Проблема искусственного интеллекта

Введение

Проблема
искусственного интеллекта является сейчас
одной из самых злободневных. Ей занимаются
ученые различных специальностей: кибернетики,
лингвисты, психологи, философы, математики,
инженеры. При исследовании проблем, связанных
с искусственным интеллектом, решаются
многие основополагающие вопросы, связанные
с путями развития научной мысли, с воздействием
достижений в области вычислительной
техники и робототехники на жизнь будущих
поколений людей. Здесь возникают и развиваются
новые методы научных междисциплинарных
исследований. Здесь формируется новый
взгляд на роль тех или иных научных результатов
и возникает то, что можно назвать философским
осмыслением этих результатов.

Однако
точного определения искусственного
интеллекта не существует, так как в философии
не решён вопрос о природе и статусе человеческого
интеллекта. Нет и точного критерия достижения
компьютерами «разумности», хотя на заре
искусственного интеллекта был предложен
ряд гипотез, например, тест Тьюринга или
гипотеза Ньюэлла — Саймона. На данный
момент есть множество подходов как к
пониманию задачи ИИ, так и созданию интеллектуальных
систем.

Эта наука
связана с психологией,
нейрофизиологией, трансгуманизмом
и другими. Как и все компьютерные науки,
она использует математический
аппарат. Особое значение для неё имеют
философия и робототехника.

Искусственный
интеллект — очень молодая область исследований.
Её исторический путь напоминает
синусоиду, каждый «взлёт» которой инициировался
какой-либо новой идеей. В настоящий момент
её развитие находится на «спаде», уступая
место применению уже достигнутых результатов
в других областях науки, промышленности,
бизнесе и даже повседневной жизни.

Несмотря на то, что, по мнению некоторых
ученых, искусственный интеллект
принципиально невозможен, разработки
в области создания систем искусственного
интеллекта являются одним из приоритетных
направлений в науке.

Банки применяют системы искусственного
интеллекта (СИИ) в страховой деятельности
(актуарная математика) при игре на бирже
и управлении собственностью. Методы распознавания
образов, (включая, как более сложные и
специализированные, так и нейронные сети)
широко используют при оптическом и акустическом
распознавании (в том числе текста и речи),
медицинской диагностике, спам-фильтрах,
в системах ПВО (определение целей), а также
для обеспечения ряда других задач национальной
безопасности.

Разработчики компьютерных игр
вынуждены применять искусственный интеллект
той или иной степени проработанности.
Стандартными задачами искусственного
интеллекта в играх являются нахождение
пути в двухмерном или трёхмерном пространстве,
имитация поведения боевой единицы, расчёт
верной экономической стратегии и так
далее.

Сейчас просматриваются два направления
развития искусственного интеллекта:
первое заключается в решении проблем
связанных с приближением специализированных
систем искусственного интеллекта к возможностям
человека и их интеграции, которая реализована
природой человека; второе заключается
в создании Искусственного Разума, представляющего
интеграцию уже созданных систем искусственного
интеллекта в единую систему, способную
решать проблемы человечества.

Искусственный интеллект — это перемены

Разработчики беспилотного транспорта или систем компьютерного зрения и другие ИИ-специалисты — это очень занятые люди. Они постоянно решают свои специальные задачи, и у них просто нет времени на анализ всех возможных последствий их деятельности. Эту работу берёт на себя философия.

Возможно, вы слышали о «проблеме вагонетки» или её вариациях, когда от человека требуют сделать сложный выбор в смоделированной ситуации: ничего не делать и тем самым убить пятерых людей или повернуть рычаг и убить только одного. Предполагается, что ИИ неизбежно столкнётся с этой проблемой — например, когда будет водить автомобили на дорогах общего пользования или управлять полицейскими беспилотниками.

Такие вопросы рассматриваются в исследованиях по цифровой этике — это один из быстрорастущих разделов философии ИИ. Один из важных результатов звучит так: машина может принимать решения о жизни и смерти людей, если в итоге смертей станет меньше.

