Герберт Саймон – основоположник искусственного интеллекта и теории принятия решений в экономике

Герберт Александер Саймон (Herbert Alexander Simon) –один из пионеров ИИ, видный ученый в области теории организаций, психологии, теории принятия решений; лауреат Нобелевской премии по экономике [1–4].

Герберт Саймон родился 15 июня 1916 г. в г. Милуоки, штат Висконсин. Его отец – инженер-электрик прибыл в США после получения диплома в Техническом институте г. Дармштадт, Германия. Отец был активным изобретателем, известным юристом в области патентного права и даже получил степень почетного доктора в Университете Маркуэтте за свою активную общественную деятельность. Мать – профессиональная пианистка, американка в третьем поколении, её предки были выходцами из Праги и Кёльна. Герберт учился в государственной школе, которая воспитала в нем склонность к науке. Мальчик находил учебу занимательной, но очень лёгкой. Интерес к изучению экономики появился в нем под влиянием его дяди Гарольда Меркеля, который преподавал экономику в Университете Висконсин-Мэдисон. Ещё школьником Герберт прочитал дядины книги по экономике и психологии, открыв для себя мир социальных наук.

В 1933 г. Саймон поступил в Чикагский университет, где, помимо углубленного изучения экономики и политологии, проявлял также повышенный интерес к изучению "точных " наук – математики, логики, математической статистики, физики. В университете он прослушал курс лекций по логике известного математика Рудольфа Карнапа (того самого, к которому впоследствии будет ходить на лекции один из будущих основоположников теории нейронных сетей Уолтер Питтс). Бакалаврская выпускная работа Саймона (1936 г.) была посвящена вопросам муниципального управления.

В последующие несколько лет Саймон занимался исследованием деятельности муниципальных властей. В 1939 – 1942 гг. руководил исследовательской группой в Калифорнийском университете (г. Беркли), работающей по данной тематике. В 1942 г., после завершения исследовательского гранта в Беркли, вернулся в Чикагский университет для продолжения обучения в аспирантуре. Одновременно с учебой занимался преподавательской деятельностью в Иллинойском технологическом институте, совмещая эти занятия с регулярным посещением семинаров Комиссии Коулса по экономическим исследованиям ("инкубатора" будущих Нобелевских лауреатов), которая базировалась в то время в Чикагском университете.

После защиты в 1943 г. докторской диссертации (Ph. D.), посвященной вопросам организационного принятия решений, Саймон остался в Чикагском университете, где преподавал политологию. В конце 1940-х – начале 1950-х гг. принял участие в создании Управления по экономическому сотрудничеству, координировавшего план Маршалла (позже это Управление трансформируется в Международную организацию экономического сотрудничества и развития), а также занимался экономическим обоснованием развития атомной энергетики и исследованиями в области математической экономики.

В 1949 г. Саймон переехал из Чикаго в Питтсбург, где оказывал помощь в создании Высшей школы промышленного управления при Технологическом институте Карнеги. Там он стал профессором в области управления, а затем профессором кафедры информатики и психологии. В этом институте (с 1967 г. – Университет Карнеги-Меллона) прошла вся его дальнейшая научная жизнь. Вместе с Алленом Ньюэллом он сыграл большую роль в превращении этого поначалу малоизвестного учебного заведения в престижный университет и один из ведущих американских и мировых центров компьютерной науки.

Сохраняя приверженность к применению точных методов в социальных науках, на рубеже 1940-х – 1950-х гг. Саймон пришел к выводу о целесообразности исследования процессов принятия решений путем их компьютерного моделирования. В 1952 г. он познакомился в корпорации RAND c А. Ньюэллом, который разделял подобные взгляды. Вначале они направили усилия на создание программы для игры в шахматы, а несколько позже задались целью смоделировать способность человека к доказательству теорем математической логики. Эта задача, к которой подключился системный программист из RAND Джон (Клифф) Шоу, быстро получила решение. Программа "Логик-Теоретик" (" Logic Theorist ")  была создана уже в декабре 1955 г. (Ньюэлл к этому времени перебрался в Питтсбург, оставаясь при этом сотрудником RAND), а летом 1956 г. была успешно продемонстрирована участникам знаменитого Дартмутского семинара по ИИ (Dartmouth Seminar).

