Искусственный интеллект – это старая концепция, которая превратилась из простого термина из области научной фантастики в нашу повседневную реальность, влияющую на каждый аспект нашей жизни. Исследователи работали над этой технологией в течение многих лет, и за эти годы она стала свидетелем нескольких вех и прорывов. История ИИ и его хронология отражают его теоретическую основу, внедрение и достижения.
В этом блоге мы проследим историю искусственного интеллекта в хронологическом порядке, выделяя все важные события, наработки и воздействия.
Искусственный интеллект (ИИ) эволюционировал с течением времени благодаря работе многих исследователей и наукоемких специалистов. У него нет единого изобретателя, скорее, он развивался постепенно благодаря вкладу множества людей и вехам.
Вот некоторые ключевые фигуры и моменты в истории ИИ:
Хотя концепция теоретической вычислительной машины Алана Тьюринга, известной как машина Тьюринга, не имеет прямого отношения к ИИ в том виде, в каком мы его знаем сегодня, она заложила теоретическую основу для современных компьютеров и вычислительных процессов, которые необходимы для ИИ.
Джону Маккарти часто приписывают изобретение термина “искусственный интеллект” и организацию Дартмутского семинара, на котором летом 1956 года был запущен ИИ как направление. Маккарти считается одним из отцов-основателей искусственного интеллекта.
Эти два исследователя, наряду с другими, внесли значительный вклад в исследования искусственного интеллекта на ранних этапах, включая разработку Маккарти первого языка программирования для искусственного интеллекта LISP.
Артур Сэмюэл известен своими работами в области машинного обучения и разработкой первой самообучающейся программы, которая играла в шашки и улучшала свою производительность благодаря опыту.
Они разработали Logic Theorist, программу, которая могла доказывать математические теоремы, и General Problem Solver (GPS), программу для решения проблем. Их работа способствовала развитию методов решения проблем ИИ.
Он создал программу ELIZA, программу обработки естественного языка, которая имитировала разговор с человеком. ELIZA считается одним из первых чат-ботов.
Хотя Рэй Курцвейл и не является изобретателем ИИ, он является заметной фигурой в области ИИ и футуризма. Он внес значительный вклад в распознавание речи и известен своими предсказаниями о будущем ИИ и конвергенции человека и машины.
Начиная с ранней истории ИИ, это было время, когда формировалась теоретическая основа искусственного интеллекта. Философы пытались объяснить человеческий разум как символическую систему. Современная область искусственного интеллекта начала формироваться в середине 20 века.
Первый в мире программист Ада Лавлейс предложила идею, объясняющую, что машины могут манипулировать символами, что положило начало фундаментальной концепции ИИ.
Алан Тьюринг представил концепцию универсальной машины, которая позже стала Машиной Тьюринга, теоретическим устройством, способным выполнять вычисления при наличии достаточного количества времени и ресурсов. Это заложило фундамент цифровых компьютеров и принцип вычислимости.
Уоррен Маккалох и Уолтер Питтс разработали первую математическую модель нейронной сети, которая проложила путь для обучающихся машин.
Это был важный год в истории искусственного интеллекта, поскольку Дональд Хебб представил теорию обучения, известную как хеббианское обучение. Оно обновило правило изменения силы связи между нейронами. Кроме того, он стал фундаментальной концепцией при разработке искусственных нейронных сетей.
В середине 20 века официально родился ИИ. Эта хронология ИИ также стала свидетелем введения термина ‘Искусственный интеллект’. Давайте узнаем об эволюции технологии искусственного интеллекта с 1950-х по 1960-е годы.:
Алан Тьюринг предложил тест Тьюринга для определения способности машины демонстрировать разумное поведение. В том же году Клод Шеннон опубликовал статью о шахматах с машинным обучением.
Аллен Ньюэлл и Герберт А. Саймон разработали первую программу искусственного интеллекта под названием Logic Theorist. Эта программа ИИ не только доказала 38 из 52 математических теорем, но и нашла новые, более элегантные доказательства нескольких теорем.
Дартмутская конференция официально ввела термин ‘Искусственный интеллект”, и он был введен как академическая область. Кроме того, американский ученый-компьютерщик Джон Маккарти вместе с Марвином Мински, Гербертом Саймоном и Алленом Ньюэллом стали лидерами в исследованиях искусственного интеллекта.
Фрэнк Розенблатт изобрел первый искусственный нейрон, Персептрон.
Джон Маккарти разработал Lisp, популярный язык программирования в исследованиях искусственного интеллекта.
Продолжая разработку ИИ, Артур Сэмюэл создал самообучающуюся программу для игры в шашки, которая демонстрирует мощь машинного обучения.
Джозеф Вайценбаум разработал ELIZA, компьютерную программу для обработки естественного языка. Она демонстрирует потенциал ИИ, когда дело доходит до понимания и генерации человеческого языка.
