3,124 skaitymai

Svajonės į realybę – AI evoliucijos istorija

pateikė Neha Pant11m2024/09/11

FA-AF

Per ilgai; Skaityti

AI evoliucija prasidėjo prieš 100 metų žmonių sapnuose ir kolektyvinėje sąmonėje. Šiame straipsnyje aptariama AI evoliucijos istorija nuo pat jos pradžios.

featured image - Svajonės į realybę – AI evoliucijos istorija

Nors DI per pastaruosius kelerius metus sukėlė nemažą ažiotažą, DI plėtros pagrindas buvo padėti jau XX amžiaus pradžioje.

AI evoliucija

Dėl pastarojo meto ažiotažas apie AI, kai kurie iš mūsų gali manyti, kad tai neseniai atsiradęs reiškinys. Tai ne. Viskas prasidėjo XX amžiaus pradžioje. Tačiau reikšmingas darbas šioje srityje prasidėjo tik apie XX amžiaus vidurį. Maždaug tuo metu vizionierius matematikas Alanas Turingas sumanė sukurti išmanias mašinas – svajonę, kurią įgyvendino atsiradus tokioms technologijoms kaip mašininis mokymasis ir natūralios kalbos apdorojimas.

Ši daugiau nei 100 metų trunkanti evoliucijos istorija yra intriguojanti. Tai panašu į tai, kad gilė sėjama į laukus, laistoma ir maitinama, o paskui laukiama, kol iš jos išaugs galingas ąžuolas. Norėdami suprasti, kaip ankstyvieji pasiruošimo darbai išsivystė į išmaniąją technologiją, kurią matome šiandien, pasinerkime į dirbtinio intelekto istoriją.

1900-ųjų pradžia

Prieš tai, kai mokslininkai tyrinėja bet kokią mokslinį interesą dominančią koncepciją ar idėją, ji gimsta menininkų galvose. Tas pats pasakytina apie „dirbtinių žmonių“ arba „robotų“ idėją, kuri kilo čekų dramaturgo Karelio Capeko mintyse ir pasiekė kulminaciją jo 1920 m. hitu „RUR – universalūs Rosumo robotai“. Jam priskiriamas termino „robotas“, reiškiantis darbuotojus, sugalvojimas.

Mes piktinamės „Google“ savarankiškai važiuojančiais automobiliais, bet ar žinome, kad be vairuotojo automobilių koncepcija pirmą kartą buvo pristatyta 1925 m.? Pirmieji automobiliai be vairuotojo, išvažiavę į Niujorko gatves, buvo radijo bangomis valdomi automobiliai, kuriuos išleido Houdina Radio Control. Prireikė 90 metų, kol „Google“ patronuojanti įmonė „Alphabet Inc.“ pradėjo pristatyti „Waymo“, kuri dabar teikia komercines robotaksi paslaugas – išmaniųjų technologijų stebuklą.

Kai idėja užsimezga vienoje pasaulio vietoje, ji greitai keliauja ir įgauna naujų dimensijų. 1929 m. japonų profesorius Makoto Nishimura gana sėkmingai sukūrė tai, ką Karelas Capekas įsivaizdavo savo pjesėje – robotą! Šis japonų stebuklas, vadinamas Gakutensoku, reiškiančiu mokymąsi iš gamtos dėsnių, galėjo judinti galvą ir rankas bei keisti veido išraiškas. Nishimura tai pasiekė naudodama oro slėgio mechanizmą.

Atrodo, kad žmonių sąmonės srautas bendrai svajojo apie mašinas, kurios galėtų ne tik imituoti žmogaus darbą, bet ir daryti tai, ko žmonės negalėjo. HG Wellsas, futuristas, sugalvojęs tokias sąvokas kaip kelionės laiku, nematomumas, bioinžinerija ir kt., 1937 m. numatė, kad „visa žmogaus atmintis gali būti ir tikriausiai per trumpą laiką bus prieinama kiekvienam individui“ ir kad „Bet kuris studentas bet kurioje pasaulio vietoje galės sėdėti su savo [mikrofilmų] projektoriumi savo darbo kambaryje, jam patogiu metu ir apžiūrėti bet kurią knygą ar dokumentą kopijoje.“ Galime drąsiai manyti, kad jis svajojo apie būsimus kompiuterius, kuriuos naudojame šiandien.

