आर्थर सैमुएल (1901-1990) आईबीएम में एक अमेरिकी कंप्यूटर वैज्ञानिक थे, जिन्होंने पहले स्व-सीखने वाले खेल-खेलने वाले कार्यक्रमों में से एक, एक चेकर्स-खेलने वाली प्रणाली विकसित की, और 1959 के एक ऐतिहासिक पेपर में "मशीन लर्निंग" शब्द गढ़ा।
चेकर्स कार्यक्रम
सैमुएल ने 1950 के दशक में आईबीएम में रहते हुए अपना चेकर्स कार्यक्रम विकसित करना शुरू किया, और इसे कंपनी के शुरुआती कंप्यूटरों, जिनमें आईबीएम 701 भी शामिल था, पर चलाया। एक निश्चित रणनीति को हाथ से कोड करने के बजाय, सैमुएल ने कार्यक्रम को अनुभव के माध्यम से सुधारने के लिए डिज़ाइन किया: यह अपने खिलाफ और मानव प्रतिद्वंद्वियों के खिलाफ खेल खेलता था, परिणामों के आधार पर अपने स्थिति-मूल्यांकन फ़ंक्शन के भार को समायोजित करता था, और उस चीज़ का एक प्रारंभिक रूप इस्तेमाल करता था जिसे बाद में सुदृढीकरण सीखने के रूप में औपचारिक रूप दिया जाएगा। 1962 में एक टेलीविज़न प्रदर्शन, जिसमें कार्यक्रम ने एक मजबूत मानव चेकर्स खिलाड़ी को हराया, ने इस विचार की ओर व्यापक जनता का ध्यान आकर्षित किया कि एक मशीन बिना स्पष्ट रूप से पुनः प्रोग्राम किए अपने प्रदर्शन में सुधार कर सकती है।
"मशीन लर्निंग" शब्द गढ़ना
अपने 1959 के पेपर "सोम स्टडीज़ इन मशीन लर्निंग यूज़िंग द गेम ऑफ़ चेकर्स" में, सैमुएल ने क्षेत्र को "बिना स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए सीखने की क्षमता" देने के रूप में परिभाषित किया, एक वाक्यांश जो दशकों तक मशीन लर्निंग की मानक, यद्यपि अनौपचारिक, परिभाषा बन गया। पेपर ने अस्थायी-अंतर सीखने जैसे विचारों को भी पेश किया, जिसमें कार्यक्रम ने क्रमिक समय चरणों पर भविष्यवाणियों की तुलना करके अपने मूल्यांकन को समायोजित किया, एक तकनीक जिसे बाद में रिचर्ड सटन द्वारा औपचारिक रूप दिया गया और नाम दिया गया, और जो आधुनिक सुदृढीकरण सीखने के लिए केंद्रीय है।
बाद का करियर और प्रभाव
सैमुएल ने बाद में स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में काम किया, जहाँ उन्होंने जॉन मैकार्थी के साथ प्रारंभिक टाइम-शेयरिंग सिस्टम में योगदान दिया और 1970 के दशक तक अपने चेकर्स कार्यक्रम को परिष्कृत करना जारी रखा। हालाँकि बाद के गेम-खेलने वाले सिस्टम के मानकों से संकीर्ण, उनके चेकर्स कार्यक्रम ने स्व-खेल प्रतिमान का पूर्वानुमान लगाया जो दशकों बाद अल्फागो और विशेष रूप से अल्फाज़ीरो जैसे सिस्टम में फिर से उभरेगा, जिन्होंने अकेले स्व-खेल से गो, शतरंज और शोगी सीखा।
विरासत
सैमुएल के चेकर्स कार्यक्रम को व्यापक रूप से पहला कंप्यूटर प्रोग्राम माना जाता है जिसने गंभीर मानव खिलाड़ियों को चुनौती देने के लिए पर्याप्त रूप से एक खेल सीखा, और "मशीन लर्निंग" के उनके गढ़े शब्द ने क्षेत्र को एक ऐसा नाम दिया जो तब भी कायम रहा जब इसके तरीके सरल भारित मूल्यांकन कार्यों से इक्कीसवीं सदी के गहरे तंत्रिका नेटवर्क और बड़े भाषा मॉडल तक विकसित हुए। उनका यह प्रदर्शन कि एक मशीन स्पष्ट निर्देश के बजाय अनुभव के माध्यम से सुधार कर सकती है, अक्सर कृत्रिम बुद्धिमत्ता के व्यापक प्रोजेक्ट के लिए एक प्रारंभिक अवधारणा प्रमाण के रूप में उद्धृत किया जाता है।