Lai gan mākslīgā intelekta sacensības sākās tikai nesen, mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās pastāv ilgāk, nekā patērētāji to saprot. AI tehnoloģijām ir izšķiroša loma dažādās nozarēs. Tie paātrina pētniecību un attīstību veselības aprūpē, valsts drošībā, loģistikā, finansēs un mazumtirdzniecībā, kā arī citās nozarēs.

AI ir bagāta, sarežģīta vēsture. Šeit ir daži no ievērojamākajiem sasniegumiem, kas veido mūsdienu vismodernākos AI modeļus.

1300-1900: AI sakņu izsekošana

Datori parādījās 70. gadu vidū, taču vēsturnieki senākās atsauces uz AI meklē vēlu viduslaikos. Zinātnieki bieži domāja par nākotnes jauninājumiem. Protams, viņiem pietrūka tehnoloģisko resursu un prasmju, lai realizētu idejas.

  • 1305: Teologs un katalāņu mistiķis Ramons Llulls rakstīja Ars Magna 1300. gadu sākumā. Tajā ir sīki aprakstīti mehāniskie paņēmieni loģiskiem starpreliģiju dialogiem. Pēdējā Ars Magna sadaļa, Ars Generalis Ultima, izskaidro diagrammu priekšlikumu atvasināšanai no esošās informācijas. Tas atgādina AI apmācību.
    • instagram viewer
  • 1666: Gotfrīda Leibnica darbs Dissertatio de arte combinatoria smeļas iedvesmu no Ars Magna. Tā ir mehāniska diagramma, kas sadala dialogus, dekonstruējot tos vienkāršākajās formās, lai tos varētu viegli analizēt. Šīs dekonstruētās formulas ir līdzīgas datu kopām, ko izmanto AI izstrādātāji.
  • 1726: Džonatana Svifta filmā Guliver's Travels iepazīstina ar The Engine. Tā ir izdomāta ierīce, kas ģenerē loģiskas vārdu kopas un permutācijas, ļaujot pat "visvairāk nezinošajam cilvēkam" rakstīt zinātniskus darbus par dažādām tēmām. Ģeneratīvais AI veic tieši šo funkciju.
  • 1854: Angļu matemātiķis Džordžs Būls loģisko spriešanu salīdzina ar rēķināšanu. Viņš apgalvo, ka cilvēki var formulēt hipotēzes un analizēt problēmas, izmantojot iepriekš noteiktus vienādojumus. Nejauši ģeneratīvais AI izmanto sarežģītus algoritmus, lai iegūtu rezultātu.

Lai gan pirmais periods, kurā aplūkotas AI saknes, aptver plašu laika posmu, ir daži svarīgi momenti.

1900-1950: Mūsdienu AI rītausma

Tehnoloģiju attīstība šajā periodā paātrinājās. IT resursu pieejamība ļāva pētniekiem materializēt teorijas, iedomātas koncepcijas un spekulācijas. Viņi lika pamatus kibernētikai.

  • 1914: Spāņu būvinženieris Leonardo Torress un Kvevedo izveidoja El Ajedrecista, kas angļu valodā nozīmē šaha spēlētājs. Tā ir agrīna automatizācijas izmantošana. Šaha spēlētājs izpildīja beigu gājienu, izmantojot savu baļķi un karali, lai atķemmētu pretinieku spēlētāju.
  • 1943: Walter Pitts un Warren McCulloch izstrādāja bioloģiskā neirona matemātisko un datormodelīti. Tas veic vienkāršas loģiskās funkcijas. Pētnieki turpinās atsaukties uz šo algoritmu vairākas desmitgades, ļaujot viņiem izveidot mūsdienu neironu tīklus un dziļās mācīšanās tehnoloģijas
  • 1950: Alans Tjūrings publicēja Computing Machinery and Intelligence. Tas ir pirmais zinātniskais darbs, kas veltīts mākslīgajam intelektam, lai gan viņš neieviesa terminu AI. Viņš to sauc par "mašīnām" un "skaitļošanas iekārtām". Viņa tēžu problēmu formulējumi galvenokārt apsprieda mašīnu inteliģenci un loģisko argumentāciju.
  • 1950: Alans Tjūrings oficiāli publicēja Tjūringa testu. Tā ir viena no agrākajām un visplašāk izmantotajām pratināšanas metodēm AI sistēmu precizitātes pārbaude.

