Артур Ли Сэмюэл (5 декабря 1901 г. – 29 июля 1990 г.) [3] был американским пионером в области компьютерных игр и искусственного интеллекта . [2] Он популяризировал термин « машинное обучение » в 1959 году. [4] Программа Сэмюэля «Шашки» 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 уделял много времени личному вниманию потребностям пользователей и написал раннее руководство по TeX в 1983 году. [6]
Сэмюэль родился 5 декабря 1901 года в Эмпории, штат Канзас , и окончил Колледж Эмпории в Канзасе в 1923 году. [3] Он получил степень магистра в области электротехники в Массачусетском технологическом институте в 1926 году и преподавал в течение двух лет 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-трубку), который позволял использовать одну антенну как для передачи, так и для приема. [7] После войны он переехал в Иллинойсский университет в Урбане-Шампейне , чтобы стать профессором электротехники, где он инициировал проект ILLIAC , но ушел до того, как был завершен первый компьютер. [8]
Сэмюэль перешел в IBM в Покипси, штат Нью-Йорк , в 1949 году, где он задумал и выполнил свою самую успешную работу. Ему приписывают одну из первых программных хэш-таблиц и влияние на ранние исследования в области использования транзисторов для компьютеров в IBM. [3] В IBM он создал первую программу проверки на первом коммерческом компьютере IBM, IBM 701. Программа была сенсационной демонстрацией достижений как в области аппаратного обеспечения, так и в области квалифицированного программирования и привела к тому, что акции IBM выросли на 15 пунктов за одну ночь. Его новаторское нечисловое программирование помогло сформировать набор инструкций процессоров, поскольку он был одним из первых, кто работал с компьютерами над проектами, отличными от вычислений. [2] Он был известен тем, что писал статьи, которые делали сложные предметы простыми для понимания. Его выбрали для написания введения в один из самых ранних журналов, посвященных вычислениям, в 1953 году. [9]
В 1966 году Сэмюэл ушел из IBM и стал профессором Стэнфордского университета , где он проработал остаток своей жизни. Он работал с Дональдом Кнутом над проектом TeX , включая написание части документации. Он продолжал писать программное обеспечение и после своего 88-летия. [6]
В 1987 году он был удостоен премии Computer Pioneer Award от IEEE Computer Society. [10] Он умер от осложнений, вызванных болезнью Паркинсона , 29 июля 1990 года. [5]
Сэмюэль наиболее известен в сообществе ИИ своей новаторской работой в области компьютерных шашек в 1959 году и основополагающими исследованиями в области машинного обучения , начатыми в 1949 году. [6] Он окончил Массачусетский технологический институт и преподавал в Массачусетском технологическом институте и UIUC с 1946 по 1949 год. [11] Он считал, что обучение компьютеров игре в игры было очень плодотворным для разработки тактик, соответствующих общим проблемам, и он выбрал шашки, поскольку они относительно просты, хотя и имеют глубину стратегии. Главным двигателем машины было дерево поиска позиций на доске, достижимых из текущего состояния. Поскольку у него был лишь очень ограниченный объем доступной компьютерной памяти, Сэмюэль реализовал то, что сейчас называется альфа-бета-отсечением . [12] Вместо того, чтобы искать каждый путь до тех пор, пока он не придет к завершению игры, Сэмюэль разработал функцию подсчета очков, основанную на положении доски в любой момент времени. Эта функция пыталась измерить шансы на победу для каждой стороны в данной позиции. Она учитывала такие вещи, как количество фигур на каждой стороне, количество королей и близость фигур к «королю». Программа выбирала свой ход на основе минимаксной стратегии, то есть делала ход, который оптимизировал значение этой функции, предполагая, что противник пытался оптимизировать значение той же функции со своей точки зрения. [13]
Сэмюэль также разработал различные механизмы, с помощью которых его программа могла стать лучше. В том, что он назвал механическим обучением , программа запоминала каждую позицию, которую она уже видела, вместе с конечным значением функции вознаграждения. Этот метод эффективно увеличивал глубину поиска в каждой из этих позиций. Более поздние программы Сэмюэля переоценивали функцию вознаграждения на основе входных данных из профессиональных игр. Он также заставил ее сыграть тысячи игр против самой себя в качестве еще одного способа обучения. Благодаря всей этой работе программа Сэмюэля достигла респектабельного любительского статуса и стала первой, кто играл в какую-либо настольную игру на таком высоком уровне. Он продолжал работать над шашками до середины 1970-х годов, после чего его программа достигла достаточного мастерства, чтобы бросить вызов респектабельному любителю. [14]
За адаптивную нечисловую обработку