Vėliau, 1949 m., amerikiečių kompiuterių mokslininkas Edmundas Callisas Berkley išleido knygą „Milžiniškos smegenys arba mašinos, kurios mąsto“. Tai buvo pirmas kartas, kai knygoje buvo aprašytas Simono prototipas, kurį galima pavadinti pirmuoju asmeniniu kompiuteriu. Įdomiausia knygos dalis, skirta mokslo ir technologijų gerbėjams, buvo to meto novatoriškų mechaninių smegenų (ankstyvųjų kompiuterių) – MIT diferencialinis analizatorius, Harvardo IBM sekos valdomas skaičiuotuvas, Moore mokyklos ENIAC ir Bell Laboratories relės skaičiuotuvas – tyrimas. .

1950-ieji – laikas, kai gimė dirbtinis intelektas

Nors 1900-ųjų pradžioje žmonės mintyse vis dar kūrė išmaniąsias mašinas arba žengė mažais žingsneliais kurdami tikras mašinas, šeštajame dešimtmetyje buvo žengta realių žingsnių šia kryptimi. Tai buvo pats gaiviausias laikotarpis AI istorijoje.

Turite būti vaiku širdyje, jei norite mąstyti taip laisvai ir kūrybiškai kaip vaikas. Žaidimai yra vienas geriausių būdų išlaikyti vaiką gyvą. Tačiau Alanas Turingas žengė žingsnį į priekį, kai savo svarbiame 1950 m. straipsnyje „Computer Machinery and Intelligence“ sukūrė „Imitacijos žaidimą“, populiariai žinomą kaip Tiuringo testas. Šis žaidimas buvo skirtas įvertinti protingą mašinos elgesį, dėl kurio buvo sunku atskirti ją nuo žmogaus. Šiais laikais mes naudojame atvirkštinį Turingo testą, liaudiškai vadinamą „Visiškai automatizuotu viešuoju Turingo testu, skirtu atskirti kompiuterius ir žmones“ arba CAPTCHA, kad nustatytų, ar mašiną valdo žmogus, o ne robotas.

1948 metais Turingas pradėjo rašyti programą kompiuteriui žaisti šachmatais. 1952 m. jis įdiegė šią programą Ferranti Mark 1. Deja, kompiuteris negalėjo naudoti programos žaidimui žaisti, tačiau Turingas suaktyvino savo vidinį vaiką žaisti šachmatų partiją, naudodamasis algoritmo vadove pateiktomis instrukcijomis. Daug vėliau Rusijos šachmatų didmeistris ir buvęs pasaulio šachmatų čempionas Garis Kasparovas pažiūrėjo į žaidimo įrašą ir pavadino jį „atpažįstamu šachmatų žaidimu“.

Tačiau susižavėjimas žaidimais neapsiribojo Turingu. Kitas kompiuterinių žaidimų ir dirbtinio intelekto pradininkas Arthuras Samuelis 1952 m. pristatė pirmąją pasaulyje sėkmingą savarankiško mokymosi programą, skirtą žaisti šaškėmis, pavadintą „Samuelio šaškių žaidimo programa“. Samuelis įžvelgė žaidimų potencialą dirbtinio intelekto tyrimuose. nesunku įvertinti kompiuterio našumą, palyginti su žmogaus. Samuelio spindesys buvo dar labiau iliustruotas, kai 1959 m. jis išpopuliarino terminą „mokymasis mašinoje“, kurio tyrimus jis pradėjo 1949 m.

XX amžiaus šeštojo dešimtmečio vidurio era buvo kupina mokslinių tyrimų ir darbų, susijusių su dirbtiniu intelektu. Tiesą sakant, terminą „dirbtinis intelektas“ arba „AI“, kaip jis liaudiškai vadinamas, 1955 m. sugalvojo kitas akinantis protas, kuris taip pat yra vienas iš DI kaip disciplinos įkūrėjų – Johnas McCarthy. Jis sugalvojo šį terminą bendraautorių dokumente, tačiau šis terminas išpopuliarėjo jo vasaros seminare Dartmuto koledže, kuriame, kaip teigiama, dalyvavo pirmaujantys to meto skaičiavimo protai. Jis tuo neapsiribojo, 1958 m. išradęs Lisp – programavimo kalbą – toliau tobulino savo mintis apie dirbtinį intelektą. 1959 m. jis išleido „Programas su sveiku protu“, kur aprašė programą, skirtą problemoms spręsti manipuliuojant sakiniais. - jis buvo vadinamas Patarimų gavėju.

