Care este istoria inteligenței artificiale? Prezentare completă

Când vă uitați pe internet în zilele noastre, veți găsi mai mult ca sigur elemente AI în toate formele și peste tot.

Nu mai este ceva desprins dintr-un film SF.

De la funcția de autocorectare a telefonului la recomandările Netflix și fila ChatGPT care este deschisă chiar acum, nu a apărut peste noapte ca o senzație virală TikTok - a fost aici și a evoluat sub ochii noștri.

Este uimitor cât de departe am ajuns de la "ce-ar fi dacă mașinile ar fi capabile să gândească" la "ChatGPT, schițează-mi o strategie de afaceri de un an".

De-a lungul dezvoltării sale, inteligența artificială a înregistrat numeroase eșecuri și descoperiri și a produs mulți gânditori străluciți.

În această postare, nu ne vom plimba doar pe aleea amintirilor, ci vom afla și cum inteligența artificială a devenit o parte a conversației de zi cu zi.

Spoiler alert: implică mult mai multă anxietate matematică și frică existențială decât v-ați aștepta.

---

Principalele concluzii

• Cercetarea în domeniul IA a început în anii 1940, când pionierii calculatoarelor visau la mașini gânditoare.

• Domeniul a fost lansat oficial în 1956, la Conferința Dartmouth, când a fost inventat termenul "inteligență artificială".

• AI a trecut prin mai multe "ierni" în care finanțarea a secat și lumina reflectoarelor a dispărut.

• Descoperirile moderne în materie de inteligență artificială au fost obținute prin combinarea unor seturi masive de date cu calculatoare performante.

• IA generativă de astăzi reprezintă cel mai recent capitol dintr-o poveste de 70 de ani a ambiției umane.

---

Cum a evoluat IA de la teorie la realitate

Gândiți-vă la istoria AI ca la cariera formației dvs. preferate. 

A început cu anii underground, când doar fanii adevărați îi acordau atenție.

Apoi a venit descoperirea generală pe care toată lumea susține că a văzut-o venind.

Câteva eșecuri și reveniri mai târziu, ele sunt dintr-o dată peste tot, iar părinții tăi întreabă despre ele.

IA a urmat exact această traiectorie. Primii cercetători nu încercau să construi ChatGPT.

Ei puneau întrebări fundamentale: Pot mașinile să gândească? Pot învăța? Pot rezolva probleme la fel ca oamenii?

Răspunsul s-a dovedit a fi "într-un fel, dar este complicat". 

Originile inteligenței artificiale (înainte de anii 1950)

Înainte de a avea computere, am avut visători. Miturile antice spuneau povești despre ființe artificiale aduse la viață.

Mitologia greacă ni l-a dat pe Talos, gigantul de bronz care proteja Creta. Folclorul evreiesc avea golemi, care sunt creaturi de lut animate de cuvinte mistice.

Dar adevărata poveste a originii inteligenței artificiale începe în timpul celui de-al Doilea Război Mondial, cu Alan Turing. Turing spărgea codurile naziste și punea bazele calculatoarelor moderne. Vorbim despre multitasking.

În 1936, Turing a introdus conceptul de mașină de calcul universală.

Acest dispozitiv teoretic poate efectua orice calcul dacă i se dau instrucțiunile corecte.

Sună puțin plictisitor până când îți dai seama că această idee a devenit fundamentul tuturor calculatoarelor pe care le-ai folosit vreodată, inclusiv cel pe care citești acest articol.

Războiul a accelerat totul și a creat o nevoie pentru inovare. Dintr-o dată, guvernele și-au folosit bugetele pentru orice tehnologie care le-ar fi putut oferi un avantaj.

Primele computere electronice au apărut în acest mediu sub presiune. 

Mașini precum ENIAC umpleau camere întregi și aveau nevoie de echipe de ingineri pentru a funcționa, dar puteau calcula în câteva secunde ceea ce oamenilor le lua ore întregi.

Până la sfârșitul anilor 1940, cercetătorii au început să se întrebe: dacă aceste mașini pot calcula, pot gândi? 

