Cronologia de la intel·ligència artificial

Aquest article o secció necessita millorar una traducció deficient.
Podeu col·laborar-hi si coneixeu prou la llengua d'origen. També podeu iniciar un fil de discussió per consultar com es pot millorar. Elimineu aquest avís si creieu que està solucionat raonablement.
Imatge generada per IA

Aquesta és una cronologia de la intel·ligència artificial, de vegades anomenada alternativament intel·ligència sintètica, amb la seva evolució al llarg dels segles.

Abans del segle xx

[modifica]
Data Desenvolupament
Antiguitat Els mites grecs d'Hephaestus i Pygmalion van incorporar la idea dels autòmats intel·ligents (com Talos) i els éssers artificials (com Galatea i Pandora).
Es creia que les sagrades estàtues mecàniques construïdes a Egipte i Grècia eren capaces de saviesa i emoció. Hermes Trismegistus escriuria "tenen senso i esperit... en descobrir la veritable naturalesa dels déus, l'home ha estat capaç de reproduir-lo". La llei del mosaic prohibeix l'ús d'autòmats en la religió.[1]
Segle X a.C. Yan Shi va presentar al rei Mu de Zhou amb homes mecànics capaços de moure els seus cossos de manera independent.
384–322 a.C. Aristòtil va descriure el sil·logisme, un mètode de pensament formal, mecànic i teoria del coneixement en l'Organon.[2][3]
Segle III a. C. Ctesibius inventa un rellotge mecànic d'aigua amb una alarma. Aquest va ser el primer exemple d'un mecanisme de retroalimentació. [cita necessària]
segle I Heroi d'Alexandria va crear homes mecànics i altres autòmats. Va produir el que pot haver estat "la primera màquina programable pràctica del món": un teatre automàtic.
260 Porphyry va escriure Isagogê que va categoritzar el coneixement i la lògica.[4]
~800 Jabir ibn Hayyan va desenvolupar la teoria alquímica àrab de Takwin, la creació artificial de vida en el laboratori, fins a i incloent la vida humana.[5]
Segle IX Els germans Banū Mūsā van crear un autòmat de música programable descrit en el seu Llibre d'Enginyosos Dispositius: una flauta impulsada pel so controlat per un programa representat per agulles en un cilindre giratori. Aquesta era "tal vegada la primera màquina amb un programa emmagatzemat".[6] This was "perhaps the first machine with a stored program."[7]
1206 Ismail al-Jazari va crear una orquestra programable d'éssers humans mecànics.[8]
1275 Ramón Llull, teòleg mallorquí, inventa l'Ars Magna, una eina per a combinar conceptes mecànicament basats en una eina astrològica àrab, el Zairja. Llull va descriure les seves màquines com a entitats mecàniques que podien combinar la veritat bàsica i els fets per a produir coneixement avançat. El mètode seria desenvolupat més per Gottfried Leibniz en el segle XVII.
~1500 Paracels va afirmar haver creat un home artificial a partir de magnetisme, esperma i alquímia.
~1580 Es diu que el rabí Judà Loew ben Bezalel de Praga ha inventat el Golem, un home argilenc portat a la vida.
Principis del segle XVII René Descartes va proposar que els cossos dels animals no són més que màquines complexes (però que els fenòmens mentals són d'una "substància" diferent).
1620 Francis Bacon va desenvolupar teoria empírica del coneixement i va introduir la lògica inductiva en el seu treball Novum Organum, una obra sobre el títol d'Aristòtil Organon.
1623 Wilhelm Schickard va dibuixar un rellotge de càlcul en una carta a Kepler. Aquest serà el primer dels cinc intents fallits de dissenyar un rellotge de càlcul d'entrada directa en el segle XVII (incloent els dissenys de Tito Burattini, Samuel Morland i René Grillet).
1641 Thomas Hobbes va publicar Leviathan i va presentar una teoria mecànica combinatòria de la cognició. Va escriure: "...per la raó no és una altra cosa que calcular".
1642 Blaise Pascal va inventar la calculadora mecànica, la primera màquina de càlcul digital.
1672 Gottfried Wilhelm Leibniz va millorar les màquines anteriors, fent que el Pas de Comptes faci multiplicació i divisió. També va inventar el sistema numèric binari i va preveure un càlcul universal del raonament (alfabet del pensament humà) mitjançant el qual els arguments podien decidir-se mecànicament. Leibniz va treballar a assignar un número específic a tots i cadascun dels objectes del món, com a preludi d'una solució algebraica a tots els problemes possibles.
1676 Gottfried Wilhelm Leibniz va derivar la regla de la cadena. Aquesta regla s'ha tornat central per a l'assignació de crèdits en xarxes neuronals artificials: l'algorisme de retropropagación per a l'aprenentatge profund és una aplicació eficient de la regla de la cadena a xarxes de nodes diferenciables.
1726 Jonathan Swift va publicar Gulliver's Travel, que inclou aquesta descripció de l'Engine, una màquina a l'illa de Laputa: "un projecte per a millorar el coneixement especulatiu mitjançant operacions pràctiques i mecàniques" mitjançant l'ús d'aquesta "Contrivance", "la persona més ignorant a un càrrec raonable, i amb una mica de treball corporal, pot escriure llibres en filosofia, menys poesia, politicks, matemàtica, estudi. La màquina és una paròdia d'Ars Magna, una de les inspiracions del mecanisme de Gottfried Wilhelm Leibniz.
1750 Julien Offray de La Mettrie va publicar L'Homme Machine, que argumentava que el pensament humà és estrictament mecànic.
1763 El treball de Thomas Bayes An Essay per a resoldre un problema en la Doctrina de les Oportunitats, publicat dos anys després de la seva mort, va establir les bases del teorema de Bayes. [cita necessària]
1769 Wolfgang von Kempelen va construir i va guiar amb el seu autòmat de joc de metalls, The Turk, que Kempelen va afirmar podria derrotar els jugadors humans. El turc es va mostrar més tard com un engany, involucrant a un jugador d'escacs humans.
1795-1805 El tipus més simple de xarxa neuronal artificial és la xarxa lineal. Es coneix des de fa més de dos segles com el mètode de mínims quadrats o regressió lineal. Es va utilitzar com a mitjà per a trobar un bon ajust lineal a un conjunt de punts per Adrien-Marie Legendre (1805) i Carl Friedrich Gauss (1795) per a la predicció del moviment planetari.
1800 Joseph Marie Jacquard va crear un teler programable, basat en invencions anteriors de Basile Bouchon (1725), Jean-Baptiste Falcon (1728) i Jacques Vaucanson (1740). Seqüències d'operacions substituïbles de targetes perforades controlades en el procés de fabricació de tèxtils. Aquest pot haver estat el primer programari industrial per a empreses comercials.
1805 Adrien-Marie Legendre descriu el "méthode des moindres carrés", conegut en anglès com a mètode de mínims quadrats. El mètode de mínims quadrats s'utilitza àmpliament en l'ajust de dades.
1818 Mary Shelley va publicar la història de Frankenstein; o el Prometeu Moderno, una consideració fictícia de l'ètica de crear éssers sensibles.
1822–1859 Charles Babbage & Ada Lovelace van treballar en calculadores mecàniques programables.
1837 El matemàtic Bernard Bozen va fer el primer intent modern de formalitzar la semàntica.
1854 George Boole va proposar "investigar les lleis fonamentals d'aquestes operacions de la ment per les quals es realitza el raonament, per a donar-los expressió en el llenguatge simbòlic d'un càlcul", inventant àlgebra booleana.
1863 Samuel Butler va suggerir que l'evolució darwiniana també s'aplica a les màquines, i especula que algun dia es tornaran conscients i eventualment suplantaran a la humanitat.

