Що таке історія штучного інтелекту? Повний огляд

Якщо ви подивитеся в інтернеті, то, швидше за все, знайдете елементи штучного інтелекту в усіх можливих формах і видах.

Це більше не є чимось із науково-фантастичного фільму.

Від функції автокорекції у вашому телефоні до рекомендацій Netflix і відкритої прямо зараз вкладки ChatGPT - все це не з'явилося за одну ніч, як вірусна сенсація TikTok - воно було тут і розвивалося на наших очах.

Дивно, як далеко ми просунулися від "а що, якби машини вміли думати" до "ChatGPT, намалюй мені бізнес-стратегію на рік".

Протягом свого розвитку штучний інтелект зазнав багато невдач і проривів, а також породив чимало геніальних мислителів.

У цій статті ми не просто поринемо у спогади, а й з'ясуємо, як штучний інтелект став частиною повсякденної розмови.

Спойлер: це пов'язано з набагато більшою математичною тривогою та екзистенційним страхом, ніж ви очікували.

---

Основні висновки

• Дослідження ШІ почалися в 1940-х роках, коли перші комп'ютерні піонери мріяли про машини, що мислять.

• Ця галузь була офіційно започаткована в 1956 році на Дартмутській конференції, де було введено термін "штучний інтелект".

• ШІ пережив кілька "зим", коли фінансування вичерпувалося, а увага до нього згасала.

• Сучасні прориви у сфері ШІ відбулися завдяки поєднанню величезних масивів даних з потужними обчислювальними можливостями.

• Сьогоднішній генеративний ШІ є останньою главою в 70-річній історії людських амбіцій.

---

Як ШІ еволюціонував від теорії до реальності

Подумайте про історію ШІ, як про кар'єру вашого улюбленого гурту. 

Це почалося з андеграундних років, коли на нього звертали увагу лише справжні фанати.

Потім стався прорив у мейнстрімі, який, як усі стверджують, передбачали.

Кілька невдач і повернень - і раптом вони вже скрізь, а ваші батьки питають про них.

ШІ пішов саме цією траєкторією. Перші дослідники не намагалися зібрати ChatGPT.

Вони ставили фундаментальні питання: Чи можуть машини мислити? Чи можуть вони навчатися? Чи можуть вони вирішувати проблеми, як це роблять люди?

Відповідь виявилася "типу того, але це складно". 

Витоки ШІ (до 1950-х років)

До того, як з'явилися комп'ютери, у нас були мрійники. Стародавні міфи розповідали історії про штучних істот, що оживають.

Грецька міфологія подарувала нам Талоса, бронзового велетня, який захищав Крит. У єврейському фольклорі були големи - глиняні істоти, оживлені містичними словами.

Але справжня історія походження ШІ починається під час Другої світової війни з Алана Тьюринга. Тьюрінг зламував нацистські коди і заклав основу для сучасних обчислень. Поговоримо про багатозадачність.

У 1936 році Тьюрінг запровадив концепцію універсальної обчислювальної машини.

Цей теоретичний пристрій може виконати будь-який розрахунок, якщо йому дати правильні інструкції.

Це звучить трохи нудно, поки ви не зрозумієте, що ця ідея стала основою для кожного комп'ютера, яким ви коли-небудь користувалися, в тому числі і для того, на якому ви читаєте цю статтю.

Війна все прискорила і створила потреба для інновацій. Раптом уряди почали витрачати свої бюджети на будь-яку технологію, яка могла б дати їм перевагу.

Перші електронні комп'ютери з'явилися в цьому середовищі скороварок. 

Такі машини, як ENIAC, заповнювали цілі кімнати і потребували цілих команд інженерів для роботи, але вони могли за лічені секунди обчислити те, на що людині потрібні були години.

Наприкінці 1940-х років дослідники почали задаватися питанням: якщо ці машини можуть обчислювати, то чи можуть вони думати? 

1950s: Народження штучного інтелекту

1956 рік став головним для ШІ. Група дослідників зібралася в Дартмутському коледжі в Нью-Гемпширі на літній семінар, який мав змінити все.

Джон Маккарті, Марвін Мінскі, Натаніель Рочестер і Клод Шеннон зачинилися в кімнаті і вирішили створити мислячі машини.

Вони ввів термін "штучний інтелект" і виклав амбітну дорожню карту. 

Ці дослідники вірили, що за одне покоління машини зможуть вирішити будь-яку проблему, яку може вирішити людина.

Зрештою, вони відстали на кілька десятиліть, але їхня впевненість викликала захоплення.

Дартмутська конференція започаткувала ШІ як легітимну галузь досліджень.