1950s: Nașterea inteligenței artificiale

Anul 1956 a fost momentul principal al inteligenței artificiale. Un grup de cercetători s-a reunit la Colegiul Dartmouth din New Hampshire pentru un atelier de vară care avea să schimbe totul.

John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester și Claude Shannon s-au închis practic într-o cameră și au decis să creeze mașini gânditoare.

Aceștia a inventat termenul "inteligență artificială" și a stabilit o foaie de parcurs ambițioasă. 

Acești cercetători credeau că, în decurs de o generație, mașinile vor fi capabile să rezolve orice problemă pe care o pot rezolva oamenii.

În cele din urmă, au greșit cu câteva decenii, dar încrederea lor a fost admirabilă.

Conferința Dartmouth a lansat IA ca un domeniu de studiu legitim.

Brusc, universitățile au creat laboratoare de IA, guvernele au semnat cecuri, iar cercetătorii au făcut predicții îndrăznețe despre viitor.

Alan Turing le dăduse deja un avans cu celebrul său test.

Testul Turing a pus o întrebare simplă: dacă aveți o conversație cu ceva și nu puteți spune dacă este om sau mașină, contează? 

Este filozofia supremă "prefă-te până reușești" și este încă relevantă astăzi.

Anii 1960-1970: Optimismul timpuriu și primele modele

Anii 1960 au început cu un avânt incredibil. Cercetătorii dispuneau de fonduri, de atenția presei și de o misiune clară. Ce ar putea merge prost?

Totul, după cum s-a dovedit.

Primele programe de inteligență artificială funcționau bine în medii controlate, dar se prăbușeau atunci când se confruntau cu complexitatea lumii reale.

E ca și cum ai fi uimitor să joci baschet pe alee, dar te-ai bloca complet în timpul unui meci adevărat.

ELIZAcreat de Joseph Weizenbaum în 1964, putea purta conversații recunoscând cuvinte cheie și răspunzând cu fraze preprogramate.

A fost o versiune mai sofisticată a jucăriei Magic 8-Ball, iar oamenii au adorat-o.

ELIZA funcționa prin potrivire de tipare și substituție. Dacă ați spus "Sunt trist", ar putea răspunde cu "De ce ești trist?"

Programul era simplu, dar suficient de eficient pentru a-i face pe unii utilizatori să creadă că vorbesc cu un terapeut adevărat. Weizenbaum a fost îngrozit când oamenii au început să formeze atașamente emoționale față de programul său.

AI nedetectabile Întrebați AI funcționează într-un mod similar. Îl puteți utiliza pentru a simula sau a explica modul în care funcționau primele modele AI, precum ELIZA, în comparație cu modelele lingvistice moderne.

Cu toate acestea, diferența este uluitoare. ELIZA se juca de-a asocierea de cuvinte, în timp ce AI-ul de astăzi poate înțelege contextul și genera răspunsuri coerente.

Între timp, cercetătorii au abordat proiecte mai ambițioase. SHRDLU al lui Terry Winograd a putut înțelege și manipula obiecte într-o lume virtuală formată din blocuri.

Ar putea urma instrucțiuni complexe precum "Pune blocul roșu deasupra celui verde, dar mai întâi mută blocul albastru din drum".

SHRDLU a fost impresionant, dar a funcționat doar în lumea sa de blocuri minuscule. Încercați să-l extindeți în lumea reală și se va bloca mai greu decât laptopul dvs. în timpul săptămânii finale.

Problema nu era doar tehnică. Cercetătorii descopereau că inteligența este mult mai complicată decât credeau.

Lucruri pe care oamenii le fac fără efort, cum ar fi recunoașterea unei fețe sau înțelegerea sarcasmului, s-au dovedit a fi incredibil de dificile pentru mașini.

1980s: Sisteme expert și inteligență artificială comercială

Tocmai când toată lumea credea că inteligența artificială a murit, aceasta a revenit în forță. Anii 1980 au adus sistemele expert și, dintr-o dată, inteligența artificială a început să facă bani adevărați.

Sistemele expert au fost diferite de abordările anterioare ale IA. În loc să încerce să reproducă inteligența generală, acestea se concentrau pe domenii specifice în care experții umani aveau cunoștințe aprofundate.