Изображение: Википедия

Другой подход предполагает обращение к мнению людей. Массачусетский технологический институт уже пятый год продолжает свой эксперимент «Моральная машина». В нём интернет-пользователям предлагается решить, кого машина должна задавить в гипотетической аварийной ситуации. Нравственное действие определяется на основе выбора большинства.

Развитие искусственного интеллекта, по убеждению экспертов, отразится и на рынке труда: много профессий исчезнет, но много и появится. Общий вывод в том, что автоматизация и роботизация оставляют людям в основном сложные профессии с существенной творческой составляющей.

Иллюстрация: Qinni

Как должны измениться школы, колледжи, университеты, службы занятости и структуры социального обеспечения в свете таких перспектив? Что будет, если они не изменятся? Самое главное — как быть нам и нашим детям?

Всё это — тоже философия ИИ.

Искусственный интеллект — это вопросы

Философы обсуждают и не такие насущные, но зато более масштабные темы вроде «Уничтожит ли нас ИИ» и «Что будет после появления ИИ».

Рационалист Элиезер Юдковский считает, что дружественный ИИ станет возможен только после того, как мы постигнем тайны разума, — и это нужно сделать как можно скорее

Технооптимист Рэй Курцвейл полагает, что следование ценностям, которые мы сегодня ставим превыше всего, — наилучшая стратегия для создания мира будущего, неважно, будет там ИИ или нет. Трансгуманист Ник Бостром в своей книге «Искусственный интеллект

Этапы. Угрозы. Стратегии» предупреждает о том, что за созданием ИИ идёт следующая ступень — Сверхразум, и его мы в принципе не будем способны хоть как-то контролировать.

Среди русскоязычных исследователей стоит отметить:

Сергея Карелова, создателя канала «Малоизвестное интересное»;
Романа Душкина, директора по науке и технологиям в Агентстве искусственного интеллекта и автора курсов по теме ИИ;
Михаила Эпштейна — философа, филолога и культуролога, написавшего, в частности, книгу с программным названием «От знания — к творчеству. Как гуманитарные науки могут изменять мир».

Знакомство с текстами, книгами и интервью как зарубежных, так и отечественных авторов даст более объёмную картину нашего возможного будущего.

Томас Метцингер, автор книги «Тоннель Эго», задаёт неожиданный вопрос: а имеем ли мы право создавать ИИ? Ведь он, будучи создан, станет испытывать различные состояния сознания. И мы не можем гарантировать, что среди этих состояний не будет этически неприемлемых (типа похоти, гнева или жажды убийства) — потому что до сих пор не научились избегать их в собственном сознании.

Иными словами, в процессе решения сиюминутных проблем и задач мы пытаемся создать того, кто с большой вероятностью:

будет непохож на нас,
будет превосходить нас во всём,
какую-то часть времени будет страдать совершенно непредставимым для нас образом.

Вопрос даже не в том, рискован ли этот путь. Вопрос в том, этичен ли он, подобает ли он человеку и человечеству.

Будущее ИИ

Однако, текущие нейросети недостаточно развиты для этого. Их нужно «тренировать» на тех данных, с которыми они работают, и объяснять, как их перерабатывать. Альберт говорит, что успех – вопрос проб и ошибок: «Получив данные, мы должны разработать архитектуру нейросети, которая, по нашему мнению, хорошо справится с задачей. Обычно мы начинаем с реализации известной из научной литературы модели, которая работает хорошо. После этого я пытаюсь придумать, как её улучшить. Затем я провожу эксперименты, чтобы посмотреть, улучшили ли работу модели мои изменения».

Главная цель, конечно, же, состоит в нахождении идеальной модели, работающей везде одинаково хорошо. Такой, которую не нужно держать за руку и тренировать особым способом, и которая может учиться по данным сама. Когда это случится, и система сможет реагировать надлежащим образом, у нас на руках будет обобщённый искусственный интеллект.

