Ποια είναι η ιστορία της Τεχνητής Νοημοσύνης; Πλήρης επισκόπηση

Όταν κοιτάζετε στο διαδίκτυο σήμερα, είναι πολύ πιθανό να βρείτε παντού στοιχεία ΤΝ σε κάθε μορφή και μορφή.

Δεν είναι πια κάτι που βγαίνει από ταινία επιστημονικής φαντασίας.

Από τη λειτουργία αυτόματης διόρθωσης του τηλεφώνου σας μέχρι τις συστάσεις του Netflix και την καρτέλα ChatGPT που είναι ανοιχτή αυτή τη στιγμή, δεν εμφανίστηκε εν μία νυκτί όπως μια viral αίσθηση του TikTok - είναι εδώ και εξελίσσεται μπροστά στα μάτια μας.

Είναι εκπληκτικό πόσο μακριά έχουμε φτάσει από το "τι θα γινόταν αν οι μηχανές μπορούσαν να σκεφτούν" στο "ChatGPT, σκιαγράφησε μου μια επιχειρηματική στρατηγική για ένα χρόνο".

Καθ' όλη τη διάρκεια της ανάπτυξής της, η τεχνητή νοημοσύνη είχε πολλές αποτυχίες και ανακαλύψεις και παρήγαγε πολλούς λαμπρούς στοχαστές.

Σε αυτή τη δημοσίευση, δεν θα περπατήσουμε μόνο στις αναμνήσεις, αλλά θα μάθουμε και πώς η τεχνητή νοημοσύνη έγινε μέρος της καθημερινής συζήτησης.

Συναγερμός: περιλαμβάνει πολύ περισσότερο άγχος για τα μαθηματικά και υπαρξιακό τρόμο από ό,τι θα περίμενες.

---

Βασικά συμπεράσματα

• Η έρευνα για την τεχνητή νοημοσύνη ξεκίνησε τη δεκαετία του 1940 με τους πρώτους πρωτοπόρους των υπολογιστών να ονειρεύονται σκεπτόμενες μηχανές.

• Ο τομέας ξεκίνησε επίσημα το 1956 στο συνέδριο του Ντάρτμουθ, όπου χρησιμοποιήθηκε ο όρος "τεχνητή νοημοσύνη".

• Η ΤΝ βίωσε πολλαπλούς "χειμώνες" όπου η χρηματοδότηση στέρεψε και τα φώτα της δημοσιότητας εξασθένησαν.

• Τα σύγχρονα επιτεύγματα της Τεχνητής Νοημοσύνης προήλθαν από το συνδυασμό τεράστιων συνόλων δεδομένων με ισχυρούς υπολογιστές.

• Η σημερινή γεννητική τεχνητή νοημοσύνη αποτελεί το τελευταίο κεφάλαιο μιας 70χρονης ιστορίας ανθρώπινης φιλοδοξίας.

---

Πώς η Τεχνητή Νοημοσύνη εξελίχθηκε από τη θεωρία στην πραγματικότητα

Σκεφτείτε την ιστορία της AI σαν την καριέρα του αγαπημένου σας συγκροτήματος. 

Ξεκίνησε με τα underground χρόνια, όταν μόνο οι πραγματικοί οπαδοί έδιναν προσοχή.

Στη συνέχεια ήρθε η σημαντική ανακάλυψη που όλοι ισχυρίζονται ότι την περίμεναν.

Λίγες αποτυχίες και επαναλήψεις αργότερα, ξαφνικά βρίσκονται παντού και οι γονείς σας ρωτούν γι' αυτά.

Η τεχνητή νοημοσύνη ακολούθησε αυτή ακριβώς την πορεία. Οι πρώτοι ερευνητές δεν προσπαθούσαν να κατασκευή ChatGPT.

Έθεταν θεμελιώδη ερωτήματα: Μπορούν οι μηχανές να σκεφτούν; Μπορούν να μάθουν; Μπορούν να λύνουν προβλήματα όπως οι άνθρωποι;

Η απάντηση ήταν "περίπου, αλλά είναι περίπλοκο". 

Προέλευση της Τεχνητής Νοημοσύνης (πριν από τη δεκαετία του 1950)

Πριν από τους υπολογιστές, είχαμε ονειροπόλους. Οι αρχαίοι μύθοι διηγούνταν ιστορίες τεχνητών όντων που είχαν ζωντανέψει.

Η ελληνική μυθολογία μας έδωσε τον Τάλω, τον χάλκινο γίγαντα που προστάτευε την Κρήτη. Η εβραϊκή λαογραφία είχε τα γκόλεμ, τα οποία είναι πήλινα πλάσματα που ζωντανεύουν με μυστικιστικές λέξεις.

Αλλά η πραγματική ιστορία προέλευσης της τεχνητής νοημοσύνης ξεκινά κατά τη διάρκεια του Β' Παγκοσμίου Πολέμου με τον Άλαν Τούρινγκ. Ο Τούρινγκ έσπαγε τους ναζιστικούς κώδικες και έθετε τις βάσεις για τη σύγχρονη πληροφορική. Μιλάμε για multitasking.