Segle XX

[modifica]

1901–1950

[modifica]
Data Desenvolupament
1913 Bertrand Russell i Alfred North Whitehead van publicar Principia Mathematica, que va revolucionar la lògica formal.
1915 Leonardo Torres y Quevedo va construir un autòmat per a les partides finals d'escacs, El Ajedrecista. Va ser anomenat "el primer pioner de la IA del segle XX". També va publicar especulacions sobre el pensament i els autòmats.
1923 L'obra de teatre de Karel Čapek RUR (Rossum's Universal Robots) es va estrenar a Londres. Aquest és el primer ús de la paraula " robot " en anglès.
1920-1925 Wilhelm Lenz i Ernst Ising van crear i analitzar el model d'Ising (1925) que es pot veure com la primera xarxa neuronal recurrent artificial (RNN) que consta d'elements de llindar semblants a neurones. El 1972, Shun'ichi Amari va adaptar aquesta arquitectura.
Anys 1920 i 1930 El Tractatus Logico-Philosophicus (1921) de Ludwig Wittgenstein inspira a Rudolf Carnap i als positivistes lògics del Cercle de Viena a utilitzar la lògica formal com a fonament de la filosofia. Tanmateix, el treball posterior de Wittgenstein a la dècada de 1940 demostra que la lògica simbòlica lliure de context és incoherent sense la interpretació humana.
1931 Kurt Gödel va codificar enunciats i demostracions matemàtiques com a nombres enters, i va demostrar que hi ha teoremes veritables que no es poden demostrar per qualsevol màquina coherent de demostració de teoremes. Així, "va identificar els límits fonamentals de la demostració de teoremes algorísmics, la computació i qualsevol tipus d'IA basat en la computació", establint les bases de la informàtica teòrica i la teoria de la IA.
1935 Alonzo Church va ampliar la prova de Gödel i va demostrar que el problema de decisió de la informàtica no té una solució general. Va desenvolupar el càlcul Lambda, que finalment serà fonamental per a la teoria dels llenguatges informàtics.
1936 Konrad Zuse va presentar la seva sol·licitud de patent per a un ordinador controlat per programa.
1937 Alan Turing va publicar " On Computable Numbers ", que va establir les bases de la teoria moderna de la computació introduint la màquina de Turing, una interpretació física de la "computabilitat". El va utilitzar per confirmar Gödel demostrant que el problema de l'aturada és indecidible .
1940 Edward Condon va mostrar Nimatron, una màquina digital que interpretava perfectament a Nim.
1941 Konrad Zuse va construir el primer ordinador de propòsit general controlat per programa de treball.
1943 Warren Sturgis McCulloch i Walter Pitts publiquen "A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity" (1943), la primera descripció matemàtica d'una xarxa neuronal artificial.
Arturo Rosenblueth, Norbert Wiener i Julian Bigelow encunen el terme " cibernètica ". El popular llibre de Wiener amb aquest nom publicat el 1948.
1945 La teoria de jocs que resultaria inestimable en el progrés de la IA es va introduir amb el document de 1944 " Teoria dels jocs i comportament econòmic " del matemàtic John von Neumann i l' economista Oskar Morgenstern .
Vannevar Bush va publicar " As We May Think " (The Atlantic Monthly, juliol de 1945) una visió previsora del futur en la qual els ordinadors ajuden els humans en moltes activitats.
1948 John von Neumann (citat per ET Jaynes) en resposta a un comentari en una conferència que era impossible que una màquina (almenys les creades per humans) pensis: "Insisteixes que hi ha alguna cosa que una màquina no pot fer. Si em dius amb precisió què és el que una màquina no pot fer, aleshores sempre puc fer una màquina que faci exactament això!" . Von Neumann estava presumiblement al·ludint a la tesi Church-Turing que afirma que qualsevol procediment efectiu pot ser simulat per un ordinador (generalitzat).

Dècada de 1950

[modifica]
Data Desenvolupament
1950 Alan Turing proposa la prova de Turing com a mesura de la intel·ligència de la màquina.
Claude Shannon va publicar una anàlisi detallada del joc d'escacs com a recerca.
Isaac Asimov va publicar les seves Tres lleis de la robòtica.
1951 Els primers programes d'IA en funcionament es van escriure l'any 1951 per funcionar a la màquina Ferranti Mark 1 de la Universitat de Manchester : un programa de joc de dames escrit per Christopher Strachey i un programa de joc d'escacs escrit per Dietrich Prinz .
1952–1962 Arthur Samuel (IBM) va escriure el primer programa de joc, per a dames (esborranys), per aconseguir l'habilitat suficient per desafiar un aficionat respectable. El seu primer programa de joc de dames va ser escrit el 1952 i el 1955 va crear una versió que va aprendre a jugar.
1956 La conferència d'estiu d'IA del Dartmouth College organitzada per John McCarthy, Marvin Minsky, Nathan Rochester d'IBM i Claude Shannon. McCarthy encunya el terme intel·ligència artificial per a la conferència.
La primera demostració del Logic Theorist (LT) escrita per Allen Newell, JC Shaw i Herbert A. Simon (Carnegie Institute of Technology, ara Carnegie Mellon University o CMU). Sovint s'anomena el primer programa d'IA, tot i que el programa de dames de Samuel també té un fort reclam. Aquest programa s'ha descrit com el primer dissenyat deliberadament per realitzar raonaments automatitzats, i finalment demostraria 38 dels primers 52 teoremes dels Principia Mathematica de Russell i Whitehead, i trobaria demostracions noves i més elegants per a alguns.

Simon va dir que havien "resolt el venerable problema ment/cos, explicant com un sistema compost de matèria pot tenir les propietats de la ment". (Aquesta va ser una declaració primerenca de la posició filosòfica que John Searle anomenaria més tard " IA forta ": que les màquines poden contenir ments tal com ho fan els cossos humans.)

1958 John McCarthy (Institut Tecnològic de Massachusetts o MIT) va inventar el llenguatge de programació Lisp.
Herbert Gelernter i Nathan Rochester (IBM) van descriure un demostrador de teoremes en geometria que explota un model semàntic del domini en forma de diagrames de casos "típics".
La conferència de Teddington sobre la mecanització dels processos de pensament es va celebrar al Regne Unit i entre les ponències presentades hi havia "Programs with Common Sense" de John McCarthy, "Pandemonium" d' Oliver Selfridge i "Some Methods of Heuristic Programming and Artificial Intelligence" de Marvin Minsky. ".
1959 El General Problem Solver (GPS) va ser creat per Newell, Shaw i Simon mentre estava a CMU.
John McCarthy i Marvin Minsky van fundar el MIT AI Lab .
Finals dels anys 50, principis dels 60 Margaret Masterman i els seus col·legues de la Universitat de Cambridge dissenyen xarxes semàntiques per a la traducció automàtica.