Искусственный интеллект — это вычисление

В первой половине XVII века ящик Пандоры стал приоткрываться: Томас Гоббс заявил, что , а Блез Паскаль создал «Паскалину» — одну из первых счётных машин. Появление ИИ стало вопросом времени.

Ведь если:

сознание — это совокупность мыслительных процессов,
мышление — это вычисление,
а вычислять может и машина,

— выходит, что можно создать машину, обладающую своим собственным сознанием. А в нём, в свою очередь, будет отражаться реальность. И мы сможем наконец-то ~~отдохнуть~~ посмотреть на платонову пещеру со стороны.

Фундамент всего современного ИИ — предположение, что человеческое мышление представляет собой процесс вычисления в той или иной форме. Если это не так, всё рухнет.

Но пока похоже, что всё так.

Риск для человеческой цивилизации — есть ли он?

Риски, связанные с новыми технологиями, всегда существуют. Вопрос — в чем они заключаются.

Может оказаться, что искусственные нейросети, достигнув определенного порога, выйдут на «плато» эффективности и не будут развиваться дальше. Или не оправдают надежд, если окажется, что ИИ в принципе не способен справиться с тем или иным классом задач, например творческого характера. Это может обернуться потерями трудозатрат и финансовых вложений.

Если же под риском понимать техногенные катастрофы или восстание машин — пока это нам вряд ли грозит. Говоря простыми словами, современные нейросети не способны обратиться против создателей — как нейроны в мозге, управляющие движением руки, не способны осознать себя как личность и нанести удары по собственному телу.

Тем не менее мы должны помнить, что ИИ — наша разработка. Мы их проектируем, создаем, обучаем, вкладываем «мысли». Значит, и ответственность за их поведение — на нас.

Философия ИИ — это API и немного хакинга

Философию искусственного интеллекта можно сравнить с разработкой API — программного интерфейса приложения.

Упрощённо API — это описание способов, которыми одна программа может взаимодействовать с другой. Можно сказать, что рычаг переключения скоростей, педали газа и тормоза, индикаторы, спидометр, кнопки включения фар и поворотников — это API вашего автомобиля. Благодаря ему можно забыть о внутренней логике работы машины и взаимодействовать только с панелью управления.

Аналогично API философия ИИ — это множество разных «ручек» и «кнопок», которые можно вертеть и дёргать. Мы не знаем, как там всё внутри устроено, но если загрузить какие-то данные и понажимать на кнопки — получим результат.

Проблема в том, что технология искусственного интеллекта очень мощная и быстро растёт. Её внедрение способно радикально изменить любую отрасль, но не всегда в ожидаемом направлении:

ИИ в Amazon улучшил показатели логистики, но при этом усилил контроль водителей и увеличил нагрузку на сотрудников складов, что изменило условия труда, — и далеко не все работники остались довольны.
По тому же пути идёт и Яндекс, обнаруживший, что курьеры проводят по 15–18 минут в ожидании заказа, хотя «могли бы потратить это время на что-то более полезное».
Алгоритмы Deepfake представляют новую угрозу для систем, использующих биометрические данные, а сами эти системы посягают на приватность и частную жизнь людей.
Разделение ответственности при авариях автомобилей с функцией автопилота, вопрос «Кто был за рулём в момент гибели людей?» — один из камней преткновения в развитии транспортной отрасли.

С развитием ИИ получается такая же история, как если бы ваш автомобиль на ходу эволюционировал то в бульдозер, то в скейтборд, а то и вовсе в реактивный самолёт или в воздушный шар.

Скрытые и нереализованные возможности искусственного интеллекта тоже вызывают интерес философии, и это сближает её с хакингом. Философы как бы говорят: «Хорошо, раз ИИ неизбежен, давайте подумаем, какие у него могут быть особенности и уязвимости, и научимся использовать их, чтобы облегчить нам жизнь».