Раптом університети створюють лабораторії ШІ, уряди виписують чеки, а дослідники роблять сміливі прогнози щодо майбутнього.

Алан Тьюрінг вже дав їм фору своїм знаменитим тестом.

Тест Тюрінга ставив просте запитання: якщо ви розмовляєте з чимось і не можете визначити, чи це людина, чи машина, чи має це значення? 

Це філософія "роби, поки не вийде", яка не втратила своєї актуальності й донині.

1960-1970-ті: Ранній оптимізм і перші моделі

1960-ті роки розпочалися з неймовірним імпульсом. Дослідники мали фінансування, увагу ЗМІ та чітку місію. Що могло піти не так?

Все, як виявилося.

Ранні програми ШІ добре працювали в контрольованому середовищі, але розвалювалися, коли стикалися з реальними складнощами.

Це все одно, що чудово грати в баскетбол на під'їзній доріжці, але повністю вимикатися під час самої гри.

ЕЛІЗАстворений Джозефом Вайценбаумом у 1964 році, міг вести розмови, розпізнаючи ключові слова і відповідаючи на них запрограмованими фразами.

Це була більш досконала версія іграшки Magic 8-Ball, і людям вона дуже сподобалася.

ELIZA працювала за принципом зіставлення та підстановки шаблонів. Якщо ви скажете "Мені сумно", вона може відповісти: "Чому тобі сумно?".

Вона була простою, але достатньо ефективною, щоб обдурити деяких користувачів, змусивши їх думати, що вони розмовляють зі справжнім терапевтом. Вайценбаум жахнувся, коли люди почали формувати емоційну прив'язаність до його програми.

Невиявлені ШІ Запитайте ШІ працює у схожому ключі. Ви можете використовувати його, щоб змоделювати або пояснити, як працювали ранні моделі ШІ, такі як ELIZA, у порівнянні з сучасними мовними моделями.

Однак різниця приголомшлива. ELIZA грала в асоціації, тоді як сучасний ШІ здатен розуміти контекст і генерувати зв'язні відповіді.

Тим часом дослідники працювали над більш амбітними проектами. ШРДЛУ Террі Винограда могли розуміти та маніпулювати об'єктами у віртуальному світі, зробленому з блоків.

Він може виконувати складні інструкції на кшталт "Поклади червоний блок на зелений, але спочатку прибери синій блок з дороги".

SHRDLU була вражаючою, але вона працювала лише у своєму крихітному світі блоків. Спробуйте розширити його на реальний світ, і він зламається сильніше, ніж ваш ноутбук під час фінального тижня.

Проблема була не лише технічною. Дослідники виявили, що інтелект набагато складніший, ніж вони думали.

Те, що люди роблять без особливих зусиль, наприклад, розпізнають обличчя або розуміють сарказм, виявилося неймовірно складним для машин.

1980s: Експертні системи та комерційний ШІ

Саме тоді, коли всі думали, що штучний інтелект помер, він повернувся з новою силою. У 1980-х роках з'явилися експертні системи, і раптом ШІ почав заробляти реальні гроші.

Експертні системи відрізнялися від попередніх підходів до штучного інтелекту. Замість того, щоб намагатися відтворити загальний інтелект, вони зосереджувалися на конкретних галузях, де люди-експерти мали глибокі знання.

Думайте про них як про дійсно розумних, дійсно спеціалізованих консультантів.

• MYCIN діагностували інфекції крові. 
• ДЕНДРАЛЬ ідентифіковані хімічні сполуки. 
• XCON налаштовані комп'ютерні системи. 

Ці програми фіксували знання людей-експертів і робили їх доступними для інших.

Ключовим висновком було те, що для того, щоб бути корисним, вам не потрібен загальний інтелект.

Потрібно було лише добре розбиратися в чомусь одному. Це як людина, яка знає все про фільми Marvel, але не може згадати, де вона залишила свої ключі.

Компанії почали звертати увагу. Експертні системи могли вирішувати реальні проблеми та економити реальні гроші. Медична діагностика, фінансове планування, усунення несправностей обладнання - ШІ перестав бути лише академічною дивиною.

Уряд Японії запустив програму Проект "Комп'ютер п'ятого поколінняпланував створити інтелектуальні комп'ютери до 1990-х років. Інші країни запанікували і почали власні ініціативи зі створення штучного інтелекту.

Космічна гонка закінчилася, то чому б замість неї не влаштувати гонку штучного інтелекту?

Експертні системи, однак, мали обмеження. Вони вимагали великої інженерії знань, ручного кодування людського досвіду в зрозумілі для комп'ютера правила.