Gândiți-vă la ei ca la niște consultanți foarte inteligenți, foarte specializați.

• MYCIN infecții ale sângelui diagnosticate. 
• DENDRAL compuși chimici identificați. 
• XCON sisteme informatice configurate. 

Aceste programe captează cunoștințele experților umani și le pun la dispoziția altora.

Ideea cheie a fost că nu ai nevoie de inteligență generală pentru a fi util.

Trebuia doar să fii foarte bun la un singur lucru. Este ca acea persoană care știe totul despre filmele Marvel, dar nu-și amintește unde și-a lăsat cheile.

Companiile au început să acorde atenție. Sistemele expert puteau rezolva probleme reale și economisi bani reali. Diagnosticarea medicală, planificarea financiară, depanarea echipamentelor - AI nu mai era doar o curiozitate academică.

Guvernul japonez a lansat Proiect de calculator de generația a cincea, plănuind să creeze computere inteligente până în anii 1990. Alte țări au intrat în panică și au demarat propriile inițiative privind inteligența artificială.

Cursa spațială se încheiase, așa că de ce să nu avem în schimb o cursă a inteligenței artificiale?

Totuși, sistemele expert aveau limite. Acestea necesitau o inginerie extinsă a cunoștințelor, codificarea manuală a expertizei umane în reguli lizibile pe calculator.

A fost ca și cum ai încerca să înveți pe cineva să meargă pe bicicletă scriind toate scenariile posibile pe care le-ar putea întâlni.

1990s: Inteligența Artificială devine mainstream (în liniște)

Anii 1990 au fost anii adolescenței dificile a inteligenței artificiale. Domeniul trecea prin schimbări, își găsea identitatea și cu siguranță nu vorbea despre sentimentele sale.

Boom-ul sistemelor expert se răcise. Aceste sisteme erau costisitoare de întreținut și nu se puteau adapta la situații noi. Companiile au început să caute alternative.

Dar AI nu a dispărut. A încetat doar să se mai numească IA.

Tehnicile de învățare automată care se dezvoltau în laboratoarele academice au început să își găsească aplicații practice.

Inteligența artificială era prezentă peste tot, sub formă de filtre de spam pentru e-mailuri, sisteme de detectare a fraudelor cu carduri de credit și sisteme de recomandare, dar nimeni nu se lăuda cu ea.

Acesta a fost un marketing inteligent. Termenul "inteligență artificială" purta prea mult bagaj din ciclurile anterioare. Oamenii au considerat că este mai bine să vorbească despre "analiză statistică", "recunoașterea modelelor" sau "sisteme de sprijin pentru decizii".

Adevărata descoperire a venit de la o schimbare de abordare.

Și nimeni nu l-a numit AI, totuși. Ar fi fost mult prea evident.

2000s: Bazele inteligenței artificiale moderne

Anii 2000 au pus bazele a tot ceea ce se întâmplă astăzi în domeniul IA.

Este ca montajul de antrenament dintr-un film sportiv, doar că a durat un deceniu și a implicat mult mai multă matematică.

Mai mulți factori au convergent pentru a crea condițiile perfecte pentru progresul IA. Puterea de calcul era din ce în ce mai ieftină și mai puternică.

Internetul a creat seturi masive de date. Iar cercetătorii și-au dat seama cum să antreneze eficient rețelele neuronale.

Între timp, companiile de tehnologie au fost în liniște introducerea inteligenței artificiale în orice.

Algoritmul de căutare al Google a folosit învățarea automată pentru a clasifica paginile web. Motorul de recomandări al Amazon a generat vânzări de miliarde de dolari. Algoritmul fluxului de știri al Facebook a determinat ce văd milioane de oameni în fiecare zi.

iPhone a fost lansat în 2007, punând calculatoare puternice în buzunarele tuturor și generând cantități fără precedent de date personale.

Fiecare atingere, glisare și căutare a devenit un punct de date care ar putea antrena sisteme AI mai bune.

Până la sfârșitul deceniului, IA a fost integrată în infrastructura digitală a vieții moderne.

