У інформатиці штучний інтелект (AI), який іноді називають машинним інтелектом, - це інтелект, продемонстрований машинами, на відміну від природного інтелекту, проявленого людьми. Провідні підручники AI визначають поле як вивчення «розумних агентів»: будь-який пристрій, який сприймає його оточення та вживає дій, що збільшують шанс на успішне досягнення своїх цілей. Розмовно, термін "штучний інтелект" часто використовується для опису машин (або комп'ютерів), що імітують "когнітивні" функції, які люди пов'язують з розумом людини, наприклад "навчання" та "вирішення проблем".
У міру того, як машини стають все більш працездатними, завдання, які вважаються необхідними "інтелекту", часто вилучаються з визначення ШІ, явища, відомого як ефект ШІ. У теоремі Теслера написано, що "AI - це все, що ще не було зроблено". Наприклад, оптичне розпізнавання символів часто виключається з речей, що вважаються AI, перетворившись на звичайну технологію. Сучасні можливості машин, які загалом класифікуються як AI, включають успішне розуміння людської мови, змагання на найвищому рівні в стратегічних ігрових системах (таких як шахи та Go), автономне керування автомобілями, інтелектуальна маршрутизація в мережах доставки вмісту та військові імітації.
Штучний інтелект був заснований як навчальна дисципліна в 1956, і за роки, які пережили кілька хвиль оптимізму, слідом за розчаруванням і втратою фінансування (відомою як "AI зима"), а потім нові підходи, успіх та оновлене фінансування . Більшу частину своєї історії дослідження ШІ було поділено на підполі, які часто не в змозі взаємодіяти між собою. Ці підполі ґрунтуються на технічних міркуваннях, таких як конкретні цілі (наприклад, "робототехніка" чи "машинне навчання"), використання певних інструментів ("логіка" чи штучні нейронні мережі) або глибокі філософські відмінності. Підполя також ґрунтувалися на соціальних факторах (конкретних інститутах чи роботі окремих дослідників).
Традиційні проблеми (або цілі) дослідження ШІ включають міркування, представлення знань, планування, навчання, природну обробку мови, сприйняття та здатність рухати та маніпулювати предметами. Загальна розвідка є однією з довгострокових цілей галузі. Підходи включають статистичні методи, обчислювальну розвідку та традиційний символічний інтелект. В AI використовується багато інструментів, включаючи версії пошуку та математичної оптимізації, штучні нейронні мережі та методи, засновані на статистиці, ймовірності та економічності. Поле AI спирається на інформатику, інформаційну інженерію, математику, психологію, лінгвістику, філософію та багато інших сфер.
Поле було засноване на припущенні, що людський інтелект "може бути настільки точно описаний, що може бути зроблена машина для його моделювання". Це викликає філософські міркування про природу розуму та етику створення штучних істот, наділених людським інтелектом. Ці питання досліджувалися міфом, художньою літературою та філософією ще з античності. Деякі люди також вважають ШІ загрозою для людства, якщо вона прогресує слабко. Інші вважають, що ШІ, на відміну від попередніх технологічних революцій, створить ризик масового безробіття.
У двадцять першому столітті методи ІА зазнали відродження після одночасного прогресу в комп'ютерній потужності, великій кількості даних та теоретичному розумінні; та ІІ методи стали важливою частиною технологічної галузі, допомагаючи вирішити багато складних проблем у галузі інформатики, інженерії програмного забезпечення та операційних досліджень.
Мисливі здатні штучні істоти з'явились як старовинні пристрої для розповіді і були поширеними у художній літературі, як у Франкенштейна Мері Шеллі або RUR Карела Чапека (Універсальні роботи Россума). Ці персонажі та їхні долі порушили багато тих же питань, що зараз обговорюються в етиці штучного інтелекту.
Вивчення механічних чи «формальних» міркувань розпочалося з філософів та математиків ще в давнину. Вивчення математичної логіки призвело безпосередньо до теорії обчислення Алана Тьюрінга, яка припустила, що машина, перетасовуючи символи, прості як "0" і "1", може імітувати будь-який мислимий акт математичного вирахування. Ця думка про те, що цифрові комп'ютери можуть імітувати будь-який процес формального міркування, відома як теза Церкви – Тьюрінга. Поряд із одночасними відкриттями з нейробіології, теорії інформації та кібернетики, це спонукало дослідників розглянути можливість побудови електронного мозку. Тьюрінг запропонував змінити питання з того, чи була машина розумною, на "чи можливо, щоб машини демонстрували розумну поведінку". Перша робота, яка зараз загальновизнана як AI, була офіційним дизайном McCullouch та Піттса 1943 для "штучних нейронів" Тьюрінга.