Це все одно, що намагатися навчити когось їздити на велосипеді, записуючи кожен можливий сценарій, з яким він може зіткнутися.

1990s: ШІ стає мейнстрімом (тихо)

1990-ті були для ШІ незручним підлітковим періодом. Галузь переживала зміни, шукала свою ідентичність і точно не говорила про свої почуття.

Бум на експертні системи вщух. Ці системи були дорогими в обслуговуванні та не могли адаптуватися до нових ситуацій. Компанії почали шукати альтернативи.

Але ШІ не зник. Він просто перестав називати себе ШІ.

Методи машинного навчання, які визрівали в академічних лабораторіях, почали знаходити практичне застосування.

ШІ був скрізь у вигляді фільтрів спаму, виявлення шахрайства з кредитними картками та рекомендаційних систем, але ніхто ним не хвалився.

Це був розумний маркетинг. Термін "штучний інтелект" ніс у собі занадто багато багажу з попередніх циклів. Люди вважали за краще говорити про "статистичний аналіз", "розпізнавання образів" або "системи підтримки прийняття рішень".

Справжній прорив стався завдяки зміні підходу.

І ніхто не називав його ШІ. Це було б занадто очевидно.

2000s: Основи сучасного штучного інтелекту

2000-ні заклали основу для всього, що відбувається у сфері ШІ сьогодні.

Це як монтаж тренувань у спортивному фільмі, за винятком того, що він тривав десять років і включав набагато більше математики.

Кілька факторів збіглися, створивши ідеальні умови для розвитку ШІ. Обчислювальні потужності ставали дедалі дешевшими та потужнішими.

Інтернет створив величезні масиви даних. А дослідники з'ясували, як ефективно навчати нейронні мережі.

Тим часом, технологічні компанії спокійно впроваджуємо штучний інтелект у все.

Пошуковий алгоритм Google використовує машинне навчання для ранжування веб-сторінок. Система рекомендацій Amazon сприяла мільярдним продажам. Алгоритм стрічки новин Facebook визначав, що бачать мільйони людей щодня.

iPhone з'явився у 2007 році, поклавши потужні комп'ютери в кишені кожного і створивши безпрецедентні обсяги персональних даних.

Кожен дотик, свайп і пошук стали точкою даних, на основі яких можна навчати кращі системи штучного інтелекту.

До кінця десятиліття ШІ був вбудований в цифрову інфраструктуру сучасного життя.

Більшість людей не усвідомлюють, що взаємодіють зі штучним інтелектом десятки разів на день.

2010s: Глибоке навчання та великі дані

У 2010-х роках штучний інтелект перетворився з "красивого технічного трюку" на "ніфіга собі, це все змінює".

Глибоке навчання розпочало десятиліття з вибуху. У 2012 році нейронна мережа під назвою AlexNet випередив конкурентів у змаганні з розпізнавання зображень.

Він був не просто кращим за інші системи штучного інтелекту - він був кращим за людей-експертів.

Цього ще не повинно було статися. 

Секретними інгредієнтами були більші набори даних, потужніші комп'ютери та кращі методи навчання.

Графічні процесори (GPU), спочатку розроблені для відеоігор, виявилися ідеальними для навчання нейронних мереж. Геймери випадково створили апаратне забезпечення, яке стане основою для революції ШІ.

ЗМІ не могли натішитися. Кожен прорив ШІ потрапляв у заголовки. Deep Blue перемагає Каспарова в шахи в 1990-х роках був вражаючим, але перемога AlphaGo над чемпіоном світу з гри в го в 2016 році була приголомшливою.

Вважалося, що мова Go занадто складна для комп'ютерів, щоб її освоїти.

Як ви ставитеся до цих передових технологій? Сучасні інструменти ШІ, такі як Undetectable AI Чат зі штучним інтелектом може пояснити складні концепції ШІ, такі як згорткові нейронні мережі або навчання з підкріпленням, нетехнічній аудиторії.

Ті ж методи глибокого навчання, що лежать в основі розпізнавання зображень, також лежать в основі сучасних мовних моделей.

Автономні транспортні засоби захопили уяву кожного. Самокеровані автомобілі пройшли шлях від наукової фантастики до "наступного року" (обіцянка, яку все ще дають, але з більшою обережністю в наші дні).

Віртуальні помічники стали мейнстрімом. Siri, Alexa та Google Assistant принесли штучний інтелект у мільйони домівок.

Тепер усі розмовляли зі своїми пристроями, навіть якщо ці розмови зводилися до "увімкни мою музику" та "яка погода?".

Десятиліття завершилося появою архітектур-трансформерів та механізмів уваги.