Mūsdienu mākslīgā intelekta pielāgošanas dawn uzkrājas ar Alana Tjūringa papīru un Tjūringa tests, kas mēģina atbildēt uz jautājumu, "Vai mašīnas spēj domāt?"

1951-2000: AI tehnoloģiju lietojumu izpēte

Attēla kredīts: Ik T/Wikipedia Commons

Šajā periodā tika izveidots termins "mākslīgais intelekts". Pēc mākslīgā intelekta pamatu izveides pētnieki sāka pētīt lietošanas gadījumus. Ar to eksperimentēja dažādas nozares. Tehnoloģija vēl nebija komerciāli pieejama — pētnieki koncentrējās uz medicīniskiem, rūpnieciskiem un loģistikas lietojumiem.

  • 1956: Tādi zinātnieki kā Alans Tjūrings un Džons fon Neimans jau pētīja veidus, kā integrēt loģisko spriešanu ar mašīnām. Tomēr Džons Makartijs terminu AI ieviesa tikai 1956. gadā. Pirmo reizi tas parādījās Makartija, Kloda Šenona, Nataniela Ročestera un Mārvina Minska garengriezuma pētījuma priekšlikumā.
  • 1966: Čārlzs Rozens Stenfordas pētniecības institūtā uzbūvēja robotu Shakey. Tas neapšaubāmi ir pirmais "inteliģentais" robots, kas spēj izpildīt vienkāršus uzdevumus, atpazīt modeļus un noteikt maršrutus.
  • 1997: IBM izveidoja Deep Blue, šaha spēles sistēmu, ko darbina tā superdators. Tas ir pirmais automatizētais šahists, kurš autonomi spēlē pilnu spēli un uzvar. Turklāt demonstrācijā piedalījās pasaules līmeņa šaha lielmeistars.

AI attīstības vidusposmā bija viens no vissvarīgākajiem momentiem: termina "mākslīgais intelekts" radīšana.

2001-2010: AI integrēšana mūsdienu tehnoloģijās

Attēlu autors: Carl Berkeley/Wikimedia Commons

Patērētāji ieguva piekļuvi novatoriskām, revolucionārām tehnoloģijām, kas padarīja viņu dzīvi ērtāku. Viņi lēnām pieņēma šos jaunos sīkrīkus. iPod nomainīja Sony Walkman, spēļu konsoles izbeidza arkādes darbību, un Wikipedia pārspēja Encyclopædia Britannica.

  • 2001: Honda izstrādāja ASIMO. Tas ir divkājains, mākslīgā intelekta vadīts humanoīds, kas staigā tikpat ātri kā cilvēki. Taču ASIMO nekad netika komerciāli pārdots — Honda to galvenokārt izmantoja kā mobilitātes, mašīnmācības un robotikas pētniecības platformu.
  • 2002: iRobot palaida grīdas putekļsūcēju robotu. Neskatoties uz sīkrīka vienkāršo funkciju, tam ir uzlabots algoritms, kas ir daudz sarežģītāks nekā tā priekšgājēji.
  • 2006: Tjūringa centra pētnieki Mišela Banko, Orens Etioni un Maikls Kafarella publicēja nozīmīgu rakstu par mašīnlasīšanu. Tas nosaka sistēmas spēju autonomi saprast tekstu.
  • 2008: Google izlaida iOS lietotni, kas nodrošina runas atpazīšanu. Tam bija iespaidīgs 92 procentu precizitātes līmenis, savukārt tā priekšgājējiem bija 80 procentu precizitāte.
  • 2009: Uzņēmums Google izstrādāja savu bezvadītāja automašīnu četrus gadus, pirms 2014. gadā nokārtoja pirmo valsts mēroga pašbraukšanas pārbaudi. Konkurenti to darīs vēlāk uzlabot bezvadītāja transportlīdzekļus ar AI.

Interesanti, ka, neskatoties uz šo periodu, kurā bija dažas no ikoniskākajām tehnoloģijām pēdējo desmitgažu laikā, AI nebija pilnībā izmantots radars lielākajai daļai patērētāju, un personīgie un mājas palīga rīki, piemēram, Siri un Alexa, tiks parādīti tikai nākamajā periodā.