Το 1936, ο Τούρινγκ εισήγαγε την έννοια της καθολικής υπολογιστικής μηχανής.

Αυτή η θεωρητική συσκευή θα μπορούσε να εκτελέσει οποιονδήποτε υπολογισμό αν της δίνονταν οι σωστές οδηγίες.

Ακούγεται λίγο βαρετό μέχρι να συνειδητοποιήσετε ότι αυτή η ιδέα έγινε η βάση για κάθε υπολογιστή που έχετε χρησιμοποιήσει ποτέ, συμπεριλαμβανομένου αυτού στον οποίο διαβάζετε αυτό το άρθρο.

Ο πόλεμος επιτάχυνε τα πάντα και δημιούργησε μια ανάγκη για την καινοτομία. Ξαφνικά οι κυβερνήσεις χρησιμοποίησαν τους προϋπολογισμούς τους για κάθε τεχνολογία που θα μπορούσε να τους δώσει πλεονέκτημα.

Οι πρώτοι ηλεκτρονικοί υπολογιστές προέκυψαν από αυτό το περιβάλλον πίεσης. 

Μηχανές όπως ο ENIAC γέμιζαν ολόκληρα δωμάτια και χρειάζονταν ομάδες μηχανικών για να λειτουργήσουν, αλλά μπορούσαν να υπολογίσουν σε δευτερόλεπτα ό,τι οι άνθρωποι χρειάζονταν ώρες.

Στα τέλη της δεκαετίας του 1940, οι ερευνητές άρχισαν να αναρωτιούνται: αν αυτές οι μηχανές μπορούν να υπολογίζουν, μπορούν να σκέφτονται; 

1950s: Η Γέννηση της Τεχνητής Νοημοσύνης

Το έτος 1956 ήταν η στιγμή του κύριου χαρακτήρα της AI. Μια ομάδα ερευνητών συγκεντρώθηκε στο Dartmouth College στο New Hampshire για ένα καλοκαιρινό εργαστήριο που θα άλλαζε τα πάντα.

Οι John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester και Claude Shannon ουσιαστικά κλείστηκαν σε ένα δωμάτιο και αποφάσισαν να δημιουργήσουν σκεπτόμενες μηχανές.

Αυτοί επινόησε τον όρο "τεχνητή νοημοσύνη" και χάραξε έναν φιλόδοξο οδικό χάρτη. 

Αυτοί οι ερευνητές πίστευαν ότι μέσα σε μια γενιά, οι μηχανές θα ήταν σε θέση να λύσουν οποιοδήποτε πρόβλημα μπορούσε να λύσει ο άνθρωπος.

Τελικά, έπεσαν έξω κατά αρκετές δεκαετίες, αλλά η αυτοπεποίθησή τους ήταν αξιοθαύμαστη.

Το συνέδριο του Ντάρτμουθ εγκαινίασε την Τεχνητή Νοημοσύνη ως νόμιμο πεδίο μελέτης.

Ξαφνικά, τα πανεπιστήμια δημιούργησαν εργαστήρια τεχνητής νοημοσύνης, οι κυβερνήσεις έγραφαν επιταγές και οι ερευνητές έκαναν τολμηρές προβλέψεις για το μέλλον.

Ο Άλαν Τούρινγκ τους είχε ήδη δώσει ένα προβάδισμα με το διάσημο τεστ του.

Το Turing Test έθεσε ένα απλό ερώτημα: αν έχετε μια συνομιλία με κάτι και δεν μπορείτε να καταλάβετε αν είναι άνθρωπος ή μηχανή, έχει σημασία; 

Είναι η απόλυτη φιλοσοφία του "fake it till you make it", και εξακολουθεί να είναι επίκαιρη σήμερα.

Δεκαετία 1960-1970: Πρώιμη αισιοδοξία και πρώτα μοντέλα

Η δεκαετία του 1960 ξεκίνησε με απίστευτη δυναμική. Οι ερευνητές είχαν χρηματοδότηση, προσοχή από τα μέσα ενημέρωσης και μια σαφή αποστολή. Τι θα μπορούσε να πάει στραβά;

Τα πάντα, όπως αποδείχθηκε.

Τα πρώτα προγράμματα τεχνητής νοημοσύνης λειτούργησαν καλά σε ελεγχόμενα περιβάλλοντα, αλλά κατέρρευσαν όταν ήρθαν αντιμέτωπα με την πολυπλοκότητα του πραγματικού κόσμου.

Είναι σαν να είσαι καταπληκτικός στο μπάσκετ που παίζεις στο δρόμο σου, αλλά να τα παρατάς εντελώς κατά τη διάρκεια ενός πραγματικού παιχνιδιού.

ELIZA, που δημιουργήθηκε από τον Joseph Weizenbaum το 1964, μπορούσε να διεξάγει συνομιλίες αναγνωρίζοντας λέξεις-κλειδιά και απαντώντας με προ-προγραμματισμένες φράσεις.

Ήταν μια πιο εξελιγμένη έκδοση του παιχνιδιού Magic 8-Ball και ο κόσμος το λάτρεψε.

Το ELIZA λειτουργούσε με αντιστοίχιση προτύπων και αντικατάσταση. Αν λέγατε "Είμαι λυπημένος", μπορεί να απαντούσε με το "Γιατί είσαι λυπημένος;".

Ήταν απλό αλλά αρκετά αποτελεσματικό ώστε να ξεγελάσει ορισμένους χρήστες και να νομίζουν ότι μιλούσαν με έναν πραγματικό θεραπευτή. Ο Weizenbaum τρόμαξε όταν οι άνθρωποι άρχισαν να δημιουργούν συναισθηματική σύνδεση με το πρόγραμμά του.

Μη ανιχνεύσιμη ΑΙ Ρωτήστε την AI λειτουργεί με παρόμοιο τρόπο. Μπορείτε να το χρησιμοποιήσετε για να προσομοιώσετε ή να εξηγήσετε πώς λειτουργούσαν τα πρώιμα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης όπως το ELIZA σε σύγκριση με τα σύγχρονα γλωσσικά μοντέλα.

Ωστόσο, η διαφορά είναι συγκλονιστική. Το ELIZA έπαιζε με συνειρμούς λέξεων, ενώ η σημερινή τεχνητή νοημοσύνη μπορεί πραγματικά να κατανοήσει το πλαίσιο και να παράγει συνεκτικές απαντήσεις.

Εν τω μεταξύ, οι ερευνητές καταπιάνονταν με πιο φιλόδοξα σχέδια. SHRDLU του Terry Winograd μπορούσε να κατανοήσει και να χειριστεί αντικείμενα σε έναν εικονικό κόσμο από τουβλάκια.

Θα μπορούσε να ακολουθήσει πολύπλοκες οδηγίες όπως "Βάλε το κόκκινο τουβλάκι πάνω από το πράσινο, αλλά πρώτα μετακίνησε το μπλε τουβλάκι από τη μέση".

Το SHRDLU ήταν εντυπωσιακό, αλλά δούλευε μόνο στον μικροσκοπικό του κόσμο. Αν προσπαθήσετε να το επεκτείνετε στον πραγματικό κόσμο, θα καταρρεύσει πιο πολύ κι από το laptop σας την εβδομάδα των τελικών εξετάσεων.

Το πρόβλημα δεν ήταν μόνο τεχνικό. Οι ερευνητές ανακάλυπταν ότι η νοημοσύνη είναι πολύ πιο περίπλοκη από ό,τι νόμιζαν.

Πράγματα που οι άνθρωποι κάνουν αβίαστα, όπως η αναγνώριση ενός προσώπου ή η κατανόηση του σαρκασμού, αποδείχθηκαν απίστευτα δύσκολα για τις μηχανές.

1980s: Συστήματα εμπειρογνωμοσύνης και εμπορική ΤΝ

Εκεί που όλοι νόμιζαν ότι η τεχνητή νοημοσύνη είχε πεθάνει, επέστρεψε με εκδίκηση. Η δεκαετία του 1980 έφερε τα συστήματα εμπειρογνωμόνων και ξαφνικά, η ΤΝ έβγαζε πραγματικά χρήματα.

Τα συστήματα εμπειρογνωμόνων ήταν διαφορετικά από τις προηγούμενες προσεγγίσεις ΤΝ. Αντί να προσπαθούν να αναπαράγουν τη γενική νοημοσύνη, επικεντρώθηκαν σε συγκεκριμένους τομείς όπου οι ανθρώπινοι εμπειρογνώμονες είχαν βαθιά γνώση.

Σκεφτείτε τους ως πραγματικά έξυπνους, πραγματικά εξειδικευμένους συμβούλους.

• MYCIN διαγνωσμένες λοιμώξεις του αίματος. 
• DENDRAL αναγνωρισμένες χημικές ενώσεις. 
• XCON διαμορφωμένα συστήματα υπολογιστών. 

Τα προγράμματα αυτά κατέγραψαν τις γνώσεις των ανθρώπινων εμπειρογνωμόνων και τις έκαναν διαθέσιμες σε άλλους.

Η βασική διαπίστωση ήταν ότι δεν χρειάζεται γενική νοημοσύνη για να είσαι χρήσιμος.

Απλά έπρεπε να είσαι πολύ καλός σε ένα πράγμα. Είναι σαν εκείνο το άτομο που ξέρει τα πάντα για τις ταινίες της Marvel, αλλά δεν μπορεί να θυμηθεί πού άφησε τα κλειδιά του.

Οι εταιρείες άρχισαν να δίνουν προσοχή. Τα έμπειρα συστήματα μπορούσαν να λύσουν πραγματικά προβλήματα και να εξοικονομήσουν πραγματικά χρήματα. Ιατρική διάγνωση, οικονομικός προγραμματισμός, αντιμετώπιση προβλημάτων εξοπλισμού - η τεχνητή νοημοσύνη δεν ήταν πια απλώς μια ακαδημαϊκή περιέργεια.

Η ιαπωνική κυβέρνηση ξεκίνησε το Έργο υπολογιστών πέμπτης γενιάς, σχεδιάζοντας τη δημιουργία ευφυών υπολογιστών μέχρι τη δεκαετία του 1990. Άλλες χώρες πανικοβλήθηκαν και ξεκίνησαν τις δικές τους πρωτοβουλίες για την τεχνητή νοημοσύνη.

Ο διαστημικός αγώνας είχε τελειώσει, οπότε γιατί να μην έχουμε έναν αγώνα τεχνητής νοημοσύνης;

Ωστόσο, τα συστήματα εμπειρογνωμόνων είχαν περιορισμούς. Απαιτούσαν εκτεταμένη μηχανική της γνώσης, κωδικοποιώντας χειροκίνητα την ανθρώπινη εμπειρογνωμοσύνη σε κανόνες αναγνώσιμους από τον υπολογιστή.

Ήταν σαν να προσπαθείς να μάθεις σε κάποιον να οδηγεί ποδήλατο γράφοντας κάθε πιθανό σενάριο που μπορεί να συναντήσει.

1990s: AI Goes Mainstream (Quietly)

Η δεκαετία του 1990 ήταν η αμήχανη εφηβεία της AI. Ο τομέας περνούσε αλλαγές, έβρισκε την ταυτότητά του και σίγουρα δεν μιλούσε για τα συναισθήματά του.

Η έκρηξη των έμπειρων συστημάτων είχε καταλαγιάσει. Η συντήρηση αυτών των συστημάτων ήταν δαπανηρή και δεν μπορούσαν να προσαρμοστούν σε νέες καταστάσεις. Οι εταιρείες άρχισαν να αναζητούν εναλλακτικές λύσεις.

Αλλά η ΤΝ δεν εξαφανίστηκε. Απλά σταμάτησε να αυτοαποκαλείται τεχνητή νοημοσύνη.

Οι τεχνικές μηχανικής μάθησης που αναπτύσσονταν σε ακαδημαϊκά εργαστήρια άρχισαν να βρίσκουν πρακτικές εφαρμογές.

Η τεχνητή νοημοσύνη ήταν παντού με τη μορφή φίλτρων spam για email, ανίχνευσης απάτης με πιστωτικές κάρτες και συστημάτων συστάσεων, αλλά κανείς δεν καυχιόταν γι' αυτήν.

Αυτό ήταν έξυπνο μάρκετινγκ. Ο όρος "τεχνητή νοημοσύνη" περιείχε πάρα πολλά φορτία από προηγούμενους κύκλους. Οι άνθρωποι βρήκαν καλύτερο να μιλούν για "στατιστική ανάλυση", "αναγνώριση προτύπων" ή "συστήματα υποστήριξης αποφάσεων".

Η πραγματική επανάσταση προήλθε από μια αλλαγή στην προσέγγιση.

Και κανείς δεν το αποκάλεσε Τεχνητή Νοημοσύνη. Αυτό θα ήταν πολύ προφανές.

2000s: Θεμέλια της Σύγχρονης Τεχνητής Νοημοσύνης

Η δεκαετία του 2000 έθεσε τις βάσεις για όλα όσα συμβαίνουν στην ΤΝ σήμερα.

Είναι σαν το μοντάζ προπόνησης σε μια αθλητική ταινία, μόνο που διήρκεσε μια δεκαετία και περιελάμβανε πολύ περισσότερα μαθηματικά.

Αρκετοί παράγοντες συνέκλιναν για να δημιουργήσουν ιδανικές συνθήκες για την πρόοδο της ΤΝ. Η υπολογιστική ισχύς γινόταν φθηνότερη και ισχυρότερη.

Το διαδίκτυο είχε δημιουργήσει τεράστια σύνολα δεδομένων. Και οι ερευνητές είχαν ανακαλύψει πώς να εκπαιδεύουν αποτελεσματικά τα νευρωνικά δίκτυα.

Εν τω μεταξύ, οι εταιρείες τεχνολογίας ήταν αθόρυβα ενσωμάτωση της Τεχνητής Νοημοσύνης στα πάντα.

Ο αλγόριθμος αναζήτησης της Google χρησιμοποίησε μηχανική μάθηση για την κατάταξη των ιστοσελίδων. Η μηχανή συστάσεων της Amazon οδήγησε σε πωλήσεις δισεκατομμυρίων. Ο αλγόριθμος news feed του Facebook καθόριζε τι έβλεπαν εκατομμύρια άνθρωποι κάθε μέρα.

Το iPhone κυκλοφόρησε το 2007, βάζοντας ισχυρούς υπολογιστές στην τσέπη του καθενός και δημιουργώντας πρωτοφανείς ποσότητες προσωπικών δεδομένων.

Κάθε πάτημα, σάρωση και αναζήτηση έγινε ένα σημείο δεδομένων που θα μπορούσε να εκπαιδεύσει καλύτερα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης.

Μέχρι το τέλος της δεκαετίας, η Τεχνητή Νοημοσύνη είχε ενσωματωθεί στην ψηφιακή υποδομή της σύγχρονης ζωής.

Οι περισσότεροι άνθρωποι δεν το συνειδητοποιούσαν, αλλά αλληλεπιδρούσαν με συστήματα τεχνητής νοημοσύνης δεκάδες φορές την ημέρα.

2010s: Big Data

Η δεκαετία του 2010 ήταν η εποχή που η τεχνητή νοημοσύνη έγινε από "ωραίο τεχνικό κόλπο" σε "γαμώτο, αυτό αλλάζει τα πάντα".

Η βαθιά εκμάθηση ξεκίνησε τη δεκαετία με πάταγο. Το 2012, ένα νευρωνικό δίκτυο που ονομάζεται AlexNet συνέτριψε τον ανταγωνισμό σε έναν διαγωνισμό αναγνώρισης εικόνων.

Δεν ήταν απλώς καλύτερο από άλλα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης - ήταν καλύτερο και από τους ανθρώπινους εμπειρογνώμονες.

Αυτό δεν έπρεπε να συμβεί ακόμα. 

Τα μυστικά συστατικά ήταν μεγαλύτερα σύνολα δεδομένων, ισχυρότεροι υπολογιστές και καλύτερες τεχνικές εκπαίδευσης.

Οι μονάδες επεξεργασίας γραφικών (GPU), που αρχικά είχαν σχεδιαστεί για βιντεοπαιχνίδια, αποδείχθηκαν ιδανικές για την εκπαίδευση νευρωνικών δικτύων. Οι παίκτες δημιούργησαν κατά λάθος το υλικό που θα τροφοδοτούσε την επανάσταση της τεχνητής νοημοσύνης.

Τα μέσα ενημέρωσης δεν μπορούσαν να χορτάσουν. Κάθε επίτευγμα της τεχνητής νοημοσύνης έγινε πρωτοσέλιδο. Ο Deep Blue κερδίζει τον Kasparov στο σκάκι τη δεκαετία του 1990 ήταν εντυπωσιακό, αλλά το να νικήσει ο AlphaGo τον παγκόσμιο πρωταθλητή στο Go το 2016 ήταν εντυπωσιακό.

Το Go υποτίθεται ότι ήταν πολύ περίπλοκο για να το κατακτήσουν οι υπολογιστές.

Έχετε ξεφύγει από τα μυαλά σας σχετικά με αυτές τις προηγμένες τεχνολογίες; Σύγχρονα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης, όπως το Undetectable AI's Συνομιλία AI μπορεί να εξηγήσει σύνθετες έννοιες της ΤΝ, όπως τα νευρωνικά δίκτυα συνελίξεων ή η ενισχυτική μάθηση, σε μη τεχνικό κοινό.

Οι ίδιες τεχνικές βαθιάς μάθησης που τροφοδοτούν την αναγνώριση εικόνων τροφοδοτούν και τα σημερινά γλωσσικά μοντέλα.

Τα αυτόνομα οχήματα αιχμαλώτισαν τη φαντασία όλων. Τα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα έγιναν από επιστημονική φαντασία "έρχονται του χρόνου" (μια υπόσχεση που εξακολουθεί να δίνεται, αλλά με μεγαλύτερη προσοχή στις μέρες μας).

Οι εικονικοί βοηθοί έγιναν mainstream. Η Siri, η Alexa και ο Google Assistant έφεραν την τεχνητή νοημοσύνη σε εκατομμύρια σπίτια.

Όλοι είχαν πλέον συνομιλίες με τις συσκευές τους, ακόμη και αν αυτές οι συνομιλίες ήταν κυρίως "παίξε τη μουσική μου" και "τι καιρό κάνει ο καιρός;".

Η δεκαετία έκλεισε με την εμφάνιση των αρχιτεκτονικών μετασχηματιστών και των μηχανισμών προσοχής.

Αυτές οι καινοτομίες θα αποδειχθούν ζωτικής σημασίας για την επόμενη φάση της ανάπτυξης της τεχνητής νοημοσύνης, παρόλο που οι περισσότεροι άνθρωποι δεν τις είχαν ακούσει ποτέ.

2020s: Generative AI and Large Language Models: Generative AI and Large Language Models: Generative AI and Large Language Models

Η δεκαετία του 2020 ξεκίνησε με μια πανδημία, αλλά οι ερευνητές της τεχνητής νοημοσύνης ήταν πολύ απασχολημένοι με την αλλαγή του κόσμου για να το προσέξουν.

Τα μοντέλα GPT του OpenAI έγιναν από ενδιαφέροντα ερευνητικά έργα πολιτιστικά φαινόμενα. Το GPT-3 κυκλοφόρησε το 2020 και ξεσήκωσε τους πάντες με την ικανότητά του να γράφει συνεκτικό κείμενο για σχεδόν οποιοδήποτε θέμα.

Τότε Το ChatGPT προέκυψε στα τέλη του 2022 και έσπασε το διαδίκτυο. Μέσα σε λίγες ημέρες, εκατομμύρια άνθρωποι συνομίλησαν για πρώτη φορά με την τεχνητή νοημοσύνη.

Οι μαθητές το χρησιμοποιούσαν για εργασία στο σπίτι. Οι εργαζόμενοι αυτοματοποιούσαν τμήματα των εργασιών τους. Οι δημιουργοί περιεχομένου δημιουργούσαν ιδέες ταχύτερα από ποτέ.

Η ανταπόκριση ήταν άμεση και έντονη. Μερικοί άνθρωποι έμειναν έκπληκτοι. Άλλοι τρομοκρατήθηκαν. Οι περισσότεροι ήταν κάπου στο ενδιάμεσο, προσπαθώντας να καταλάβουν τι σήμαινε αυτό για την καριέρα τους και το μέλλον των παιδιών τους.

Η γεννητική τεχνητή νοημοσύνη έγινε η μεγαλύτερη τεχνολογική ιστορία μετά το iPhone. 

Κάθε εταιρεία άρχισε να προσθέτει λειτουργίες τεχνητής νοημοσύνης. Κάθε startup ισχυριζόταν ότι ήταν "AI-powered".

Κάθε συνέδριο είχε τουλάχιστον δώδεκα πάνελ για το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης.

Εδώ είναι που εργαλεία όπως το Undetectable AI's Συγγραφέας AI SEO, AI Essay Writer, και AI Humanizer ταιριάζει στην ιστορία.

Αυτές οι σύγχρονες εφαρμογές αντιπροσωπεύουν την πρακτική εξέλιξη της γενετικής τεχνολογίας ΤΝ. Παίρνουν τα ίδια υποκείμενα μοντέλα που τροφοδοτούν το ChatGPT και τα εφαρμόζουν σε συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης.

Η παραγωγή εικόνων ακολούθησε παρόμοια πορεία. Το DALL-E, το Midjourney και η Stable Diffusion θα μπορούσαν να δημιουργία φωτορεαλιστικών εικόνων από κείμενο περιγραφές. Οι καλλιτέχνες ήταν εξίσου ενθουσιασμένοι και ανήσυχοι.

Η τεχνολογία βελτιώθηκε με ιλιγγιώδη ταχύτητα. Τα μοντέλα έγιναν μεγαλύτερα, εξυπνότερα και πιο ικανά. Το GPT-4 μπορούσε να περάσει επαγγελματικές εξετάσεις και να γράψει κώδικα.

Ο Claude θα μπορούσε να κάνει διαφοροποιημένες συζητήσεις για πολύπλοκα θέματα. Ο Bard μπορούσε να αναζητήσει στο διαδίκτυο και να παρέχει τρέχουσες πληροφορίες.

Σημαντικά ορόσημα στην ιστορία της Τεχνητής Νοημοσύνης

Ορισμένες στιγμές στην ιστορία της Τεχνητής Νοημοσύνης αξίζουν ιδιαίτερης αναγνώρισης.

Δεν πρόκειται απλώς για τεχνικά επιτεύγματα, αλλά για πολιτιστικές καμπές που άλλαξαν τον τρόπο με τον οποίο σκεφτόμαστε την τεχνητή νοημοσύνη.

1. Το συνέδριο του Dartmouth (1956) εγκαινίασε επίσημα τον τομέα και έδωσε το όνομά του στην AI. Χωρίς αυτή τη συνάντηση, ίσως να την αποκαλούσαμε "μηχανική νοημοσύνη" ή "υπολογιστική σκέψη" ή κάτι εξίσου βαρετό.
2. Η νίκη του Deep Blue επί του Garry Kasparov στο σκάκι (1997) ήταν η πρώτη mainstream στιγμή της Τεχνητής Νοημοσύνης. Εκατομμύρια άνθρωποι παρακολούθησαν έναν υπολογιστή να ξεπερνά ένα από τα μεγαλύτερα στρατηγικά μυαλά της ανθρωπότητας. Το μέλλον ξαφνικά φάνηκε πολύ πραγματικό και ελαφρώς τρομακτικό.
3. Το IBM Watson κερδίζει στο Jeopardy! (2011) έδειξε ότι η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χειριστεί τη φυσική γλώσσα και τη γενική γνώση. Το να βλέπεις έναν υπολογιστή να γράφει το Daily Double ήταν εντυπωσιακό και ταυτόχρονα ανησυχητικό.
4. Ο AlphaGo κερδίζει τον Lee Sedol στο Go (2016) ήταν ένα τεχνικό αριστούργημα. Το Go έχει περισσότερες πιθανές θέσεις στο ταμπλό από τα άτομα του παρατηρήσιμου σύμπαντος, αλλά το σύστημα της DeepMind βρήκε νικηφόρες στρατηγικές που οι ανθρώπινοι ειδικοί δεν είχαν σκεφτεί ποτέ.
5. Η ανακάλυψη του ImageNet (2012) ξεκίνησε την επανάσταση της βαθιάς μάθησης. Η νίκη του AlexNet στο διαγωνισμό αναγνώρισης εικόνων απέδειξε ότι τα νευρωνικά δίκτυα ήταν έτοιμα για την prime time.
6. Η έκδοση του GPT-3 (2020) εκδημοκρατίζει την παραγωγή περιεχομένου AI. Ξαφνικά ο καθένας μπορούσε να έχει πρόσβαση σε ισχυρά γλωσσικά μοντέλα μέσω απλών διεπαφών ιστού.
7. Το λανσάρισμα του ChatGPT (2022) έφερε την τεχνητή νοημοσύνη στις μάζες. Μέσα σε δύο μήνες, είχε 100 εκατομμύρια χρήστες, καθιστώντας την την ταχύτερα αναπτυσσόμενη καταναλωτική εφαρμογή στην ιστορία.

Κάθε ορόσημο βασίστηκε σε προηγούμενες εργασίες, ανοίγοντας παράλληλα νέες δυνατότητες.

Έτσι λειτουργεί η πρόοδος: σταδιακές βελτιώσεις που διακόπτονται από στιγμές επανάστασης που κάνουν όλους να επανεξετάσουν τι είναι δυνατό.

Χειμώνες AI και Comebacks

Η ιστορία της τεχνητής νοημοσύνης δεν είναι μια ευθεία γραμμή προόδου. Μοιάζει περισσότερο με ένα τρενάκι του λούνα παρκ που σχεδιάστηκε από κάποιον με προβλήματα δέσμευσης.

Ο τομέας έχει βιώσει αρκετούς "χειμώνες ΤΝ", περιόδους κατά τις οποίες η χρηματοδότηση στέρεψε, οι ερευνητές άλλαξαν πεδίο και τα μέσα ενημέρωσης κήρυξαν την ΤΝ νεκρή.

Αυτά δεν ήταν απλώς μικρές αναποδιές, αλλά υπαρξιακές κρίσεις που παραλίγο να σκοτώσουν εντελώς την έρευνα για την τεχνητή νοημοσύνη.

Τι προκάλεσε τους χειμώνες της Αλγερίας;

Ο πρώτος χειμώνας της Τεχνητής Νοημοσύνης χτύπησε στα μέσα της δεκαετίας του 1970. Οι πρώτοι ερευνητές είχαν κάνει τολμηρές προβλέψεις για την επίτευξη νοημοσύνης ανθρώπινου επιπέδου μέσα σε δεκαετίες. Όταν αυτές οι προβλέψεις δεν επαληθεύτηκαν, επικράτησε απογοήτευση.

Οι κυβερνητικοί φορείς χρηματοδότησης άρχισαν να θέτουν δυσάρεστες ερωτήσεις. Πού ήταν οι σκεπτόμενες μηχανές που τους είχαν υποσχεθεί;

Γιατί τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης εξακολουθούσαν να είναι τόσο περιορισμένα; Τι ακριβώς έκαναν οι ερευνητές με όλα αυτά τα χρήματα;

Η βρετανική κυβέρνηση ανέθεσε την Έκθεση Lighthill το 1973, η οποία έκρινε ότι η έρευνα για την τεχνητή νοημοσύνη είναι υπερβολική και δεν αποδίδει επαρκώς.

Η χρηματοδότηση μειώθηκε δραματικά. Παρόμοιες αναθεωρήσεις σε άλλες χώρες κατέληξαν σε παρόμοια συμπεράσματα.

Ο δεύτερος χειμώνας της Τεχνητής Νοημοσύνης έφτασε στα τέλη της δεκαετίας του 1980, αφού έσκασε η φούσκα των έμπειρων συστημάτων. Οι εταιρείες είχαν επενδύσει σημαντικά στην τεχνολογία ΤΝ, αλλά δυσκολεύονταν να τη διατηρήσουν και να την επεκτείνουν.

Η αγορά κατέρρευσε, παίρνοντας μαζί της πολλές νεοσύστατες επιχειρήσεις τεχνητής νοημοσύνης.

Και οι δύο χειμώνες είχαν κοινά θέματα. Οι μη ρεαλιστικές προσδοκίες οδήγησαν σε υπερμεγέθεις υποσχέσεις. Όταν η πραγματικότητα δεν ταίριαζε με τη διαφημιστική εκστρατεία, οι αντιδράσεις ήταν αναπόφευκτες.

Οι ερευνητές πήραν πολύτιμα μαθήματα σχετικά με τη διαχείριση των προσδοκιών και την εστίαση στις πρακτικές εφαρμογές.

Το μέλλον της Τεχνητής Νοημοσύνης: Τι είναι το επόμενο βήμα;

Η πρόβλεψη του μέλλοντος της Τεχνητής Νοημοσύνης είναι σαν να προσπαθείς να προβλέψεις τον καιρό χρησιμοποιώντας μια μαγική μπάλα 8. Πιθανόν, αλλά το ποσοστό ακρίβειας που θα πετύχεις δεν θα εντυπωσιάσει κανέναν.