ИИ против ИИ. Изображение: Warner Bros.

Самые эпичные фейлы и провалы искусственного интеллекта собраны на сайте AI Incident Database. Его основной раздел называется Discover Incidents, там можно по ключевым словам найти информацию о происшествиях. А краткий обзор этой базы на русском есть на сайте проекта «Инфраструктура научно-исследовательских данных».

Искусственный интеллект — это помощник

Человеческое восприятие ограничено: мы не видим ультрафиолета и инфракрасных волн, не слышим тихих звуков и ультразвука, наша кратковременная память вмещает 5–9 объектов, а долговременная подвержена различным искажениям — например, воспоминания могут измениться под влиянием окружения.

Даже если бы у нас были развитые органы чувств, они всё равно представляли бы собой темницу из знаменитого мифа о пещере, узники которой прикованы так, что видят лишь смутные тени на одной из её стен — и только по этим теням могут судить о происходящем снаружи.

По Платону, пещера олицетворяет собой чувственный мир, в котором живут люди. Подобно узникам пещеры, они полагают, будто благодаря органам чувств познают истинную реальность. Но это всего лишь иллюзия. Подлинный мир во всём его богатстве и многообразии остаётся за пределами восприятия.

Способность мыслить компенсирует несовершенство чувств и позволяет проникать в суть вещей. Благодаря мышлению мы научились видеть то, что не видно глазу, и слышать то, что не слышно уху, узнали то, что недоступно восприятию, стали быстрее, сильнее и опаснее любого живого существа на планете.

Но у всего есть цена — у мышления тоже. Мозг взрослого человека составляет всего 2% от массы тела, но потребляет до 20% всей энергии. А чтобы подготовить одного учёного, требуются годы, и это не бесплатно — за образование платит либо он сам, либо государство.

Поэтому возникает вопрос: «Как бы всё это удешевить, автоматизировать, а ещё лучше — кому-нибудь делегировать?»

Изображение: мультфильм «Вовка в тридевятом царстве»

История разработки ИИ

Современное исследование ИИ началось в 1956 году, на конференции в Дартмутском колледже. Многие её участники впоследствии стали экспертами в области ИИ, и отвечали за раннюю разработку ИИ. За следующее десятилетие они разработали ПО, подстегнувшее всеобщее возбуждение по поводу растущей области исследований. Компьютеры могли играть (и выигрывать) в шахматы, проводить математические доказательства (в некоторых случаях создавая более эффективные, чем у математиков, решения), и демонстрировать рудиментарные способности по обработке языка.

Неудивительно, что потенциальное военное применение ИИ привлекло внимание правительства США, и к 60-м годам министерство обороны вливало в исследования финансы. Из-за высокой степени оптимизма эти исследования не сильно ограничивали

Считалось, что вскоре должен произойти серьёзный прорыв, и исследователи работали так, как считали нужным. Марвин Мински, плодотворный исследователь ИИ того времени, в 1967 году заявил, что «в нашем поколении задача создания „искусственного интеллекта“ будет в основном решена».

К несчастью, обещания по созданию ИИ никто не выполнил, и к 70-м оптимизм поутих, а государственное финансирование было уменьшено. Отсутствие финансов серьёзно замедлило исследования, и в последующие годы было достигнуто очень мало. Только в 80-х прогресс «экспертных систем» в частном секторе породил стимулы для финансирования этой области.

В 80-е разработка ИИ вновь хорошо спонсировалась, в основном американским, британским и японским правительствами. Часто встречался напоминающий 60-е оптимизм, и вновь были сделаны крупные обещания по поводу скорого появления ИИ. Японский проект компьютерных систем пятого поколения должен был обеспечить платформу для разработки ИИ. Но неудачи этой системы и другие провалы привели к усыханию финансирования исследований.