Ці інновації стануть вирішальними для наступного етапу розвитку ШІ, хоча більшість людей ніколи про них не чули.

2020s: Генеративний ШІ та великі мовні моделі

2020-ті почалися з пандемії, але дослідники ШІ були надто зайняті зміною світу, щоб помітити це.

Моделі GPT від OpenAI пройшли шлях від цікавих дослідницьких проектів до культурних феноменів. GPT-3, запущена у 2020 році, вразила всіх своєю здатністю писати зв'язний текст практично на будь-яку тему.

Тоді ChatGPT з'явився наприкінці 2022 року і зламав інтернет. За кілька днів мільйони людей уперше розмовляли зі штучним інтелектом.

Студенти використовували його для виконання домашніх завдань. Працівники автоматизували частину своєї роботи. Творці контенту генерували ідеї швидше, ніж будь-коли.

Реакція була негайною та інтенсивною. Деякі люди були вражені. Інші були налякані. Більшість були десь посередині, намагаючись зрозуміти, що це означає для їхньої кар'єри та майбутнього їхніх дітей.

Генеративний ШІ став найбільшою технологічною історією з часів iPhone. 

Кожна компанія почала додавати функції штучного інтелекту. Кожен стартап стверджував, що він "на базі штучного інтелекту".

На кожній конференції було щонайменше дванадцять панелей про майбутнє штучного інтелекту.

Ось де такі інструменти, як ШІ, що не виявляються AI SEO Writer, AI Writer of Essayі ШІ-гуманізатор вписуються в історію.

Ці сучасні додатки представляють практичну еволюцію технології генеративного ШІ. Вони використовують ті самі базові моделі, що й ChatGPT, і застосовують їх до конкретних випадків використання.

Генерація зображень відбувалася за схожою траєкторією. DALL-E, Midjourney і Stable Diffusion могли б створювати фотореалістичні зображення з тексту описи. Художники були схвильовані і стурбовані однаковою мірою.

Технології вдосконалювалися з шаленою швидкістю. Моделі ставали більшими, розумнішими та потужнішими. GPT-4 міг складати професійні іспити та писати код.

Клод міг вести тонкі розмови на складні теми. Бард міг шукати інформацію в Інтернеті та надавати актуальну інформацію.

Основні віхи в історії штучного інтелекту

Деякі моменти в історії ШІ заслуговують на особливе визнання.

Це не просто технічні досягнення, а культурні поворотні моменти, які змінили наше уявлення про штучний інтелект.

1. Дартмутська конференція (1956) офіційно започаткувала цю галузь і дала ШІ його назву. Якби не ця конференція, ми могли б називати його "машинним інтелектом", "обчислювальним мисленням" або чимось не менш нудним.
2. Перемога Deep Blue над Гаррі Каспаровим у шахах (1997) стала першим мейнстрімом ШІ. Мільйони людей спостерігали за тим, як комп'ютер перевершив один з найвидатніших стратегічних умів людства. Майбутнє раптом стало дуже реальним і трохи страшним.
3. IBM Watson перемагає в грі Jeopardy! (2011) показав, що ШІ може працювати з природною мовою та загальними знаннями. Спостерігати за тим, як комп'ютер прибиває Daily Double, було одночасно вражаюче і тривожно.
4. AlphaGo перемагає Лі Седола в го (2016) був технічним шедевром. У грі Го більше можливих позицій на дошці, ніж атомів у спостережуваному Всесвіті, але система DeepMind знайшла виграшні стратегії, які люди-експерти ніколи не розглядали.
5. Прорив ImageNet (2012)) започаткував революцію в галузі глибокого навчання. Перемога AlexNet у конкурсі з розпізнавання зображень довела, що нейромережі готові до прайм-тайму.
6. Випуск GPT-3 (2020) демократизував створення контенту зі штучним інтелектом. Несподівано будь-хто отримав доступ до потужних мовних моделей через прості веб-інтерфейси.
7. Запуск ChatGPT (2022 рік) приніс ШІ в маси. За два місяці у нього було 100 мільйонів користувачів, що зробило його найбільш швидкозростаючим споживчим додатком в історії.

Кожна віха спиралася на попередню роботу, відкриваючи при цьому нові можливості.

Так працює прогрес: поступові покращення, що чергуються з моментами прориву, які змушують всіх переглянути межі можливого.

Зими та повернення штучного інтелекту

Історія ШІ - це не пряма лінія прогресу. Це більше схоже на американські гірки, розроблені кимось, хто має проблеми із зобов'язаннями.

Галузь пережила кілька "зим ШІ" - періодів, коли фінансування вичерпувалося, дослідники переходили в інші галузі, а засоби масової інформації оголошували ШІ мертвим.

