Penki dirbtinio intelekto sezonai. Jis verčia žmogų važiuoti Go mieste, kontroliuoja jo automobilį ir pakeičia jį darbe, tuo pačiu pagerindamas vaistų efektyvumą. Ilga jos istorija siekia 1958 m., Turint didžiulę mašiną, galinčią atskirti dešinę ir kairę.
1: 0. Tada 2: 0. Ir 3: 0. 2016 m. Kovo mėn. „Four Seasons“viešbutyje, esančiame Seule, įvyko paskutinis susitikimas, po kurio nebuvo abejonių: „Korea“čempionas Lee Sedol 4: 1 prarado kompiuterį, kuriame veikia „AlphaGo“programa ir kurį sukūrė „Google“dukterinė įmonė. „Giliai“. Pirmą kartą istorijoje „mašininio mokymosi“ir „dirbtinių neuroninių tinklų“mechanizmas šiame žaidime visiškai pranoko žmogaus smegenis, kurios laikomos sunkiau modeliuojamomis nei šachmatai. Daugelis ekspertų pabrėžia, kad tokio rezultato tikėjosi tik po kelerių metų.
- „Salik.biz“
Platesnei auditorijai tai buvo naujos „gilaus mokymosi“technologijos, kuri dabar yra balso padėjėjų, autonominių automobilių, veido atpažinimo, mašininio vertimo, taip pat medicinos diagnozavimo priemonių, galios įrodymas.
Susidomėjimas automatinio mokymosi technologijomis, kurias demonstruoja Amerikos ir Kinijos korporacijos aukštųjų technologijų srityje („Google“, „Amazon“, „Facebook“, „Microsoft“, „Baidu“, „Tensent“), apima visą planetą ir vis labiau šokteli iš laikraščių mokslinės antraštės ekonominėje, analitinėje ir socialinėje medžiagoje. Faktas yra tas, kad dirbtinis intelektas ne tik žada didelius pokyčius ekonomikoje, bet ir kelia minčių apie naujus naikinamuosius ginklus, bendrą piliečių stebėjimą, darbuotojų pakeitimą robotais, etines problemas …
Bet iš kur kilo AI technologinė revoliucija? Jos istorijoje yra pakankamai pakilimų ir nuosmukių. Ji rėmėsi neuromokslo ir informatikos laimėjimais (kaip jau galima spėti iš pavadinimo), taip pat, stebėtinai, fizika. Jos kelias ėjo per Prancūziją, JAV, Japoniją, Šveicariją ir SSRS. Šioje srityje įvairios mokslo mokyklos susidūrė viena su kita. Jie vieną dieną laimėjo, o kitą pralaimėjo. Reikėjo visiems parodyti kantrybę, atkaklumą ir norą rizikuoti. Šioje istorijoje yra dvi žiemos ir trys šaltiniai.
Savęs supratimo mašina
Viskas prasidėjo kaip gerai. „Amerikos armija kalbėjo apie mašinos, kuri galėtų vaikščioti, kalbėti, pamatyti, rašyti, dauginti ir sužinoti apie save, idėją“, - 1958 m. Liepos 8 d. Rašė „The New York Times“. Šiame vieno stulpelio straipsnyje aprašomas „Perceptron“, kurį Kornelio universiteto laboratorijose sukūrė amerikiečių psichologas Frankas Rosenblattas. Ši 2 milijonų dolerių vertės mašina tuo metu buvo maždaug dviejų ar trijų šaldytuvų dydžio ir buvo apipinta daugybe laidų. Demonstracijos prieš Amerikos spaudą metu „Perceptron“nustatė, ar ant lapo nupieštas kvadratas yra dešinėje, ar kairėje. Mokslininkas pažadėjo, kad investavus dar 100 tūkstančių dolerių, jo mašina per metus galės skaityti ir rašyti. Tiesą sakant, tai užtruko daugiau nei 30 metų …
Reklaminis vaizdo įrašas:
Kad ir kaip būtų, pagrindinis šio projekto dalykas buvo įkvėpimo šaltinis, kuris išliko nepakitęs iki pat „AlphaGo“ir jo „giminaičių“. Psichologas Frankas Rosenblattas daugiau nei dešimtmetį dalyvavo kibernetikos ir dirbtinio intelekto sąvokose. Beje, jis sukūrė savo „Perceptron“padedant dviem kitiems Šiaurės Amerikos psichologams: Warrenui McCullochui ir Donaldui Hebbui. Pirmasis 1943 m. Paskelbtas bendras straipsnis su Walteriu Pitsu (Walteriu Pitsu) su pasiūlymu sukurti „dirbtinius“neuronus, kurie turėtų prasidėti nuo natūralių ir turėti matematines savybes. Antroji 1949 m. Įvedė taisykles, leidžiančias dirbtiniams neuronams mokytis bandymų ir klaidų būdu, kaip tai daro smegenys.
