Что же означает искусственный интеллект?
Искусственный интеллект, по своему названию и идеи, подразумевает собой аналог нашего интеллекта, просто созданный и основанный на языке Единичка (1) / Нолик (0), или проще говоря, на языке программирования. Так и написано: Искусственный - созданный руками человека; Интеллект - это способность адаптироваться к окружающей среде, ставить самому себе задачи и цели, а также выполнять их. Выполнять новые задачи невозможно без способности к обучению, поэтому ИИ должен также иметь возможность обучаться.
В настоящее время мы становимся свидетелями зарождения новой эпохи. Эпохи ИИ (Искусственного интеллекта). Нас окружают множество программ и сайтов, гордо называющих себя - ИИ, однако являются ли они таковыми? Ответ: нет...
Для получения разъяснений по этой теме углубимся в историю искусственного интеллекта.
История искусственного интеллекта.
1623:
Первый раз прибор, способный выполнять команды, упоминается в 1623 году. Ученый немецкого происхождения Вильгельм Шиккард изобрёл первое устройство, которое было способно вычитать, складывать, умножать и делить. В то время подобная машина, которая у нас называется калькулятор и, на данный момент, есть в каждом доме, в каждом устройстве, являлась чем-то на уровне магии. Как так? Обычная деревянная коробка способна выполнять алгоритмические действия? С тех пор, многие ученные хватались за идею создания механизмов, способных выполнять интеллектуальные задачи. и каждый раз люди кричали, что вот она - машина, обладающая интеллектом. Но... Через время это уже становилось обыденностью.
1943-1946:
Следующий прорыв в этой области был совершен основоположником кибернетики и бионики Уорреном Мак-Коллоком и математиком Уолтерем Гарри Питтем. Они спустя 300 лет (в 1943 году) подробно описали математическую модель нейронных сетей в своих научных работах.
Спустя всего 3 года выпускается, первый упомянутый в истории, компьютер. Первый компьютер в истории, вы можете себе представить какой был резонанс в тот момент? Это изобретение стало одним из главных научных прорывом. Все начали говорить про Искусственный интеллект, про его развитие, так как сама идея большой коробки, которая была способна сохранять в себе огромные текста, выполнять простейшие команды, казалась чем-то из ряда фантастики.
1950:
Алан Тьюринг отличился еще во время Второй Мировой войны. Альянс “Союзники” максимально старались перехватывать и расшифровывать зашифрованные сообщения нацистской Германии. Уже в то время Тьюринг углубленно начал изучать возможность создания алгоритмов и анализа, благодаря этому, у него получилось написать уникальный алгоритм, который анализировал перехваченное сообщение и расшифровывал его.
После войны Алан Тьюринг начал усиленно изучать алгоритмы и пришел к решению, что машины способны думать, как человек. Тогда (в 1950 г.) он составил тест для машин, который в будущем назвали его именем. Это испытание включало в себя несколько вопросов, которые одновременно задавились и человеку и машине. Если ответы человека не получалось отличить от ответов машины, то считалось, что машина прошла тест и обладает интеллектом.
Однако, из-за ограниченности ресурсов, этот тест могли позволить только крупные компании и одни из лучших учебных заведений.
1956:
В Дармутском колледже прошла конференция о “механизации интеллекта”. В этом же году появляется новый термин: “Искусственный интеллект”. Это можно считать началом эпохи ИИ.
1960-е годы: Эпоха расцвета искусственного интеллекта
В это время компьютеры становились все более доступными, экономичными и быстрыми, а их возможности по хранению данных значительно увеличивались. Алгоритмы машинного обучения также претерпели значительные изменения:
● Началось создание первых экспертных систем — программ, которые воспроизводят знания человека в определенных областях, таких как химия или физика. Эти системы обычно включали два ключевых элемента: базу знаний и механизм вывода. База знаний содержала информацию о конкретной области, а механизм вывода функционировал как интерфейс для взаимодействия. Например, система DENDRAL использовалась для определения структуры молекул неизвестных органических соединений. Я считаю, что такие системы стали основой для дальнейшего развития ИИ, открыв новые горизонты в автоматизации и анализе данных.
● Появились персептроны — первые нейронные сети, способные обучаться на данных и решать простые задачи классификации, такие как распознавание рукописных цифр. Это стало важным шагом к созданию более сложных моделей, которые мы видим сегодня в различных приложениях.
● Был создан язык программирования LISP, который стал основным инструментом для исследований в сфере искусственного интеллекта. LISP открыл новые возможности для программистов и исследователей, позволяя им более эффективно разрабатывать алгоритмы и модели.
● В середине 1960-х годов Джозеф Вайценбаум разработал ELIZA — первого чат-бота, который имитировал работу психотерапевта и мог вести беседу с человеком на естественном языке. Создание ELIZA стало знаковым моментом, продемонстрировавшим потенциал взаимодействия человека и машины на более глубоком уровне.
1970–80-е: Период упадка и возрождения искусственного интеллекта
В это время государственные структуры возлагали большие надежды на ученых в области искусственного интеллекта. Однако, когда эти ожидания не оправдались, финансирование исследований значительно сократилось. Возобновление интереса к разработкам произошло благодаря конкуренции между США и Великобританией с Японией, где уже был создан WABOT-1 — человекоподобный робот с элементами интеллекта.
Вот некоторые достижения западных ученых в этот период:
● Разработка более совершенных экспертных систем. Например, MYCIN могла не только диагностировать менингит, но и рассчитывать необходимую дозировку антибиотиков для его лечения. Эта система продемонстрировала, как ИИ может быть полезен в медицине, что стало важным шагом к его интеграции в здравоохранение.
