Области применения искусственного интеллекта

Основные данные о работе

Содержание

Введение

Наука об искусственном интеллекте ведёт своё начало с середины XX века. Начиная с того времени, во многих исследовательских лабораториях учёные ведут работу над созданием компьютеров, обладающих способностью думать на таком же уровне, что и человек. В то время уже существовали предпосылки к возникновению искусственного разума. Так, психологами была создана модель мозга человека и изучены процессы мышления. Учёные-математики создали теорию алгоритмов, ставшую фундаментом математической теории вычислений, были упорядочены и структурированы знания о мире, решены вопросы оптимальных расчетов и созданы самые первые компьютеры.

Новые машины были способны производить вычисления гораздо быстрее человека, поэтому учёные задумались о возможности создания вычислительных машин, достигших уровня развития людей. В 1950 английским учёным Аланом Тьюрингом была опубликована статья «Способна ли машина мыслить?». В этой статье он предлагает определять степень разумности машины с помощью разработанного им теста, впоследствии получившего название «тест Тьюринга».

Другие учёные также работали в области создания ИИ, но им пришлось столкнуться с рядом проблем, которые не могли быть решены в рамках традиционной информатики. Оказалось, что прежде всего должны быть изучены механизмы чувственного восприятия, усвоения информации, а также природа языка. Имитировать работу мозга оказалось крайне сложно, так как для этого пришлось бы воспроизвести работу миллиардов нейронов, взаимодействующих между собой. Но ещё более сложной задачей, чем имитация работы мозга, оказалось изучение принципов и механизмов его функционирования. Данная проблема, вставшая перед исследователями интеллекта, затрагивала теоретическую сторону психологии. Учёным и до сих пор не удаётся прийти к единому мнению относительно того, что же есть интеллект. Одни считают признаком интеллекта способность решать задачи высокой сложности; для других интеллект – это, прежде всего способность к обучению, обобщению и анализу информации; третьи считают, что это возможность эффективно взаимодействовать с окружающим миром, способность к общению, восприятию и осознанию воспринятой информации.

В данной курсовой работе объектом исследования является искусственный интеллект.

Основная часть

1Понятие искусственного интеллекта

Впервые человечество услышало об искусственном интеллекте (ИИ) более 50 лет назад. Это случилось на конференции, проходившей в 1956 году в Дартмутском университете, на которой Джон Маккарти дал термину чёткое и ясное определение. «Искусственный интеллект является наукой о создании интеллектуальных машин и компьютерных программ. В целях данной науки компьютеры используются как средство для понимания особенностей человеческого интеллекта, в то же время, изучение ИИ не должно ограничиваться применением биологически правдоподобных методов.

Как и другие прикладные науки, наука об искусственном интеллекте представлена теоретической и экспериментальной частями. Практически, «Искусственный интеллект» занимает промежуточное положение между информатикой и вычислительной техникой и такими дисциплинами как когнитивная и поведенческая психология и нейрофизиология. Что касается теоретической основы, ей служит «Философия искусственного интеллекта», но до тех пор, пока нет значимых результатов в данной сфере, теория не имеет самостоятельного значения. Тем не менее, уже сейчас следует различать науку об искусственном интеллекте и другие теоретические дисциплины и методики (робототехнические, алгоритмические, математические, физиологические), которые имеют самостоятельное значение.

Сейчас развитие ИИ происходит по двум направлениям: нейрокибернетика и кибернетика чёрного ящика. Одно из направлений – нейрокибернетика, или искусственный разум, основывается на моделировании работы человеческого мозга с помощью систем искусственного интеллекта, известных как нейронные сети или нейросети. Второе направление ИИ – кибернетика чёрного ящика, или машинный интеллект, занимается поисками и разработкой алгоритмов для эффективного решения интеллектуальных задач с помощью имеющихся моделей компьютеров. Для этого направления главное – не конструкция устройства, а принцип его работы: реакция «мыслящей» машины на входные воздействия должна быть такой же, как у человеческого мозга.

Искусственный интеллект (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) — наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами.

Можно выделить два основных подхода к разработке искусственного интеллекта:

1. нисходящий (англ. Top-Down AI), семиотический — создание экспертных систем, баз знаний и систем логического вывода, имитирующих высокоуровневые психические процессы: мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т. д.;
2. восходящий (англ. Bottom-Up AI), биологический — изучение нейронных сетей и эволюционных вычислений, моделирующих интеллектуальное поведение на основе биологических элементов, а также создание соответствующих вычислительных систем, таких как нейрокомпьютер или биокомпьютер.

