Начальный этап — эвристические программы

Начало исследований в области искусственного интеллекта относится к концу 50-х годов и связывается с работами Ньюэлла, Саймона и Шоу, исследовавших процессы решения различных задач. Результатами их работ явились такие программы, как Логик-Теоретик, предназначенная для доказательства теорем в исчислении высказываний, и Общий Решатель Задач. Эти работы положили начало первому этапу исследований в области искусственного интеллекта, связанному с разработкой программ, решающих задачи на основе применения разнообразных эвристических методов.

Эвристический метод решения задачи при этом рассматривался как свойственный человеческому мышлению "вообще", для которого характерно возникновение "догадок" о пути решения задачи с последующей проверкой их. Ему противопоставлялся используемый в ЭВМ алгоритмический метод, который интерпретировался как механическое осуществление заданной последовательности шагов, детерминировано приводящей к правильному ответу. Трактовка эвристических методов решения задач как сугубо человеческой деятельности и обусловила появление и дальнейшее распространение термина искусственный интеллект. Исследователям того времени казалось, что создание компьютера, обладающего человеческим разумом, вопрос 10-15 лет.

В это же время был сформирован бионический подход к ИИ. Он был представлен только простейшими нейронными сетями, поэтому не получил своего развития. Другие направления (генетические алгоритмы, нечеткая логика и др.) датируют свое появление тем же промежутком времени, но тогда они были мало популярны и также не нашли области применения.

Примерно в то время, когда работы Ньюэлла и Саймона стали привлекать к себе внимание, в Массачусетском технологическом институте, Стэндфордском университете и Стэндфордском исследовательском институте также сформировались исследовательские группы в области ИИ. В противоположность ранним работам Ньюэлла и Саймона эти исследования больше относились к формальным математическим представлениям. Способы решения задач в этих исследованиях развивались на основе расширения математической и символьной логики. Моделированию же человеческого мышления придавалось второстепенное значение. К исследователям этого направления можно отнести таких известных в области ИИ ученых, как Минский, Мак-Карти, Слейгл, Рафаэль, Бобров, Бенерджи и др.

На дальнейшие исследования в этой области ИИ большое влияние оказало появление метода резолюции, предложенного Робинсоном, основанного на доказательстве теорем в логике предикатов и являющегося теоретически исчерпывающим методом доказательства.

Методологическое значение работ Робинсона и других аналогичных работ заключалось в том, что основное внимание в исследованиях по ИИ переместилось с разработки методов воспроизведения в ЭВМ человеческого мышления на разработку машинно-ориентированных методов решения задач.

При этом определение термина "искусственный интеллект" претерпело существенное изменение. Целью исследований, проводимых в направлении ИИ, стало не моделирование способов мышления человека, а разработка программ, способных решать "человеческие задачи". Так, один из видных исследователей ИИ того времени Р. Бенерджи в 1969 г. писал: "Область исследований, обычно называемую искусственным интеллектом, вероятно, можно представить как совокупность методов и средств анализа и конструирования машин, способных выполнять задания, с которыми до недавнего времени мог справиться только человек. При этом по скорости и эффективности машины должны быть сравнимы с человеком".

Исследовательским полигоном для развития методов ИИ на первом этапе являлись всевозможные игры, головоломки, математические задачи. Выбор таких задач для исследований обусловливался простотой и ясностью проблемной среды, ее относительно малой размерностью, возможностью достаточно легкого подбора решений. В то же время такие среды подходили для моделирования достаточно сложных процессов решения и исследования всевозможных стратегий решения с относительно небольшими затратами как человеческих, так и машинных ресурсов.

Основной расцвет такого рода исследований приходится на конец 60-х годов, после чего стали делаться первые попытки применения разработанных методов для задач, решаемых не в искусственных, а в реальных проблемных средах. Однако такие попытки натолкнулись на большие трудности, обусловленные главным образом необходимостью моделирования внешнего мира. Эти трудности были связаны с проблемами описания знаний о внешнем мире, организации их хранения, эффективного поиска, введения в память ЭВМ новых знаний и устранения устаревших, проверки полноты и непротиворечивости и т. п.