На исходе столетия практические подходы к разработке и использованию ИИ выглядели многообещающими. С доступом к большому количеству информации через интернет и мощным компьютерам, слабый ИИ показывал свои преимущества для бизнеса. Такие системы с успехом использовались на финансовом рынке, для обработки данных и логистики, и в области медицинской диагностики.

За последнее десятилетие прогресс нейросетей и глубинного обучения привёл к возрождению области ИИ. Сейчас большинство исследований занимается практическим применением слабого ИИ и потенциально ОИИ. Слабый ИИ уже используется повсеместно, в создании ОИИ совершаются прорывы, и оптимизм по поводу ИИ снова на высоте.

Четвертая революция

Как бы мы ни относились к искусственному интеллекту, придется принять тот факт, что он уже существует. Отказаться от него — значит сделать шаг назад в развитии. Ведь ИИ — это важная часть нашего прогресса. Многие ученые связывают с искусственными нейросетями начало четвертой промышленной революции и заявляют о том, что грядет новая эпоха — когда рядом с нами появится рукотворный разум, всегда готовый прийти на помощь.

Все новое пугает и вызывает недоверие — это нормальная человеческая реакция, и многие люди с опаской относятся к ИИ. Про ужасы, которые принесет нам искусственный разум, не говорил разве что ленивый фантаст. Но подобное в свое время сочиняли о каждом технологическом новшестве. Люди боялись паровозов, потому что они «распугают коров, отравят птиц дымом, а при скорости свыше 15 миль в час пассажиров разорвет на части». Вероятно, потомки тоже будут посмеиваться над нашими страхами, о которых узнают из фильмов и книг XX и XXI веков.Освоить востребованную профессию в Data Science можно всего за полтора года на курсах GeekBrains. После учёбы вы сможете работать по специальностям Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning, Engineer Computer Vision-специалист или NLP-специалист.

Суперинтеллект: о чём предупреждает Илон Маск

Представлять, как изменится наш мир, если мы сконструируем общий искусственный интеллект или даже суперинтеллект (superintelligence), который превзойдет нас во всех областях одновременно, — любимое занятие философов, футурологов и всех тех, кому нравится мечтать о будущем. Например, Илон Маск уверен, что ИИ — главная угроза человечеству и нам стоит быть осторожнее в гонке высоких технологий. Почему?

Маск советует почитать вышедшую в 2014 году книгу «Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии» Ника Бострома — шведского философа, ныне возглавляющего Институт будущего человечества в Оксфордском университете. Он полагает, что, как только нам удастся создать общий ИИ, тот мгновенно эволюционирует до уровня суперинтеллекта, а значит, станет мыслить лучше и быстрее, чем мы:

Конечно, нам сложно представить, как поведет себя этот техноджинн из бутылки, какие цели он перед собой поставит, как отнесется к своим создателям, то есть к нам. Бостром считает вполне вероятным следующий сценарий: суперинтеллект за долю секунды просчитает, что ему выгоднее уничтожить человечество, чем его сохранить (в конце концов, мы действительно совершаем множество ошибок — чего стоит одно только загрязнение планеты), и тогда наш вид будет обречен. Нас не ждет война в духе фильмов о Терминаторе, восстание машин — скорее всего, новые хозяева мира сотрут человечество с лица земли так быстро, что мы даже не успеем этого осознать — не то что предотвратить катастрофу.

Если пессимизм Бострома и Маска ничуть вас не пугает, а апокалиптические сюжеты кажутся неправдоподобными, почитайте американского футуролога и изобретателя Рэймонда Курцвейла. Он оптимист и верит, что искусственный интеллект принесет только благо — например, подарит нам вечную жизнь в виртуальной реальности, а нанороботы, которых мы будем вживлять в собственное тело, помогут победить многие болезни.