Второй подход выходит за рамки определения, данного Джоном Маккарти, однако имеет ту же конечную цель, поэтому есть все основания для того, чтобы отнести его к сфере искусственного интеллекта.

Достаточно трудно дать точное определение, что такое интеллект человека, потому что интеллект - это сплав многих навыков в области обработки и представления информации. Интеллект ( intelligence ) происходит от латинского intellectus — что означает ум, рассудок, разум; мыслительные способности человека. С большой степенью достоверности интеллектом можно называть способность мозга решать (интеллектуальные) задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам.

Искусственный интеллект (ИИ) - совокупность научных дисциплин, изучающих методы решения задач интеллектуального (творческого) характера с использованием ЭВМ.

Искусственный интеллект - одно из направлений информатики, целью которого является разработка аппаратно-программных средств, позволяющих пользователю-непрограммисту ставить и решать свои, традиционно считающиеся интеллектуальными задачи, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка.

Системы искусственного интеллекта (СИИ) — это системы, созданные на базе ЭВМ, которые имитируют решение человеком сложных интеллектуальных задач.  
Знания: в общем случае знание — проверенный практикой результат познания действительности, верное ее отражение в мышлении человека, обладание опытом и пониманием, которые являются правильными и в субъективном, и в объективном отношении, на основании которых можно по-строить суждения и выводы, кажущиеся достаточно надежными для того, чтобы рассматриваться как знание. Поэтому в контексте ИТ термин знания - это информация, присутствующая при реализации интеллектуальных функций. Обычно это отклонения, тенденции, шаблоны и зависимости, обнаруженные в информации Другими словами, интеллектуальные системы являются в то же время системами обработки знаний.

В настоящее время к системам искусственного интеллекта относят следующие системы:

1. Экспертные системы. Первые системы, которые нашли широкое применение. Их элементы используются в системах проектирования, диагностики, управления и играх. Основаны на вводе знаний высококвалифицированных специалистов (экспертов) в ЭВМ и разработке специальной системы по их использованию.
2. Системы естественно - языкового общения (подразумевается письменная речь). Данные системы позволяют производить обработку связанных текстов по какой - либо тематике на естественном языке.
3. Системы речевого общения. Состоят из двух частей:
1. системы восприятия речи;
2. системы воспроизведения речи.
4. Системы обработки визуальной информации. Находят применение в обработке аэрокосмических снимков, данных, поступающих с датчиков, роботов и автоматизированных систем.
5. Системы машинного перевода. Подразумеваются естественные языки человеческого общения.
6. Системы автоматического проектирования. Без этих систем не может обойтись ни одно крупное машиностроительное предприятие.

Искусственный интеллект тесно связан с Трансгуманизм.  Отдельную роль в искусственном интеллекте играет философия . Также с проблемами искусственного интеллекта тесно связана эпистемология — наука о знании в рамках философии. Философы, занимающиеся данной проблематикой, решают вопросы, схожие с теми, которые решаются инженерами ИИ о том, как лучше представлять и использовать знания и информацию.

В сочетании с когнитивной психологией, эпистемологией и нейрофизиологией искусственный интеллект образует ещё одну науку – когнитологию.

Когнитивное моделирование – метод, предложенный и впервые опробованный Аксельродом. Метод используется для принятия решений в недостаточно определенных ситуациях. В его основе – моделирование на основе знаний субъективных представлений о ситуации одного или нескольких экспертов. Модель представлений эксперта представляет собой когнитивную карту (F, W). W – совокупность причинно-следственных связей между ситуационными факторами, а также множество методов анализа ситуации, F – все имеющиеся факторы ситуации. В настоящее время основным направлением развития когнитивного моделирования является совершенствование аппарата моделирования и анализа ситуации. частности, разрабатываются различные методы прогнозирования ситуации и способы решения обратных задач.

В компьютерных науках проблемы искусственного интеллекта рассматриваются с позиций проектирования экспертных систем и баз знаний. Под базами знаний понимается совокупность данных и правил вывода, допускающих логический вывод и осмысленную обработку информации. В целом исследования проблем искусственного интеллекта в компьютерных науках направлены на создание, развитие и эксплуатацию интеллектуальных информационных систем, а вопросы подготовки пользователей и разработчиков таких систем решаются специалистами информационных технологий.

