Если вы посмотрите в интернете, то, скорее всего, найдете элементы искусственного интеллекта в любой форме и виде повсюду.
Это уже не что-то из научно-фантастического фильма.
От функции автокоррекции в вашем телефоне до рекомендаций Netflix и открытой в данный момент вкладки ChatGPT - все это не появилось в одночасье, как вирусная сенсация на TikTok, - оно уже было здесь и развивалось на наших глазах.
Удивительно, как далеко мы продвинулись от "а что, если бы машины умели думать" до "ChatGPT, набросай мне годовую бизнес-стратегию".
За время своего развития ИИ пережил множество неудач и прорывов и породил множество блестящих мыслителей.
В этом посте мы не просто пройдемся по дорожке воспоминаний, но и узнаем, как искусственный интеллект стал частью повседневного общения.
Спойлер: в ней гораздо больше математической тревоги и экзистенциального ужаса, чем вы ожидаете.
Основные выводы
- Исследования в области ИИ начались в 1940-х годах, когда первые пионеры компьютерной техники мечтали о мыслящих машинах.
- Официальное начало этой области было положено в 1956 году на Дартмутской конференции, где был введен термин "искусственный интеллект".
- AI пережила несколько "зим", когда финансирование иссякало, а свет прожекторов угасал.
- Современные прорывы в области ИИ стали возможны благодаря объединению огромных массивов данных с мощными вычислительными системами.
- Современный генеративный ИИ - это последняя глава в 70-летней истории человеческих амбиций.
Как искусственный интеллект превратился из теории в реальность
Думайте об истории AI как о карьере вашей любимой группы.
Это началось в годы андеграунда, когда внимание уделяли только настоящие фанаты.
Затем произошел мейнстримовый прорыв, который, как утверждают все, был предрешен.
Никогда больше не беспокойтесь о том, что ИИ обнаружит ваши сообщения. Undetectable AI Мы можем помочь вам:
- Сделайте так, чтобы ваши записи с помощью искусственного интеллекта появились человекоподобный.
- Байпас все основные инструменты обнаружения ИИ одним щелчком мыши.
- Используйте AI безопасно и уверенно в школе и на работе.
Спустя несколько лет, когда они стали выходить на рынок, они стали повсюду, и ваши родители спрашивают о них.
ИИ развивался именно по такой траектории. Первые исследователи не пытались построить ChatGPT.
Они задавались фундаментальными вопросами: Могут ли машины думать? Могут ли они учиться? Могут ли они решать проблемы, как это делают люди?
Ответ оказался таким: "Вроде того, но это сложно".
Истоки ИИ (до 1950-х годов)
До появления компьютеров у нас были мечтатели. Древние мифы рассказывали истории об искусственных существах, оживших на свету.
Греческая мифология подарила нам Талоса, бронзового великана, защищавшего Крит. В еврейском фольклоре существовали големы - глиняные существа, оживляемые мистическими словами.
Но настоящая история возникновения ИИ началась во время Второй мировой войны с Алана Тьюринга. Тьюринг взламывал нацистские коды и закладывал основу для современных вычислений. Поговорим о многозадачности.
В 1936 году Тьюринг представил концепцию универсальной вычислительной машины.
Это теоретическое устройство может выполнить любой расчет, если ему дать правильные инструкции.
Звучит скучновато, пока вы не поймете, что эта идея легла в основу всех компьютеров, которыми вы когда-либо пользовались, включая тот, на котором вы читаете эту статью.
Война ускорила развитие событий и создала нужно для инноваций. Внезапно правительства стали использовать свои бюджеты на любые технологии, которые могли бы дать им преимущество.
Первые электронные компьютеры появились именно в этих условиях.
Такие машины, как ENIAC, занимали целые комнаты, для их работы требовались команды инженеров, но они могли за секунды вычислить то, на что у человека уходили часы.
К концу 1940-х годов исследователи начали задаваться вопросом: если эти машины могут вычислять, то могут ли они думать?
1950s: Рождение искусственного интеллекта
1956 год стал моментом, когда ИИ стал главным героем. Группа исследователей собралась в Дартмутском колледже в Нью-Гэмпшире на летний семинар, который должен был изменить все.
Джон Маккарти, Марвин Мински, Натаниэль Рочестер и Клод Шеннон, по сути, заперлись в комнате и решили создать мыслящие машины.
Они придумал термин "искусственный интеллект". и наметил амбициозную дорожную карту.
Эти исследователи считали, что уже через поколение машины смогут решать любые задачи, которые под силу человеку.