dècada de 1960

[modifica]
Data Desenvolupament
1960s Ray Solomonoff posa els fonaments d'una teoria matemàtica de AI, introduint mètodes bayesians universals per a predicció i inferència inductiva.
1960 "Home-Simbiosi d'Ordinador" per J.c.R. Licklider.
1961 James Slagle (PhD dissertació, MIT) va escriure (dins Lisp) el programa d'integració simbòlic primer, SANT, el qual va solucionar problemes de càlcul a l'universitari freshman nivell.
En Ments, Màquines i Gödel, John Lucas[9] va negar la possibilitat d'intel·ligència de màquina damunt terres lògics o filosòfics. Va referir al resultat de Kurt Gödel de 1931: suficientment els sistemes formals potents són tampoc inconsistent o permetre per formular teoremes certs unprovable per qualsevol teorema-provant AI derivant tot teoremes demostrables des dels axiomes. Des dels humans són capaços de "veure" la veritat de tals teoremes, les màquines van ser considerades inferiors.
Unimationha robot industrial Unimate va treballar en una assemblea d'automòbil de Motors General línia.
1963 el programa de Thomas Evans, ANALOGIA, escrit com part del seu PhD feina a MIT, va demostrar aquells ordinadors poden solucionar els mateixos problemes d'analogia com és donat damunt IQ proves.
Edward Feigenbaum i Feldman julià Ordinadors publicats i va Pensar, la primera col·lecció d'articles sobre intel·ligència artificial.[10][11][12][13]
Leonard Uhr i Charles Vossler publicat "Un Programa de Reconeixement del Patró Allò Genera, Avalua, i Ajusta Els seus Operadors Propis", el qual va descriure un dels programes de saber de màquina primers que podria adaptively adquirir i modificar característiques i així venç les limitacions de simple perceptrons de Rosenblatt.
1964 Danny Bobrowha dissertació a MIT (informe tècnic #1 des de MITha AI grup, Projecte MAC), mostra aquells ordinadors poden entendre llengua natural prou bé per solucionar problemes de mot de l'àlgebra correctament.
Bertram Raphael MIT la dissertació en el programa de SENYOR demostra el poder d'una representació lògica de saber per a sistemes queresponenpregunta.
1965 Alexey Grigorevich Ivakhnenko i Valentin Lapa va desenvolupar l'algoritme de saber profund primer per multilayer perceptrons en Ucraïna.[14][15][16]
Lotfi Zadeh a U.c. Berkeley publica el seu primer paper que introdueix #lògica difusa, "#Conjunt borrós" (Informació i Control 8: 338–353).
J. Alan Robinson va inventar un procediment de prova mecànic, el Mètode de Resolució, el qual va permetre programes per treballar amb eficiència amb lògica formal com a llengua de representació.
Joseph Weizenbaum (MIT) va construir ELIZA, un programa interactiu allò porta en un diàleg en llengua anglesa en qualsevol tema. Era una joguina popular a AI centres damunt el ARPANET quan una versió que "va simular" el diàleg d'un psychotherapist va ser programat.
Edward Feigenbaum va iniciar Dendral, un esforçdedeu anys per desenvolupar programari per deduir l'estructura molecular dels compostos orgànics que utilitzen dada d'instrument científic. Era el primer sistema d'expert.
1966 Ross Quillian (PhD dissertació, Carnegie Inst. de Tecnologia, ara CMU) va demostrar xarxes semàntiques.
Taller d'Intel·ligència de la màquina a Edimburg – el primer d'una sèrie d'anuari influent organitzada per Donald Michie i altres.[17]
L'informe negatiu en traducció automàtica mata molta feina en tramitació de llengua natural (NLP) durant molts anys.
Dendral programa (Edward Feigenbaum, Joshua Lederberg, Bruce Buchanan, Geòrgia Sutherland a Universitat Stanford) demostrat per interpretar màssic spectra en compostos de substància química orgànica. Primer saber d'èxit-programa basat per a raonament científic.
1967 Defuig'ichi Amari era el primer d'utilitzar descens de gradient estocàstic per a saber profund dins multilayer perceptrons.[18] En experiments d'ordinador dirigits pel seu alumne Saito, una cinc capa MLP amb dues capes modificables van aprendre representacions internes útils per classificar no-linearily classes de patró separable.[7]
1968 Joel Moisès (PhD feina a MIT) va demostrar el poder de raonament simbòlic per a problemes d'integració dins el Macsyma programa. Primer saber d'èxit-programa basat en matemàtiques.
Richard Greenblatt (programador) a MIT va construir un saber-escacs basats-jugant programa, MacHack, allò era prou bo per aconseguir una classe-C valorar en joc de torneig.
el programa de Wallace i Boulton, Esnob (Comp.J. 11(2) 1968), per unsupervised classificació (agrupant-se) utilitza la Durada de Missatge de Mínim bayesiana criteri, una realització matemàtica de Occamha navalla.
1969 Stanford Investigar Institut (SRI): Shakey el Robot, va demostrar combinant locomoció animal, la percepció i el problema solucionar.
Roger Schank (Stanford) va definir model de dependència conceptual per enteniment de llengua natural. Més tard desenvolupat (dins PhD dissertacions a Yale Universitat) per a ús en entendre narracions per Robert Wilensky i Wendy Lehnert, i per a ús en record comprensiu per Janet Kolodner.
Yorick Wilks (Stanford) va desenvolupar la vista de coherència semàntica de llengua Semàntica de Preferència anomenada, va encarnar en la primera semàntica-programa de traducció automàtica conduïda, i la base de molts PhD dissertacions de llavors ençà com Segó Boguraev i David Carter a Cambridge.
Primera Conferència de Junta Internacional en Intel·ligència Artificial (IJCAI) arrapat a Stanford.
Marvin Minsky i Seymour Papert publicar Perceptrons, demostrant anteriorment unrecognized els límits d'això alimenten-davanter dos-estructura estesa. Aquest llibre és considerat per una mica per marcar el principi del AI hivern del 1970s, una fallada de confiança i finançant per AI. Tanmateix, pel temps el llibre va sortir, mètodes per entrenant multilayer perceptrons per profund aprendre era ja sabut (Alexey Grigorevich Ivakhnenko i Valentin Lapa, 1965; Defuig'ichi Amari, 1967).[7] El progrés significatiu en el camp va continuar (veure sota).
McCarthy i Hayes van arrencar la discussió sobre el problema de marc amb el seu assaig, "Alguns Problemes Filosòfics des del Punt de vista d'Intel·ligència Artificial".