Наука «о создании искусственного разума» не могла не привлечь внимание философов. С появлением первых интеллектуальных систем были затронуты фундаментальные вопросы о человеке и знании, а отчасти о мироустройстве.

Философские проблемы создания искусственного интеллекта можно разделить на две группы, условно говоря, «до и после разработки ИИ». Первая группа отвечает на вопрос: «Что такое ИИ, возможно ли его создание, и, если возможно, то как это сделать?» Вторая группа (этика искусственного интеллекта) задаётся вопросом: «Каковы последствия создания ИИ для человечества?»

Среди исследователей ИИ до сих пор не существует какой-либо доминирующей точки зрения на критерии интеллектуальности, систематизацию решаемых целей и задач, нет даже строгого определения науки. Существуют разные точки зрения на вопрос, что считать интеллектом.

Наиболее горячие споры в философии искусственного интеллекта вызывает вопрос возможности мышления творения человеческих рук. Вопрос «Может ли машина мыслить?», который подтолкнул исследователей к созданию науки о моделировании человеческого разума, был поставлен Аланом Тьюрингом в 1950 году. Две основных точки зрения на этот вопрос носят названия гипотез сильного и слабого искусственного интеллекта.

Елиезер Юдковски исследует в Институте сингулярности (SIAI) в США проблемы глобального риска, которые может создать будущий сверхчеловеческий ИИ, если его не запрограммировать на дружественность к человеку. В 2004 году SIAI был создан сайт AsimovLaws.com, созданный для обсуждения этики ИИ в контексте проблем, затронутых в фильме «Я, робот». На этом сайте они хотели показать, что законы робототехники Азимова небезопасны, поскольку, например, могут побудить ИИ захватить власть на Земле, чтобы «защитить» людей от вреда.

По мнению буддистов, ИИ возможен, например, духовный лидер далай-лама XIV не исключает возможности существования сознания на компьютерной основе. Также раэлиты активно поддерживают разработки в области искусственного интеллекта.

Другие традиционные конфессии достаточно редко описывают проблематику ИИ. Но отдельные богословы тем не менее обращают на это внимание. Например, протоиерей Михаил Захаров, рассуждая с точки зрения христианского мировоззрения, ставит следующий вопрос: «Человек есть разумно-свободное существо, сотворенное Богом по Его образу и подобию. Мы привыкли все эти определения относить к биологическому виду Homo Sapiens. Но насколько это обосновано?»

В научно-фантастической литературе ИИ чаще всего изображается как сила, которая пытается свергнуть власть человека (Омниус, HAL 9000 в «Космическая одиссея 2001 года», Скайнет, Colossus, «Матрица» и репликант в «Бегущий по лезвию», ИскИны в «Гиперион»), или обслуживающий гуманоид (C-3PO, Data, KITT и KARR, «Двухсотлетний человек»). Неизбежность доминирования над миром ИИ, вышедшего из-под контроля, оспаривается такими его исследователями, как фантаст Айзек Азимов и кибернетик Кевин Уорик, известный множественными экспериментами по интеграции машин и живых существ.

В романе «Выбор по Тьюрингу» писателя-фантаста Гарри Гаррисона и учёного Марвина Мински[31] авторы рассуждают на тему утраты человечности у человека, в мозг которого была вживлена ЭВМ, и приобретения человечности машиной с ИИ, в память которой была скопирована информация из головного мозга человека.

Некоторые научные фантасты, например Вернор Виндж, также размышляли над последствиями появления ИИ, которое, по-видимому, вызовет резкие драматические изменения в обществе. Такой период называют технологической сингулярностью.

Тема ИИ рассматривается под разными углами в творчестве Роберта Хайнлайна: гипотеза возникновения самоосознания ИИ при усложнении структуры далее определённого критического уровня и наличии взаимодействия с окружающим миром и другими носителями разума («The Moon Is a Harsh Mistress», «Time Enough For Love», персонажи Майкрофт, Дора и Ая в цикле «История будущего»), проблемы развитии ИИ после гипотетического самоосознания и некоторые социально-этические вопросы («Friday»). Социально-психологические проблемы взаимодействия человека с ИИ рассматривает и роман Филипа К. Дика «Снятся ли андроидам электроовцы?», известный также по экранизации «Бегущий по лезвию».