● Появление алгоритмов обратного распространения ошибки, что значительно повысило эффективность обучения нейронных сетей. Эти алгоритмы стали основой для многих современных технологий, позволяя создавать более сложные и точные модели.
1990–2000-е: Машины начали превосходить людей
С увеличением вычислительной мощности стали возможны более сложные и мощные алгоритмы машинного обучения:
● В 1997 году компьютерная система Deep Blue от IBM одержала победу над гроссмейстером Гарри Каспаровым, действующим чемпионом мира по шахматам. Этот момент стал знаковым, продемонстрировав, что машины могут успешно конкурировать с лучшими человеческими умами.
● Внедрение программного обеспечения для распознавания речи Dragon Systems в операционную систему Windows. Это сделало технологии распознавания речи более доступными для широкой аудитории и открыло новые возможности для взаимодействия с компьютерами.
● В конце 1990-х годов был создан Kismet — искусственный гуманойд, способный распознавать и выражать эмоции. Этот проект показал, что ИИ может не только выполнять задачи, но и взаимодействовать с людьми на эмоциональном уровне.
● В 2002 году на рынке появился Roomba — первый робот-пылесос, который принес искусственный интеллект в дома пользователей. Это стало началом новой эры в бытовой автоматизации, делая повседневные задачи более удобными.
● В 2004 году два робота-геолога NASA — Opportunity и Spirit — начали исследование поверхности Марса без человеческого вмешательства. Это стало важным шагом в освоении космоса, демонстрируя, как ИИ может выполнять сложные задачи в экстремальных условиях.
● В 2009 году Google начала разработку технологии самоуправляемых автомобилей, которые позже успешно прошли тесты на автономное вождение. Эта инициатива открыла новые горизонты для транспорта и безопасности на дорогах, изменив представление о будущем мобильности.
2010-е — наше время: размышления о сингулярности
В XXI веке искусственный интеллект начал стремительно развиваться, и этому способствовали несколько факторов:
- Появление огромного объема данных из социальных сетей и других медиа, на которых ИИ может эффективно обучаться. Это создало уникальные возможности для анализа и выявления закономерностей, что значительно ускорило развитие технологий.
- Мощные компьютеры обеспечили возможность обработки и анализа больших объемов данных с высокой скоростью и эффективностью. Это позволило исследователям и разработчикам создавать более сложные модели и алгоритмы, которые ранее были недоступны.
- Новые технологии и подходы, такие как машинное обучение, нейронные сети и глубокое обучение, стали более доступными и открыли новые горизонты для создания умных и адаптивных систем. Эти достижения сделали ИИ более универсальным инструментом, способным решать широкий спектр задач.
4 декабря 2012 года на конференции Neural Information Processing Systems (NIPS) группа исследователей представила свои свёрточные нейронные сети, которые помогли им выиграть конкурс по классификации изображений ImageNet. Классификация изображений — это процесс определения категории, к которой относится изображение. Например, когда мы видим кота, мы понимаем, что это рыжее пушистое существо — именно кот. Нейросеть определяет кота на изображении, анализируя пиксели и выделяя характерные признаки. Модель, представленная на конференции, имела многослойную архитектуру, что позволило достичь точности распознавания изображений на уровне 85%, что всего на 10% ниже, чем у человека. Это стало важным шагом к созданию более точных и эффективных систем распознавания.
Спустя два года точность классификации в конкурсе ImageNet с использованием свёрточных нейросетей превысила человеческую и достигла 96%. Технологии искусственного интеллекта начали применяться не только для распознавания изображений, но и для аналитики в финансах, распознавания голоса в смартфонах, в беспилотных автомобилях и компьютерных играх. Это свидетельствует о том, что ИИ стал неотъемлемой частью многих аспектов нашей жизни.
За последние десять лет было достигнуто больше, чем за всю предшествующую историю ИИ. Вот некоторые из значительных достижений:
● В 2011 году система Watson от IBM, предназначенная для ответов на вопросы на естественном языке, выиграла викторину Jeopardy!, обыграв двух бывших чемпионов. В том же году чат-бот Юджин Густман смог обмануть судей во время теста Тьюринга, заставив их принять его за человека. Эти события продемонстрировали, насколько далеко продвинулся ИИ в понимании и взаимодействии с людьми.
● В 2011 году Apple представила Siri, виртуального помощника, который использует технологии обработки естественного языка (NLP) для анализа запросов и предоставления ответов пользователю. Siri стала одним из первых шагов к интеграции ИИ в повседневную жизнь, делая технологии более доступными для широкой аудитории.
● В 2016 году был представлен робот София, который способен изменять выражение лица, видеть (с помощью распознавания изображений) и вести беседы с использованием искусственного интеллекта. София стала символом прогресса в области робототехники и ИИ, демонстрируя, как машины могут взаимодействовать с людьми на более глубоком уровне.
● В 2017 году Facebook разработал двух чат-ботов, которые вели переговоры друг с другом, обучаясь и совершенствуя свои тактики. В результате они создали собственный язык для общения. Это событие вызвало много обсуждений о будущем взаимодействия между ИИ и людьми, а также о возможных последствиях таких технологий.
● 2023 год стал годом значительного прогресса для генеративных сетей (GAN), которые создают реалистичные изображения и видео, а также для больших языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT. Эти достижения открывают новые горизонты для творчества и взаимодействия, позволяя создавать контент, который ранее был невозможен.
Написанное выше, является мнением автора, основанное на его знаниях и мировозреннии.
Информация была взята с информационного источника:
https://practicum.yandex.ru/ , а также из личного опыта и разговоров с программистами, работающими с ИИ.
Будь вместе с нами: https://t.me/+2ioCIuDQ33NhOGNi