Искусственный интеллект и маркетинг - стр. 10
1.7 Символический AI. Когнитивное моделирование
Символический AI
Когда в 1950-х годах (в их середине) стал возможным доступ к цифровым компьютерам, исследования AI начали изучать возможность того, что человеческий интеллект может быть сведен к манипулированию символами. Исследования были сосредоточены в трех учреждениях. Это Университет Карнеги-Меллона, Стэнфордский университет и Массачусетский технологический институт, и каждым из которых была осуществлена разработка собственного исследовательского стиля. Джоном Хаугеландом данные подходы к AI были названы «добрым старомодным AI».
В 1960-х годах имело место достижение символическими подходами заметных высот успешности при моделировании мышления высокого уровня в не крупных программах демонстрационного типа. Подходы, базой которых была кибернетика или нейронные сети, были отброшены либо отодвинуты на задний план. В 1960-х и 1970-х годах исследователи имели убеждение, что символические подходы в итоге обеспечат создание машины с искусственным общим интеллектом, для них это была цель в их области.
Когнитивное моделирование
Экономистами Гербертом Симоном и Алленом Ньюэллом осуществлялось изучение навыков решения проблем людей. Ими предпринимались попыики их
их формализации, а их работа заложила фундамент области AI, когнитивной науки и исследований в сферах исследований и управления. Их исследовательской командой использовались результаты экспериментов психологического плана в целях разработки программ, имитирующих методы, используемые людьми для решения проблем. Данная традиция, сосредоточенная в Университете Карнеги-Меллона, в итоге завершилась развитием архитектуры Soar в 1980-х годах (в их середине).
1.8 Логический подход. Анти-логические или неряшливые подходы и подход, основанный на знаниях
Логический подход
В противовес Ньюэллу и Саймону, Джон Маккарти полагал, что машинам не надо обеспечивать моделирование человеческой мысли, вместо этого следует попытаться найти суть абстрактных рассуждений и добиться решения проблем, независимо от того, использовались ли людьми одни и те же алгоритмы.
Его лаборатория в Стэнфорде (SAIL) сосредоточилась на использовании формальной логики для решения широкого круга проблем, включая представление знаний, планирование и обучение. Логика была также в центре внимания работы в Университете Эдинбурга и в иных местах в Европе, что привело к разработке языка программирования Prolog и науки логического программирования.
Анти-логические или неряшливые подходы и подход, базирующийся на знаниях