Po visų šių šeštojo dešimtmečio išradimų ir atradimų septintajame ir aštuntajame dešimtmečiuose buvo atlikti kiti laužantys darbai. Pagrindinė iš jų buvo interaktyvi programa ELIZA. Ši programa, kurią 1965 m. sukūrė Josephas Weizenbaumas, gali palaikyti dialogą bet kuria tema anglų kalba, panašiai kaip šiandieniniai pokalbių robotai! Labiausiai smalsu šioje programoje buvo tai, kad daugelis žmonių ją priskyrė žmogiškiems jausmams – ši savybė vis dar sunkiai suprantama ir diskutuotina.

„Gilaus mokymosi“ metodiką, naudojamą kuriant AI šiandien, 1968 m. sukūrė sovietų matematikas Aleksejus Ivachnenka savo darbe „Grupinis duomenų tvarkymo metodas“, kuris buvo paskelbtas žurnale „Avtomatika“. Galbūt tai skamba neįtikėtinai, tačiau sparti technologijų pažanga, kurią matome šiandien, yra lėto ir pastovaus darbo, atliekamo XX amžiaus viduryje, pečių.

1980-ieji – suaktyvėjusių veiksmų metas

\Bet viskas nebuvo lėta ir stabili. Jie suaktyvėjo devintajame dešimtmetyje, kai susidomėjimas dirbtiniu intelektu ir dėl to finansavimas bei moksliniai tyrimai šioje srityje išaugo didžiuliais šuoliais. Šiuo laikotarpiu buvo kuriamos programos, kurios atkartojo žmogiškųjų ekspertų gebėjimus priimti sprendimus konkrečiose srityse.

1980 m. buvo surengta pirmoji Dirbtinio intelekto pažangos asociacijos arba AAAI, kuri buvo įkurta 1979 m., konferencija. Šiais metais surengusi 38-ąją metinę konferenciją ši asociacija ir toliau skatina mokslinius tyrimus dirbtinio intelekto srityje. ir keitimasis mokslinėmis idėjomis tarp pasaulinių šios srities specialistų. Tačiau buvo laikas 1984 m., kai AAAI išpranašavo tai, kas buvo vadinama „ AI žiema “ – lėtų tyrimų laiką dėl sumažėjusio susidomėjimo dirbtiniu intelektu.

Tačiau prieš šią prognozę Japonijos tarptautinės prekybos ir pramonės ministerija 1981 m. penktosios kartos kompiuterių projektui skyrė stulbinančius 850 mln. būti ažiotažu, o ne senbuviu. Tačiau projektas parodė japonų IKIGAI filosofiją, nes mokslininkai išnaudojo savo polėkį, kad paskatintų lygiagrečio loginio programavimo plėtrą.

Devintojo dešimtmečio pabaiga ir dešimtojo dešimtmečio pradžia – dirbtinio intelekto žiema?

Priešingai nei prognozavo meteorologijos departamentas, AAAI prognozė apie AI žiemą pasitvirtino. „Penktosios kartos“ projekto pabaiga buvo viena iš priežasčių, kodėl devintojo dešimtmečio pabaigoje sumažėjo susidomėjimas ir investicijos dirbtinio intelekto srityje. Tačiau kiti ekspertų sistemų ir mašinų rinkų nesėkmės, įskaitant specializuotos LISP pagrindu sukurtos aparatinės įrangos žlugimą dėl pigesnių IBM ir Apple alternatyvų 1987 m., taip pat prisidėjo prie nesidomėjimo dirbtiniu intelektu.

Tačiau šiuo laikotarpiu ne viskas buvo niūri. Nužudyto amerikiečių žurnalisto Danielio Pearlo tėvas ir 2011 m. Turingo premijos laureatas profesorius Judea Pearl 1988 m. paskelbė knygą „Tikimybinis samprotavimas intelektualiose sistemose“. Tikimybinio požiūrio į dirbtinį intelektą čempionas ir Bajeso tinklų išradėjas buvo revoliucionierius. mąstytojas, kurio Bajeso modeliai tapo reikšmingu įrankiu svarbiam darbui inžinerijos ir gamtos moksluose.