В итоге они ошиблись на несколько десятилетий, но их уверенность в себе достойна восхищения.
Конференция в Дартмуте положила начало ИИ как законной области исследований.
Внезапно университеты стали создавать лаборатории ИИ, правительства выписывать чеки, а исследователи делать смелые прогнозы на будущее.
Алан Тьюринг уже дал им фору, проведя свой знаменитый тест.
Тест Тьюринга задавал простой вопрос: если вы разговариваете с чем-то и не можете определить, кто это - человек или машина, имеет ли это значение?
Это самая настоящая философия "притворяйся, пока не добьешься своего", которая актуальна и сегодня.
1960-1970-е годы: Ранний оптимизм и первые модели
1960-е годы начались с невероятного подъема. У исследователей было финансирование, внимание СМИ и четкая миссия. Что могло пойти не так?
Все, как оказалось.
Ранние программы искусственного интеллекта хорошо работали в контролируемых условиях, но разваливались, когда сталкивались со сложностями реального мира.
Это все равно что потрясающе играть в баскетбол на своей дорожке, но полностью отключиться во время настоящей игры.
ЭЛИЗАсозданный Джозефом Вейценбаумом в 1964 году, мог вести беседу, распознавая ключевые слова и отвечая на них запрограммированными фразами.
Это была более сложная версия игрушки Magic 8-Ball, и людям она понравилась.
ELIZA работала по принципу подбора и замены шаблонов. Если вы скажете "Мне грустно", она может ответить "Почему тебе грустно?".
Она была простой, но достаточно эффективной, чтобы одурачить некоторых пользователей, заставив их думать, что они разговаривают с настоящим психотерапевтом. Вейценбаум пришел в ужас, когда люди начали испытывать эмоциональную привязанность к его программе.
Необнаруживаемый ИИ Спросите ИИ работает аналогичным образом. Вы можете использовать его для моделирования или объяснения того, как работали ранние модели ИИ, такие как ELIZA, по сравнению с современными языковыми моделями.
Однако разница поразительна. ELIZA играла в словесные ассоциации, а современный ИИ способен понимать контекст и генерировать связные ответы.
Тем временем исследователи занимались более амбициозными проектами. ШРДЛУ Терри Виноград могли понимать и манипулировать объектами в виртуальном мире, состоящем из блоков.
Он может следовать сложным инструкциям вроде "Положите красный блок поверх зеленого, но сначала уберите с дороги синий блок".
SHRDLU была впечатляющей, но она работала только в своем крошечном блочном мире. Попробуйте распространить его на реальный мир, и он рухнет сильнее, чем ваш ноутбук во время финальной недели.
Проблема была не только технической. Исследователи обнаружили, что интеллект гораздо сложнее, чем они думали.
То, что люди делают без особых усилий, например, узнают лицо или понимают сарказм, оказалось невероятно сложным для машин.
1980s: Экспертные системы и коммерческий ИИ
Когда все думали, что искусственный интеллект умер, он вернулся с новой силой. В 1980-х годах появились экспертные системы, и внезапно ИИ стал приносить реальные деньги.
Экспертные системы отличались от предыдущих подходов к ИИ. Вместо того чтобы пытаться воспроизвести общий интеллект, они фокусировались на конкретных областях, в которых человеческие эксперты обладали глубокими знаниями.
Думайте о них как о действительно умных и специализированных консультантах.
- MYCIN диагностированные инфекции крови.
- DENDRAL идентифицированные химические соединения.
- XCON сконфигурированные компьютерные системы.
Эти программы заимствуют знания людей-экспертов и делают их доступными для других.
Главная мысль заключалась в том, что для того, чтобы быть полезным, не нужен общий интеллект.
Нужно было просто хорошо разбираться в чем-то одном. Это как человек, который знает все о фильмах Marvel, но не может вспомнить, где оставил ключи.
Компании начали обращать на это внимание. Экспертные системы могли решать реальные проблемы и экономить реальные деньги. Медицинская диагностика, финансовое планирование, устранение неисправностей оборудования - ИИ перестали быть просто академической диковинкой.
Японское правительство запустило Проект "Компьютер пятого поколенияпланировали создать интеллектуальные компьютеры к 1990-м годам. Другие страны запаниковали и начали свои собственные инициативы в области ИИ.
Космическая гонка закончилась, так почему бы вместо нее не устроить гонку ИИ?
Однако экспертные системы имели свои ограничения. Они требовали обширной инженерии знаний, вручную кодируя человеческий опыт в правила, читаемые компьютером.
