Zgodovina umetne inteligence od antike do danes
Zgodovina umetne inteligence (UI) sega že v antične čase, ko je obstajala zamisel o inteligentnih neživih predmetih. V mitologiji je grški bog Hefajst iz zlata izdelal robotom podobne služabnike, staroegipčanski inženirji pa so ustvarili animirane kipe bogov, ki so jih upravljali duhovniki. Vplivni misleci skozi zgodovino: Aristotel, Ramon Llull, René Descartes in Thomas Bayes so uporabljali orodja in logiko svojih obdobij. Človeške miselne procese so opisali s simboličnimi predstavitvami. Postavili so temelje za koncepte umetne inteligence, kot je splošna predstavitev znanja.
Pomemben napredek na področju umetne inteligence je bil dosežen konec 19. in v začetku 20. stoletja s pojavom sodobnih računalnikov. Leta 1836 sta matematik Charles Babbage in Augusta Ada King, grofica Lovelace, razvila prvo zasnovo računalniškega stroja, ki ga je bilo mogoče programirati.
1940
Matematik John Von Neumann je zasnoval arhitekturo računalnika s shranjenim programom. To je bilo v štiridesetih letih 20. stoletja. Ta arhitektura je omogočala, da so bili program in podatki računalnika shranjeni v njegovem pomnilniku. V istem obdobju sta Warren McCulloch in Walter Pitts oblikovala temeljna načela za nevronske mreže.
1950
V petdesetih letih 20. stoletja so znanstveniki lahko preizkusili svoje zamisli o strojni inteligenci, saj so bili na voljo sodobni računalniki. Britanski matematik Alan Turing je zasnoval Turingov test. Namen testa je bil ugotoviti, ali se lahko računalnik prepričljivo izkaže za človeka. To je bilo mogoče doseči z njegovimi odgovori na vprašanja, ki so mu jih zastavili zasliševalci.
1956
Uradna ustanovitev sodobnega področja umetne inteligence se običajno pripisuje poletni konferenci leta 1956 na Dartmouthskem kolidžu, ki jo je sponzorirala Agencija za napredne obrambne raziskovalne projekte (DARPA). Na konferenci se je zbralo 10 pomembnih osebnosti s tega področja, med njimi pionirji umetne inteligence Marvin Minsky, Oliver Selfridge in John McCarthy, ki je skoval izraz “umetna inteligenca”. Poleg tega sta računalničar Allen Newell ter ekonomist in kognitivni psiholog Herbert A. Simon predstavila svojo prelomno knjigo Logični teoretik. Prvi program umetne inteligence, ki je bil sposoben dokazovati določene matematične trditve.
1950 – 1960
V petdesetih in šestdesetih letih prejšnjega stoletja so pionirji umetne inteligence s konference na kolidžu Dartmouth predvidevali, da bo umetna inteligenca kmalu podobna človeku. To idejo so močno podprli tako vladni kot gospodarski sektorji.
V skoraj dveh desetletjih so dobro financirane raziskave na področju umetne inteligence prinesle pomemben napredek. V poznih petdesetih letih 20. stoletja sta Newell in Simon predstavila algoritem GPS (General Problem Solver). Ta algoritem sicer ni zmogel reševati zapletenih problemov, vendar je utrl pot naprednim kognitivnim arhitekturam.
McCarthy je med drugim razvil Lisp, programski jezik, posebej prilagojen za aplikacije umetne inteligence, ki se uporablja še danes. Sredi šestdesetih let prejšnjega stoletja se je začel pomemben mejnik. ELIZA je ustvaril profesor MIT Joseph Weizenbaum. ELIZA je bil eden od prvih programov NLP. Predstavljal je osnovo za sodobne klepetalne robote.
1970 – 1980
Vendar se je prizadevanje za doseganje umetne splošne inteligence izkazalo za zahtevnejše, kot je bilo sprva predvideno. Napredek so ovirale omejitve računalniške procesorske moči in pomnilnika ter zapletenost samega problema. Zato se je podpora vlad in podjetij za raziskave umetne inteligence zmanjšala. Nastalo je obdobje stagnacije, znano kot prva “zima umetne inteligence”, ki je trajala od leta 1974 do 1980.
V osemdesetih letih prejšnjega stoletja se je zanimanje za umetno inteligenco ponovno povečalo. Povzročil ga je napredek na področju tehnik globokega učenja. Edward Feigenbaum je bil pionir pri sprejemanju ekspertnih sistemov. Vnovično navdušenje je bilo le kratkotrajno. Državno financiranje in podpora industrije sta se ponovno zmanjšala. Začela se je druga zima umetne inteligence. Trajala je do sredine devetdesetih let prejšnjega stoletja.
1990
Konec devetdesetih let prejšnjega stoletja je prišlo do renesanse umetne inteligence, ki sta jo spodbudila večja računska moč in porast podatkov. To je utrlo pot današnjemu izjemnemu napredku umetne inteligence. Preboj na področju NLP, računalniškega vida, robotike in globokega učenja so spodbudili veliki podatki in izboljšane računalniške zmogljivosti. Leta 1997 se je IBM-ov Deep Blue zapisal v zgodovino, ko je premagal šahovskega velemojstra Garryja Kasparova.
2000
V 2000-ih letih je bil dosežen nadaljnji napredek na področju strojnega učenja, globokega učenja, NLP, prepoznavanja govora in računalniškega vida. Ta napredek je pripeljal do preobrazbe izdelkov in storitev. Google je leta 2000 začel uporabljati svoj iskalnik, Amazon pa je leta 2001 predstavil svoj priporočilni mehanizem. Netflix je razvil sistem za priporočanje filmov, Facebook je uvedel prepoznavanje obrazov, Microsoft pa je začel uporabljati sistem za prepoznavanje govora za prepisovanje. IBM je predstavil sistem Watson, Google pa je začel projekt Waymo, ki se ukvarja s samovozečimi vozili.
2010
V obdobju med letoma 2010 in 2020 smo videli številne napredke na področju umetne inteligence. Med njimi so: Apple-ov pomočnik Siri in Amazon-ov pomočnik Alexa; IBM Watson je zmagal v kvizu Jeopardy; avtonomna vozila; razvoj prvega generativnega antagonističnega omrežja; izdaja TensorFlow, Googlovo odprtokodno orodje za globoke učne modele; ustanovitev raziskovalnega laboratorija OpenAI, ki je razvil jezikovni model GPT-3 in generator slik Dall-E; Google DeepMind-ov AlphaGo je premagal svetovnega prvaka v igri Go, Leeja Sedola; implementacija AI sistemov za zaznavanje raka z visoko stopnjo natančnosti.
2020
V tem desetletju smo priča pojavu generativne umetne inteligence, vrste tehnologije, ki lahko ustvarja nove vsebine. Generativna AI se začne z vprašanjem ali podatki, ki jih lahko sistem obdela (besedilo, slika, video, oblikovanje, glasbene note itd.). Različni algoritmi potem vrnejo novo vsebino kot odgovor na podano vprašanje. Vsebina lahko vključuje eseje, rešitve problemov ali realistične ponaredke ustvarjene iz slik ali zvoka osebe. Sposobnosti jezikovnih modelov, kot so ChatGPT-3, Googlov Bard in Microsoftov Megatron-Turing NLG, tako očarale svet, vendar je tehnologija še vedno v zgodnji fazi, kar dokazuje nagnjenost k halucinacijam ali napačnim odgovorom.
Vir Foto: Pexels