dècada de 1970

[modifica]
Data Desenvolupament
Principis dels anys 70 Jane Robinson i Don Walker van establir un influent grup de processament del llenguatge natural a SRI.
1970 Seppo Linnainmaa publica el mode invers de la diferenciació automàtica. Aquest mètode es va conèixer més tard com a retropropagació, i s'utilitza molt per entrenar xarxes neuronals artificials.
Jaime Carbonell (Sr.) va desenvolupar SCHOLAR, un programa interactiu d'ensenyament assistit per ordinador basat en xarxes semàntiques com a representació del coneixement.
Bill Woods va descriure les xarxes de transició augmentada (ATN) com una representació per a la comprensió del llenguatge natural.
El programa de doctorat de Patrick Winston, ARCH, al MIT va aprendre conceptes a partir d'exemples del món dels blocs infantils.
1971 La tesi doctoral (MIT) de Terry Winograd va demostrar la capacitat dels ordinadors per entendre frases en anglès en un món restringit de blocs infantils, en un acoblament del seu programa de comprensió lingüística, SHRDLU, amb un braç robot que realitzava instruccions escrites en anglès.
El treball sobre el demostrador del teorema de Boyer-Moore va començar a Edimburg.[19]
1972 Llenguatge de programació Pròleg desenvolupat per Alain Colmerauer .
Earl Sacerdoti va desenvolupar un dels primers programes de planificació jeràrquica, ABSTRIPS.
1973 L'Assembly Robotics Group de la Universitat d'Edimburg construeix Freddy Robot, capaç d'utilitzar la percepció visual per localitzar i muntar models. (Vegeu Edinburgh <i id="mwAxM">Freddy</i> Assembly Robot : un versàtil sistema de muntatge controlat per ordinador.)
L' informe Lighthill dona un veredicte molt negatiu sobre la investigació de la IA a la Gran Bretanya i constitueix la base per a la decisió del govern britànic de suspendre el suport a la investigació de la IA a totes les universitats menys dues.
1974 La tesi doctoral de Ted Shortliffe sobre el programa MYCIN (Stanford) va demostrar un enfocament molt pràctic basat en regles per als diagnòstics mèdics, fins i tot en presència d'incertesa. Tot i que va agafar prestat de DENDRAL, les seves pròpies contribucions van influir fortament en el futur del desenvolupament de sistemes experts, especialment els sistemes comercials.
1975 Earl Sacerdoti va desenvolupar tècniques de planificació d'ordres parcials en el seu sistema NOAH, substituint el paradigma anterior de cerca entre les descripcions de l'espai estatal. NOAH es va aplicar a SRI International per diagnosticar i reparar sistemes electromecànics de manera interactiva.
Austin Tate va desenvolupar el sistema de planificació jeràrquica Nonlin capaç de cercar un espai de plans parcials caracteritzats com a enfocaments alternatius a l'estructura d'objectius subjacent del pla.
Marvin Minsky va publicar el seu article molt llegit i influent sobre Frames com a representació del coneixement, en el qual es reuneixen moltes idees sobre esquemes i vincles semàntics .
El programa d'aprenentatge Meta-Dendral va produir nous resultats en química (algunes regles de l'espectrometria de masses) els primers descobriments científics d'un ordinador que es van publicar en una revista arbitrada.
Mitjans dels anys 70 Barbara Grosz (SRI) va establir límits als enfocaments tradicionals d'IA per al modelatge del discurs. Els treballs posteriors de Grosz, Bonnie Webber i Candace Sidner van desenvolupar la noció de "centrar", utilitzada per establir l'enfocament del discurs i les referències anafòriques en el processament del llenguatge natural.
David Marr i els seus col·legues del MIT descriuen el "esbós primordial" i el seu paper en la percepció visual.
1976 El programa AM de Douglas Lenat (tesi doctoral de Stanford) va demostrar el model de descobriment (cerca de conjectures interessants sense guiar).
Randall Davis va demostrar el poder del raonament a metanivell a la seva tesi doctoral a Stanford.
1978 Tom Mitchell, a Stanford, va inventar el concepte d' espais de versió per descriure l'espai de cerca d'un programa de formació de conceptes.
Herbert A. Simon guanya el Premi Nobel d'Economia per la seva teoria de la racionalitat limitada, una de les pedres angulars de la IA coneguda com a " satisfactoria ".
El programa MOLGEN, escrit a Stanford per Mark Stefik i Peter Friedland, va demostrar que es pot utilitzar una representació del coneixement de programació orientada a objectes per planificar experiments de clonació de gens.
1979 La tesi doctoral de Bill VanMelle a Stanford va demostrar la generalitat de la representació del coneixement i l'estil de raonament de MYCIN en el seu programa EMYCIN, el model per a molts "shells" de sistemes experts comercials.
Jack Myers i Harry Pople de la Universitat de Pittsburgh van desenvolupar INTERNIST, un programa de diagnòstic mèdic basat en el coneixement basat en els coneixements clínics del Dr. Myers.
Cordell Green, David Barstow, Elaine Kant i altres a Stanford van demostrar el sistema CHI per a la programació automàtica .
El Stanford Cart, construït per Hans Moravec, es converteix en el primer vehicle autònom controlat per ordinador quan travessa amb èxit una habitació plena de cadires i circumnavega el Stanford AI Lab .
BKG, un programa de backgammon escrit per Hans Berliner a CMU, derrota el campió del món vigent (en part per sort).
Drew McDermott i Jon Doyle al MIT i John McCarthy a Stanford comencen a publicar treballs sobre lògiques no monòtones i aspectes formals del manteniment de la veritat.
Finals de la dècada de 1970 El recurs SUMEX-AIM de Stanford, dirigit per Ed Feigenbaum i Joshua Lederberg, demostra el poder d'ARPAnet per a la col·laboració científica.

dècada de 1980

[modifica]
Data Desenvolupament
dècada de 1980 Màquines Lisp desenvolupades i comercialitzades. Primers shells de sistemes experts i aplicacions comercials.
1980 Primera Conferència Nacional de l'Associació Americana per a la Intel·ligència Artificial (AAAI) celebrada a Stanford.
1981 Danny Hillis dissenya la màquina de connexió, que utilitza la informàtica paral·lela per aportar nova potència a la IA i a la computació en general. (Més tard funda Thinking Machines Corporation)
1982 El projecte de sistemes informàtics de cinquena generació (FGCS), una iniciativa del Ministeri de Comerç i Indústria Internacional del Japó, va començar el 1982, per crear un "ordinador de cinquena generació" (vegeu història del maquinari informàtic) que se suposa que havia de realitzar molts càlculs utilitzant un paral·lelisme massiu. .
1983 John Laird i Paul Rosenbloom, treballant amb Allen Newell, completen les dissertacions de la CMU sobre Soar (programa).
James F. Allen inventa el càlcul d'intervals, la primera formalització d'esdeveniments temporals molt utilitzada.
Mitjans dels anys vuitanta Les xarxes neuronals s'utilitzen àmpliament amb l'algorisme de retropropagació, també conegut com el mode invers de diferenciació automàtica publicat per Seppo Linnainmaa el 1970 i aplicat a les xarxes neuronals per Paul Werbos .
1985 El programa de dibuix autònom, AARON, creat per Harold Cohen, es demostra a la Conferència Nacional de l'AAAI (basat en més d'una dècada de treball, i amb treballs posteriors que mostren grans novetats).
1986 L'equip d' Ernst Dickmanns de la Universitat Bundeswehr de Múnic construeix els primers cotxes robot, conduint fins a 55 mph en carrers buits.
Barbara Grosz i Candace Sidner creen el primer model computacional del discurs, establint el camp de la recerca.[20]
1987 Marvin Minsky va publicar The Society of Mind, una descripció teòrica de la ment com a col·lecció d'agents cooperants. Feia anys que feia una conferència sobre la idea abans de sortir el llibre (cf Doyle 1983).[21]
Al voltant de la mateixa època, Rodney Brooks va introduir l'arquitectura de subsunció i la robòtica basada en el comportament com un model modular més minimalista d'intel·ligència natural; Nova AI .
Llançament comercial de la generació 2.0 d'Alacrity per Alacritous Inc. /Allstar Advice Inc. Toronto, el primer sistema d'assessorament estratègic i de gestió comercial. El sistema es basava en un sistema expert encadenat i autodesenvolupat amb 3.000 regles sobre l'evolució dels mercats i les estratègies competitives i en coautor Alistair Davidson i Mary Chung, fundadors de l'empresa amb el motor subjacent desenvolupat per Paul Tarvydas. El sistema Alacrity també incloïa un petit sistema expert financer que interpretava els estats financers i els models.[22]
1989 El desenvolupament de la integració a molt gran escala (VLSI) de metall-òxid-semiconductor (MOS), en forma de tecnologia MOS complementària (CMOS), va permetre el desenvolupament de la pràctica tecnologia de xarxes neuronals artificials (ANN) a la dècada de 1980. Una publicació històrica en aquest camp va ser el llibre de 1989 Analog VLSI Implementation of Neural Systems de Carver A. Mead i Mohammed Ismail.[23]
Dean Pomerleau de la CMU crea ALVINN (An Autonomous Land Vehicle in a Neural Network).