Это все равно что пытаться научить кого-то ездить на велосипеде, записывая все возможные сценарии, с которыми он может столкнуться.
1990s: ИИ выходит на первый план (тихо)
1990-е годы были для ИИ неловким подростковым периодом. Область переживала изменения, находила свою идентичность и определенно не говорила о своих чувствах.
Бум экспертных систем сошел на нет. Эти системы были дороги в обслуживании и не могли адаптироваться к новым ситуациям. Компании начали искать альтернативы.
Но ИИ не исчез. Он просто перестал называть себя ИИ.
Методы машинного обучения, которые до этого рождались в академических лабораториях, начали находить практическое применение.
ИИ был повсюду в виде фильтров почтового спама, систем обнаружения мошенничества с кредитными картами и рекомендательных систем, но никто не хвастался этим.
Это был умный маркетинг. Термин "искусственный интеллект" нес в себе слишком много багажа предыдущих циклов. Лучше говорить о "статистическом анализе", "распознавании образов" или "системах поддержки принятия решений".
Настоящий прорыв произошел благодаря изменению подхода.
И никто не назвал его ИИ. Это было бы слишком очевидно.
2000s: Основы современного искусственного интеллекта
2000-е годы заложили основу для всего, что происходит в искусственном интеллекте сегодня.
Это как тренировочный монтаж в спортивном фильме, только длится он десятилетие и включает в себя гораздо больше математики.
Несколько факторов сошлись воедино, создав идеальные условия для развития ИИ. Вычислительные мощности становились все дешевле и мощнее.
Интернет создал огромные массивы данных. И исследователи поняли, как эффективно обучать нейронные сети.
Тем временем технологические компании спокойно Создание искусственного интеллекта во всем.
Поисковый алгоритм Google использует машинное обучение для ранжирования веб-страниц. Рекомендательный механизм Amazon обеспечил миллиардные продажи. Алгоритм ленты новостей Facebook определяет, что ежедневно видят миллионы людей.
В 2007 году появился iPhone, который стал мощным компьютером в кармане каждого человека и генерировал беспрецедентные объемы персональных данных.
Каждое нажатие, смахивание и поиск стали точками данных, на которых можно обучать более совершенные системы искусственного интеллекта.
К концу десятилетия ИИ был внедрен в цифровую инфраструктуру современной жизни.
Большинство людей не осознают этого, но они взаимодействуют с системами искусственного интеллекта десятки раз в день.
2010s: Глубокое обучение и большие данные
В 2010-х годах ИИ превратился из "аккуратного технического трюка" в "святое дерьмо, это меняет все".
Глубокое обучение положило начало десятилетию. В 2012 году нейронная сеть под названием AlexNet Победите конкурентов в конкурсе по распознаванию образов.
Он был не просто лучше других систем искусственного интеллекта - он был лучше человеческих экспертов.
Этого еще не должно было случиться.
Секретными ингредиентами стали большие массивы данных, более мощные компьютеры и лучшие методы обучения.
Графические процессоры (GPU), изначально созданные для видеоигр, оказались идеальным решением для обучения нейронных сетей. Геймеры случайно создали оборудование, которое станет основой революции в области искусственного интеллекта.
СМИ не могли налюбоваться. Каждый прорыв в области ИИ попадал в заголовки. Deep Blue побеждает Каспарова в шахматах в 1990-х годах было впечатляющим, но победа AlphaGo над чемпионом мира по игре в го в 2016 году была просто умопомрачительной.
Предполагалось, что игра Го слишком сложна для компьютеров.
Не знаете, как разобраться в этих передовых технологиях? Современные инструменты ИИ, такие как необнаруживаемый ИИ Чат с искусственным интеллектом может объяснить сложные концепции ИИ, такие как конволюционные нейронные сети или обучение с подкреплением, нетехническим аудиториям.
Те же методы глубокого обучения, которые используются для распознавания изображений, применяются и в современных языковых моделях.
Автономные транспортные средства захватили всеобщее воображение. Самоуправляемые автомобили превратились из научной фантастики в "скорое появление в следующем году" (обещание, которое все еще дается, но уже с большей осторожностью).
Виртуальные помощники стали мейнстримом. Siri, Alexa и Google Assistant принесли искусственный интеллект в миллионы домов.
Все теперь общались со своими устройствами, даже если эти разговоры сводились в основном к "включи мою музыку" и "какая погода?".
Десятилетие завершилось появлением архитектур-трансформеров и механизмов внимания.
Эти инновации окажутся решающими для следующего этапа развития ИИ, хотя большинство людей никогда о них не слышали.