В творчестве фантаста и философа Станислава Лема описано и во многом предвосхищено создание виртуальной реальности, искусственного интеллекта, нанороботов и многих других проблем философии искусственного интеллекта. Особенно стоит отметить футурологию Сумма технологии. Кроме того, в приключениях Ийона Тихого неоднократно описываются взаимоотношения живых существ и машин: бунт бортового компьютера с последующими неожиданными событиями (11 путешествие), адаптация роботов в человеческом обществе («Стиральная трагедия» из «Воспоминаний Ийона Тихого»), построение абсолютного порядка на планете путём переработки живых жителей (24-ое путешествие), изобретения Коркорана и Диагора («Воспоминания Ийона Тихого»), психиатрическая клиника для роботов («Воспоминания Ийона Тихого»). Кроме того, существует целый цикл повестей и рассказов Кибериада, где почти всеми персонажами являются роботы, которые являются далёкими потомками роботов, сбежавших от людей (людей они именуют бледнотиками и считают их мифическими существами).

Начиная практически с 60-х годов вместе с написанием фантастических рассказов и повестей, снимаются фильмы об искусственном интеллекте. Многие повести авторов, признанных во всём мире, экранизируются и становятся классикой жанра, другие становятся вехой в развитии кинофантастики, например Терминатор и Матрица.

2 Область применения искусственного интеллекта

С того момента, как искусственный интеллект был признан научным направлением, а это произошло в середине 50-х годов прошлого века, разработчикам интеллектуальных систем пришлось решать множество задач. Условно все задачи можно разделить на несколько классов: восприятие и распознавание образов, математика и автоматическое доказательство теорем, игры, понимание естественного языка, машинное творчество, интеллектуальные интерфейсы, интеллектуальные роботы, обучение и самообучение, выявление и представление знаний экспертов в экспертных системах.

2.1 Восприятие и распознавание образов

Распознавание образов представляет собой выделение существенных признаков, характеризующих исходные данные, из общей совокупности признаков, и на основании полученной информации отнесение данных к определённому классу.

Теория распознавания образов – это раздел информатики, в задачи которого входит развитие основ и методов идентификации и классификации объектов (предметов, процессов, явлений, ситуаций, сигналов и т. д.), каждый из которых наделён совокупностью некоторых признаков и свойств. На практике идентифицировать объекты приходится довольно часто. Характерная ситуация – распознавание цвета светофора и принятие решения о том, следует ли в данный момент переходить улицу. Существуют и другие области, в которых нельзя обойтись без распознавания объектов, например, оцифровка аналоговых сигналов, военное дело, системы безопасности и так далее, поэтому на сегодняшний день учёные продолжают активную работу над созданием систем распознавания образов.

Работа ведётся в двух основных направлениях:

1. Исследование, объяснение и моделирование способностей к распознаванию, присущих живым существам.
2. Развитие теоретических и методологических основ создания устройств, которые позволяли бы решать отдельные задачи в прикладных целях.

Постановка задач распознавания осуществляется с использованием математического языка. В то время как теория искусственных нейронных сетей базируется на получении результатов путём экспериментов, постановка задач распознавания образов происходит не на основе эксперимента, а на основе математических доказательств и логических рассуждений.

К методам распознавания образов относятся эксперименты Ф. Розенблатта, который ввёл понятие модели мозга. Задача эксперимента – показать, как возникают психологические явления в физической системе с известными функциональными свойствами и структурой. Учёный описал простейшие эксперименты по распознаванию, однако их особенностью является не детерминированный алгоритм решения.

2.2 Математика и автоматическое доказательство теорем

Автоматическое доказательство теорем является старейшей сферой применения искусственного интеллекта. В этой области было проведено немало исследований, результатом которых стало появление формализованных алгоритмов поиска и языков формальных представлений, таких как PROLOG – логический язык программирования, и исчисление предикатов.