dècada de 1990

[modifica]
Data Desenvolupament
1990s Avanços importants en totes àrees de AI, amb demostracions significatives en saber de màquina, intel·ligent tutoring, cas-raonament basat, multi-l'agent que planeja, planificant, raonament incert, les dades que exploten, enteniment de llengua natural i traducció, visió, realitat virtual, jocs, i altres temes.
Primerenc 1990s TD-Gammon, un programa de backgammon escrit per Gerry Tesauro, demostra aquell reforç (aprenent) és prou potent per crear un campionat-joc de nivell-jugant programa per competir favorablement amb jugadors de classe mundial.
1991 El dard que planifica l'aplicació va desplegar en la primera Guerra de Golf va pagar enrere DARPAha inversió de 30 anys dins AI recerca.[24]
1992 Carol Stoker i NASA Ames equip de robòtica explorar vida marina en Antàrtida amb un undersea Telepresència de robot ROV va operar des del gel prop McMurdo Badia, Antàrtida i remotament via nexe de satèl·lit des de Moffett Camp, Califòrnia.[25]
1993 Ian Horswill va estendre conducta-robòtica basada per crear Polly, el primer robot a navigate utilitzant visió i operar a animal-com velocitats (1 metre/segon).
Rodney Rierols, Lynn Andrea Stein i Cynthia Breazeal va arrencar l'amplament promogut MIT Cog projecte amb col·laboradors nombrosos, en un intent de construir un nen de robot de l'humanoide dins just cinc anys.
ISX la corporació venç "DARPA contractista de l'any" per l'Anàlisi Dinàmica i Replanning Eina (DARD) quin segons es diu repaid la inversió sencera de la governació dels EUA dins AI recerca de llavors ençà el 1950s.[26][27]
1994 Lotfi Zadeh a U.c. Berkeley crea "informàtica suau" i construeix una xarxa mundial de recerca amb una fusió de ciència neuronal i sistemes de xarxa neuronal, teoria de #conjunt borrós i sistemes confusos, algoritmes evolutius, programació genètica, i teoria de caos i sistemes caòtics ("#Lògica difusa, Xarxes Neuronals, i Informàtica Suau", Comunicacions del ACM, març 1994, Vol. 37 Núm. 3, pàgines 77–84).[28]
Amb passatgers a bord, la Vampiressa de carros de robot de bessó i VITA-2 d'Ernst Dickmanns i Daimler-Benz unitat més que mil quilòmetres damunt un París carreteradetres camins en nivell tràfic pesat a agilita a 130 #km/h. Demostren autònoms conduir en camins lliures, el comboi que condueix, i canvis de camí van deixar i dret amb autònom passar d'altres carros.
Glops anglesos (checkers) campió mundial Tinsley va dimitir un matx contra programa d'ordinador Chinook. Chinook va derrotar 2n jugador valorat més alt, Lafferty. Chinook va vèncer els EUA Torneig Nacional pel marge més ample mai.
Cindy Mason a NASA organitza el Primer AAAI Taller damunt AI i el Medi ambient.[29]
1995 Cindy Mason a NASA organitza el Primer Internacional IJCAI Taller damunt AI i el Medi ambient.[30]
"Cap Mà A través d'Amèrica": Un semi-el carro autònom va conduir de costa a costa a través dels Estats Units amb ordinador-controlat steering per 2,797 milles (4,501 #km) de les 2,849 milles (4,585 #). Throttle i els frens van ser controlats per un conductor humà.[31][32]
Un d'Ernst Dickmanns' carros de robot (amb robot-controlat throttle i frens) va conduir més que 1000 milles des de Múnic a Copenhaguen i posterior, en tràfic, a fins a 120 mph, ocasionalment executant maneuvers per passar altres carros (només en unes quantes situacions crítiques un conductor de seguretat va dur damunt). La visió activa va ser solguda tractar ràpidament canviant escenes de carrer.
1996 Steve Magnífic, roboticist i científic d'ordinador, desenvolupa i solta <i id="mwBDw">Criatures</i>, una simulació popular de vida artificial-forma amb bioquímica simulada, neurologia amb aprenent algoritmes i ADN digital heretable.
1997 El Blau Profund màquina escaquística (IBM) derrota el (llavors) campió d'escacs mundials, Garry Kasparov.
Primer oficial RoboCup futbol (futbol) el matx que presenta taula-matxs superiors amb 40 equips d'interactuant robots i sobre 5000 espectadors.
Ordinador Otel·lo programa Logistello va derrotar el campió mundial Takeshi Murakami amb un marcador de 6–0.
El mètode de saber profund llarg record de terme baix (LSTM) va ser publicat en Computació Neuronal per Sepp Hochreiter i Jürgen Schmidhuber.[33] LSTM ha esdevingut la xarxa neuronal més citada del segle xx.[34]
1998 Electrònica de tigre' Furby és soltat, i esdevé el primer intent d'èxit a produint un tipus d'A.i per #assolir un medi ambient domèstic.
Tim Berners-Lee va publicar el seu mapa de Carretera de Web Semàntic paper.[35]
Ulises Cortés i Miquel Sànchez-Marrè organitzar el primer Medi ambient i AI Taller en Europa ECAI, "Lligant Ciències Mediambientals i Intel·ligència Artificial".[36][37]
Leslie P. Kaelbling, Michael Littman, i Anthony Cassandra introdueix POMDPs i un scalable mètode per solucionant-los al AI comunitat, jumpstarting ús estès en robòtica i va automatitzar planejar i planificar[38]
1999 Sony introdueix un robot domèstic millorat similar a un Furby, el AIBO esdevé un del primers animals de companyia artificialment "intel·ligents" que és també autònom.
Tard 1990s Web crawlers i altre AI-extracció d'informació basada programa esdevinguda essencial en ús estès del Món Web Ample.
Demostració d'un espai Intel·ligent i Agents Emocionals a MITha AI Laboratori.
Iniciació de feina en l'arquitectura d'Oxigen, els quals connecten ordinadors mòbils i immòbils en una xarxa adaptativa.

Segle XXI

[modifica]

anys 2000

[modifica]
Data Desenvolupament
2000 Els robots interactius (" joguines intel·ligents ") estan disponibles comercialment, realitzant la visió dels fabricants de joguines novedosos del segle XVIII.
Cynthia Breazeal del MIT publica la seva tesi sobre les màquines sociables, descrivint Kismet (robot), amb una cara que expressa emocions.
El robot Nomad explora regions remotes de l'Antàrtida buscant mostres de meteorits.
2002 El Roomba d' iRobot aspira el terra de manera autònoma mentre navega i evita obstacles.
2004 Recomanació W3C del llenguatge d'ontologia web OWL (10 de febrer de 2004).
DARPA presenta el DARPA Grand Challenge que requereix que els competidors produeixin vehicles autònoms amb premis en diners.
Els rovers d'exploració robòtica de la NASA Spirit i Opportunity naveguen de manera autònoma per la superfície de Mart.
2005 El robot ASIMO d'Honda, un robot humanoide intel·ligent artificialment, és capaç de caminar tan ràpid com un humà, lliurant safates als clients als entorns del restaurant.
La tecnologia de recomanació basada en el seguiment de l'activitat web o l'ús dels mitjans aporta la IA al màrqueting. Vegeu els suggeriments de TiVo.
Neix Blue Brain, un projecte per simular el cervell al detall molecular.[39]
2006 The Dartmouth Artificial Intelligence Conference: The Next 50 Years (AI@50) AI@50 (14-16 de juliol de 2006)
2007 Transaccions filosòfiques de la Royal Society, B<span typeof="mw:Entity" id="mwBMM"> </span>– Biology, una de les revistes científiques més antigues del món, publica un número especial sobre l'ús de la IA per entendre la intel·ligència biològica, titulat Models of Natural Action Selection [40]
Checkers és resolt per un equip d'investigadors de la Universitat d'Alberta.
DARPA llança el repte urbà perquè els cotxes autònoms compleixin les normes de trànsit i funcionin en un entorn urbà.
2008 Cynthia Mason de Stanford presenta la seva idea sobre la intel·ligència compassiva artificial en el seu article sobre "Giving Robots Compassion".[41]
2009 Un LSTM entrenat per classificació temporal conexionista (Alex Graves, Santiago Fernández, Faustino Gomez i Juergen Schmidhuber, 2006) [42] va ser la primera xarxa neuronal recurrent que va guanyar concursos de reconeixement de patrons, guanyant tres concursos de reconeixement d'escriptura connectada.[43][44]
2009 Google construeix cotxes autònoms.[45]