Tiltas tarp biologijos ir matematikos buvo drąsi iniciatyva. Skaičiavimo vienetas (neuronas) gali būti aktyvus (1) arba neaktyvus (0), priklausomai nuo kitų dirbtinių darinių, su kuriais jis yra sujungtas, dirgiklių, sudarančių sudėtingą ir dinamišką tinklą. Tiksliau, kiekvienas neuronas gauna tam tikrą simbolių rinkinį ir lygina jį su tam tikru slenksčiu. Jei slenkstis viršijamas, vertė lygi 1, kitu atveju ji lygi 0. Autoriai parodė, kad su jais susijusi sistema gali atlikti logines operacijas, tokias kaip „ir“ir „arba“… ir tokiu būdu atlikti bet kokius skaičiavimus. Teoriškai.
Šis novatoriškas požiūris į skaičiavimus sukėlė pirmąjį ginčą mūsų istorijoje. Abi sąvokos susiliejo į nesuderinamą priešpriešą, kuri tęsiasi iki šiol. Viena vertus, yra neuroninių tinklų šalininkai, kita vertus, yra „klasikinių“kompiuterių šalininkai. Pastarieji grindžiami trimis principais: skaičiavimai vyrauja nuosekliai, atmintis ir skaičiavimai pateikiami su aiškiai apibrėžtais komponentais, bet kuri tarpinė vertė turėtų būti lygi 0 arba 1. Pirmajam viskas yra skirtinga: tinklas teikia ir atmintį, ir skaičiavimus, nėra centralizuoto valdymo, ir leidžiamos tarpinės vertės.
„Perceptron“taip pat turi galimybę išmokti, pavyzdžiui, atpažinti modelį ar klasifikuoti signalus. Taip šaulys taiso regėjimą. Jei kulka eina į dešinę, ji perkelia statinę į kairę. Dirbtinių neuronų lygyje tai reiškia, kad susilpnėja tie, kurie traukia į dešinę, tie, kurie traukia į kairę, ir leidžia jums pataikyti į taikinį. Lieka tik sukurti šį neuronų susivėlimą ir rasti būdą, kaip juos sujungti.
Kad ir kaip būtų, entuziazmas smarkiai sumažėjo 1968 m., Išleidus Seymouro Paperto ir Marvino Minsky knygą „Perceptrons“. Jame jie parodė, kad suvokimo struktūra leidžia išspręsti tik pačias paprasčiausias problemas. Tai buvo pirmoji dirbtinio intelekto žiema, kurios pirmasis pavasaris, reikia pripažinti, nedavė daug vaisių. Ir vėjas pūtė iš niekur: Marvinas Minsky stovėjo ties pačios „dirbtinio intelekto“idėjos atsiradimo ištakomis 1955 m.
AI ir AI susiduria
Tų metų rugpjūčio 31 d. Ji su kolega Johnu McCarthy išsiuntė keliolika žmonių, kviesdami juos dalyvauti kitą vasarą dviejų mėnesių trukmės darbe dirbant su tuometine pirmąja dirbtinio intelekto koncepcija Dartmuto koledže. Dalyvavo Warrenas McCullochas ir Claude'as Shannonas, informatikos ir telekomunikacijų teorijos tėvas. Būtent jis atvedė Minsky ir McCarthy į Bell laboratoriją, iš kurios vėliau išėjo tranzistoriai ir lazeriai. Be to, būtent jie devintajame dešimtmetyje tapo vienu iš neuroninių tinklų atgimimo centrų.
Tuo pačiu metu buvo suformuoti du nauji judėjimai, ir Stanfordo universitetas tapo jų kovos lauku. Viena vertus, puikavosi santrumpa AI, „dirbtinis intelektas“, kitokiu supratimu nei neuroniniai tinklai, kurią gynė Johnas McCarthy (jis paliko Masačusetso technologijos institutą ir sukūrė savo laboratoriją Stanforde). Kita vertus, yra UI, „patobulintas intelektas“, atspindintis naują Douglaso Engelbarto požiūrį. Jį 1957 m. Pasamdė Stanfordo tyrimų institutas (1946 m. Jį įsteigė nepriklausoma institucija, bendravusi su privačiu sektoriumi).