Область досліджень AI народилася на семінарі в Дартмутському коледжі в 1956, де термін "Штучний інтелект" був введений Джоном Маккарті, щоб відрізнити поле від кібернетики та уникнути впливу кібернетики Норберта Вінера. Засновники та лідери досліджень у галузі ШІ стали учасниками Ален Ньюелл (КМУ), Герберт Саймон (КМУ), Джон Маккарті (MIT), Марвін Мінський (MIT) та Артур Самуель (IBM). Вони та їхні студенти виробляли програми, які преса характеризувала як "дивовижні": комп'ютери вивчали стратегії шашок (c. 1954) (і, як повідомляється, 1959 грали краще, ніж середній чоловік), розв'язували слова з алгебри, доводили логічні теореми (Логіка Теоретик, перший запуск c. 1956) та розмовляючи англійською мовою. До середини 1960, дослідження в США були значно фінансуються Міністерством оборони, і лабораторії були створені по всьому світу. Засновники AI були оптимістичні щодо майбутнього: Герберт Саймон передбачив, "машини будуть здатні протягом двадцяти років робити будь-яку роботу, яку може зробити людина". Марвін Мінський погодився, написавши, "протягом покоління ... проблема створення" штучного інтелекту "буде істотно вирішена".
Вони не змогли визнати складність деяких решти завдань. Прогрес сповільнився, і 1974, у відповідь на критику сера Джеймса Лайтхілла та постійний тиск з боку Конгресу США на фінансування більш продуктивних проектів, і уряди США, і Великобританії припинили дослідницькі дослідження в ШІ. Наступні кілька років згодом би називались "ЗІ Зимою", періодом, коли отримати фінансування проектів ШІ було важко.
На початку 1980s дослідження ШІ було відроджено комерційним успіхом експертних систем, формою програми AI, яка імітувала знання та аналітичні навички експертів людини. За 1985 ринок AI досяг понад мільярда доларів. У той же час, комп'ютерний проект п'ятого покоління Японії надихнув уряди США та Великобританії на відновлення фінансування академічних досліджень. Однак, починаючи з краху ринку Lisp Machine в 1987, AI знову впав у непридатність, і почався другий, триваліший перерв.
У кінці 1990 та на початку 21st століття AI почали використовувати для логістики, видобутку даних, медичної діагностики та інших областей. Успіх був зумовлений збільшенням обчислювальної потужності (див. Закон Мура), більшим акцентом на вирішенні конкретних проблем, новими зв'язками між ШІ та іншими сферами (такими як статистика, економіка та математика), а також прихильністю дослідників до математичних методів та наукових стандартів. Deep Blue стала першою комп'ютерною шаховою системою, яка перемогла діючого чемпіона світу з шахів Гаррі Каспарова на 11 May 1997.
У 2011 - небезпека! матч виставкових виставок, система відповідей на питання IBM, Ватсон, переміг двох найбільших небезпек! Чемпіони, Бред Руттер та Кен Дженнінгс, за значним відривом. Швидші комп'ютери, алгоритмічні вдосконалення та доступ до великої кількості даних дозволяють досягти успіхів у машинному навчанні та сприйнятті; методи, що потребують глибокого навчання, почали домінувати в показниках точності навколо 2012. Kinect, який забезпечує інтерфейс 3D тіло-рух для Xbox 360 та Xbox One, використовує алгоритми, що з'явилися в результаті тривалих досліджень AI, як і інтелектуальні особисті асистенти в смартфонах. У березні 2016 AlphaGo виграв 4 з 5 ігор Go в матчі з чемпіоном Go Lee Sedol, ставши першою комп'ютерною системою Go-play, яка перемогла професійного гравця Go без гандикапів. На саміті 2017 Future of Go AlphaGo виграв у трьох іграх матч з Ке Цзе, який у той час протягом двох років безперервно тримав світовий рейтинг № 1. Це ознаменувало завершення значної віхи в розвитку Штучного інтелекту, оскільки Go є порівняно складною грою, більше, ніж Шахи.
За словами Джека Кларка від Bloomberg, 2015 був знаменним роком для штучного інтелекту: кількість програмних проектів, які використовують AI Google, зросла від «спорадичного використання» в 2012 до більш ніж 2,700 проектів. Кларк також представляє фактичні дані, що вказують на поліпшення AI з моменту 2012, що підтримується більш низькими показниками помилок у завданнях обробки зображень. Він пов'язує це із збільшенням доступних нейронних мереж, через збільшення інфраструктури хмарних обчислень та збільшення дослідницьких інструментів та наборів даних. Інші цитовані приклади включають розробку системою Skype, що дозволяє автоматично переводити з однієї мови на іншу, та систему Facebook, яка може описувати зображення для незрячих людей. У опитуванні 2017 одна з п’яти компаній повідомила, що "включила AI в деякі пропозиції або процеси". Навколо 2016 Китай значно прискорив фінансування уряду; зважаючи на велику кількість даних та швидко зростаючі результати досліджень, деякі спостерігачі вважають, що це може стати на шляху до того, щоб стати "наддержавою ШІ". Однак було визнано, що повідомлення щодо штучного інтелекту, як правило, перебільшують.

Повернутися до початку