В дальнейшем Саймон и Ньюэлл с участием Шоу разработали ряд других программ, моделирующих различные виды интеллектуальной деятельности, включая создание шахматной программы NSS (Newell, Simon, Shaw), но наиболее известным продуктом стал "Универсальный решатель задач" (" General Problem Solver "). В основе этой программы использовался предложенный ими универсальный эвристический метод, получивший название "средства – цели" (means – ends). Текущее состояние задачи сравнивается с желаемым состоянием (цели), находится разница между ними, после чего в памяти производится поиск таких операторов, которые могут уменьшить эту разницу (средства), и осуществляется применение их к текущему состоянию. Процесс повторяется до тех пор, пока указанная разница не будет устранена, и таким образом будет найдено решение задачи. Идеи, заложенные Г. Саймоном и А. Ньюэллом при создании "Универсального решателя задач", впоследствии были признаны классическими и вошли во многие учебники по ИИ.

Саймон и Ньюэлл предложили так называемую парадигму символьной обработки информации (symbolic information processing), в основе которой лежит гипотеза о том, что человеческое мышление наиболее адекватно моделируется путем оперирования с последовательностями некоторых символов, отображающих действительность. Мышление человека представляет собой разновидность того, что Саймон и Ньюэлл назвали физической символьной системой (physical symbolic system), на некотором этапе рассмотрения не делающей принципиальных различий между человеком, животным или ЭВМ (в смысле их способности выполнять осмысленные действия на основе символьных вычислений).

Период, начиная с конца 1950-х гг., ознаменовался для Саймона значительным ростом интереса к проблемам ИИ, когнитивной психологии, а также методологии и психологии науки. В этот период вышли такие принесшие ему мировую известность книги, как "Модели человека" (" Models of Men ", 1957), "Науки об искусственном" (" The Sciences of the Artificial, 1969) [5], "Решение проблем человеком" (" Human Problem Solving ", 1972, совместно с А. Ньюэллом), в которых главное место отводилось методологии компьютерного моделирования как одного из базовых и наиболее эффективных методов исследования процессов принятия решений.

В 1979 г. Саймон опубликовал первый, а в 1989 г. – второй том монографии "Модели мышления" (" Models of Thought "), в которой были заложены основы новой научной дисциплины – когнитивной науки, возникшей как теоретическая составляющая ИИ и одновременно как междисциплинарный синтез наук о человеческом мышлении. Исследованию природы научного творчества посвящены написанные им в эти годы книги "Модели открытия и другие вопросы методологии науки" (" Models of Discovery and Other Topics in the Methods of Science ", 1977) и "Научные открытия: компьютерные исследования когнитивных процессов" (" Scientific Discoveries: Computational Explorations of Cognitive Processes ", 1977).

И, конечно же, следует отметить огромный вклад Г. Саймона в развитие экономической теории, которой он занимался параллельно все эти годы, начиная со второй половины 1940-х гг. Первая из ставших классическими книг Саймона в этой области стала вышедшая в 1947 г. книга "Административное поведение" (" Administrative Behavior "). Помимо исследованиия общих принципов функционирования организаций, в ней уже тогда были намечены контуры концепции "ограниченной рациональности" (bounded rationality), которая через три десятилетия принесла Саймону Нобелевскую премию. Идея этой концепции принадлежит скорее не экономической, а социально-психологической и даже антропологической области и заключается в том, что при поиске и принятии решений человек во многих, а часто и в большинстве случаев стремится не к наилучшему решению, а ограничивается некоторым удовлетворительным (пусть и не оптимальным), "рациональным" решением.