Jabberwockas gali būti baisus išgalvotas personažas iš Alisa Stebuklų šalyje, tačiau jo paskirtis buvo tokia pati kaip Jabberwacky, 1988 m. Rollo Carpenterio sukurtas pokalbių robotas – pradžiuginti ir linksminti. Jabberwacky buvo įrengtas taip, kad galėtų linksmai ir su humoru imituoti natūralų žmonių pokalbį.

1993–2011 m. – miegančio milžino iškilimas

Žiema nėra ilga, ypač subtropiniuose regionuose, o kai ji palieka, pavasaris pradeda nuostabius žydėjimus, kuriuos mėgsta visi. Kažkas panašaus nutiko ir AI žiemai. Nors grėsminga žmonijos eros pabaigos prognozė 1993 m. Vernoro Vinge'o knygoje „The Coming Technological Singularity“ galėjo išgąsdinti geriausius iš mūsų, šiame dokumente taip pat buvo prognozuojama, kad per 30 metų „turėsime technologiją, kuri sukurs antžmogišką intelektą. “ Trisdešimt metų, kai galbūt nepasiekėme to, ką jis numatė, bet atrodo, kad einame ta kryptimi.

1997 m. pasaulis išvydo, kaip karaliaujantis pasaulio šachmatų čempionas Gary Kasparovas pralaimėjo „Deep Blue“ – pirmosios kompiuterinės šachmatų žaidimo programos – rankose. Šis įvykis buvo takoskyros momentas AI istorijoje ir tapo kūrybine įtaka daugeliui knygų ir filmų. Tais pačiais metais Dragon išleido NaturallySpeaking 1.0, dar žinomą kaip DNS, kalbos atpažinimo programinę įrangą, kuri veiktų sistemoje Windows.

2000 m. buvo pasiekta tolesnė pažanga šioje srityje, kai buvo sukurtas Kismet – robotas, galintis imituoti žmogaus emocijas. Šį ir kitus robotus sukūrė profesorė Cynthia Breazeal, kuri vis dar buvo MIT dirbtinio intelekto laboratorijos studentė. Pradėjo formuotis svajonės, kurias matė XX a. pradžios dramaturgai.

Verta švęsti Jurijaus Gagarino kosminę odisėją ir Neilo Armstrongo nusileidimą į Mėnulį, bet taip pat buvo verta švęsti dviejų JAV marsaeivių „Spirit“ ir „Opportunity“ nusileidimą Marse 2003 m. Jie sėkmingai veikė planetoje be žmogaus įsikišimo – tai didelis laimėjimas technologijų pasauliui. .

„Twitter“, „Facebook“ ir „Netflix“ – šiuolaikiniai technologijų milžinai – AI reklamai ir UX algoritmams pradėjo naudoti beveik prieš du dešimtmečius, 2006 m. Pradėjo matytis ženklai, kad dirbtinis intelektas kaip technologija tikrai prasidės. „Deep Blue“ laimėjimas 1997 m. buvo žvilgsnis į IBM tyrinėjimus dirbtinio intelekto srityje, o „IBM Watson“ parodė, kaip toli jų tyrimai nuvedė, kai programa nugalėjo Bradą Rutterį ir Keną Jenningsą pavojuje! Iššūkis 2011 m.

Tai buvo IBM Watson, kuris privertė pramonės šakas nuo mažmeninės prekybos iki finansinių paslaugų susimąstyti apie AI diegimo versle galimybę. 2011-ieji taip pat buvo metai, kai buvo paleista „Apple“ virtualioji asistentė „Siri“.

Nuo 2012 m. iki dabar – dideli AI šuoliai

Laikas yra tęstinumas ir viskas, ką mes darome, net DI, yra šio kontinuumo dalis. Matėme, kaip XX a. amžiaus kūdikio žingsniai atvedė prie didelių 2000-ųjų atradimų ir išradimų. Pirmajam 2000-ųjų ketvirčiui einant į pabaigą matome, kaip toli AI nuėjo, ypač per pastarąjį dešimtmetį ir šiek tiek daugiau.

