Искусственный интеллект и маркетинг - стр. 3
Гербертом Саймоном было предсказано, что «машины будут способны в течение двадцати лет выполнять любую работу, которую может сделать человек». Марвин Мински написал [2]:
«В течение одного поколения… проблема создания» искусственного интеллекта «будет существенно решена».
Однако, им не удалось распознание некоторых трудностей, связанных с решением соответствующих задач. Джеймс Лайтхилл сталкивался с критикой и постоянным давлением со стороны Конгресса США в отношении финансирования. Это замедлило прогресс. В 1974 году исследования в области AI были прекращены. Для AI началась «зима», когда на протяжении ряда лет получение финансирования проектов AI было весьма проблематичным.
В 1980-х годах (в их начале) произошло возрождение исследований AI благодаря коммерческому успеху экспертных систем, формы программы AI, имитировавшей знания и аналитические навыки экспертов-людей.
К 1985 году рынку AI удалось достичь более миллиарда долларов США. Создание японского компьютерного проекта пятого поколения привело к восстановлению финансирования научных исследований правительствами США и Великобритании. Но в 1987 году рынок Lisp Machine потерпел крах. И AI вновь впал в немилость. Вновь им прекратили заниматься.
В период конца 1990-х – начала XXI столетия началось использование AI в таких областях как логистика, добыча данных, медицинская диагностика и др. Это произошло из-за увеличения вычислительной мощности, большего сосредоточения на решении конкретных проблем, новых связей между AI и иными областями, а также приверженности исследователей научным стандартам и математическим методам.
В 1997 года (одиннадцатого мая) первой компьютерной шахматной системой Deep Blue был побежден Гарри Каспаров, главный чемпион мира по шахматам.
Использование расширенных методов (известных как методы глубокого свободного обучения), доступа к большим объемам данных и быстрых компьютеров привело к достижениям в области машинного обучения и восприятия.
К 2010 году (к его середине) имело место использование приложений машинного обучения во всем мире. В 2016 году состоялся выигрыш AlphaGo четырех из пяти игр Go в матче с чемпионом GoLee Седолом. AlphaGo превратилась в первую компьютерную Go-play систему, способную беспрепятственно обеспечить победу над профессиональным игроком.
В 2017 году будущей Go Summit, AlphaGo были выиграны 3 матча с Ке Цзе, занимавшим первое место в мире на протяжение двухлетнего периода. Завершилась важная веха в развитии AI, Go является гораздо более сложной игрой в сопоставлении с шахматами.