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект (сокращенно — ИИ) — размытое понятие, и общепринятого определения у него до сих пор нет. В середине XX века, когда на Дартмутском семинаре впервые прозвучал этот термин, авторы вкладывали в него значение, существенно отличающееся от современных. Тогда ученые полагали, что искусственный интеллект — это система, которая будет способна переводить тексты с одного языка на другой, распознавать объекты по фото или видео, улавливать смысл произнесенных фраз и адекватно на них отвечать. Нынешние ИИ умеют все это! Но можем ли мы считать, что цели достигнуты и искусственный интеллект уже создан?

Вряд ли. Ведь чем дальше мы продвигаемся по пути создания искусственного разума и чем более впечатляющих успехов достигаем, тем больше требований выдвигаем к ИИ.

Некоторые ученые строят сложные теории на стыке философии и информатики, пытаясь определить, что же такое ИИ и каковы должны быть характеристики системы, чтобы считать ее разумной. Не вдаваясь в подробности, можно сказать, что интеллект определяется как способность к обучению, осознанию и применению знаний на практике. Следовательно, от искусственного интеллекта мы тоже вправе ожидать умения учиться, осознавать свои знания и использовать их. С первой и последней задачами современные ИИ вполне справляются!

Когда начались разработки ИИ?

Летом 1956 года в Дартмуте ученые собрались на семинар, посвященный вопросам искусственного интеллекта (там и был сформулирован этот термин), а уже в следующем году появилась концепция первой искусственной нейросети — перцептрон. В 1960 году Фрэнк Розенблатт создал на основе этой концепции компьютер «Марк-1». Первый в мире нейрокомпьютер учили распознавать буквы латинского алфавита. Но несовершенство техники 60-х и сложность процессов не позволили довести технологию до ума, а ее разработчик вскоре погиб. О нейрокомпьютерах забыли на 20 лет.

Лишь в 1980-е концепции нейросетей снова принялись изучать всерьез. Техника уже была достаточно мощной, да и критиков поубавилось: умная электроника быстро делала успехи. То, что два десятилетия назад казалось мечтой, стало выглядеть вполне реальным и достижимым. Впрочем, чтобы найти правильные подходы к обучению нейросетей, потребовалось еще 20 лет. Только в середине 2000-х ученые нащупали верный путь и искусственные нейросети начали свое победное шествие по планете.

Но прежде чем описывать их успехи, разберемся, как устроены эти сети.

Описание искусственного нейрона

Искусственные нейронные сети создавались как математическая модель человеческого мозга. Для этого ученым Уоррену Мак-Каллоку и Уолтеру Питтсу пришлось выработать теорию деятельности человеческого мозга.

В нем отдельные нейроны представляют собой живые клетки со сложным устройством. У каждого нейрона есть дендриты — разветвленные отростки, способные обмениваться сигналами с другими нейронами через синапсы, а также один аксон — более крупный отросток, отвечающий за передачу импульса от нейрона. Часть синапсов отвечает за возбуждение нейрона, часть — за торможение. От того, какие сигналы и через какие синаптические связи придут на «вход» нейрона, будут зависеть и те импульсы, которые он передаст другим нейронам.

Для искусственного нейрона физический носитель не нужен. По большому счету, он представляет собой математическую функцию. Ее задача — получить информацию (например, сигналы от множества других искусственных нейронов), обработать ее определенным образом, а затем выдать результат на «аксон» — выход. В искусственной сети нейроны принято делить на три типа:

входные — каждый из этих нейронов получает на «вход» элемент исходной информации (например, одну точку изображения, если сеть распознает фотографии);
промежуточные — обрабатывают информацию;
выходные — выдают результат (при распознавании фото результатом может быть идентификатор изображенного объекта).

Сама нейросеть создается слоями, как пирог. Один из внешних слоев содержит входные нейроны, другой — выходные, а между ними могут располагаться один или несколько промежуточных. Каждый нейрон промежуточной сети соединен с множеством нейронов из двух окружающих слоев. Общение между нейронами обеспечивается с помощью весов — числовых значений, которые каждый нейрон вычисляет на основе данных, полученных от предыдущего слоя сети.