Viena iš šių kelionių yra gilaus mokymosi modelis. Nuo kuklios sukūrimo 1968 m. modelis pasiekė milžinišką perspektyvą, kai „Google“ darbuotojai Jeffas Deanas ir Andrew Ng sujungė 16 000 kompiuterių procesorių, kad 2012 m. sukurtų vieną didžiausių neuroninių tinklų su daugiau nei milijardu jungčių mašininiam mokymuisi. Jie aprūpino tinklą 10 mln. atsitiktiniai kačių vaizdai iš „YouTube“ vaizdo įrašų ir nutiko kažkas nepaprasto – tinklas pradėjo atpažinti kates. Kačių mylėtojai gali kelti triukšmą!

Kita kelionė – robotų. Nuo Karelo Capeko „Rossum's Universal Robots“ iki Makoto Nishimuros „Gakutensoku“ iki Josepho Weizenbaumo pokalbių roboto ELIZA iki Cynthia Breazeal „Kismet“ robotas nuėjo ilgą kelią, tačiau 2016 m. Sophia, humanoidinis robotas, turintis realių žmogaus savybių ir išraiškų „Pilietis robotas“. Labai nustebau, nebūk.

Kai kurie dalykai drebina mūsų valtį, o kai kurie – žmoniją. Vienas iš tokių dalykų nutiko 2017 m., kai technologijų pasaulį nustebino dviejų „Facebook“ pokalbių robotų elgesys, kurie, atrodo, sukūrė savo derybų kalbą, kuri buvo nesuprantama žmonėms, tačiau parodė tam tikrus modelius, įtikinančius dirbtinio intelekto inžinierius, kad tai nebuvo atsitiktinis plepalas. kalba, kurią jie iš tikrųjų suprato. Nors tai nepranešė apie išskirtinumo atsiradimą, kaip numatė Vernoras Vinge'as, botų derybos, įskaitant apsimestinį susidomėjimą daiktu, siekiant vėliau įtikinti kitą dėl kompromiso, paliko žmonėms akį į ateities mašinų galimybes.

2020 m. kovą kilo pirmoji Covid-19 pandemijos banga, kuri sutrikdė iki tol žinomą darbą. Kai įmonės pradėjo ieškoti būdų, kaip dirbti nuotoliniu būdu, 2020 m. gegužę atvirasis AI pristatė savo generatyvųjį iš anksto apmokytą transformatorių arba GPT-3, kaip jis liaudiškai vadinamas. GPT-3 yra vienas didžiausių kalbų mokymosi modelių, kuris gali atlikti užduotis padidintu tikslumu dėl padidėjusio pajėgumo ir didesnio parametrų skaičiaus – 175 mlrd., o tai yra 10 kartų daugiau nei artimiausias konkuruojantis modelis Turing-NLG.

Nuo tada buvo išleistos naujesnės patobulintos versijos GPT-3.5 ir GPT-4. Visai neseniai buvo paskelbta, kad GPT-5 žada pažangųjį dirbtinį intelektą, empatiją, konfidencialumą, dinamišką pritaikymą, minčių ir samprotavimų grandinę žingsnis po žingsnio.

Mūsų kelionė atvedė mus į šiandieną, kur AI persmelkia kiekvieną mūsų gyvenimo aspektą. Nuo virtualių asistentų, numatančių mūsų poreikius, iki savarankiškai važiuojančių automobilių, važinėjančių miesto gatvėmis, kadaise buvusios fantastiškos AI pionierių svajonės tapo mūsų kasdiene realybe.

Tačiau, kai verčiame puslapį į ateitį, siužetas tirštėja nuo etinių dilemų, poveikio visuomenei ir dirbtinio bendro intelekto – didžiausios ribos – ieškojimo. AI saga ir toliau vystosi, žavi mūsų vaizduotę ir verčia suprasti, ką reiškia sukurti intelektą iš silicio ir kodo.

Taigi, pasaka apie dirbtinį intelektą, užburiantis žmogaus išradingumo ir technologinės evoliucijos derinys, žygiuoja į nežinią, kviesdamas mus visus pamatyti kitus šio prikaustančio pasakojimo skyrius.

Priedas: