Home / AI Intelligenza Artificiale / Chi è John McCarthy Padre dell’intelligenza artificiale

Chi è John McCarthy Padre dell’intelligenza artificiale

Padre dell’intelligenza artificiale

Ogni caratteristica dell’intelligenza o degli aspetti di apprendimento in linea di principio può essere descritta in modo così preciso che una macchina può simularla senza problemi . – John McCarthy

John McCarthy, che è il padre dell’intelligenza artificiale, è stato un pioniere nel campo dell’IA. Non solo è accreditato come il fondatore dell’IA, ma anche uno che ha coniato il termine Intelligenza Artificiale.

Nel 1955, John McCarthy coniò il termine Intelligenza Artificiale, che propose nella famosa conferenza di Dartmouth nel 1956 . Questa conferenza alla quale hanno partecipato 10 scienziati informatici, ha visto McCarthy esplorare i modi in cui le macchine possono apprendere e ragionare come gli esseri umani.


Credeva nello sviluppo di macchine che incarnassero la natura del pensiero astratto e della risoluzione dei problemi del cervello umano, ovvero una macchina può essere realizzata per simulare gli aspetti di apprendimento di un essere umano.

All’età di 84 anni, fondatore dell’intelligenza artificiale, John McCarthy ha lasciato il mondo il 24 ottobre 2011. John McCarthy, professore e inventore, ha definito e dominato il campo dell’IA per oltre cinque decenni.

Conoscere il padre dell’intelligenza artificiale – John McCarthy
John McCarthy, un acclamato gigante dell’informatica e una figura fondamentale nell’intelligenza artificiale, è nato a Boston nel 1927. Alla fine, si è trasferito con i suoi genitori a Los Angeles. Una mente brillante fin dalla giovane età nonostante fosse malato, si è assicurato un posto universitario al California Institute of Technology. Si è laureato nel 1948. L’idea di inventare una tecnologia che potesse aiutare le macchine ad apprendere non è nata all’improvviso.

John McCarthy ha partecipato a un simposio sui ” meccanismi cerebrali nel comportamento “. Fu da qui che iniziò la sua ricerca per creare macchine che potessero pensare come gli umani.

I principali successi di John McCarthy nell’IA
Il conio del termine Intelligenza Artificiale da parte di John McCarthy ha stabilito la roadmap affinché l’intelligenza artificiale diventi un campo di studio. Successivamente fu raggiunto da Marvin Minsky al MIT nel 1959, dove McCarthy era un ricercatore.

Dopo la sua ricerca per costruire macchine in grado di imitare il pensiero logico umano, la sua svolta successiva arrivò quando nel 1958 propose il Consigliere nel suo articolo ” Programmi con buon senso “. Questo era un ipotetico programma per computer che cercava di utilizzare la logica per rappresentare le informazioni in un computer. Questo è stato anche il primo passo per introdurre il concetto di utilizzare il ragionamento logico per migliorare l’intelligenza artificiale.

Nella stessa linea temporale, McCarthy ha inventato un nuovo linguaggio di programmazione – LISP, che è ancora utilizzato come linguaggio di scelta nel campo dell’IA. John McCarthy ha anche rivolto lo sguardo al suo concetto sbalorditivo di condivisione del tempo tra gli anni ’50 e ’60. Si potrebbe dire che il suo concetto di utilizzare un computer centrale per archiviare tutto e condividere su più sistemi è stato come un trampolino di lancio per il nostro storage basato su cloud di oggi.

Ci sono tre principali sistemi di condivisione del tempo in gran parte attribuiti a John McCarthy:

Sistema di condivisione del tempo compatibile
BBN Sistema di multiproprietà
Sistema di condivisione del tempo di Dartmouth
Le Earnest, il suo collega in quel momento, aveva esclamato che Internet non sarebbe successo così presto se non fosse stato per l’invenzione dei sistemi di time-sharing di John McCarthy. Ha detto che con il tempo sono emersi nuovi nomi per questo – vale a dire server, e poi con il tempo, cloud computing.

John McCarthy è diventato un illustre membro del Comitato ad hoc per le lingue dell’ACM, International Federation for Information Processing (IFIP). Intorno al 1959, McCarthy inventò, quello che viene anche chiamato, il metodo di ” raccolta dei rifiuti ” per risolvere i problemi in Lisp. Questo metodo ha tentato di rivendicare la memoria che era occupata da oggetti e non veniva utilizzata dal programma. La sua invenzione ha permesso di semplificare la gestione manuale della memoria in Lisp.