Саймон был уверен, что классической теории принятия решений всегда не хватало важного элемента – описания поведенческих и познавательных качеств тех людей, которые обрабатывают информацию и принимают решения. Сотрудник Саймона, Джеймс Марч рассказывал, что Саймон "обращал прежде всего внимание на ограниченность памяти человека и его неспособность к расчетам, считая эти качества очевидными препятствиями для абсолютного рационального поведения. Таким образом он протянул нить к смежным исследованиям других ученых, в результате чего и возникла коллективная концепция, которую можно назвать теорией ограниченной рациональности. В строгом смысле, эти исследования представляют собой не теорию, а совокупность наблюдений в рамках традиционной теории поведения" [2].

Во многих его последующих работах данная концепция, а также другие конструктивные подходы, базирующиеся на внедрении статистических моделей и методов теории принятия решений в практику деятельности различных фирм и организаций, получили значительное развитие и общественное признание. В 1978 г. Нобелевский комитет решил присудить Г. Саймону Нобелевскую премию по экономике за "новаторские исследования процесса принятия решений в экономических организациях, в фирмах". В 1982 г. Саймон издал свои работы по " ограниченной реальности" в 2-х томах книги "Модели ограниченной рациональности" (" Models of bounded rationality "), в 1997 г. вышел третий том этих трудов.

Сам Саймон не видел каких-либо противоречий в своей научной работе на два "фронта" – в области проблем ИИ и когнитивной психологии, с одной стороны, и в области проблем экономики и теории менеджмента, с другой стороны. Как он отмечал в своей автобиографии, выставленной на сайте Нобелевского комитета [2], я всегда придерживался двух руководящих принципов – работать над "усилением социальных наук таким образом, чтобы они были оснащены более эффективными средствами для решения своих сложных научных задач; а также развивать более тесные связи между учеными-естественниками и учеными-общественниками, чтобы они могли совместно применять их специальные знания и умения к решению тех многочисленных сложных вопросов общественной жизни, которые требуют обоих типов мудрости".

Как всесторонне развитая личность, Саймон имел много хобби. Он увлекался прогулками, горными восхождениями, живописью и игрой на фортепиано. Бегло говорил на нескольких языках. Был известен в США как талантливый популяризатор и пропагандист всеобщей компьютерной грамотности. Его считали "техническим радикалом", поскольку он утверждал, что компьютеры "могут всё, что может человек".

Умер Саймон в Питтсбурге 9 февраля 2001 г. в возрасте 84 лет.

За свою 52-летнюю карьеру, помимо звания Нобелевского лауреата (что уже само по себе является высшим достижением для любого ученого), он получил множество других наград и почетных званий [6]. Так, в 1975 г. он получил совместно с А. Ньюэллом престижную Премию Тьюринга за "фундаментальный вклад в искусственный интеллект, психологию механизмов человеческого восприятия и обработку списков"; в 1986 г. – Национальную медаль в области науки; в 1993 г. – Премию Американской психологической ассоциации за выдающиеся достижения в области психологии. 

Он являлся членом Национальной Академии наук США. В 1994 г. в числе 14 иностранных ученых был избран в Китайскую академию наук. В 1995 г. получил две премии на Международной конференции по ИИ (за "исключительный вклад в науку") и конференции Американского общества социального управления (Премия Дуайта Уалдо). Был включен в "Зал Славы в области автоматизации" (" Automation Hall of Fame ") за свои пионерские работы в области ИИ. Получил памятные награды от ряда Академий и Ассоциаций, являлся почетным профессором многих американских и зарубежных университетов.

 

 

Использованные источники

 

1^*. Саймон Герберт Александер /Энциклопедия "Кругосвет" [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www/krugosvet.ru /enc/gumanitarnye_nauki/lingvistika/SIMON_GERBERT_ALEXANDER.html.

2^*. Саймон Герберт /Биография [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http:// www.peoples.ru/science/economy/herbert_ simon/index1.html.

3. Simon - autobiography [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http:// www.nobelprize.org/nobel_prizes/economics/laureates/1978/

simon-autobio.html.

4. Герберт Александер Саймон (Herbert A. Simon) [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/ Саймон_Герберт.

5. Simon H. A. The Sciences of the Artificial. – Cambridge, London, 1969 /русск. пер. Саймон Г. Науки об искусственном. – М.: Мир, 1972. – 148 с.