Автоматические доказательства теорем привлекательны тем, что они основываются на общности и строгости логики. Логика в формальной системе предполагает возможность автоматизации, а это значит, что если представить задачу и относящуюся к ней дополнительную информацию в виде совокупности логических аксиом, а частные случаи задачи – как теоремы, требующие доказательства, можно получить решение многих проблем. Системы математических обоснований и автоматические доказательства теорем содержат в своей основе именно этот принцип. В прошлые годы делались неоднократные попытка написать программу для автоматических доказательств теорем, однако так и не удалось создать систему, позволяющую решать задачи с использованием единого метода. Любая относительно сложная эвристическая система могла генерировать множество доказуемых теорем, не относящихся к делу, в результате программам приходилось доказывать их до тех пор, пока не обнаруживалась нужная. Из-за этого возникло мнение, что с большими пространствами можно работать только с помощью неформальных стратегий, специально разработанных для конкретных случаев. На практике этот подход оказался достаточно плодотворным и был положен, наряду с другими, в основу экспертных систем.

Вместе с тем, нельзя игнорировать рассуждения, основанные на формальной логике. Формализованный подход позволяет решить многие проблемы. В частности, применяя его, можно управлять сложными системами, проверять корректность компьютерных программ, проектировать и проверять логические цепи. Кроме того, исследователи автоматического доказательства теорем разработали мощные эвристики, в основе которых находится оценка синтаксической формы логических выражений. В результате стало возможным понижать уровень сложности пространства поиска, не прибегая к разработке специальных стратегий.

Автоматическое доказательство теорем вызывает интерес учёных и по той причине, что для особо сложных проблем также можно использовать систему, хотя и не без вмешательства человека. В настоящее время программы часто выступают в роли помощников. Специалисты разбивают задачу на несколько подзадач, затем продумываются эвристики для перебора возможных оснований. Далее программа доказывает леммы, проверяет менее существенные предположения и осуществляет дополнения к формальным аспектам доказательств, очерченных человеком.

2.3 Игры

Игровой искусственный интеллект включает в себя не только методы традиционного ИИ, но также и алгоритмы информатики в целом, компьютерной графики, робототехники и теории управления. От того, как именно реализован ИИ, зависят не только системные требования, но и бюджет игры, поэтому разработчикам приходится балансировать, стараясь, чтобы игровой искусственный интеллект был создан с минимальными затратами, и чтобы при этом он был интересным и нетребовательным к ресурсам. Здесь используется совершенно иной подход, чем в случае с традиционным искусственным интеллектом. В частности, широко применяются эмуляции, обманы и различные упрощения.

Внутри компьютерной игры существует множество областей, в которых используется широкое многообразие эвристических алгоритмов искусственного игрового интеллекта. Наиболее широко игровой ИИ применяется как один из способов контроля неигровых персонажей. Другим, не менее распространённым способом контроля, является скриптинг. Ещё одно очевидное применение игрового ИИ, особенно в стратегиях реального времени, – поиск пути, или метод, позволяющий определить, как неигровой персонаж может попасть из одной точки на карте в другую. При этом нужно учитывать препятствия, ландшафт и возможный «туман войны.

По мнению пуристов, выражение «игровой искусственный интеллект» не имеет права на существование, так как является преувеличением. В качестве главного аргумента они выдвигают то, что в игровом ИИ используются лишь некоторые направления науки о классическом искусственном интеллекте. Следует принять во внимание и то, что целями ИИ является создание самообучающихся систем и даже создание искусственного интеллекта, способного рассуждать, в то время как часто ограничивается эвристикой и набором из нескольких эмпирических правил, которых бывает достаточно для создания хорошего геймплея и предоставления игроку ярких впечатлений и ощущений от игры.

В настоящее время разработчики компьютерных игр проявляют интерес к академическому ИИ, а академическое сообщество, в свою очередь, начинает интересоваться компьютерными играми. В связи с этим возникает вопрос, в какой степени игровой и классический ИИ различаются между собой. Вместе с тем, игровой искусственный интеллект всё ещё рассматривается как одна из под-отраслей классического. Это обусловлено тем, что искусственный интеллект имеет различные прикладные области, отличающиеся друг от друга. Если говорить об игровом интеллекте, важным отличием здесь является возможность обмана с целью решения некоторых задач «законными» способами. С одной стороны, недостаток обмана в том, что зачастую он приводит к нереалистичному поведению персонажа и по этой причине не всегда может быть использован. С другой стороны, сама возможность такого обмана служит важным отличием игрового ИИ.