Це були не просто незначні невдачі, а екзистенційні кризи, які ледь не знищили дослідження ШІ повністю.

Що спричинило зими штучного інтелекту?

Перша зима штучного інтелекту настала в середині 1970-х років. Перші дослідники робили сміливі прогнози щодо досягнення людського рівня інтелекту протягом десятиліть. Коли ці прогнози не справдилися, настало розчарування.

Державні фінансові установи почали ставити незручні запитання. Де ж були обіцяні їм "машини мислення"?

Чому системи штучного інтелекту все ще були такими обмеженими? Що саме дослідники робили з усіма цими грошима?

Британський уряд замовив Доповідь Лайтхілла у 1973 роціякий вважає, що дослідження ШІ перебільшені і не дають належних результатів.

Фінансування було різко скорочено. Аналогічні огляди в інших країнах дійшли схожих висновків.

Друга зима штучного інтелекту настала наприкінці 1980-х після того, як луснула "бульбашка" експертних систем. Компанії інвестували значні кошти в технологію штучного інтелекту, але зіткнулися з труднощами в її підтримці та масштабуванні.

Ринок обвалився, потягнувши за собою багато АІ-стартапів.

Обидві зими мали спільні теми. Нереалістичні очікування призвели до надмірних обіцянок. Коли реальність не відповідала галасу, зворотна реакція була неминучою.

Дослідники отримали цінні уроки щодо управління очікуваннями та зосередження на практичному застосуванні.

Майбутнє штучного інтелекту: що далі?

Прогнозувати майбутнє ШІ - це все одно, що намагатися передбачити погоду за допомогою магічної кулі. Це можливо, але ваша точність, швидше за все, нікого не вразить.

Втім, деякі тенденції, схоже, збережуться. Системи штучного інтелекту стануть більш потужними, ефективними та інтегрованими в повсякденне життя.

Питання не в тому, чи стане ШІ потужнішим, а в тому, як суспільство адаптується до цієї потужності.

• Генеративний ШІ, ймовірно, стане кращим у створенні контенту, який неможливо буде відрізнити від людської роботи. Художникам, письменникам і творцям контенту потрібно буде з'ясувати, як конкурувати з системами ШІ або співпрацювати з ними.
• Автономні системи стануть більш поширеними. Самокеровані автомобілі, можливо, нарешті виправдають свої обіцянки. Дрони-доставщики можуть заповнити небо. Роботи-робітники можуть виконувати небезпечну або повторювану роботу.
• Дослідження безпеки ШІ ставатимуть дедалі важливішими в міру того, як системи ставатимуть потужнішими. Нам знадобляться кращі способи гарантувати, що системи ШІ поводяться належним чином і не завдають ненавмисної шкоди.
• Економічні наслідки приголомшливі. Деякі робочі місця зникнуть. З'являться нові робочі місця. Перехід може бути плавним або хаотичним, залежно від того, наскільки добре ми підготуємося.
• Регулювання відіграватиме більшу роль. Уряди вже працюють над структурами управління ШІ. Завдання полягає в тому, щоб створити правила, які захищають людей, не пригнічуючи інновації.
• Демократизація ШІ продовжиться. Інструменти, які колись вимагали знань на рівні доктора філософії, стають доступними кожному. Це може вивільнити величезну творчість та інновації, а може створити нові проблеми, яких ми ще не передбачали.

Знайдіть більше корисних інструментів тут або спробуйте наш ШІ-детектор і гуманізатор у віджеті нижче!

Ця історія пише сама себе... Майже

Історія ШІ - це свідчення людських амбіцій, які перетворюють нездійсненні мрії на реальність.

Від теорій Тюрінга до сучасних генеративних моделей, прогрес відбувався завдяки наполегливому вирішенню нерозв'язних проблем.

Кожна епоха була революційною, але сьогоднішні швидкі темпи та масштаби є безпрецедентними.

ШІ - це, по суті, десятиліття роботи геніальних умів. Історія ще далека від завершення. Наступний прорив може статися будь-де, і його вплив залежатиме від того, який вибір ми зробимо зараз.

Тисячоліттями ми уявляли собі штучний розум, а сьогодні ми його створюємо.

З невидимим штучним інтелектом AI SEO Writer, Чат зі штучним інтелектом, AI Writer of Essayі ШІ-гуманізаторви можете створювати високоякісний, природний контент, оптимізований, цікавий та унікальний для вас.

Спробуй ШІ, який неможливо виявити і виведіть написання текстів за допомогою штучного інтелекту на новий рівень.