Nel 1961 nacque l’idea dell’utility computing . John McCarthy, nel suo discorso al centenario del MIT, ha menzionato questa idea. Il concetto di utilizzare la vendita di applicazioni specifiche attraverso un modello di business di utilità (come l’elettricità o l’acqua) era piuttosto popolare alla fine degli anni ’60 ma svanì a metà degli anni ’90. Tuttavia, questa stessa idea è tornata in vita nel 2000 in nuove forme di cloud computing, grid computing e provider di servizi applicativi.

Con il passare degli anni, nel 1966, McCarthy e la sua squadra hanno partecipato a una partita a scacchi con controparti in Unione Sovietica utilizzando un programma per computer per giocare – perdendo due partite e pareggiando due.

McCarthy trascorse il suo tempo nello sviluppo del metodo di circoscrizione del ragionamento non monotono tra il 1978 e il 1986. La circoscrizione , per quanto difficile sia il termine suoni, era in realtà un metodo per formalizzare l’assunzione di senso comune delle cose come previsto se non diversamente specificato.

Nel frattempo, nel 1982, sono emerse notizie sulla sua nuova idea di Space Fountain – un’idea che denotava che una lunga torre si sarebbe estesa nello spazio e sarebbe stata mantenuta verticale dalla forza verso l’esterno di un flusso di pallet emesso dalla terra insieme a una sorta di trasportatore cintura che riporterà a terra questi pallet.

Durante il suo viaggio, i suoi contributi nel campo dell’intelligenza artificiale sono impeccabili. I suoi contributi sono stati riconosciuti a livello globale e sono stati premiati più volte. Alcuni dei premi degni di nota al suo nome sono:

Premio Turing dell’Associazione per le macchine informatiche nel 1971.
Premio Kyoto nel 1988.
National Medal of Science (USA) in Statistical, Computational Sciences and Mathematics nel 1990.
Medaglia Benjamin Franklin in Scienze cognitive e computer del Franklin Institute nel 2003.
Nel 2012, il fondatore dell’Intelligenza Artificiale è stato nominato come uno degli Stanford Engineering Heroes.

Mentre John McCarthy rimane il più lontano dell’intelligenza artificiale, il campo dell’IA ha visto molti più leader i cui contributi sono degni di nota.

Altri leader nel campo dell’IA
Mentre il padre dell’IA, John McCarthy è il tedoforo, ci sono molti altri nomi che hanno reso l’IA quello che è oggi.

  1. Noam Chomsky
    Se John McCarthy è accreditato come il fondatore dell’intelligenza artificiale e colui che ha coniato il termine Intelligenza artificiale, Noam Chomsky ha sollevato una bandiera rossa per aver dimenticato le metodologie artificiali e contemporaneamente ha discusso cosa è andato storto con l’IA.

Professore e ricercatore di linguistica e scienze cognitive, Noam Chomsky ha trascorso 50 anni al MIT guadagnandosi il titolo di ” Padre dei linguisti moderni “.

L’ottimismo di McCarthy con il suo concetto di intelligenza artificiale ha portato lentamente perplessità e ha anche raccolto lo scetticismo di Chomsky. Le idee e le teorie di Chomsky erano più radicate nel comportamento cognitivo degli esseri umani. I suoi contributi nel campo della psicologia cognitiva e delle filosofie del linguaggio e della mente hanno accelerato e aiutato a far prosperare la “rivoluzione cognitiva”.

Noam Chomsky, mentre affronta una delle domande più critiche dell’IA – la cognizione può essere creata – ha pesato sull’IA. Il suo approccio era Statistical Big Data , un approccio che utilizza la matematica in modo intensivo per vagliare un’enorme quantità di dati e riconoscere schemi complessi.

  1. Geoffrey Hinton
    Geoffrey Hinton è un altro tedoforo nel campo dell’intelligenza artificiale. È noto per i suoi contributi alle reti neurali artificiali. È entrato a far parte di Google (Google Brain) nel 2013 e nel 2017 ha co-fondato il Vector Institute di Toronto, di cui è anche Chief Advisor.