2011-2020: AI vadītu lietojumprogrammu izplatība un attīstība

Šajā periodā uzņēmumi sāka izstrādāt stabilus AI vadītus risinājumus. Tie integrē AI dažādās programmatūras un aparatūras sistēmās, piemēram, virtuālajos palīgos, gramatikas pārbaudītājos, klēpjdatoros, viedtālruņos un paplašinātās realitātes lietotnes.

  • 2011: IBM izstrādāja Watson, jautājumu atbilžu datorsistēmu. Uzņēmums to salīdzināja ar diviem bijušajiem čempioniem Jeopardy, lai demonstrētu savas spējas — Vatsons uzvarēja datorā.
  • 2011: Apple izlaida Siri. Tas ir izsmalcināts AI vadīts virtuālais palīgs, ko iPhone īpašnieki joprojām izmanto regulāri.
  • 2012: Toronto universitātes pētnieki izstrādāja 84% liela mēroga vizuālās atpazīšanas sistēmu. Ņemiet vērā, ka vecākiem modeļiem kļūdu līmenis bija 25 procenti.
  • 2016: Pašreizējais pasaules čempions Go Lī Sedols aizvadīja piecas spēles pret AlphaGo, Go-play datorsistēmu, ko apmācīja Google DeepMind. Lī zaudēja četras reizes. Šī demonstrācija pierāda, ka pareizi apmācītas AI sistēmas pārspēj pat prasmīgākos profesionāļus savās jomās
  • 2018: OpenAI izstrādāja GPT-1, pirmo valodas modeli GPT ģimene. Izstrādātāji apmācībai izmantoja BookCorpus datu kopu. Modelis varētu atbildēt uz vispārīgu zināšanu jautājumiem un izmantot dabisko valodu.

Šajā periodā patērētāji, visticamāk, izmantoja AI lietojumprogrammas, pat to neapzinoties, lai gan vizuālie un balss atpazīšanas rīki (vairumam patērētāju) vēl bija jauni. Tuvojoties desmitgades beigām, AI attīstība pastiprinājās, taču joprojām ne tik dramatiski kā turpmākajā.

2021. gada līdz mūsdienām: globālie tehnoloģiju līderi sāk Lielo AI sacīksti

Lielās mākslīgā intelekta sacensības ir sākušās. Izstrādātāji izlaiž valodu modeļus, un uzņēmumi pēta veidus, kā integrēt AI savos produktos. Šādā tempā gandrīz katram patēriņa produktam būs AI komponents.

  • 2022: OpenAI radīja viļņus ar ChatGPT. Tas ir izsmalcināts, mākslīgā intelekta vadīts tērzēšanas robots, ko darbina GPT-3.5 — tā GPT modeļa atkārtojums, ko tas izstrādāja 2018. gadā. Apmācības laikā izstrādātāji tai ievadīja 300 miljardus vārdu.
  • 2023: Citi globālie tehnoloģiju uzņēmumi sekoja šim piemēram. Google uzsāka Bard, Microsoft izlaida Bing Chat, Meta izstrādāja atvērtā pirmkoda valodas modeli ar nosaukumu LLaMA, un OpenAI izlaida GPT-4, tā jaunināto modeli.

Ir arī daudz citas AI tīmekļa lietotnes un Uz AI balstītas veselības lietotnes pieejams lietošanai vai izstrādei, un vēl daudz vairāk.

Kā AI veidos nākotni

AI tehnoloģijas pārsniedz tērzēšanas robotus un attēlu ģeneratorus. Tie veicina dažādu jomu attīstību, sākot no globālās drošības līdz patērētāju tehnoloģijām. Jūs varat gūt labumu no AI vairākos veidos, nekā jūs saprotat. Tāpēc tā vietā, lai noraidītu publiski pieejamās AI sistēmas, iemācieties tās izmantot pats.

Sāciet savu izpēti ar vienkāršiem AI rīkiem, piemēram, ChatGPT vai Bing Chat. Iekļaujiet tos savā ikdienas dzīvē. Jaudīgi valodu modeļi var rakstīt izaicinošus e-pasta ziņojumus, izpētīt SEO atslēgvārdus, atrisināt matemātikas jautājumus un atbildēt uz vispārīgu zināšanu jautājumiem.