6. Herbert Simon [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://diva.library.cmu.edu/Simon/biography.html.

7. МАРВИН МИНСКИ – "ГУРУ" ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

 

Марвин Ли Мински (Marvin Lee Minsky) – один из пионеров ("отец", "гуру") ИИ, внесший огромный вклад практически в каждое направление ИИ [1–4].

Марвин Мински родился 9 ав- густа 1927 г. в Нью-Йорке (США). Он окончил школу Филдстона и Публичную высшую школу в Бронксе, в это же время занимался в Академии Филипса в г. Эндовер, штат Массачусетс. С 1944 по 1945 год проходил службу в ВМС США. В 1946 г. поступил на математическое отделение Гарвардского университета, который успешно закончил в 1950 г., получив степень бакалавра (В. А.). Его учеба на этом не закончилась, уже на следующий год он поступил в аспирантуру на математическое отделение, но уже Принстонского университета.

В 1951 г. Марвин Мински вместе со своим другом аспирантом Дином Эдмондом  построил первый в истории аналоговый нейрокомпьютер, получивший название SNARC (Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator). При создании компьютера, кроме электронных ламп, они использовали дополнительный механизм автопилота, снятый с бомбардировщика В-24. SNARC  представлял собой "обучающуюся машину ", позволяющую реализовать сеть из 40 нейронов для моделирования передвижения мыши в лабиринте. Эти результаты впоследствии вошли в докторскую диссертацию (Ph. D.) Мински, которую он защитил в Принстоне в 1954 г. по математике под названием "Нейронные сети и проблема моделирования мозга". Некоторые члены комиссии, перед которой Мински защищал свою диссертацию, выразили сомнения в том, может ли работа такого рода рассматриваться как математическая, на что фон Нейман возразил: "Сегодня – нет, но когда-то будет" [5].

В начале своей карьеры Мински также изобрел первый конфокальный сканирующий микроскоп, ставший стандартом в лабораториях всего мира.

После защиты диссертации он в течение 4-х лет работал младшим научным сотрудником в Гарвардском университете, а в 1958 г. перешел в Массачусетский технологический институт (МТИ) в качестве сотрудника Лаборатории Линкольна. С этого момента вся его творческая и преподавательская деятельность была неразрывно связана с МТИ.

Летом 1956 г. Марвин Мински с Джоном Маккарти, Клодом Шенноном и Натаниэлем Рочестером выступили организаторами получившего всемирную известность Дартмутского семинара, длившегося 2 месяца и собравшего вместе 10 крупных ученых для обсуждения целей и задач нарождающийся новой научной дисциплины – искусственного интеллекта [6]. Отправной точкой дискуссии было предположение, что "любое свойство интеллекта человека в принципе допускает достаточно строгое описание, позволяющее построить моделирующую это свойство машину". Именно на этом семинаре был впервые озвучен сам термин "искусственный интеллект"        (" Artificial Intelligence "). В числе наиболее актуальных направлений исследований в области ИИ были отмечены: нейронные сети, программирование компьютеров с использованием естественного языка, теория вычислительной сложности, самоорганизация и самосовершенствование машин, формирование абстрактных понятий на основе сенсорных и других данных.

Полвека спустя, в одном из своих интервью в ответ на вопрос, какую же цель преследовали участники Дартмутского семинара в 1956 г, собирались ли они в обозримом будущем воспроизвести человеческий интеллект, Марвин Мински сказал: "Да, нашей целью было построить что-то такое, которое могло бы делать всё то, что делаем мы. Алан Тьюринг, наверное, был первым человеком, который написал об этом статьи, действительно заслуживающие внимания. Предметом его рассмотрения были наиболее сложные процессы, о которых мы знаем, и в своей знаменитой статье "О вычислимых числах, с приложениями к проблеме разрешимости" (1936) он предложил идею построения такой машины, которая могла бы сымитировать любой другой тип машины, даже более сложной, чем она. Это была идея "универсальной машины Тьюринга". Таким образом, этот великий человек в 1936 г. писал о том, что может произойти в следующие 100 лет и многие из нас позднее, прочитав эту статью, сказали: "Мы тоже хотим в этом участвовать". … Я думаю, что, возможно, в течение 30 – 40 лет (т.е. в пределах человеческой жизни) мы сумеем построить такие машины, которые будут почти такими же умными, как и человек. Я всё ещё надеюсь, что это произойдет " [1].

