Жалпы мәселе шешуші (GPS) – 1957 ж. жасалған, кез келген мәселені шеше алатын алғашқы компьютерлік бағдарлама. Логикалық есептерді, геометрияны шешуге қабілетті.
Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.
Кіріспе
General Problem Solver (GPS) — 1957 жылы Герберт А. Саймон, Дж. С. Шоу және Аллен Ньюэлл (RAND Corporation) жасаған, кез келген мәселені шеше алатын машина ретінде жұмыс істеуге арналған компьютерлік бағдарлама. Алдыңғы «Логикалық теоретик» жобасынан өзгеше, GPS мақсат-құралдар талдауын қолданады.
General Problem Solver (GPS) is a computer program created in 1957 by Herbert A. Simon, J. C. Shaw, and Allen Newell (RAND Corporation) intended to work as a universal problem solver machine. In contrast to the former Logic Theorist project, the GPS works with means–ends analysis.
Шолу
Кез келген мәселе, егер ол жақсы қалыптасқан формулалардың (ЖЖФ) немесе Хорн сөйлемдерінің жиынтығы ретінде берілсе, және бір немесе бірнеше бастапқы нүктелері (яғни, гипотезалар) мен соңғы нүктелері (яғни, қажетті қорытындылар) бар бағытталған граф құраса, принцип бойынша GPS дәлелдемелері арқылы шешілуі мүмкін. Бұл, ең алдымен, предикат логикасы және Эвклид геометриясы мәселелері GPS-тің қолданылу саласының жарқын мысалы болып табылады. Ол Саймон мен Ньюэллдің логикалық машиналар туралы теориялық еңбектеріне негізделген. GPS – проблемалар туралы білімін (кіріс деректері ретінде ұсынылған ережелер) проблемаларды шешу стратегиясынан (жалпы шешуші механизм) бөліп қараған алғашқы компьютерлік бағдарлама. GPS үшінші реттік бағдарламалау тілі IPL-де іске асырылды. GPS, жеткілікті формальдастырылған Ханой мұнаралары сияқты қарапайым мәселелерді шеше білсе де, нақты әлемдегі проблемаларды шеше алмады, себебі іздеу комбинаторлық жарылыста тез жоғалып кетті. Басқаша айтқанда, инференциялық граф бойынша "саяхаттардың" саны есептеу жағынан мүмкін емес болып кетті. (Іс жүзінде, тіпті Ханой мұнаралары сияқты қарапайым күй кеңістігіндегі іздеу де есептеу тұрғысынан қиындық тудыруы мүмкін, бірақ A* және IDA* сияқты қарапайым AI әдістері арқылы күй кеңістігін тиімді қысқаруға болады). Пайдаланушы объектілерді және олармен орындалатын операцияларды анықтаса, GPS проблемаларды шешу үшін мақсат-құралдар талдауы арқылы эвристикалық тәсілдерді жасады. Ол қолда бар операцияларға назар аударып, қандай кірістер қабылданатынын және қандай нәтижелер шығарылатынын анықтады. Содан кейін мақсатқа жақындау үшін кішігірім мақсаттар құрды. GPS парадигмасы ақырында жасанды интеллект үшін Soar архитектурасына дамыды.
Any problem that can be expressed as a set of well formed formulas (WFFs) or Horn clauses, and that constitute a directed graph with one or more sources (that is, hypotheses) and sinks (that is, desired conclusions), can be solved, in principle, by GPS Proofs in the predicate logic and Euclidean geometry problem spaces are prime examples of the domain of applicability of GPS. It was based on Simon and Newell's theoretical work on logic machines. GPS was the first computer program that separated its knowledge of problems (rules represented as input data) from its strategy of how to solve problems (a generic solver engine). GPS was implemented in the third order programming language, IPL. While GPS solved simple problems such as the Towers of Hanoi that could be sufficiently formalized, it could not solve any real world problems because the search was easily lost in the combinatorial explosion. Put another way, the number of "walks" through the inferential digraph became computationally untenable. (In practice, even a straightforward state space search such as the Towers of Hanoi can become computationally infeasible, albeit judicious prunings of the state space can be achieved by such elementary AI techniques as A* and IDA*). The user defined objects and operations that could be done on the objects, and GPS generated heuristics by means–ends analysis in order to solve problems. It focused on the available operations, finding what inputs were acceptable and what outputs were generated. It then created subgoals to get closer and closer to the goal. The GPS paradigm eventually evolved into the Soar architecture for artificial intelligence.