Ωστόσο, ορισμένες τάσεις φαίνεται ότι θα συνεχιστούν. Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης θα γίνουν πιο ικανά, πιο αποτελεσματικά και πιο ενσωματωμένα στην καθημερινή ζωή.

Το ερώτημα δεν είναι αν η Τεχνητή Νοημοσύνη θα γίνει πιο ισχυρή, αλλά πώς η κοινωνία θα προσαρμοστεί σε αυτή τη δύναμη.

• Η γεννητική τεχνητή νοημοσύνη θα βελτιωθεί πιθανώς στη δημιουργία περιεχομένου που δεν θα διακρίνεται από την ανθρώπινη εργασία. Οι καλλιτέχνες, οι συγγραφείς και οι δημιουργοί περιεχομένου θα πρέπει να βρουν τρόπο να ανταγωνίζονται ή να συνεργάζονται με τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης.
• Τα αυτόνομα συστήματα θα γίνουν πιο συνηθισμένα. Τα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα μπορεί τελικά να ανταποκριθούν στις υποσχέσεις τους. Τα μη επανδρωμένα αεροσκάφη παράδοσης θα μπορούσαν να γεμίσουν τους ουρανούς. Ρομποτικοί εργάτες μπορεί να αναλάβουν επικίνδυνες ή επαναλαμβανόμενες εργασίες.
• Η έρευνα για την ασφάλεια της τεχνητής νοημοσύνης θα γίνεται όλο και πιο σημαντική καθώς τα συστήματα γίνονται όλο και πιο ισχυρά. Θα χρειαστούμε καλύτερους τρόπους για να διασφαλίσουμε ότι τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης συμπεριφέρονται όπως προβλέπεται και δεν προκαλούν ακούσια βλάβη.
• Οι οικονομικές επιπτώσεις είναι συγκλονιστικές. Ορισμένες θέσεις εργασίας θα εξαφανιστούν. Θα προκύψουν νέες θέσεις εργασίας. Η μετάβαση μπορεί να είναι ομαλή ή χαοτική, ανάλογα με το πόσο καλά προετοιμαζόμαστε.
• Η ρύθμιση θα διαδραματίσει μεγαλύτερο ρόλο. Οι κυβερνήσεις εργάζονται ήδη σε πλαίσια διακυβέρνησης της τεχνητής νοημοσύνης. Η πρόκληση είναι η δημιουργία κανόνων που θα προστατεύουν τους ανθρώπους χωρίς να καταπνίγουν την καινοτομία.
• Ο εκδημοκρατισμός της τεχνητής νοημοσύνης θα συνεχιστεί. Εργαλεία που κάποτε απαιτούσαν τεχνογνωσία επιπέδου διδακτορικού γίνονται προσιτά σε όλους. Αυτό θα μπορούσε να απελευθερώσει τεράστια δημιουργικότητα και καινοτομία, ή θα μπορούσε να δημιουργήσει νέα προβλήματα που δεν έχουμε προβλέψει ακόμη.

Βρείτε περισσότερα χρήσιμα εργαλεία εδώ, ή δοκιμάστε τον ανιχνευτή AI Detector και τον Humanizer στο widget παρακάτω!

Αυτή η ιστορία γράφεται μόνη της... σχεδόν

Η ιστορία της τεχνητής νοημοσύνης είναι μια απόδειξη της ανθρώπινης φιλοδοξίας, η οποία μετατρέπει τα αδύνατα όνειρα σε πραγματικότητα.

Από τις θεωρίες του Τούρινγκ μέχρι τα σημερινά παραγωγικά μοντέλα, η πρόοδος προήλθε από την επίλυση άλυτων προβλημάτων με επιμονή.

Κάθε εποχή αισθανόταν επαναστατική, αλλά ο σημερινός ταχύς ρυθμός και η κλίμακα είναι πρωτοφανείς.

Η τεχνητή νοημοσύνη είναι ουσιαστικά εργασία δεκαετιών από λαμπρά μυαλά. Η ιστορία απέχει πολύ από το να τελειώσει. Η επόμενη ανακάλυψη μπορεί να έρθει από οπουδήποτε και ο αντίκτυπός της θα εξαρτηθεί από τις επιλογές που θα κάνουμε τώρα.

Φανταζόμαστε τεχνητά μυαλά εδώ και χιλιετίες και σήμερα τα κατασκευάζουμε.

Με μη ανιχνεύσιμη τεχνητή νοημοσύνη Συγγραφέας AI SEO, Συνομιλία AI, AI Essay Writer, και AI Humanizer, μπορείτε να δημιουργήσετε υψηλής ποιότητας, φυσικό περιεχόμενο που είναι βελτιστοποιημένο, ελκυστικό και μοναδικά δικό σας.

Δοκιμάστε το Μη ανιχνεύσιμο AI και ανεβάστε τη γραφή σας με τεχνητή νοημοσύνη στο επόμενο επίπεδο.