Majoritatea oamenilor nu își dădeau seama, dar interacționau cu sistemele AI de zeci de ori pe zi.

2010s: Deep Learning și Big Data

Anii 2010 au fost cei în care inteligența artificială a trecut de la "truc tehnic frumos" la "Sfinte Sisoe, asta schimbă totul".

Învățarea profundă a început deceniul cu o explozie. În 2012, o rețea neuronală numită AlexNet a zdrobit concurența în cadrul unui concurs de recunoaștere a imaginilor.

Acesta nu a fost doar mai bun decât alte sisteme AI, ci a fost mai bun decât experții umani.

Acest lucru nu trebuia să se întâmple încă. 

Ingredientele secrete au fost seturi de date mai mari, computere mai puternice și tehnici de instruire mai bune.

Unitățile de procesare grafică (GPU), concepute inițial pentru jocurile video, s-au dovedit a fi perfecte pentru formarea rețelelor neuronale. Gamerii au creat accidental hardware-ul care va alimenta revoluția inteligenței artificiale.

Mass-media nu se mai sătura. Fiecare descoperire în domeniul inteligenței artificiale a ținut prima pagină a ziarelor. Deep Blue îl învinge pe Kasparov la șah în anii '90 a fost impresionant, dar faptul că AlphaGo l-a învins pe campionul mondial la Go în 2016 a fost uluitor.

Go trebuia să fie prea complex pentru a fi stăpânit de computere.

Sunteți depășit de aceste tehnologii avansate? Instrumente AI moderne, cum ar fi AI nedetectabile Chat AI poate explica concepte complexe de inteligență artificială, cum ar fi rețelele neuronale convoluționale sau învățarea prin consolidare, unui public non-tehnic.

Aceleași tehnici de învățare profundă care permit recunoașterea imaginilor permit și modelele lingvistice actuale.

Vehiculele autonome au captat imaginația tuturor. Mașinile care se conduc singure au trecut de la stadiul de science fiction la cel de "anul viitor" (o promisiune care continuă să fie făcută, dar cu mai multă prudență în prezent).

Asistenții virtuali au devenit mainstream. Siri, Alexa și Google Assistant au adus inteligența artificială în milioane de case.

Toată lumea purta acum conversații cu dispozitivele lor, chiar dacă aceste conversații erau în principal "pune muzică" și "care este vremea?"

Deceniul s-a încheiat cu apariția arhitecturilor transformatoare și a mecanismelor de atenție.

Aceste inovații se vor dovedi cruciale pentru următoarea fază de dezvoltare a IA, chiar dacă majoritatea oamenilor nu auziseră niciodată de ele.

2020s: Inteligența artificială generativă și modele lingvistice de mari dimensiuni

Anii 2020 au început cu o pandemie, dar cercetătorii din domeniul IA erau prea ocupați să schimbe lumea pentru a observa.

Modelele GPT ale OpenAI au trecut de la proiecte de cercetare interesante la fenomene culturale. GPT-3 a fost lansat în 2020 și a uimit pe toată lumea cu capacitatea sa de a scrie texte coerente pe aproape orice subiect.

Apoi ChatGPT a apărut la sfârșitul anului 2022 și a rupt internetul. În câteva zile, milioane de oameni purtau pentru prima dată conversații cu AI.

Elevii îl foloseau pentru a-și face temele. Muncitorii își automatizau o parte din muncă. Creatorii de conținut generau idei mai repede ca niciodată.

Reacția a fost imediată și intensă. Unii oameni au fost uimiți. Alții erau îngroziți. Majoritatea erau undeva la mijloc, încercând să-și dea seama ce înseamnă acest lucru pentru carierele lor și pentru viitorul copiilor lor.

Inteligența artificială generativă a devenit cea mai mare poveste tehnologică de la iPhone încoace. 

Fiecare companie a început să adauge funcții de inteligență artificială. Fiecare startup pretindea că este "alimentat cu inteligență artificială".

Fiecare conferință a avut cel puțin douăsprezece paneluri despre viitorul inteligenței artificiale.

