
* {{ЕК}}
* {{cite book|last=Малиновський|first=Б.&nbsp;М.|authorlink=Малиновський Борис Миколайович|year=1995|title=Історія обчислювальної техніки в особах|url=http://icfcst.kiev.ua/MUSEUM/TXT/Malinovsky_history_ukr.pdf|language=uk|location=Київ|publisher=Фірма "КІТ", ПТОО "А.С.К."|isbn=5-7707-6131-8|archive-url=https://web.archive.org/web/20220709104111/http://icfcst.kiev.ua/MUSEUM/TXT/Malinovsky_history_ukr.pdf|archive-date=9 липня 2022|access-date=20 листопада 2023|ref=harv}}
* {{cite book|last=Малиновський|first=Б.&nbsp;М.|authorlink=Малиновський Борис Миколайович|year=2004|title=Відоме і невідоме в історії інформаційних технологій в Україні|url=http://www.icfcst.kiev.ua/MUSEUM/TXT/IT-Ukraine.pdf|language=uk|location=Київ|publisher=Інтерлінк|isbn=966-8122-14-3|archive-url=https://web.archive.org/web/20220125042850/http://www.icfcst.kiev.ua/MUSEUM/TXT/IT-Ukraine.pdf|archive-date=25 січня 2022|dead-url=no|access-date=20 листопада 2023|ref=harv}}
* {{cite journal|last=Кратко|first=М.&nbsp;І.|authorlink=Кратко Мирослав Іванович|year=2009|title=З розвитку історії інформатики в Україні|url=https://www.mao.kiev.ua/biblio/jscans/svitogliad/svit-2009-20-6/svit-2009-20-6-56-kratko.pdf|journal=[[Світогляд (журнал)|Світогляд]]|language=uk|location=Київ|volume=4|issue=6|pages=56—62|archive-url=https://web.archive.org/web/20220503175525/https://www.mao.kiev.ua/biblio/jscans/svitogliad/svit-2009-20-6/svit-2009-20-6-56-kratko.pdf|archive-date=3 травня 2022|dead-url=no|access-date=20 листопада 2023|ref=harv}}
{{divcolend}}
{{refend}}

{{DEFAULTSORT:Історія штучного інтелекту}}
[[Категорія:Штучний інтелект| ]]
[[Категорія:Історія програмного забезпечення|Штучного інтелекту]]
[[Категорія:Історія комп'ютерної техніки|Штучного інтелекту]]