Míg a mesterséges intelligencia versenye csak nemrég kezdődött, a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás már régebb óta létezik, mint a fogyasztók gondolják. Az AI-technológiák döntő szerepet játszanak a különböző iparágakban. Felgyorsítják a kutatást és fejlesztést többek között az egészségügy, a nemzetbiztonság, a logisztika, a pénzügy és a kiskereskedelem területén.
Az AI gazdag, összetett múlttal rendelkezik. Íme néhány a legfigyelemreméltóbb áttörések közül, amelyek napjaink legkifinomultabb AI modelljeit formálják.
1300-1900: Az AI gyökereinek felkutatása
A számítógépek a 70-es évek közepén jelentek meg, de a történészek az MI-re vonatkozó legkorábbi utalásokat a késő középkorig vezetik vissza. A tudósok gyakran töprengtek a jövőbeli újításokon. Természetesen hiányoztak a technológiai erőforrások és a készségek az ötletek megvalósításához.
- 1305: Ramon Llull teológus és katalán misztikus írta az Ars Magnát az 1300-as évek elején. Részletezi a logikai vallásközi párbeszédek mechanikai technikáit. Az Ars Magna utolsó része, az Ars Generalis Ultima, egy diagramot magyaráz meg, amellyel a meglévő információkból lehet javaslatokat levezetni. Az AI-képzéshez hasonlít.
- 1666: Gottfried Leibniz Dissertatio de arte combinatoria című műve az Ars Magna-ból merít ihletet. Ez egy mechanikus diagram, amely boncolgatja a párbeszédeket, és a könnyebb elemzés érdekében a legegyszerűbb formákra bontja azokat. Ezek a dekonstruált képletek hasonlóak az AI-fejlesztők által használt adatkészletekhez.
- 1726: Jonathan Swift Gulliver utazásai bemutatja a The Engine-t. Ez egy kitalált eszköz, amely logikai szókészleteket és permutációkat hoz létre, lehetővé téve még a „legtudatlanabb személyek” számára is, hogy tudományos munkákat írjanak különféle témákról. A generatív AI pontosan ezt a funkciót látja el.
- 1854: George Boole angol matematikus a logikus érvelést a számoláshoz hasonlítja. Azzal érvel, hogy az emberek előre meghatározott egyenletek segítségével tudnak hipotéziseket megfogalmazni és problémákat elemezni. Véletlenül a generatív AI összetett algoritmusokat használ a kimenet előállításához.
Bár az AI gyökereit vizsgáló első időszak egy hatalmas időszakot ölel fel, van néhány kulcsfontosságú momentum.
1900-1950: A modern AI hajnala
Ebben az időszakban felgyorsult a technológiai fejlődés. Az informatikai erőforrások hozzáférhetősége lehetővé tette a kutatóknak, hogy elméleteket, elképzelt koncepciókat és spekulációkat valósítsanak meg. Ők fektették le a kibernetika alapjait.
- 1914: Leonardo Torres y Quevedo spanyol építőmérnök megalkotta az El Ajedrecistát, ami angolul A sakkozót jelenti. Ez az automatizálás korai alkalmazása. A sakkjátékos egy végjátékot hajtott végre a bástya és a király segítségével, hogy mattot tegyünk az ellenfél játékosával.
- 1943: Walter Pitts és Warren McCulloch kidolgozta a biológiai neuron matematikai és számítógépes modelljét. Egyszerű logikai funkciókat hajt végre. A kutatók több évtizeden át hivatkoznának erre az algoritmusra, lehetővé téve számukra a mai neurális hálózatok és mély tanulási technológiák létrehozását.
- 1950: Alan Turing publikálta a Computing Machinery and Intelligence-t. Ez az első kutatási cikk, amely a mesterséges intelligenciával foglalkozik, bár az AI kifejezést nem ő találta ki. „gépeknek” és „számítógépeknek” nevezi. Téziseinek problémafelvetései elsősorban a gépezet intelligenciáját és logikus gondolkodását tárgyalták.
- 1950: Alan Turing hivatalosan is közzétette a Turing-tesztet. Ez az egyik legkorábbi és legszélesebb körben használt kihallgatási módszer az AI-rendszerek pontosságának tesztelése.