Acesta este locul în care instrumente precum Undetectable AI's AI SEO Writer, AI Essay Writer, și AI Humanizer se încadrează în poveste.

Aceste aplicații moderne reprezintă evoluția practică a tehnologiei AI generative. Ele folosesc aceleași modele care stau la baza ChatGPT și le aplică la cazuri de utilizare specifice.

Generarea de imagini a urmat o traiectorie similară. DALL-E, Midjourney și Stable Diffusion ar putea crearea de imagini fotorealiste din text descrieri. Artiștii erau încântați și îngrijorați în egală măsură.

Tehnologia s-a îmbunătățit cu o viteză amețitoare. Modelele au devenit mai mari, mai inteligente și mai capabile. GPT-4 putea să treacă examene profesionale și să scrie cod.

Claude putea purta conversații nuanțate despre subiecte complexe. Bard putea căuta pe internet și furniza informații actuale.

Repere majore în istoria inteligenței artificiale

Unele momente din istoria IA merită o recunoaștere specială.

Acestea nu sunt doar realizări tehnice, ci și puncte de cotitură culturale care au schimbat modul în care ne gândim la inteligența artificială.

1. Conferința de la Dartmouth (1956) a lansat oficial domeniul și a dat IA numele său. Fără această adunare, am fi putut să-i spunem "inteligență mecanică" sau "gândire computațională" sau ceva la fel de plictisitor.
2. Înfrângerea lui Garry Kasparov la șah de către Deep Blue (1997) a fost primul moment important al inteligenței artificiale. Milioane de oameni au urmărit cum un computer l-a depășit pe una dintre cele mai mari minți strategice ale omenirii. Viitorul a părut dintr-o dată foarte real și ușor înfricoșător.
3. IBM Watson câștigă la Jeopardy! (2011) a arătat că inteligența artificială poate gestiona limbajul natural și cunoștințele generale. A fost atât impresionant, cât și neliniștitor să vezi cum un computer reușește Daily Double.
4. AlphaGo îl învinge pe Lee Sedol la Go (2016) a fost o capodoperă tehnică. Go are mai multe poziții posibile decât atomii din universul observabil, însă sistemul DeepMind a găsit strategii câștigătoare pe care experții umani nu le-au luat niciodată în considerare.
5. Descoperirea ImageNet (2012) a dat startul revoluției învățării profunde. Victoria lui AlexNet în concursul de recunoaștere a imaginilor a demonstrat că rețelele neuronale erau pregătite pentru prime time.
6. Lansarea GPT-3 (2020) a democratizat generarea de conținut AI. Dintr-o dată, oricine putea accesa modele lingvistice puternice prin intermediul unor interfețe web simple.
7. Lansarea ChatGPT (2022) a adus inteligența artificială pentru mase. În două luni, a avut 100 de milioane de utilizatori, devenind aplicația de consum cu cea mai rapidă creștere din istorie.

Fiecare etapă s-a bazat pe munca anterioară, deschizând în același timp noi posibilități.

Așa funcționează progresul: îmbunătățiri treptate punctate de momente de descoperire care îi fac pe toți să reconsidere ceea ce este posibil.

Iernile și revenirile AI

Istoria IA nu este o linie dreaptă a progresului. Seamănă mai degrabă cu un roller coaster proiectat de cineva cu probleme de angajament.

Domeniul a trecut prin mai multe "ierni ale inteligenței artificiale", perioade în care finanțările s-au epuizat, cercetătorii au schimbat domeniul, iar presa a declarat IA moartă.

Acestea nu au fost doar eșecuri minore, ci crize existențiale care aproape au distrus complet cercetarea în domeniul IA.

Ce a cauzat iernile din IA?

Prima iarnă a inteligenței artificiale a lovit la mijlocul anilor 1970. Primii cercetători au făcut previziuni îndrăznețe cu privire la obținerea inteligenței la nivel uman în decenii. Când aceste previziuni nu s-au adeverit, a apărut dezamăgirea.

Agențiile guvernamentale de finanțare au început să pună întrebări incomode. Unde erau mașinile de gândit care le fuseseră promise?

De ce sistemele AI erau încă atât de limitate? Ce anume făceau cercetătorii cu atâția bani?