È considerato un pioniere nei campi del deep learning ed è spesso definito il Padrino del Deep Learning. Il suo lavoro include una ricerca approfondita sull’esplorazione di modi per utilizzare le reti neurali per l’apprendimento automatico, la percezione e l’elaborazione dei simboli. Il fascino iniziale di Hinton per il cervello umano lasciò molti perplessi sulla sua possibilità nei computer. L’idea di implementare reti neurali per progettare strutture informatiche complesse è stata concepita con positività, ma le complicazioni sembravano troppo impegnative. Tuttavia, Geoffrey Hinton, il genio che era, mantenne la sua fiducia. Nella sua intervista con The Wired , prosegue spiegando perché:

Non mi sembra che ci sia un altro modo in cui un cervello possa funzionare. Questo è l’unico modo: deve imparare i punti di forza delle connessioni. E se vuoi costruire un dispositivo che replichi questa natura del cervello, hai due modi per farlo: puoi programmarlo o lasciarlo imparare da solo. Per quanto ne so, le persone non erano programmate, quindi abbiamo imparato. Quindi questo è il modo giusto per farlo . [Citazioni trascritte]

La sua idea non è mai stata quella di replicare come funziona il cervello. Si trattava sempre di guardare ciò che il cervello capisce e come funziona in determinate situazioni; quindi utilizzare questa scoperta per progettare una macchina in grado di pensare in questo modo. È così che ha disegnato le connessioni neurali.

  1. Marvin Minsky
    Marvin Minsky era la fusione di un filosofo alla ricerca della verità e uno scienziato con una gamma di conoscenze. Il suo lavoro ha ispirato la creazione di personal computer e Internet. Ha il merito di aver gettato le basi per esplorare le possibilità di impartire un ragionamento basato sul buon senso ai computer nel campo dell’IA.

La sua ricerca è iniziata con la comprensione della psicologia umana e delle idee informatiche che potrebbero caratterizzare il complesso pensiero umano. Proprio come il padre dell’IA, John McCarthy, anche Marvin Minsky trovava affascinante e misterioso l’intelligenza umana e il pensiero. E perché no, visto che era anche collega di John McCarthy al MIT Artificial Intelligence Project .

Tuttavia, i contributi del professor Minsky nel campo dell’IA abbracciano più discipline. Eccone alcuni:

Ha progettato il primo scanner visivo.
Ha anche creato lancette meccaniche con sensori tattici.
Ha costruito Snark, la prima macchina per l’apprendimento della rete neurale cablata.
Infine, ad Harvard, ha inventato il primo microscopio confocale a scansione con risoluzione e qualità dell’immagine superiori.
Come il suo collega, John McCarthy, anche il professor Minsky ha ricevuto il prestigioso Turning Award nel 1969.

Il campo dell’intelligenza artificiale ha visto anche molti altri leader come Allen Newell, Ray Kurzweil, Andrew Ng, Yann LeCun e altri.

Tutti questi leader e il loro contributo mettono costantemente nel radar l’Intelligenza Artificiale, un campo di studio che è diventato più importante con il tempo. I loro contributi hanno portato a innumerevoli invenzioni nel campo dell’intelligenza artificiale.

Principali invenzioni dell’intelligenza artificiale
Sebbene abbiamo già tracciato la storia dell’apprendimento delle menti dietro l’IA, aspettiamo con impazienza alcune delle principali invenzioni dell’IA.

  1. Agenti virtuali
    Gli agenti virtuali o chatbot sono sicuramente una delle migliori invenzioni dell’IA. È una forma di linguaggio che consente ai robot di comunicare idee con perfetta accuratezza. Ad esempio, quelle conversazioni di chat automatizzate che hai sul sito Web di un marchio sono un’implementazione classica della PNL.

Sai che è un chatbot ma non lo sentirai mai del tutto. La perfezione con cui il bot interagisce con te, cercando di risolvere il tuo problema o rispondendo alla tua domanda, è esattamente ciò che l’IA ha ottenuto. Controlla questa conversazione automatizzata implementata da MobileMonkey sul proprio Facebook Messenger per qualcuno che desidera registrarsi.

Lo stesso tipo di approccio viene utilizzato anche sui siti Web per acquisire i dettagli dei visitatori o aiutare a risolvere le domande dei clienti. Ad esempio, su AnalytixLabs , abbiamo ALabs Smart Bot per assistenza.