anys 2010

[modifica]
Data Desenvolupament
2010 Microsoft va llançar Kinect per a Xbox 360, el primer gaming dispositiu per seguir moviment d'ens humà, utilitzant just un 3D cambra i infra-detecció vermella, habilitant usuaris per jugar la seva Xbox 360 sense fils. El saber de màquina guardonat per a tecnologia de captura de moció humana per a aquest dispositiu va ser desenvolupada pel grup de Visió de l'Ordinador a Microsoft Investiga, Cambridge.[46][47]
2011 Mary Lou Maher i Doug Fisher organitzen el Primer AAAI Taller damunt AI i Sostenibilitat.[48]
Watson ordinador d'IBM va derrotar Risc d'espectacle de joc televisiu! campions Rutter i Jennings.
2011–2014 Apple Siri (2011), Google de Google Ara (2012) i Microsoft Cortana (2014) és aplicacions de telèfon intel·ligent aquell ús llengua natural per respondre preguntes, fer recomanacions i actuar accions.
2013 Robot HRP-2 construït per SCHAFT Inc del Japó, una filial de Google, derrotes 15 equips per vèncer DARPAha Proves de Repte de la Robòtica. HRP-2 marcat 27 fora de 32 punts en vuit tasques van necessitar en resposta de desastre. Les tasques són condueix un vehicle, passeig sobre restes, ascendeix una escala, treu restes, passeig a través de portes, va tallar a través d'una tàpia, vàlvules properes i connectar una mànega.[49]
NEIL, el Mai Acabant Estudiant d'Imatge, és soltat a Carnegie Mellon Universitat a constantment comparar i analitzar relacions entre imatges diferents.[50]
2015 Rupesh Kumar Srivastava, Klaus Greff, i Jürgen Schmidhuber va utilitzar LSTM principis per crear la xarxa de Carretera, un feedforward xarxa neuronal amb centenars de capes, molt més profund que xarxes anteriors. 7 mesos més tard, Kaiming Ell, Xiangyu Zhang; Shaoqing Ren, i Jian el sol va vèncer el ImageNet 2015 competició amb un obert-gated variant de xarxa de la Carretera anomenada xarxa neuronal Residual.[51][52] Això ha esdevingut el més citat xarxa neuronal artificial del segle xxi.[7]
Una lletra oberta per prohibir desenvolupament i ús de les armes autònomes signades per Hawking, Almesc, Wozniak i 3,000 investigadors dins AI i robòtica.[53]
Google DeepMindha AlphaGo (versió: Fan) va derrotar europeudetres #temps Va campió 2 dan Ventall professional Hui per 5 jocs a 0.[54]
2016 Google DeepMindha AlphaGo (versió: Lee) va derrotar Lee Sedol 4–1.[2] Lee Sedol és un 9 dan el coreà professional Va abanderar que va vèncer 27 tornejos importants des de 2002 a 2016.[55]
2017 Asilomar La conferència damunt Beneficiosa AI va ser arrapat, per parlar AI ethics i que per portar aproximadament beneficiós AI mentre evitant el risc existencial des d'intel·ligència de general artificial.
Kazi Saabique Ahmed, un anterior DARPA investigador de sistemes intel·ligents exhibeix un Estret AI el sistema anomenat AISabik al Google CODExpo 2017.[56]
Deepstack és el primer algoritme publicat per apallissar jugadors humans en jocs d'informació imperfeta, mentre mostrat amb la significació estadística damunt encapçala-dalt no-pòquer de límit.[57] Aviat després, el pòquer AI Libratus per grup de recerca diferent individualment va derrotar cadascú dels seus quatre oponents humans—entre els jugadors millors del món—a un excepcionalment alt agregat winrate, damunt una mostra estadísticament significativa.[58] Per contrast a Escacs i Va, el pòquer és un joc d'informació imperfet.[59]
En maig 2017, Google DeepMindha AlphaGo (versió: Mestre) va apallissar Ke Jie, que al temps contínuament arrapat el Núm. mundial 1 classificant durant dos anys, vencent cada joc dins un matxdetres jocs durant el Futur d'Anar Cimera.[60][61]
Una lògica proposicional booleana satisfiability problema (SEGUT) solver prova una conjectura matemàtica queestàllarga en ternes pitagòriques sobre el conjunt d'enters. La prova inicial, 200TB llarg, va ser comprovat per dos independent va certificar prova automàtica checkers.[62]
Un OpenAI-machined va aprendre bot jugat a l'Internacional 2017 Dota 2 torneig en agost 2017. Va vèncer durant un 1v1 joc de demostració contra professional Dota 2 jugador Dendi.[63]
anàlisi d'imatge de Lent de Google i eina de comparació soltada en octubre 2017, associa milions de paisatges, obres d'art, productes i espècies a la seva descripció de text.
Google DeepMind va revelar que AlphaGo Zero—una versió millorada de AlphaGo—beneficis d'actuació significatius mostrats mentre utilitzant lluny menys unitats de tramitació del tensor (com comparat a AlphaGo Lee; va utilitzar mateix import de TPUha com AlphaGo Mestre).[2] A diferència de versions anteriors, el qual va aprendre el joc per acatar milions de moviments humans, AlphaGo el zero après per jugar únic contra ell mateix. El sistema llavors derrotat AlphaGo Lee 100 jocs a zero, i va derrotar AlphaGo Mestre 89 a 11.[2] Tot i que unsupervised aprendre és un davanter de pas, molt té tot i així per ser après sobre intel·ligència general.[64] AlphaZero domina escacs en quatre hores, derrotant el motor d'escacs millor, StockFish 8. AlphaZero va vèncer 28 fora de 100 jocs, i el restant 72 jocs acabats en un sorteig.
2018 Alibaba la llengua que processa AI outscores humans superiors a un Stanford comprensió i lectura Universitària prova, marcant 82.44 contra 82.304 en un conjunt de 100,000 preguntes.[65]
El Laboratori europeu per Aprendre i Sistemes Intel·ligents (aka Ellis) va proposar com a cassola-competidor europeu a americà AI esforços, amb l'objectiu de staving fora un dren de cervell de talent, al llarg de les línies de CERN després de Segona Guerra Mundial.[66]
Anunci de Dúplex de Google, un servei per permetre un AI assistent per reservar cites sobre el telèfon. La Los Angeles Cronometra jutja el AIha veu per ser una "imitació gairebé" impecable de parlar quesonahumà.[67]
2019 DeepMindha AlphaStar assoleix nivell de Gran mestre a StarCraft II, outperforming 99.8 #per cent de jugadors humans.[68]

anys 2020

[modifica]
Data Desenvolupament
2020 2020 DeepSpeed és la biblioteca d'optimització d'aprenentatge profund de Microsoft per a PyTorch que executa T-NLG.[69]
El febrer de 2020, Microsoft va presentar el seu Turing Natural Language Generation (T-NLG), que aleshores era el "model de llenguatge més gran mai publicat amb 17.000 milions de paràmetres".
El GPT-3 d'OpenAI, un model de llenguatge autoregressiu d'última generació que utilitza l'aprenentatge profund per produir una varietat de codis informàtics, poesia i altres tasques de llenguatge excepcionalment similars i gairebé indistingibles de les escrites per humans. La seva capacitat era deu vegades més gran que la del T-NLG. Es va presentar el maig de 2020,[70] i estava en proves beta el juny de 2020.
2022 ChatGPT, un chatbot d'IA desenvolupat per OpenAI, s'estrena el novembre de 2022. Inicialment es construeix sobre el model de llenguatge gran GPT-3.5 . Tot i que guanya elogis considerables per l'amplitud de la seva base de coneixements, les seves habilitats deductives i la fluïdesa humana de les seves respostes de llenguatge natural,[71][72] també obté crítiques per, entre altres coses, la seva tendència a " al·lucinar ". ",[73][74] un fenomen en el qual una IA respon amb respostes incorrectes de fet amb una gran confiança. El llançament desencadena un debat públic generalitzat sobre la intel·ligència artificial i el seu impacte potencial en la societat.[75][76]
2023 Al gener de 2023, ChatGPT té més d'1 usuari, la qual cosa la converteix en l'aplicació de consumidors més sexy fins ara.[77]
El model GPT-4 d'OpenAI es llança al març de 2023 i es considera una millora impressionant respecte a GPT-3.5, amb l'advertència que GPT-4 conserva molts dels mateixos problemes de la iteració anterior.[78] A diferència de les iteracions anteriors, GPT-4 és multimodal, permetent l'entrada d'imatges i text. GPT-4 està integrat a ChatGPT com a servei de subscriptor. OpenAI afirma que en les seves pròpies proves el model va rebre una puntuació de 1410 al SAT (percentil 94),[79] 163 al LSAT (percentil 88) i 298 a l'examen de la barra uniforme (percentil 90).[80]
En resposta a ChatGPT, Google llança amb una capacitat limitada el seu chatbot Google Bard, basat en la família LaMDA de grans models de llenguatge, el març de 2023.[81][82]

