Historie umělé inteligence , jako doktrína vývoje moderní vědy a technologie pro vytváření inteligentních strojů , má své kořeny v raných filozofických studiích lidské povahy a procesu poznávání světa, později rozšířené neurofyziology a psychology v podobě tzv. řada teorií o fungování lidského mozku a myšlení. Moderní etapou ve vývoji vědy o umělé inteligenci je vývoj základů matematické teorie počítání - teorie algoritmů - a vytváření počítačů.
Jako aplikovaná věda má umělá inteligence teoretickou a experimentální část. V praxi je problém vytváření umělé inteligence na průsečíku informatiky a výpočetní techniky – na jedné straně s neurofyziologií, kognitivní a behaviorální psychologií – na straně druhé. Filozofie umělé inteligence by měla sloužit jako teoretický základ , ale teprve s příchodem významných výsledků nabude teorie samostatný význam. Teorii a praxi umělé inteligence je třeba prozatím odlišovat od matematických, algoritmických, robotických, fyziologických a dalších teoretických disciplín a experimentálních technik, které mají nezávislý význam.
Samotnou možnost uvažování o pojmu „umělá inteligence“ výrazně ovlivnilo zrození mechanistického materialismu , který začíná dílem Reného Descarta „Diskuse o metodě“ (1637) a bezprostředně navazující na toto dílo Thomase Hobbese „Human příroda“ (1640).
Rene Descartes navrhl, že zvíře je nějakým druhem složitého mechanismu, čímž formuloval mechanickou teorii.
A zde je důležité pochopit, jak se mechanistický materialismus liší od starověkého materialismu, jehož názory jsou zachyceny v dílech Aristotela, a následné dialektiky Hegela , dialektického a historického materialismu ( Feuerbach , Karl Marx , Friedrich Engels , V. I. Lenin ). Faktem je, že mechanistický materialismus je zaměřen na mechanistický původ organismů, zatímco starověký materialismus je zaměřen na mechanický původ přírody a dialektický a historický materialismus odkazuje na projevy mechanismu ve společnosti.
Proto je jasné, že bez pochopení mechanistické podstaty organismů bychom nemohli hovořit o chápání umělé inteligence ani v tom nejprimitivnějším slova smyslu a přítomnost mechanistické přírody a společnosti přesahuje oblast umělé inteligence a přísně vzato, nejsou nezbytnými předpoklady.
V roce 1623 sestrojil Wilhelm Schickard ( německy Wilhelm Schickard ) první mechanický digitální počítač, po něm následovaly stroje Blaise Pascala (1643) a Leibnize (1671). Leibniz byl také první, kdo popsal moderní binární číselný systém, ačkoli před ním bylo tímto systémem pravidelně unášeno mnoho velkých vědců [1] [2] . V roce 1832 předložil kolegiální poradce S. N. Korsakov princip vývoje vědeckých metod a zařízení ke zlepšení schopností mysli a navrhl řadu „intelektuálních strojů“, v jejichž konstrukci se poprvé v historii informatiky , používal děrné štítky [3] [4] . V 19. století Charles Babbage a Ada Lovelace pracovali na programovatelném mechanickém počítači.
V letech 1910-1913. Bertrand Russell a A. N. Whitehead publikovali „ Principy matematiky “, které způsobily revoluci ve formální logice. V roce 1941 sestrojil Konrad Zuse první funkční počítač řízený programem. Warren McCulloch a Walter Pitts publikovali v roce 1943 Logický počet myšlenek imanentních v nervové aktivitě , který položil základ pro neuronové sítě .
V roce 1943 W. McCulloch a W. Pitts ve svém článku „Logický počet myšlenek souvisejících s nervovou aktivitou“ navrhli koncept umělé neuronové sítě . Konkrétně navrhli model umělého neuronu . D. Hebb ve své práci „Organizace chování“ [5] v roce 1949 popsal základní principy učení neuronů. Tyto myšlenky o několik let později rozvinul americký neurofyziolog Frank Rosenblatt . Navrhl schéma zařízení, které simulovalo proces lidského vnímání , a nazval jej „ perceptron “.
Mezi sovětskými vědci byla umělá inteligence hlavní oblastí vědecké činnosti D. A. Pospelova . Zde jsou vědecké zájmy D. A. Pospelova spojeny s modelováním lidského chování, formalizací uvažování, obecnými problémy modelování životních procesů v přírodních i umělých systémech. Zejména D. A. Pospelov jako první na světě vyvinul přístup k rozhodování na základě sémiotických (logicko-lingvistických) modelů, který sloužil jako teoretický základ pro situační řízení velkých systémů [6] . Historie může také vysledovat zájem dalších sovětských vědců o kybernetiku .
Největší počet mladých inovativních firem rozvíjejících AI se nachází v USA, Evropě, Číně, Izraeli, Velké Británii, Kanadě. Mezi společnosti, které si zaregistrovaly největší počet patentů AI, patří IBM, Microsoft, Toshiba, Samsung, NEC, Fujitsu, Hitachi, Panasonic, Canon [7] .