Guvernul britanic a comandat Raportul Lighthill în 1973, care a considerat că cercetarea în domeniul inteligenței artificiale este exagerată și nu oferă rezultate.

Finanțarea a fost redusă drastic. Analize similare efectuate în alte țări au ajuns la concluzii similare.

A doua iarnă a IA a venit la sfârșitul anilor 1980, după ce bula sistemelor expert a explodat. Companiile au investit masiv în tehnologia IA, dar au constatat că este dificil să o mențină și să o extindă.

Piața s-a prăbușit, luând cu ea multe startup-uri AI.

Ambele ierni au avut teme comune. Așteptările nerealiste au condus la promisiuni exagerate. Atunci când realitatea nu a corespuns hype-ului, reacția a fost inevitabilă.

Cercetătorii au învățat lecții valoroase despre gestionarea așteptărilor și concentrarea asupra aplicațiilor practice.

Viitorul inteligenței artificiale: ce urmează?

Să prezici viitorul IA este ca și cum ai încerca să prezici vremea folosind o bilă magică 8. Este posibil, dar rata ta de acuratețe probabil nu va impresiona pe nimeni.

Totuși, unele tendințe par să continue. Sistemele AI vor deveni mai capabile, mai eficiente și mai integrate în viața de zi cu zi.

Întrebarea nu este dacă inteligența artificială va deveni mai puternică - ci cum se va adapta societatea la această putere.

• Inteligența artificială generativă va deveni probabil mai bună în crearea de conținut care nu poate fi distins de munca umană. Artiștii, scriitorii și creatorii de conținut vor trebui să își dea seama cum să concureze sau să colaboreze cu sistemele AI.
• Sistemele autonome vor deveni mai comune. Mașinile care se conduc singure ar putea, în sfârșit, să își îndeplinească promisiunile. Dronele de livrare ar putea umple cerul. Lucrătorii roboți s-ar putea ocupa de sarcini periculoase sau repetitive.
• Cercetarea privind siguranța IA va deveni din ce în ce mai importantă pe măsură ce sistemele devin mai puternice. Vom avea nevoie de modalități mai bune de a ne asigura că sistemele de inteligență artificială se comportă conform destinației și nu provoacă daune neintenționate.
• Implicațiile economice sunt uluitoare. Unele locuri de muncă vor dispărea. Vor apărea noi locuri de muncă. Tranziția ar putea fi lină sau haotică, în funcție de cât de bine ne pregătim.
• Reglementarea va juca un rol mai important. Guvernele lucrează deja la cadre de guvernanță pentru IA. Provocarea constă în crearea unor norme care să protejeze oamenii fără a înăbuși inovarea.
• Democratizarea inteligenței artificiale va continua. Instrumente care altădată necesitau expertiză la nivel de doctorat devin accesibile tuturor. Acest lucru ar putea declanșa o creativitate și o inovare extraordinare sau ar putea crea noi probleme pe care nu le-am anticipat încă.

Găsiți mai multe instrumente utile aici sau încercați AI Detector și Humanizer în widgetul de mai jos!

Această poveste se scrie singură... Aproape

Istoria IA este o dovadă a ambiției umane, care transformă vise imposibile în realitate.

De la teoriile lui Turing la modelele generative de astăzi, progresul a venit din abordarea cu perseverență a problemelor insolubile.

Fiecare epocă a fost revoluționară, dar ritmul rapid și amploarea de astăzi sunt fără precedent.

Practic, inteligența artificială reprezintă zeci de ani de muncă depusă de minți strălucite. Povestea este departe de a se fi încheiat. Următoarea descoperire ar putea veni de oriunde, iar impactul său va depinde de alegerile pe care le facem acum.

Ne-am imaginat minți artificiale timp de milenii, iar astăzi le construim.

Cu inteligență artificială nedetectabilă AI SEO Writer, Chat AI, AI Essay Writer, și AI Humanizer, puteți crea conținut de înaltă calitate, natural, optimizat, captivant și unic pentru dvs.

Încercați AI nedetectabil și treceți la nivelul următor cu ajutorul inteligenței artificiale.