Від мрії до дійсності. 9 вирішальних моментів історії штучного інтелекту, які змінили все

Від перших цифрових комп'ютерів, побудованих у 1940-х роках, до численних застосувань сучасних інструментів машинного навчання, штучний інтелект (ШІ) пройшов довгий шлях за короткий період часу.

До недавніх років прогрес був повільним порівняно із сьогоднішніми стандартами, з обчислювальною потужністю ШІ, що подвоюється приблизно кожні 20 місяців.

За останні десятиліття можливості штучного інтелекту значно розширилися (фото: Our World in Data)

Тесей, роботизована миша Шеннона (1950 рік)

Це був один із перших прикладів машинного навчання - роботизована миша, яка могла самостійно знаходити шлях через лабіринт, "навчаючись" у процесі.

Розроблений Клодом Шенноном, американським математиком і дослідником, Тесей був крихітним дерев'яним пристроєм із металевими вусиками на носі та магнітом у тілі. Під лабіринтом ряд телефонних реле та електромагніт, встановлених на двигуні, допомагали Тесею орієнтуватися, записуючи виходи та стіни у міру його просування.

Як повідомляє MIT Technology Review, Шеннон сказав, що машина була "здатна вирішувати [шляхом проб і помилок], запам'ятовувати рішення і також забувати його у разі зміни ситуації та незастосовності результату".

Клод Шеннон та Тесей (фото: MIT Museum)

Дартмутський семінар (1956)

Офіційно відомий як Дартмутський літній дослідницький проект зі штучного інтелекту. Цей конгрес, проведений в американському Дартмутському коледжі, широко вважається місцем народження ШІ як області.

Невелика група вчених, включаючи Клода Шеннона, вигадала термін "штучний інтелект" для цього заходу і проклала шлях для майбутнього мислення та досліджень у галузі цієї технології.

Вчені в рамках Дартмутського літнього дослідницького проекту зі штучного інтелекту (фото: Margaret Minsky)

Перцептрон (1958)

Значним кроком у машинному навчанні вважається Перцептрон - перша штучна нейронна мережа, яка приймає рішення подібно до людського мозку.

Розроблена американським психологом Френком Розенблаттом, модель навчилася самостійно розрізняти перфокарти, відмічені ліворуч та праворуч. Розенблатт назвав її "першою машиною, здатною мати оригінальну ідею".

Зображення персептрона з книги Розенблатта "Проект інтелектуального автомата" (фото: Division of Rare and Manuscript Collections)

Розенблатт та перцептрон (фото: Wikimedia)

ADALINE (1960 рік)

Адаптивний лінійний елемент (ADALINE) був простою, або одношаровою, штучною нейронною мережею, розробленою Бернардом Відроу, професором Стенфордського університету в США, та його тодішнім студентом Тедом Хоффом.

Будучи адаптивною системою для розпізнавання образів, вона заклала основу для майбутніх досягнень у галузі нейронних мереж та машинного навчання.

Бернард Відроу (фото: National Academy of Engineering)

"Зима" штучного інтелекту (1974-1980 та 1987-1994 роки)

У ці приблизні періоди світ переживав спади у фінансуванні, дослідженнях та розробках у галузі ШІ, які часто називають "зимами" ШІ. Тим не менш, відбулися деякі значні події, включаючи програму TD-Gammon, яка в 1992 році навчилася грати в настільну гру бекгаммон (нарди) на рівні, трохи нижче за кращих гравців того часу.

"Зими" штучного інтелекту (фото: Perplexity)

Deep Blue (1997 рік)

Deep Blue від IBM пішов далі TD-Gammon і всіх інших існуючих до нього машин, ставши першою комп'ютерною системою, яка перемогла чинного чемпіона світу з шахів у стандартному турнірному матчі.

Базова технологія Deep Blue просунула здатність суперкомп'ютерів справлятися зі складними обчисленнями, необхідними для виконання таких завдань, як виявлення закономірностей у базах даних.

AlexNet (2012 рік)

Введення AlexNet, глибокої нейронної мережі з безліччю верств, ознаменувало прорив у розпізнаванні зображень. Вона могла розпізнавати зображення об'єктів, таких як собаки та автомобілі, на рівні дуже близькому до людського.

GPT-2 (2019 рік)

Хоча багато великих технологічних компаній беруть участь в еволюції ШІ, саме випуск маловідомого тоді Generative Pre-trained Transformer 2 (або GPT-2) від OpenAI продемонстрував силу обробки природної мови.

Здатна передбачати наступний елемент у послідовності, вона могла виконувати такі завдання, як підсумовування та переклад тексту. "Наша модель здатна генерувати зразки з різних підказок, які здаються близькими до людської якості та демонструють зв'язковість протягом сторінки або більше тексту", - заявила OpenAI у блозі на той час.

Прискорення еволюції штучного інтелекту (2020-2024)

Випуск GPT-3 від OpenAI у 2020 році приніс модель, яка могла створювати текст, який часто не відрізняється від написаного людиною. Чатбот ChatGPT, випущений наприкінці 2022 року, був побудований на цій великій мовній моделі та представив генеративний ШІ широкому світу.

Випуск ChatGPT започаткував нову фазу швидкого розвитку, і генеративний ШІ швидко почав перетворювати всі аспекти бізнесу та нашого життя.

Водночас проблеми з упередженістю та галюцинаціями призвели до закликів про те, щоб генеративний ШІ впроваджувався та керувався відповідально.

Еволюція штучного інтелекту (фото: Nova - ChatGPT AI Chatbot)