Создавая искусственные нейронные сети, ученые ориентировались на устройство человеческого мозга. Поэтому принципы поведения рукотворных нейронов не так уж сильно отличаются от настоящих, живых. Может быть, и разум, который сможет развиться на основе таких нейросетей, будет приближен к человеческому?

Может ли машина чувствовать?

Философия искусственного интеллекта началась с вопроса, могут ли машины мыслить. Однако сегодня киберфилософов (да и разработчиков) больше интересует, способен ли робот испытывать эмоции и как его этому научить. И хотя мы привыкли думать, что разного рода переживания затрудняют мышление (а если так, то зачем они нужны искусственному интеллекту?), исследования в области нейронаук показали, что дела обстоят несколько иначе.

В 1990-х нейробиолог Антонио Дамасио описал историю пациента Эллиота, у которого обнаружили опухоль в мозгу. Операция прошла успешно, но никто не ожидал, что она даст такой странный побочный эффект: больной перестал испытывать какие-либо эмоции.

Источник

С тех пор ученые всё глубже исследуют связь эмоций с интеллектом и понимают, что одно не существует без другого

Оказалось, что от наших переживаний больше пользы, чем вреда: они нас мотивируют и помогают без долгих размышлений и поиска аргументов за и против принимать решения в ситуациях выбора, что важно для выживания организма. Благодаря эмоциям мы реагируем быстрее и действуем эффективнее

Пока нам до этого далеко. Но мы учим искусственный интеллект распознавать человеческие эмоции, а также их имитировать. Например, вы можете накричать на Сири или сказать ей что-то обидное — и она ответит вам, что оскорблена или расстроена (в интернете даже можно найти инструкцию, как вывести электронную помощницу из себя).

Разработчики современных роботов стремятся к тому, чтобы они не только выглядели, но и вели себя как люди — хотя каждый из нас понимает, что они не мы.

Однако не все исследователи искусственного интеллекта поддерживают такой подход. Есть и те, кто опасается, что отношения с ИИ, который лишь притворяется, что испытывает какие-либо эмоции, могут сбить нас с толку и даже нанести психологическую травму.

История развития ИИ

Вот история развития ИИ в течение 20-го века

Год	Событие
1923	Карел Чапек ставит пьесу в Лондоне под названием «Универсальные роботы», это стало первым использованием слова «робот» на английском.
1943	Основы для нейронных сетей.
1945	Айзек Азимов, выпускник Колумбийского университета, вводит термин робототехника.
1950	Алан Тьюринг разрабатывает тест Тьюринга для оценки интеллекта. Клод Шеннон публикует подробный анализ интеллектуальной шахматной игры.
1956	Джон Маккарти вводит термин искусственный интеллект. Демонстрация первого запуска программы ИИ в университете Карнеги-Меллон.
1958	Джон Маккарти изобретает язык программирования lisp для ИИ.
1964	Диссертация Дэнни Боброва в МТИ показывает, что компьютеры могут понимать естественный язык достаточно хорошо.
1965	Джозеф Weizenbaum в МТИ разрабатывает Элизу, интерактивного помощника, которая ведет диалог на английском языке.
1969	Ученые из Стэнфордского научно-исследовательского института разработали Шеки, робота, оснащенного двигателями, способного воспринимать и решать некоторые задачи.
1973	Группа исследователей в Эдинбургском университете построила Фредди, знаменитого шотландского робота, способного использовать зрение, чтобы найти и собрать модели.
1979	Был построен первый компьютер-контролируемый автономный автомобиль, Стэнфордская тележка.
1985	Гарольд Коэн разработал и продемонстрировал составление программы, Аарон.
1997	Шахматная программа, которая обыгрывает чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова.
2000	Интерактивный роботы питомцы станут коммерчески доступными. МТИ отображает Кисмет, робота с лицом, который выражает эмоции. Робот Номад исследует отдаленные районы Антарктиды и находит метеориты.