В 1959 г. Марвин Мински совместно с Джоном Маккарти основал в Массачусетском технологическом институте Лабораторию искусственного интеллекта (Artificial Intelligence Laboratory), где он разработал и построил робот-манипулятор, который мог "чувствовать", "видеть" и манипулировать объектами, находящимися в поле его зрения. Впоследствии он возглавлял эту лабораторию с 1964 по 1973 гг.

В начале 1960-х гг. Мински опубликовал две основополагающие статьи, заложившие основы методологии ИИ, – "Шаги к искусственному интеллекту" (" Steps Towards Artificial Intelligence ", 1961) и "Материя, мышление и модели" (" Matter, Mind and Models ", 1963).

В 1969 г. вышла получившая скандальную известность книга "Персептроны" [7], в которой Марвин Мински (кстати, бывший сокурсник Фрэнка Розенблатта, изобретателя персептрона) и его соавтор и коллега Сеймур Пейперт (прекрасный математик, программист и психолог, создатель языка Logo) привели строгое математическое доказательство того, что персептрон не способен к обучению в большинстве интересных для применения случаев. В действительности, большая часть этой книги была посвящена простым (однослойным) персептронам, содержащим только один входной и один выходной слой (без скрытых слоев). Более того, в качестве функции активации нейронов рассматривалась только логическая (пороговая) функция, принимающая два значения "1" или "0" ("включено" – "выключено"). Математические выкладки авторов были безупречными, однако сделанные авторами выводы сопровождались комментариями типа "Большинство из написанного о персептронах не имеет какой-либо научной ценности" или "Таким образом, бессмысленно указывать "теорему о сходимости персептрона" в качестве доказательства того, что процесс обучения в конце концов приведет к корректной настройке его параметров (если она будет иметь место)".

В книге, по-существу, не говорилось ничего хорошего о персептронах; больше говорилось о том, что персептроны не могут, чем о том, что персептроны могут. И даже в своей последней (заключительной) главе Мински и Пейперт написали: "По нашему интуитивному убеждению, расширение на случай многослойных персептронов с использованием скрытых слоев также не даст никаких результатов" [8]. И хотя последующее развитие событий не подтвердило этот мрачный прогноз, проведенный в книге детальный математический анализ и высокий авторитет авторов (оба – безупречные математики, специалисты в области ИИ) привели к тому, что государственное финансирование исследований в области нейронных сетей практически сразу прекратилось, что привело к заметному свертыванию работ в данном направлении. Эта ситуация, получившая в истории ИИ название "ледникового периода", или "эпохи тьмы" (Dark Age), продолжалась около 10 лет. В 1980-х гг. Мински публично выразил сожаление, что его выступление нанесло урон концепции персептронов, заявив, что согласно его нынешним представлениям, "для реального прорыва вперед в создании разумных машин потребуется устройство, во многом похожее на персептрон" [9].

В 1974 г. вышла получившая широкую известность книга М. Мински "Фреймы для представления знаний" [10], в которой излагались основы теории фреймового представления знаний. В основу введенного им понятия фрейм (от англ. frame – "каркас", "рамка", "структура") положены представления гештальтпсихологии, занимающейся изучением восприятия человеком внешнего мира в форме целостных фрагментов (образов). Таким фрагментом может быть объект внешнего мира с его наиболее характерными свойствами, ситуация, процесс и т.п. Согласно определению Мински, фрейм – это "структура данных, содержащая минимально необходимую информацию для представления класса объектов (явлений, процессов), которая однозначно определяет эти объекты". Часто под фреймом понимается структура данных для отображения стереотипной (стандартной) ситуации. Сегодня фреймовая модель представления знаний считается классической, она получила широкое распространение в объектно-ориентированном программировании и прочно вошла во все учебники по ИИ.