2020s: Генеративный ИИ и большие языковые модели
2020-е годы начались с пандемии, но исследователи ИИ были слишком заняты изменением мира, чтобы заметить это.
Модели GPT от OpenAI превратились из интересных исследовательских проектов в культурные феномены. GPT-3, запущенный в 2020 году, поразил всех своей способностью писать связный текст практически на любую тему.
Тогда ChatGPT появился в конце 2022 года. и взорвал интернет. Через несколько дней миллионы людей впервые заговорили с искусственным интеллектом.
Студенты использовали его для выполнения домашних заданий. Рабочие автоматизируют часть своей работы. Создатели контента генерируют идеи быстрее, чем когда-либо.
Реакция была мгновенной и бурной. Некоторые люди были поражены. Другие были в ужасе. Большинство находились где-то посередине, пытаясь понять, что это значит для их карьеры и будущего их детей.
Генеративный искусственный интеллект стал крупнейшей технологической историей со времен iPhone.
Каждая компания начала добавлять функции искусственного интеллекта. Каждый стартап заявлял, что он "работает на основе ИИ".
На каждой конференции было не менее двенадцати панелей, посвященных будущему искусственного интеллекта.
Именно здесь и пригодятся такие инструменты, как Undetectable AI. ИИ SEO-писатель, Писатель эссе по искусственному интеллекту, и Гуманизатор искусственного интеллекта вписывается в сюжет.
Эти современные приложения представляют собой практическую эволюцию технологии генеративного ИИ. Они используют те же модели, которые лежат в основе ChatGPT, и применяют их для решения конкретных задач.
Генерация изображений развивалась по схожей траектории. DALL-E, Midjourney и Stable Diffusion могли бы создание фотореалистичных изображений из текста описания. Художники были взволнованы и встревожены в равной степени.
Технологии совершенствовались с бешеной скоростью. Модели становились больше, умнее и способнее. GPT-4 мог сдавать профессиональные экзамены и писать код.
Клод мог вести тонкие беседы на сложные темы. Бард мог искать информацию в Интернете и предоставлять актуальную информацию.
Основные вехи в истории искусственного интеллекта
Некоторые моменты в истории ИИ заслуживают особого признания.
Это не просто технические достижения, а поворотные моменты в культуре, которые изменили наше представление об искусственном интеллекте.
- Дартмутская конференция (1956 г.) официально положила начало этой области и дала имя ИИ. Без этого собрания мы могли бы называть его "машинным интеллектом", "вычислительным мышлением" или чем-то столь же скучным.
- Победа Deep Blue над Гарри Каспаровым в шахматы (1997) стала первым мейнстримом ИИ. Миллионы людей наблюдали за тем, как компьютер перехитрил одного из величайших стратегических умов человечества. Будущее вдруг стало казаться очень реальным и немного пугающим.
- Победа IBM Watson в игре Jeopardy! (2011) показала, что ИИ может справиться с естественным языком и общими знаниями. Наблюдать за тем, как компьютер прибивает Daily Double, было одновременно впечатляюще и тревожно.
- AlphaGo побеждает Ли Седоля в го (2016) был техническим шедевром. В игре го больше возможных позиций на доске, чем атомов в наблюдаемой вселенной, но система DeepMind нашла выигрышные стратегии, которые человеческие эксперты никогда не рассматривали.
- Прорыв в ImageNet (2012 г.) положили начало революции глубокого обучения. Победа AlexNet в конкурсе по распознаванию изображений доказала, что нейронные сети готовы к прайм-тайму.
- Выход GPT-3 (2020 год) демократизировал создание контента ИИ. Внезапно любой желающий смог получить доступ к мощным языковым моделям через простые веб-интерфейсы.
- С запуском ChatGPT (2022 год) искусственный интеллект стал достоянием широких масс. Уже через два месяца у него было 100 миллионов пользователей, что сделало его самым быстрорастущим потребительским приложением в истории.
Каждая веха развивала предыдущую работу, открывая новые возможности.
Именно так и работает прогресс: постепенные улучшения, сменяющиеся моментами прорыва, которые заставляют всех пересмотреть свои возможности.
Зимы и возвращения ИИ
История ИИ - это не прямая линия прогресса. Она больше похожа на американские горки, спроектированные человеком, у которого есть проблемы с самоотдачей.
Эта область пережила несколько "зим ИИ" - периодов, когда финансирование иссякало, исследователи переходили из одной области в другую, а СМИ объявляли ИИ мертвым.
