1.3.1 The gestation of artificial i

1.3.1 The gestation of artificial intelligence (1943-1955) The first work that is now generally recognized as AI was done by Warren McCulloch and Walter Pins (1943). They drew on three sources: knowledge of the basic physiology and function of neurons in the brain; a formal analysis of propositional logic due to Russell and Whitehead; and Turing's theory of computation. They proposed a model of artificial neurons in which each neuron is characterized as being "on" or "off," with a switch to "on" occurring in response to stimulation by a sufficient number of neighboring neurons. The state of a neuron was conceived of as "factually equivalent to a proposition which proposed its adequate stimulus." They showed, for example, that any computable function could be computed by some network of connected neurons, and that all the logical connectives (and, or, not, etc.) could be implemented by simple net structures. McCulloch and Pitts also suggested that suitably defined networks could learn. Donald Hebb (1949) demonstrated a simple updating rule for modifying the connection strengths between neurons. His rule, now called Hebbian learning, remains an influential model to this day. Two undergraduate students at Harvard, Marvin Minsky and Dean Edmonds, built the first neural network computer in 1950. The SNARL, as it was called, used 3000 vacuum tubes and a surplus automatic pilot mechanism from a B-24 bomber to simulate a network of 40 neurons. Later, at Princeton, Minsky studied universal computation in neural networks. His Ph.D. committee was skeptical about whether this kind of work should be considered

Kết quả (Việt) 1:

1.3.1 mang thai của trí tuệ nhân tạo (1943-1955) các công việc đầu tiên mà bây giờ nói chung được công nhận là AI đã được thực hiện bởi Warren McCulloch và Walter Pins (1943). Họ đã thu hút trên ba nguồn: kiến thức về sinh lý học cơ bản và chức năng của tế bào thần kinh trong não; một phân tích chính thức của propositional logic do Russell và Whitehead; và lý thuyết của Turing của tính toán. Họ đề xuất một mô hình nhân tạo các tế bào thần kinh trong đó mỗi tế bào thần kinh đặc trưng như là "trên" hoặc "tắt," với một chuyển sang "ngày" xảy ra để đáp ứng với sự kích thích bởi có đủ số lượng tế bào thần kinh giáp ranh. Nhà nước của một tế bào thần kinh đã được hình thành của như "factually tương đương với một mệnh đề mà đề xuất của nó kích thích đầy đủ." Họ cho thấy, ví dụ, rằng bất kỳ chức năng computable có thể được tính toán bằng một số mạng lưới các tế bào thần kinh kết nối, và rằng tất cả các connectives hợp lý (và, hoặc không, vv) có thể được thực hiện bởi cấu trúc mạng đơn giản. McCulloch và Pitts cũng đề nghị rằng phù hợp xác định mạng có thể tìm hiểu. Donald Hebb (1949) đã chứng minh một quy tắc đơn giản Cập Nhật cho việc sửa đổi những thế mạnh kết nối giữa các tế bào thần kinh. Quy tắc của mình, bây giờ gọi là học tập Hebbian, vẫn còn một mô hình có ảnh hưởng đến ngày nay. Hai sinh viên đại học tại Harvard, Marvin Minsky và Dean Edmonds, xây dựng máy tính mạng nơ-ron đầu tiên vào năm 1950. SNARL, như nó được gọi là, sử dụng 3000 ống chân không và một cơ chế thí điểm tự động dư thừa từ một máy bay ném bom B-24 để mô phỏng một mạng lưới các tế bào thần kinh 40. Sau đó, tại Princeton, Minsky học tính toán phổ quát trong mạng nơ-ron. Ủy ban bằng tiến sĩ của ông là hoài nghi về việc liệu này loại công việc nên được coi là

Kết quả (Việt) 2:

1.3.1 Các mang thai của trí tuệ nhân tạo (1943-1955) Công việc đầu tiên mà bây giờ được công nhận là AI đã được thực hiện bởi Warren McCulloch và Walter Pins (1943). Họ đã dựa vào ba nguồn: kiến ​​thức về sinh lý học cơ bản và chức năng của tế bào thần kinh trong não; một phân tích chính thức của logic mệnh đề do Russell và Whitehead; và lý thuyết tính toán của Turing. Họ đã đề xuất một mô hình của tế bào thần kinh nhân tạo trong đó mỗi tế bào thần kinh được mô tả như là "trên" hoặc "tắt", với một chuyển đổi để "vào" xảy ra để đáp ứng với kích thích bởi một số lượng đủ của tế bào thần kinh lân cận. Trạng thái của một tế bào thần kinh được quan niệm là "dựa trên sự thật tương đương với một đề xuất trong đó đề xuất kích thích đầy đủ của nó." Họ cho thấy, ví dụ, rằng bất kỳ chức năng tính toán có thể được tính bởi một số mạng lưới các tế bào thần kinh kết nối, và rằng tất cả các từ nối hợp lý (và, hoặc, không, vv) có thể được thực hiện bởi các cấu trúc mạng đơn giản. McCulloch và Pitts cũng đề nghị rằng các mạng lưới phù hợp được xác định có thể học hỏi. Donald Hebb (1949) đã chứng minh một cập nhật quy tắc đơn giản để sửa đổi những điểm mạnh kết nối giữa các tế bào thần kinh. Cai trị của ông, bây giờ gọi là học Hebbian, vẫn còn là một mô hình có ảnh hưởng đến ngày nay. Hai sinh viên đại học tại Harvard, Marvin Minsky và Dean Edmonds, được xây dựng đầu tiên máy tính mạng nơron trong năm 1950. Những tiếng gầm gừ, như nó được gọi là, sử dụng 3000 ống chân không và một cơ chế thí điểm tự động thặng dư từ một máy bay ném bom B-24 để mô phỏng một mạng lưới 40 tế bào thần kinh. Sau đó, tại Princeton, Minsky nghiên cứu tính phổ quát trong các mạng thần kinh. Ph.D. Ủy ban đã hoài nghi về việc liệu loại công việc này cần được xem xét