Referències

[modifica]
  1. ↑ McCorduck (2004, pàg. 5–9)
  2. ↑ 2,0 2,1 2,2 2,3 Richard McKeon. The Organon. Random House with Oxford University Press, 1941. 
  3. ↑ Giles, Timothy «Aristotle Writing Science: An Application of His Theory». Journal of Technical Writing and Communication, 46, 2016, pàg. 83–104. DOI: 10.1177/0047281615600633.
  4. ↑ Russell & Norvig 2003, p. 366
  5. ↑ O'Connor, Kathleen Malone. «The alchemical creation of life (takwin) and other concepts of Genesis in medieval Islam» p. 1–435, 1994. Arxivat de l'original el 5 desembre 2019. [Consulta: 10 gener 2007].
  6. ↑ The Book of Ingenious Devices. Dortrecht, Netherlands; Boston; London: D. Reidel, 1979. ISBN 978-90277-0-833-5. 
  7. ↑ 7,0 7,1 7,2 7,3 Annotated History of Modern AI and Deep Learning. 
  8. ↑ A Thirteenth Century Programmable Robot Arxivat 19 December 2007 a Wayback Machine.
  9. ↑ «Minds, Machines and Gödel». Users.ox.ac.uk. Arxivat de l'original el 19 agost 2007. [Consulta: 24 novembre 2008].
  10. ↑ Feigenbaum. Computers and thought : a collection of articles. Nova York: McGraw-Hill, 1963. OCLC 593742426. 
  11. ↑ «This week in The History of AI at AIWS.net – Edward Feigenbaum and Julian Feldman published "Computers and Thought"». AIWS.net. Arxivat de l'original el 24 abril 2022. [Consulta: 5 maig 2022].
  12. ↑ «Feigenbaum & Feldman Issue "Computers and Thought," the First Anthology on Artificial Intelligence». History of Information. Arxivat de l'original el 5 maig 2022. [Consulta: 5 maig 2022].
  13. ↑ Feigenbaum, Edward A. Computers and Thought. McGraw-Hill, Inc., 1963. ISBN 9780070203709. 
  14. ↑ Ivakhnenko, A. G.. [Cronologia de la intel·ligència artificial a Google Books Cybernetic Predicting Devices]. CCM Information Corporation, 1973. 
  15. ↑ Ivakhnenko, A. G.. [Cronologia de la intel·ligència artificial a Google Books Cybernetics and forecasting techniques]. American Elsevier Pub. Co., 1967. 
  16. ↑ Annotated History of Modern AI and Deep Learning. 
  17. ↑ «The Machine Intelligence series». www.cs.york.ac.uk. Arxivat de l'original el 1999-11-05.
  18. ↑ Amari, Shun'ichi IEEE Transactions, EC, 16, 1967, pàg. 279–307.
  19. ↑ «The Boyer-Moore Theorem Prover». Arxivat de l'original el 23 setembre 2015. [Consulta: 15 març 2015].
  20. ↑ Grosz, Barbara; Sidner, Candace L. Computational Linguistics, 12, 3, 1986, pàg. 175–204 [Consulta: 5 maig 2017].
  21. ↑ Harry Henderson. «Chronology». A: Artificial Intelligence: Mirrors for the Mind. NY: Infobase Publishing, 2007. ISBN 978-1-60413-059-1. 
  22. ↑ «EmeraldInsight». Arxivat de l'original el 2 febrer 2014. [Consulta: 15 març 2015].
  23. ↑ Mead, Carver A. Analog VLSI Implementation of Neural Systems. 80. Norwell, MA: Kluwer Academic Publishers, 8 maig 1989 (The Kluwer International Series in Engineering and Computer Science). DOI 10.1007/978-1-4613-1639-8. ISBN 978-1-4613-1639-8. 
  24. ↑ DART: Revolutionizing Logistics Planning[Enllaç no actiu]
  25. ↑ Stoker, Carol R. Mobile Robots Ix, 2352, 1995, pàg. 288. Bibcode: 1995SPIE.2352..288S. DOI: 10.1117/12.198976 [Consulta: 17 juliol 2019].
  26. ↑ «ISX Corporation». Arxivat de l'original el 5 setembre 2006. [Consulta: 15 març 2015].
  27. ↑ «DART overview». Arxivat de l'original el 30 novembre 2006. [Consulta: 24 juliol 2007].
  28. ↑ Zadeh, Lotfi A., "Fuzzy Logic, Neural Networks, and Soft Computing," Communications of the ACM, March 1994, Vol. 37 No. 3, pages 77-84.
  29. ↑ «AAAI-first-ai-env-workshop.HTML». Arxivat de l'original el 28 juliol 2019. [Consulta: 28 juliol 2019].
  30. ↑ «Ijcai-first-ai-env-workshop». Arxivat de l'original el 28 juliol 2019. [Consulta: 28 juliol 2019].
  31. ↑ Jochem, Todd M. «No Hands Across America Home Page». Arxivat de l'original el 27 setembre 2019. [Consulta: 20 octubre 2015].
  32. ↑ «Back to the Future: Autonomous Driving in 1995». [Consulta: 20 octubre 2015]. Arxivat 2017-12-29 a Wayback Machine.
  33. ↑ Hochreiter, Sepp; Schmidhuber, Jürgen Neural Computation, 9, 8, 01-11-1997, pàg. 1735–1780. DOI: 10.1162/neco.1997.9.8.1735. ISSN: 0899-7667. PMID: 9377276.
  34. ↑ Annotated History of Modern AI and Deep Learning. 
  35. ↑ «Semantic Web roadmap». W3.org. Arxivat de l'original el 6 desembre 2003. [Consulta: 24 novembre 2008].
  36. ↑ Mason, Cindy; Sànchez-Marrè, Miquel Environmental Modelling & Software, 14, 5, 1999, pàg. 335–337 [Consulta: 27 octubre 2021].
  37. ↑ «BESAI - Homepage». Arxivat de l'original el 4 juliol 2019. [Consulta: 12 agost 2019].
  38. ↑ Kaelbling, Leslie Pack; Littman, Michael L; Cassandra, Anthony R. Artificial Intelligence, 101, 1–2, 1998, pàg. 99–134. DOI: 10.1016/s0004-3702(98)00023-x [Consulta: 5 maig 2017].
  39. ↑ «Bluebrain – EPFL». bluebrain.epfl.ch. Arxivat de l'original el 19 març 2019. [Consulta: 2 gener 2009].
  40. ↑ «Modelling natural action selection». Pubs.royalsoc.ac.uk. Arxivat de l'original el 30 setembre 2007. [Consulta: 24 novembre 2008].
  41. ↑ «Giving Robots Compassion, C. Mason, Conference on Science and Compassion, Poster Session, Telluride, Colorado, 2012.» (en anglès). ResearchGate. [Consulta: 17 juliol 2019].
  42. ↑ Graves, Alex; Fernández, Santiago; Gomez, Faustino; Schmidhuber, Juergen Proceedings of the International Conference on Machine Learning, ICML 2006, 2006, pàg. 369–376.
  43. ↑ Graves, Alex; and Schmidhuber, Jürgen; Offline Handwriting Recognition with Multidimensional Recurrent Neural Networks, in Bengio, Yoshua; Schuurmans, Dale; Lafferty, John; Williams, Chris K. I.; and Culotta, Aron (eds.), Advances in Neural Information Processing Systems 22 (NIPS'22), December 7th–10th, 2009, Vancouver, BC, Neural Information Processing Systems (NIPS) Foundation, 2009, pp. 545–552