  1. Generazione del linguaggio naturale
    Questa è una sotto-disciplina dell’IA e aiuta a convertire i dati in testi. Aiuta i computer a interpretare e presentare i dati sotto forma di testi leggibili dall’uomo con perfezione. Esempi potrebbero essere rapporti sul servizio clienti e riepiloghi di mercato. Prendi ad esempio questo rapporto di Automated Insights –

Questo è un esempio dell’utilizzo di NLG in un dashboard BI per fornire un riepilogo narrativo. La piattaforma Wordsmith NLG di Automate Insights è integrata con Tableau e altre piattaforme BI per aiutare gli analisti a generare report così completi.

Correlati : vuoi lavorare con le piattaforme BI? Scopri Tableau e Data Visualization.

  1. Piattaforme di machine learning
    Un’altra importante invenzione dell’intelligenza artificiale sono le piattaforme di apprendimento automatico. L’apprendimento automatico o ML è una branca dell’IA ed è progettato per aiutare i computer ad apprendere.

Adesso assistiamo regolarmente all’implementazione del machine learning. Con algoritmi adeguati, interfacce API, strumenti per big data e altre risorse correlate, l’apprendimento automatico sta guadagnando slancio più che mai. Un classico esempio che tutti vediamo ogni giorno accade in Amazon.

Amazon utilizza l’apprendimento automatico per prevedere e classificare i propri clienti, prodotti e modelli di acquisto. Ad esempio, le e-mail di raccomandazione automatizzate di Amazon sono un classico caso d’uso dell’apprendimento automatico. Oppure, quando sei nella home page di Amazon (e hai effettuato l’accesso) vedrai “prodotti consigliati” in base alla tua precedente navigazione. Questa previsione arriva attraverso l’apprendimento automatico in cui la macchina “apprende” ciò che potrebbe piacerti esaminando la tua navigazione passata e prevede il tuo modello di acquisto.

Correlati : vuoi imparare il machine learning? Controlla i dettagli del corso qui .

  1. Difesa informatica
    Diciamo solo che, nell’età e nel tempo di oggi, questa deve essere un’invenzione cruciale nel campo dell’IA. La Cyber ​​Defense è un meccanismo di difesa computerizzato che si concentra sulla prevenzione degli attacchi, fornisce avvisi tempestivi e fornisce risposte immediate in caso di attacco o minaccia alle informazioni e all’infrastruttura.

Questo mette in uso sia l’intelligenza artificiale che il machine learning per creare un ambiente ostile per gli aggressori. La ricerca mostra che quasi 4.1. Miliardi di dati sono stati compromessi nella prima metà del 2019, evidenziando gli alti rischi in cui viviamo e il vantaggio che questa invenzione dell’IA è .

Ad esempio, la startup Darktrace , una Cyber ​​AI ad autoapprendimento, lavora in questo campo abbinando analisi comportamentale e matematica avanzata per rilevare comportamenti che sono fuori dalla norma all’interno di un’organizzazione. Applicano algoritmi di intelligenza artificiale per rilevare malware e mitigare i danni.

In conclusione
L’implementazione dell’intelligenza artificiale sta avvenendo ovunque, in ogni settore. Non c’è altro modo migliore per riassumere questo che affermare che l’IA è il presente e il futuro del mondo.

Guardando indietro alle più grandi menti del mondo nell’intelligenza artificiale, è ovvio che dobbiamo anche guardare avanti nel modo in cui l’IA si sta evolvendo per rendere l’apprendimento automatico più semplice. Che si tratti di Alexa o Siri, della mappa di Google o del tuo strumento di automazione del marketing, c’è AI in tutto ciò che vedi, ascolti e tocchi.

Questo è il momento più fruttuoso per iniziare. E chi ti ha parlato di corsi di laurea costosi, sicuramente non ha considerato di imparare a tuo agio. Inizia con corsi di IA applicata professionali e puntuali su AnalytixLabs e segui le orme dei leader di intelligenza artificiale che non hanno altro che ispirarci giorno dopo giorno.

Top

Utilizzando il sito, accetti l'utilizzo dei cookie da parte nostra. maggiori informazioni

Questo sito utilizza i cookie per fornire la migliore esperienza di navigazione possibile. Continuando a utilizzare questo sito senza modificare le impostazioni dei cookie o cliccando su "Accetta" permetti il loro utilizzo.

Chiudi