Это были не просто мелкие неудачи, а экзистенциальные кризисы, которые едва не привели к полной гибели исследований в области ИИ.
Чем вызваны зимы ИИ?
Первая зима ИИ наступила в середине 1970-х годов. Первые исследователи делали смелые прогнозы о достижении интеллекта человеческого уровня в течение десятилетий. Когда эти прогнозы не оправдались, наступило разочарование.
Правительственные финансовые агентства начали задавать неудобные вопросы. Где же обещанные им "думающие машины"?
Почему системы искусственного интеллекта все еще так ограничены? Что именно исследователи делали со всеми этими деньгами?
Британское правительство заказало Отчет Лайтхилла в 1973 годув котором исследования в области ИИ были признаны чрезмерно преувеличенными и недостаточно эффективными.
Финансирование было резко сокращено. Аналогичные обзоры в других странах пришли к схожим выводам.
Вторая зима ИИ наступила в конце 1980-х годов после того, как лопнул пузырь экспертных систем. Компании инвестировали значительные средства в технологии ИИ, но обнаружили, что их трудно поддерживать и масштабировать.
Рынок рухнул, унеся с собой множество AI-стартапов.
Обе зимы имели общие темы. Нереалистичные ожидания приводили к чрезмерным обещаниям. Когда реальность не соответствовала шумихе, ответная реакция была неизбежна.
Исследователи извлекли ценные уроки, касающиеся управления ожиданиями и сосредоточения внимания на практическом применении.
Будущее искусственного интеллекта: что дальше?
Предсказывать будущее ИИ - все равно что пытаться предсказать погоду с помощью Magic 8-Ball. Возможно, но ваша точность никого не впечатлит.
Тем не менее, некоторые тенденции, похоже, сохранятся. Системы ИИ будут становиться все более способными, эффективными и интегрированными в повседневную жизнь.
Вопрос не в том, станет ли ИИ более мощным, а в том, как общество адаптируется к этой мощи.
- Генеративный ИИ, вероятно, станет лучше создавать контент, неотличимый от человеческого. Художники, писатели и создатели контента должны будут понять, как конкурировать с системами ИИ или сотрудничать с ними.
- Автономные системы станут более распространенными. Самоуправляемые автомобили, возможно, наконец-то оправдают свои обещания. Беспилотники-доставщики заполнят небо. Роботы-рабочие смогут выполнять опасную или повторяющуюся работу.
- Исследования в области безопасности ИИ будут приобретать все большее значение по мере роста мощности систем. Нам понадобятся лучшие способы обеспечить, чтобы системы ИИ вели себя так, как задумано, и не причиняли непреднамеренного вреда.
- Экономические последствия ошеломляют. Некоторые рабочие места исчезнут. Появятся новые рабочие места. Переход может быть плавным или хаотичным, в зависимости от того, насколько хорошо мы подготовимся.
- Регулирование будет играть все большую роль. Правительства уже работают над системами управления ИИ. Задача состоит в том, чтобы создать правила, защищающие людей и не препятствующие инновациям.
- Демократизация ИИ будет продолжаться. Инструменты, которые раньше требовали знаний на уровне доктора философии, становятся доступными каждому. Это может привести к огромному творческому потенциалу и инновациям, а может создать новые проблемы, которые мы еще не предвидели.
Найдите другие полезные инструменты здесь или попробуйте наш детектор ИИ и Humanizer в виджете ниже!
Эта история написана сама собой... Почти
История ИИ - это свидетельство человеческих амбиций, превращающих несбыточные мечты в реальность.
Начиная с теорий Тьюринга и заканчивая современными генеративными моделями, прогресс был достигнут благодаря упорному решению неразрешимых проблем.
Каждая эпоха казалась революционной, но сегодняшние темпы и масштабы беспрецедентны.
ИИ - это, по сути, десятилетия работы гениальных умов. Эта история еще далека от завершения. Следующий прорыв может прийти откуда угодно, и его влияние будет зависеть от того, какой выбор мы сделаем сейчас.
Тысячелетиями мы представляли себе искусственные разумы, а сегодня мы их создаем.
С необнаруживаемым искусственным интеллектом ИИ SEO-писатель, Чат с искусственным интеллектом, Писатель эссе по искусственному интеллекту, и Гуманизатор искусственного интеллектаВы сможете создавать высококачественный, естественно звучащий контент, который будет оптимизирован, увлекателен и уникален именно для вас.
Попробуйте Необнаруживаемый ИИ и поднимите свой почерк с помощью искусственного интеллекта на новый уровень.