Ещё одной интересной задачей искусственного интеллекта является обучение компьютера игре в шахматы. Её решением занимались учёные всего мира. Особенность данной задачи в том, что демонстрация логических способностей компьютера возможна только при наличии реального противника. Впервые такая демонстрация состоялась в 1974 году, в Стокгольме, где прошёл чемпионат мира по шахматам среди шахматных программ. В данном соревновании победила программа «Каисса, созданная советскими учёными из Института проблем управления академии наук СССР, расположенного в Москве.

2.4 Понимание естественного языка

Началом работ по машинному переводу следует считать 1954 год, когда в США с помощью ЭВМ было переведено шестьдесят фраз. Этот известный "Джорджтаунский эксперимент" произвел неизгладимое впечатление на специалистов. Тогда казалось, что достаточно создать большие хранилища словарей для перевода с одного языка на другой, разработать правила перевода - и проблема будет решена. Когда выяснилось, что проблема не так проста, был создан язык-посредник, облегчающий сопоставление фраз на разных языках. Во второй половине семидесятых годов этот язык-посредник превратился в семантическую модель представления смысла переводимых текстов. Таким образом, достижения в области машинного перевода оказались очень полезными для ИИ, так как они показали, что анализ естественно-языковых конструкций невозможен без создания семантической модели, в которой интерпретируется смысл слов. Создание семантической модели привело к пониманию необходимости создания языка для внутреннего представления знаний. И, наконец, важным достижением явилось понимание того, что анализ текстов на естественном языке (ЕЯ) состоит из четырех основных этапов: морфологический анализ, синтаксический анализ, семантический анализ, прагматический анализ.

Задача разбора предложения на естественном языке даже с ограниченным словарем в сотню слов является типичной задачей ИИ. Для достаточно формальных предметных областей и конкретных наборов предметов, обладающих однозначными, недвусмысленными характеристиками и названиями, такая система была создана Т. Виноградом в 1971 году. Его знаменитая программа SHRDLU [ 1.11 ] работает в абстрактном мире, состоящем из разноцветных кубиков и пирамид. В этом мире функционирует "однорукий" робот Робби, способный общаться с человеком на естественном (английском) языке и совершать манипуляции с объектами этого мира. Этот робот также способен понимать достаточно сложные выражения и самостоятельно планировать свою деятельность и объяснять мотивы тех или иных действий.

Самым интересным здесь является то, что программа не отвечает на заранее заданные типовые фразы. SHRDLU, можно сказать, "понимает", о чем ее спрашивают, и отвечает достаточно разумно. Сам алгоритм Винограда настолько элегантен, что занимает всего несколько сотен строк кода на языке LISP, любимом языке разработчиков ИИ.

Надо отметить, что даже для английского языка, который служит основой для всех современных языков программирования в силу своей лаконичности и достаточно формальной семантики, до сего дня не удалось создать более-менее эффективную программную систему, способную адекватно понимать СМЫСЛ фраз из достаточно больших областей знаний, например, нашего обыденного мира.

В разборе и понимании естественного русского языка массу проблем создает сложная падежная система, склонения, времена, отсутствие формального порядка следования членов предложения. Тем не менее российскими учеными созданы эффективные системы разбора фраз ограниченного естественного языка (ОЕЯ).

2.5 Машинное творчество

В 1957 году американские исследователи М. Мэтьюз и Н. Гутман посетили концерт одного малоизвестного пианиста. Концерт им обоим не понравился, и, придя домой, М. Мэтьюз тут же стал писать программу, играющую музыку. Идея Мэтьюза, развиваясь, породила целый класс музыкальных языков программирования, которые вначале назывались MUSIC с номером версии. Язык C-Sound произошел как раз из этих программ. А отделение Стэндфордского института исследований, где работал тогда М. Мэтьюз, выросло в музыкальный исследовательский центр под названием CCRMA.

В 1959 году советский математик Рудольф Зарипов начал "сочинять" одноголосные музыкальные пьесы на машине "Урал". Они назывались "Уральские напевы" и носили характер эксперимента. При их сочинении использовались случайные процессы для различных элементов музыкальной фактуры (форма, ритм, звуковысотность и т. д.). С тех пор появилось очень много программ для алгоритмической композиции. Для различных музыкальных задач было создано специальное программное обеспечение: системы многоканального сведения; системы обработки звука; системы синтеза звука; системы интерактивной композиции; программы алгоритмической композиции и др.