В этот период развития искусственного интеллекта были изобретены компьютерные языки высокого уровня, такие как LISP, FORTRAN и COBOL, и энтузиазм по поводу ИИ в то время был высок.
Хотя поначалу искусственный интеллект вызывал ажиотаж, в ближайшие годы ему не хватало значительного прогресса. Следовательно, хронология искусственного интеллекта с 1970-х по 1980-е годы известна как Зима искусственного интеллекта. Это было время, когда компьютерщикам приходилось сталкиваться с нехваткой государственного финансирования исследований в области искусственного интеллекта, и интерес к этой области снизился.
В этом году была разработана одна из первых экспертных систем, Dendral, что ознаменовало сдвиг в сторону решения конкретных задач.
Японский проект компьютерных систем пятого поколения поставил перед собой цель разработать интеллектуальный компьютер, но не смог достичь поставленной цели.
Повторное внедрение алгоритма обратного распространения привело к возрождению исследований нейронных сетей.
Благодаря появлению Интернета в нашем распоряжении появились огромные данные, которые стимулируют разработку алгоритмов машинного обучения. Вот взгляд на эволюцию искусственного интеллекта в период с 1990-х по 2000-е годы.
Deep Blue от IBM победила чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова, что стало запоминающимся моментом в развитии искусственного интеллекта.
Sony представила AIBO, робота-питомца, который продемонстрировал возможности искусственного интеллекта.
Методы машинного обучения, такие как машины опорных векторов, становятся популярными.
В рамках Стэнфордской программы DARPA Grand Challenge автономные транспортные средства преодолевают пустыню.
Компания IBM Watson выиграла викторину Jeopardy!, демонстрирующую возможности обработки естественного языка.
Прорывы Джеффри Хинтона в области глубокого обучения приводят к значительным достижениям в распознавании изображений.
Facebook AI Research (FAIR) создана с упором на глубокое обучение и исследования в области искусственного интеллекта.
Программа AlphaGo от Google победила чемпиона мира по игре в Го Ли Седола, что является важным моментом в эволюции ИИ, поскольку продемонстрировало способность учиться и принимать решения.
Этот год ознаменовал начало пути генеративных предварительно обученных трансформеров (GPT), поскольку OpenAI, известная компания по искусственному интеллекту в США, представила первую в истории модель GPT. Это был выдающийся момент в области генеративного искусственного интеллекта.
Кроме того, участник дискуссии IBM Project Debater обсуждал различные сложные темы с двумя ведущими участниками дискуссии и показал отличные результаты.
Google продемонстрировала программу искусственного интеллекта, известную как Duplex, виртуального ассистента, который записывался на прием к парикмахеру по вызову, и женщина по другую сторону даже не осознавала, что разговаривает с машиной.
Эволюция искусственного интеллекта на протяжении многих лет сделала невозможное возможным сегодня, в 21 веке. Давайте узнаем о последних событиях в истории ИИ timeline:
GPT – это тип модели большого языка (LLM), использующий архитектуру transformer. Эти модели обучаются на большом количестве немаркированных текстовых данных, поэтому они могут генерировать контент, очень похожий на человеческий текст. По состоянию на 2023 год LLM, обладающие этими функциями, широко называются GPT.
OpenAI запустила серию усовершенствованных GPT-моделей под названием GPT-n series. Каждая модель в серии обладает большими возможностями, чем ее предшественница, благодаря увеличенному размеру и обучению.
Эти продвинутые модели составляют основу для систем GPT для конкретных задач, которые включают в себя точно настроенные модели для выполнения инструкций. Одним из применений этих моделей являются сервисы чат-ботов ChatGPT.
Последней разработкой в области эволюции ИИ является GPT-4, которая отражает текущий успех разработки GPT компанией OpenAI.
Многие организации приняли термин GPT. Например, EleutherAI разработала серию базовых моделей GPT, а Cerebras недавно разработала семь моделей. Кроме того, компании из разных отраслей разработали различные модели GPT, адаптированные в соответствии с их требованиями, такие как “BloombergGPT” от Bloomberg для финансов и “EinsteinGPT” от Salesforce для управления взаимоотношениями с клиентами (CRM).
Эволюция искусственного интеллекта обширна, и за эти годы технология претерпела серьезные изменения. Она все еще растет и развивается, и вы можете ожидать нескольких разработок в области ИИ
Что такое поисковые системы? Поисковые системы – это сложные программные комплексы, предназначенные для поиска информации…
Интернет – это невероятное пространство возможностей, но одновременно и место, где за вашей онлайн-активностью может…
В современном цифровом мире защита конфиденциальности стала первостепенной задачей. Каждый день мы оставляем следы своей…
Что это такое? Анонимность в интернете – это состояние, при котором ваша личность и действия…
Фишинг – это одна из самых распространенных киберугроз, которая ежегодно обходится пользователям интернета в миллионы…
Что такое защита данных в облаке? Защита данных в облаке – это комплекс мер, направленных…