В эти же годы он пишет философские размышления об ИИ, которые в 1986 г. были опубликованы в виде книги "Общество разума" (" Society of Mind "). В ней он излагает свою теорию о том, как работает интеллект, и постулирует, что такой сложный феномен, как человеческое мышление, можно разложить на простые, специализированные процессы, которые работают сообща, подобно людям в обществе [2].

О содержании его последней книги "Эмоциональная машина" (" The Emotion Machine "), изданной в 2006 г., можно судить по её характерному подзаголовку: "Мышление на основе здравого смысла, искусственный интеллект и будущее человеческого разума" (" Commonsense Thinking, Artificial Intelligence and the Future of the Human Mind "). В ней Мински продолжает развивать идеи, начатые в предыдущей книге "Общество разума", дополнительно отражая размышления двадцати последующих лет. В книге рассматривается проект "думающей" машины, которую Мински хотел бы построить, - искусственный интеллект, размышляющий о себе, дающий нам шаг вперед, в будущее, которое может представляться в духе фантастических рассказов Айзека Азимова.

На многочисленных примерах М. Мински убедительно показывает, что эмоции, интуиция и чувства – это не различные вещи, а всего лишь различные по своему внешнему проявлению способы мышления. Исследуя эти различные формы мышления, он приводит   объяснения того, в каких случаях наши действия строятся на основе тщательно взвешенного (рассудительного) анализа, а в каких – на основе спонтанно принимаемых решений, сопровождаемых определенными эмоциями (боль, страх, радость, гнев и т.п.). Как подчеркивается в книге, уникальность человека состоит в том, что он всегда имеет несколько способов делать что-либо. Если вы думаете о чем-то, то можно думать об этом с точки зрения языка (т.е. строить предложения) и с точки зрения логики либо в виде диаграмм, рисунков или структур. Если один метод не работает, можно быстро переключиться к другому. Именно эта способность человека позволяет ему хорошо справляться с многими ситуациями.

Представляет интерес состоявшийся спор между М. Мински и другой выдающейся личностью в области ИИ – Джоном Маккарти в части, касающейся эмоциональной составляющей интеллекта [11]. Последний утверждал, что мы в состоянии создавать умные машины, однако нет никакой необходимости наделять их человеческими чувствами. Мински, со своей стороны, напротив, убежден, что создание подобных мыслящих машин – вполне реальная и достижимая цель. Согласно его представлениям, любая эмоция – это не что иное, как некоторая специфическая область нашего мозга: "Если Вы заглянете в любую книгу, касающуюся человеческого мышления, Вы увидите, что она похожа на огромную схему переключателей… Любовь означает ничто иное, как включение 20 – 30 таких переключателей и отключение ещё некоторого их числа. Это специфическая схема… Гнев – это другая схема…".

В своих многочисленных интервью Марвин Мински нередко критически оценивает современное состояние ИИ, одновременно делая оптимистические прогнозы его развития на ближайшие несколько десятков лет. Вот некоторые из его оценок [2, 3]:

"История искусственного интеллекта – своего рода забава, потому что первые реальные достижения были просто красивыми вещами, подобно машине, которая могла делать доказательства в логике или преуспеть в расчетах курса акций. Но затем мы начали стремиться к тому, чтобы сделать машины, которые могли бы ответить на простые вопросы, которые находятся в учебнике первоклассника. Сегодня нет такой машины, которая могла бы сделать это. Исследователи искусственного интеллекта смотрели прежде всего на проблемы, которые можно назвать трудными, подобно шахматам, но они не слишком далеко продвинулись в решении проблем, которые можно назвать лёгкими. Это своего рода развитие назад. Я надеюсь, с нашими системами рассуждений, основанными на здравом смысле (commonsense reasoning systems), мы сможем добиваться прогресса";

"Мне кажется, что для столь сложной вещи, как мышление или мозг, единственный способ проверить теории состоит в том, чтобы построить модель и посмотреть, что она делает. Одна из проблем заключается в том, что исследователи часто не говорят нам, что модель не может делать. Сейчас самый популярный подход в области искусственного интеллекта – создание вероятностных моделей. Ученые сообщают: "О, мы достигли в нашей машине распознавания рукописных символов с точностью в 79 процентов". Но они не говорят нам, что не работает";