A modern AI-illesztés hajnala Alan Turing papírjával és a Turing-teszt, amely megpróbálja megválaszolni a kérdést, "A gépek tudnak gondolkodni?"
1951-2000: Az AI-technológiák alkalmazásainak feltárása
A „mesterséges intelligencia” kifejezés ebben az időszakban született. A mesterséges intelligencia alapjainak lerakása után a kutatók elkezdték feltárni a felhasználási eseteket. Különböző szektorok kísérleteztek vele. A technológia még nem volt kereskedelmi forgalomban – a kutatók az orvosi, ipari és logisztikai alkalmazásokra összpontosítottak.
- 1956: Az olyan tudósok, mint Alan Turing és John Von Neumann, már a logikai gondolkodás gépekkel való integrálásának módjait kutatták. John McCarthy azonban csak 1956-ban alkotta meg az AI kifejezést. Először McCarthy, Claude Shannon, Nathaniel Rochester és Marvin Minsky longitudinális tanulmányi javaslatában jelent meg.
- 1966: Charles Rosen megépítette Shakey robotot a Stanford Research Institute alatt. Vitathatatlanul ez az első "intelligens" robot, amely képes egyszerű feladatok végrehajtására, minták felismerésére és útvonalak meghatározására.
- 1997: Az IBM megépítette a Deep Blue-t, egy sakkjáték-rendszert, amelyet szuperszámítógépe hajt. Ez az első automatizált sakkozó, aki egy teljes játszmát önállóan játszik és nyer. Ráadásul a tüntetésen egy világszínvonalú sakknagymester is részt vett.
A mesterséges intelligencia fejlődésének középső időszaka az egyik legfontosabb pillanatot jelentette: a „mesterséges intelligencia” kifejezést.
2001-2010: AI integrálása a modern technológiákba
A fogyasztók hozzáfértek az innovatív, úttörő technológiákhoz, amelyek kényelmesebbé tették életüket. Lassan átvették ezeket az új szerkentyűket. Az iPod váltotta fel a Sony Walkman-t, a játékkonzolok tönkretették a játéktermeket, a Wikipédia pedig legyőzte az Encyclopædia Britannicát.
- 2001: A Honda fejlesztette az ASIMO-t. Ez egy két lábon járó, mesterséges intelligencia által vezérelt humanoid, amely olyan gyorsan jár, mint az emberek. Az ASIMO-t azonban soha nem értékesítették kereskedelmi forgalomba – a Honda elsősorban mobilitási, gépi tanulási és robotikai kutatási platformként használta.
- 2002: Az iRobot elindította a padlóporszívót. A kütyü egyszerű funkciója ellenére fejlettebb algoritmussal büszkélkedhet, amely sokkal kifinomultabb, mint amit elődei használtak.
- 2006: A Turing Központ kutatói, Michele Banko, Oren Etzioni és Michael Cafarella alapvető tanulmányt publikáltak a gépi olvasásról. Meghatározza a rendszer képességét a szöveg autonóm megértésére.
- 2008: A Google kiadott egy iOS-alkalmazást, amely támogatja a beszédfelismerést. Lenyűgöző, 92 százalékos pontossággal rendelkezett, míg elődei 80 százalékos pontosságot értek el.
- 2009: A Google négy évig fejlesztette vezető nélküli autóját, mielőtt 2014-ben sikeresen letette az első országos önvezető tesztet. A versenytársak később fokozza a vezető nélküli járműveket mesterséges intelligencia segítségével.
Érdekes módon annak ellenére, hogy ez az időszak az elmúlt évtizedek legikonikusabb technológiáit mutatta be, az AI nem volt teljes mértékben radar a legtöbb fogyasztó számára, a személyi és otthoni asszisztens eszközök, például a Siri és az Alexa csak a következőben jelennek meg időszak.
2011-2020: A mesterséges intelligencia által vezérelt alkalmazások elterjedése és fejlesztése
A vállalatok ebben az időszakban kezdtek el stabil AI-vezérelt megoldásokat fejleszteni. Integrálják az AI-t különféle szoftver- és hardverrendszerekbe, például virtuális asszisztensekbe, nyelvtani ellenőrzőkbe, laptopokba, okostelefonokba és kiterjesztett valóság alkalmazások.