Douglasas Engelbartas turėjo sunkų kelią už jo. Antrojo pasaulinio karo metais jis buvo technikas ir užsiėmė radarais, tačiau tada vėl pradėjo studijas ir apgynė disertaciją. Prieš prisijungdamas prie Stanfordo, jis net sukūrė savo įmonę, tačiau ji truko tik dvejus metus. Naujoje vietoje jis pradėjo įgyvendinti savo viziją, kaip sustiprinti žmogaus sugebėjimus. Jis sakė turįs aiškų supratimą, kaip „kolegos sėdi skirtinguose kambariuose prie panašių darbo vietų, kurios yra sujungtos su ta pačia informacine sistema ir gali glaudžiai bendrauti bei keistis duomenimis“, - sako sociologas Thierry Bardini.
Ši vizija buvo įgyvendinta 1968 m. Gruodžio mėn., Praėjus dešimčiai metų po „Perceptron“įdiegimo, demonstravus „oNLine“sistemą su teksto redaktoriumi ekrane, hipersaitus į dokumentus, grafikus ir pelę. Douglasas Engelbartas buvo vizionierius, bet tikriausiai per daug žvelgė į ateitį, kad iš tikrųjų praneštų apie save.
1984 m. Sausio mėn., Pirmoji „Macintosh“
Johnas McCarthy'as savo ruožtu šią sistemą be reikalo pavadino „diktatoriška“, nes ji įvedė ypatingą požiūrį į teksto struktūrizavimą. Šis drąsus mokslininkas, kurį, kaip ir Engelbartą, finansavo Amerikos armija, pateikė savo, simbolinę dirbtinio intelekto koncepciją. Tuo jis rėmėsi LISP, viena iš pirmųjų jo sukurtų programavimo kalbų. Idėja buvo imituoti minties procesą logine taisyklių ir simbolių grandine ir taip suformuoti mintį ar bent pažintinę funkciją. Tai neturi nieko bendra su nepriklausomų neuronų tinklais, kurie gali mokytis, bet nesugeba paaiškinti savo pasirinkimo. Be robo rankos, kuri liejo perforatorių, kuris visus nudžiugino beldžiantis į akinius, naujas požiūris buvo gana sėkmingas kalbant apie tai, kas ilgą laiką buvo vadinama „ekspertinėmis sistemomis“. Taisyklių grandinės leido mašinoms analizuoti duomenis įvairiose srityse, nesvarbu, ar tai būtų finansai, medicina, gamyba, vertimas.
1970 m. „Minsky“kolega žurnalui „Life“padarė šį pareiškimą: „Per aštuonerius metus mes turėsime mašiną su vidutinio žmogaus intelektu. Tai yra, mašina, kuri gali skaityti Šekspyrą, pakeisti alyvą automobilyje, pajuokauti, kovoti “.
Simbolinio požiūrio pergalė
Matyt, dirbtinis intelektas nemėgsta pranašysčių. 1973 m. Anglijoje buvo išleistas pranešimas, kuriame atšaldytos karštos galvos: „Dauguma mokslininkų, dirbančių dirbtinio intelekto ir susijusiose srityse, pripažįsta, kad yra nusivylę tuo, kas buvo pasiekta per pastaruosius 25 metus. (…) Nė vienoje iš stovyklų iki šiol atlikti atradimai nedavė žadėtų rezultatų “.
Vėlesni metai patvirtino šią diagnozę. Devintajame dešimtmetyje PĮ verslas bankrutavo arba pakeitė veiklą. „McCarthy“laboratorijos pastatas buvo nugriautas 1986 m.
Laimėjo Douglasas Engelbartas. 1984 m. Sausio mėn. „Apple“išleido savo pirmąją „Macintosh“, įgyvendindama didžiąją dalį inžinieriaus idėjų.
Taigi, pergalė atiteko ne dirbtiniam intelektui, apie kurį svajojo Minskis ir McCarthy, o sustiprintam Engelbarto intelektui. Visa tai lėmė efektyvių asmeninių kompiuterių kūrimą. O dirbtinis intelektas pasiekė aklavietę. Simbolika pasirodė stipresnė nei neuroniniai tinklai. Nepaisant to, mūsų istorija tuo nesibaigia, ir jie vis tiek pasiskelbia.
Davidas Larousserie