"Если Вы решили создать "умную" (smart) машину, то Вы не должны искать "волшебную пулю", т.е. самого простого пути для решения всех проблем. Вместо этого Вам надо найти 20 – 30 путей решения различных типов проблем. И выбрать такой способ построения устройства, который позволяет определять, с каким видом проблемы Вы встретились и какой метод её решения использовать в Вашем конкретном случае";

"Мы, люди, не конец эволюции, так что, если нам удастся построить машины, умные, как человек, мы можем, вероятно, также сделать машины, которые будут намного более умными и которые будут делать вещи, которые мы сделать не сможем. Нет никакого смысла в создании только подобия человека".

Выдающийся вклад Марвина Мински в развитие ИИ отмечен многочисленными наградами. В 1969 г. он удостоен Премии А. Тьюринга (аналог Нобелевской премии в других областях науки) за "пионерские работы в области ИИ". В разные годы он получил Премию Японии (1990), Премию "За научные достижения" на Международной конференции по ИИ (1991), Медаль "Пионер компьютерной техники" (1995), Медаль Института Бенджамина Франклина (2001) и др. В 2011 г. был включен в числе 10 выдающихся ученых, внесших наибольший вклад в развитие ИИ, в "Зал славы искусственного интеллекта" (" Artificial Intelligence Hall of Fame ") по номинации журнала    " IEEE Intelligent Systems Magazine ". Является профессором Тошиба медиа искусств и науки и профессором электротехники и информатики Массачусетского технологического института (МТИ), членом Национальной инженерной академии США, членом Национальной Академии наук США. С 1981 по 1982 г. являлся президентом Американской ассоциации искусственного интеллекта (American Association for Artificial Intelligence, AAAI).

И наконец, о главном его хобби, которому он отдает всё своё свободное время, − научной фантастике [11]. По словам Мински, он является "завсегдатаем кино" и не пропускает ни одного научно-фантастического фильма (а в фильме "Космическая Одиссея" режиссера Стенли Кубрика он был даже научным консультантом). С упоением читает научно-фантастическую литературу − "Это единственная вещь, которую я читаю. Общая беллетристика – в значительной степени о путях, которыми люди попадают в различные ситуации и из них выкручиваются. Научная фантастика – обо всем остальном". Здесь он черпает новые идеи и вдохновение, что крайне важно для него как ученого, находящегося на переднем крае исследований в области ИИ. 

               

Использованные источники

 

1^*. Мински Марвин Ли [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http:// ru.wikipedia.org/wiki/Минский_Марвин_Ли.

2^*. Интервью с Марвином Мински/Susan Kruglinsky. – Discover. – Vol. 28. – No. 1. – January, 2007 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.raai.org/library/papers/Minsky/minsky. htm.

3*. Artificial Intelligence Pioneer/Nova Online, 27.01.11 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http:// www.pbs.org/wgbh/ nova/tech/pioneer-artificial-intelligence.html.  

4*. Марвин Ли Мински [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.aiportal.ru/artificles/researchers/marvin-lee-minsky.html. 

5. История компьютера/История развития искусственного интеллекта [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://chernykh.net/content/view/261/460.

6. Дартмутский семинар [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/Дартмутский _семинар.

7. Minsky M., Papert S. Perceptrons, Cambridge, Mass., MIT Press, 1969 /pусск. пер. Мински М., Пейперт С. Персептроны. – М.: Мир, 1971.

8. Eberhart R. E., Shi Yuhui. Computational Intelligence: Concepts to Implementations, Morgan Kaufmann Publishers, 2007.

9. Персептрон [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www. machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Персептрон.

10. Minsky M. A. Framework for Representing Knowledge, Cambridge, Mass., MIT Press, 1974 /русс. пер. Мински М. Фреймы для представления знаний. – М.: Энергия, 1979.

11. The unitelligent … artificial intelligence/ Marvin Minsky interview [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www. cdrinfo.com/Sections/Reviews/Specific.aspx?ArticleID=14863.