  44. ↑ Annotated History of Modern AI and Deep Learning. 
  45. ↑ Fisher, Adam. «Inside Google's Quest To Popularize Self-Driving Cars». Popular Science. Bonnier Corporation, 18-09-2013. Arxivat de l'original el 22 setembre 2013. [Consulta: 10 octubre 2013].
  46. ↑ «Jamie Shotton at Microsoft Research». Microsoft Research. Arxivat de l'original el 3 febrer 2016. [Consulta: 3 febrer 2016].
  47. ↑ «Human Pose Estimation for Kinect – Microsoft Research». Arxivat de l'original el 3 febrer 2016. [Consulta: 3 febrer 2016].
  48. ↑ «AAAI Spring Symposium - AI and Design for Sustainability». Arxivat de l'original el 29 juliol 2019. [Consulta: 29 juliol 2019].
  49. ↑ «DARPA Robotics Challenge Trials». US Defense Advanced Research Projects Agency. Arxivat de l'original el 11 juny 2015. [Consulta: 25 desembre 2013].
  50. ↑ «Carnegie Mellon Computer Searches Web 24/7 To Analyze Images and Teach Itself Common Sense». Arxivat de l'original el 3 juliol 2015. [Consulta: 15 juny 2015].
  51. ↑ Highway Networks. 
  52. ↑ (2016) "Deep Residual Learning for Image Recognition".  
  53. ↑ Tegmark, Max. «Open Letter on Autonomous Weapons». Future of Life Institute. Arxivat de l'original el 28 abril 2016. [Consulta: 25 abril 2016].
  54. ↑ Hassabis, Demis. «AlphaGo: using machine learning to master the ancient game of Go». Google Blog, 27-01-2016. Arxivat de l'original el 7 maig 2016. [Consulta: 25 abril 2016].
  55. ↑ Ormerod, David. «AlphaGo defeats Lee Sedol 4–1 in Google DeepMind Challenge Match». Go Game Guru. Arxivat de l'original el 17 març 2016. [Consulta: 25 abril 2016].
  56. ↑ Sabry, Fouad. «Optical Transistor: Computing at the Speed of Light», 21-02-2022. Arxivat de l'original el 15 març 2023. [Consulta: 26 febrer 2023].
  57. ↑ Moravčík, Matej; Schmid, Martin; Burch, Neil; Lisý, Viliam; Morrill, Dustin (en anglès) Science, 356, 6337, 05-05-2017, pàg. 508–513. arXiv: 1701.01724. Bibcode: 2017Sci...356..508M. DOI: 10.1126/science.aam6960. ISSN: 0036-8075. PMID: 28254783.
  58. ↑ «Libratus Poker AI Beats Humans for $1.76m; Is End Near?». , 30-01-2017 [Consulta: 16 març 2018].
  59. ↑ «Oh the humanity! Poker computer trounces humans in big step for AI». , 30-01-2017 [Consulta: 19 març 2018].
  60. ↑ «柯洁迎19岁生日 雄踞人类世界排名第一已两年» (en xinès), 01-05-2017. Arxivat de l'original el 11 agost 2017. [Consulta: 4 setembre 2021].
  61. ↑ «World's Go Player Ratings», 24-05-2017. Arxivat de l'original el 1 abril 2017. [Consulta: 4 setembre 2021].
  62. ↑ «The Science of Brute Force». ACM Communications, 01-08-2017. Arxivat de l'original el 29 agost 2017. [Consulta: 5 octubre 2018].
  63. ↑ «Dota 2», 11-08-2017. Arxivat de l'original el 11 agost 2017. [Consulta: 7 novembre 2017].
  64. ↑ Greenemeier, Larry. «AI versus AI: Self-Taught AlphaGo Zero Vanquishes Its Predecessor». Scientific American, 18-10-2017. Arxivat de l'original el 19 octubre 2017. [Consulta: 18 octubre 2017].
  65. ↑ Alibaba's AI Outguns Humans in Reading Test Arxivat 17 January 2018 a Wayback Machine.. 15 January 2018
  66. ↑ «Scientists plan huge European AI hub to compete with US». , 23-04-2018 [Consulta: 23 abril 2018].
  67. ↑ «Should people know they're talking to an algorithm? After a controversial debut, Google now says yes». , 2018 [Consulta: 17 maig 2018].
  68. ↑ «AI becomes grandmaster in 'fiendishly complex' StarCraft II». , 2019 [Consulta: 30 juliol 2021].
  69. ↑ «Microsoft Updates Windows, Azure Tools with an Eye on The Future». PCMag UK, 22-05-2020. Arxivat de l'original el 4 agost 2020. [Consulta: 1r agost 2020].
  70. ↑ Language Models are Few-Shot Learners. 
  71. ↑ Thompson, Derek. «Breakthroughs of the Year». The Atlantic, 08-12-2022. Arxivat de l'original el 15 gener 2023. [Consulta: 18 desembre 2022].
  72. ↑ «The ChatGPT chatbot is blowing people away with its writing skills. An expert explains why it's so impressive» (en anglès). , 05-12-2022 [Consulta: 30 desembre 2022].
  73. ↑ «ChatGPT a 'landmark event' for AI, but what does it mean for the future of human labor and disinformation?». , 15-12-2022 [Consulta: 18 desembre 2022].
  74. ↑ Vincent, James. «AI-generated answers temporarily banned on coding Q&A site Stack Overflow» (en anglès americà). The Verge, 05-12-2022. Arxivat de l'original el 17 gener 2023. [Consulta: 5 desembre 2022].
  75. ↑ Cowen, Tyler. «ChatGPT Could Make Democracy Even More Messy». Bloomberg News, 06-12-2022. Arxivat de l'original el 7 desembre 2022. [Consulta: 6 desembre 2022].
  76. ↑ «The Guardian view on ChatGPT: an eerily good human impersonator» (en anglès). , 08-12-2022 [Consulta: 18 desembre 2022].
  77. ↑ «ChatGPT reaches 100 million users two months after launch» (en anglès). , 02-12-2023 [Consulta: 3 febrer 2023].
  78. ↑ «If your AI model is going to sell, it has to be safe» (en anglès). , 25-03-2023 [Consulta: 30 març 2023].
  79. ↑ «SAT: Understanding Scores». College Board, 2022. Arxivat de l'original el 16 març 2023. [Consulta: 21 març 2023].
  80. ↑ GPT-4 Technical Report. 
  81. ↑ «Google is asking employees to test potential ChatGPT competitors, including a chatbot called 'Apprentice Bard'» (en anglès). , 31-01-2023 [Consulta: 2 febrer 2023].
  82. ↑ «Google asks employees to rewrite Bard's bad responses, says the A.I. 'learns best by example'» (en anglès). , 2-2023 [Consulta: 16 febrer 2023].

Bibliografia

[modifica]

Enllaços externs

[modifica]