- 2011: Az IBM kifejlesztette a Watsont, egy kérdés-megválaszoló számítógépes rendszert. A cég két korábbi bajnokkal mérkőzött meg Jeopardyban, hogy bebizonyítsa képességeit – Watson, a számítógép győzött.
- 2011: Az Apple kiadta a Sirit. Ez egy kifinomult, mesterséges intelligencia által vezérelt virtuális asszisztens, amelyet az iPhone-tulajdonosok továbbra is rendszeresen használnak.
- 2012: A Torontói Egyetem kutatói 84 százalékban nagyméretű vizuális felismerő rendszert fejlesztettek ki. Vegye figyelembe, hogy a régebbi modellek hibaaránya 25 százalék volt.
- 2016: A Go világbajnoka, Lee Sedol öt meccset játszott az AlphaGo ellen, a Google DeepMind által kiképzett Go-play számítógépes rendszerrel. Lee négyszer veszített. Ez a demonstráció bizonyítja, hogy a megfelelően képzett AI-rendszerek még a szakterületük legképzettebb szakembereit is felülmúlják
- 2018: Az OpenAI kifejlesztette a GPT-1-et, az első nyelvi modellt GPT család. A fejlesztők a BookCorpus adatkészletet használták a képzéshez. A modell képes válaszolni az általános ismeretekre vonatkozó kérdésekre, és használhatja a természetes nyelvet.
Ebben az időszakban a fogyasztók valószínűleg anélkül használtak mesterséges intelligencia alkalmazásokat, hogy észrevették volna, bár a vizuális és hangfelismerő eszközök (a legtöbb fogyasztó számára) még fiatalok voltak. Az évtized vége felé a mesterséges intelligencia fejlesztése nagyot rúgott, de még mindig nem olyan drámai mértékben, mint az elkövetkezőkben.
2021-jelenleg: A globális technológiai vezetők elindítják a nagy mesterségesintelligencia-versenyt
Megkezdődött a nagy mesterségesintelligencia-verseny. A fejlesztők nyelvi modelleket adnak ki, a vállalatok pedig azt kutatják, hogyan integrálhatják az AI-t termékeikbe. Ilyen ütemben szinte minden fogyasztói termékben lesz mesterséges intelligencia összetevő.
- 2022: Az OpenAI hullámokat keltett a ChatGPT-vel. Ez egy kifinomult, mesterséges intelligencia által vezérelt chatbot, amelyet a GPT-3.5 hajt, amely a 2018-ban kifejlesztett GPT modell iterációja. A fejlesztők 300 milliárd szót adtak neki a képzés során.
- 2023: Más globális technológiai vállalatok követték a példát. A Google elindította a Bardot, a Microsoft kiadta a Bing Chatet, a Meta kifejlesztett egy nyílt forráskódú nyelvi modellt LLaMA néven, az OpenAI pedig kiadta a GPT-4-et, a frissített modelljét.
Vannak is számos más AI webalkalmazások és AI-alapú egészségügyi alkalmazások használatra vagy fejlesztés alatt áll, és még sok más jön.
Hogyan alakítja a mesterséges intelligencia a jövőt
Az AI-technológiák túlmutatnak a chatbotokon és a képgenerátorokon. Hozzájárulnak a különböző területek fejlődéséhez, a globális biztonságtól a fogyasztói technológiáig. A mesterséges intelligencia több szempontból is előnyös, mint gondolnád. Tehát a nyilvánosan elérhető AI-rendszerek elutasítása helyett tanulja meg saját maga használni azokat.
Indítsa el a kutatást olyan egyszerű AI-eszközökkel, mint a ChatGPT vagy a Bing Chat. Illessze be őket mindennapi életébe. A hatékony nyelvi modellek kihívást jelentő e-maileket írhatnak, keresőoptimalizálási kulcsszavakat kutathatnak, matematikai kérdéseket oldhatnak meg, és általános ismeretekkel kapcsolatos kérdéseket válaszolhatnak meg.