Артур Ли Сэмюэл (5 декабря 1901 — 29 июля 1990) [3] — американский пионер в области компьютерных игр и искусственного интеллекта . [2] Он популяризировал термин « машинное обучение » в 1959 году. [4] Программа игры в шашки Сэмюэля была одной из первых в мире успешных программ самообучения и, как таковая, очень ранней демонстрацией фундаментальной концепции искусственного интеллекта (ИИ). ). [5] Он также был старшим членом сообщества TeX , который много времени уделял личному вниманию потребностям пользователей и написал первое руководство по TeX в 1983 году. [6]
Сэмюэл родился 5 декабря 1901 года в Эмпории, штат Канзас , и окончил колледж Эмпории в Канзасе в 1923 году . [3] Он получил степень магистра электротехники в Массачусетском технологическом институте в 1926 году и два года преподавал в качестве инструктора. В 1928 году он присоединился к Bell Laboratories , где работал в основном над электронными лампами , включая усовершенствования радаров во время Второй мировой войны . [5] Он разработал газоразрядный приемопередающий переключатель (TR-трубка), который позволял использовать одну антенну как для передачи, так и для приема. [7] После войны он перешел в Университет Иллинойса в Урбана-Шампейн , где инициировал проект ILLIAC , но ушел до того, как его первый компьютер был завершен. Сэмюэл отправился в IBM в Покипси, штат Нью-Йорк , в 1949 году, где ему предстояло задумать и осуществить свою самую успешную работу. Ему приписывают создание одной из первых программных хеш-таблиц и влияние на ранние исследования по использованию транзисторов для компьютеров в IBM. [3] В IBM он создал первую программу для шашек на первом коммерческом компьютере IBM, IBM 701 . Эта программа стала сенсационной демонстрацией достижений как в аппаратном обеспечении, так и в квалифицированном программировании и привела к тому, что акции IBM за одну ночь выросли на 15 пунктов. Его новаторское нечисловое программирование помогло сформировать набор команд процессоров, поскольку он был одним из первых, кто работал с компьютерами над проектами, не связанными с вычислениями. [2] Он был известен тем, что писал статьи, которые облегчали понимание сложных тем. Его выбрали для написания введения к одному из первых журналов, посвященных вычислительной технике, в 1953 году. [8]
В 1966 году Сэмюэл ушел из IBM и стал профессором Стэнфордского университета , где и проработал остаток своей жизни. Он работал с Дональдом Кнутом над проектом TeX , включая написание некоторой документации. Он продолжал писать программное обеспечение и после своего 88-летия. [6]
В 1987 году он был удостоен награды компьютерного пионера от Компьютерного общества IEEE. [9] Он умер от осложнений, вызванных болезнью Паркинсона , 29 июля 1990 года. [5]
Сэмюэл наиболее известен в сообществе искусственного интеллекта своей новаторской работой в области компьютерных шашек в 1959 году и плодотворными исследованиями в области машинного обучения , начавшимися в 1949 году. [6] Он окончил Массачусетский технологический институт и преподавал в Массачусетском технологическом институте и UIUC с 1946 по 1949 год. [10] Он считал, что обучение компьютеров игре в игры очень полезно для разработки тактики, подходящей для решения общих задач, и выбрал шашки, поскольку они относительно просты, но содержат глубокую стратегию. Основным драйвером машины было дерево поиска позиций доски, достижимых из текущего состояния. Поскольку у него был очень ограниченный объем доступной компьютерной памяти, Сэмюэл реализовал то, что сейчас называется альфа-бета-обрезкой . [11] Вместо того, чтобы искать каждый путь до тех пор, пока игра не придет к завершению, Сэмюэл разработал функцию подсчета очков, основанную на положении доски в любой момент времени. Эта функция пыталась измерить шансы на победу каждой стороны в данной позиции. Он учитывал такие вещи, как количество фигур на каждой стороне, количество королей и близость фигур к «королю». Программа выбрала свой ход на основе минимаксной стратегии, то есть она сделала ход, оптимизирующий значение этой функции, предполагая, что противник пытается оптимизировать значение той же функции с ее точки зрения. [12]
Сэмюэл также разработал различные механизмы, с помощью которых его программа могла бы стать лучше. В ходе того, что он назвал механическим обучением , программа запоминала каждую позицию, которую она уже видела, а также конечное значение функции вознаграждения. Этот метод эффективно увеличил глубину поиска в каждой из этих позиций. В более поздних программах Сэмюэля функция вознаграждения была пересмотрена на основе данных профессиональных игр. Он также заставил его сыграть тысячи игр против самого себя в качестве еще одного способа обучения. Благодаря всей этой работе программа Сэмюэля достигла респектабельного любительского статуса и стала первой, кто играл в настольные игры на таком высоком уровне. Он продолжал заниматься шашками до середины 1970-х годов, после чего его программа достигла достаточного мастерства, чтобы бросить вызов респектабельному любителю. [13]
За адаптивную нечисловую обработку.