Хотя гонка за разработку самых передовых и сложных технологий ИИ началась недавно, ИИ и машинное обучение существуют дольше, чем думают потребители. Технологии искусственного интеллекта играют важную роль в различных отраслях. Он ускоряет исследования и разработки в области здравоохранения, национальной безопасности, логистики, финансов и розничной торговли, а также в других секторах.
Искусственный интеллект имеет богатую и сложную историю. Вот некоторые из наиболее заметных разработок, которые сформировали самые сложные современные модели искусственного интеллекта. Проверять Некоторые распространенные мифы об искусственном интеллекте, которые не соответствуют действительности.
Быстрые ссылки
1300–1900: Прослеживание корней искусственного интеллекта
Компьютеры появились в середине XNUMX-х, но некоторые историки относят первые упоминания об искусственном интеллекте к позднему Средневековью. Ученые того периода часто задавались вопросом о будущих нововведениях. Конечно, им не хватало технологических ресурсов и навыков для воплощения идей в жизнь.
- 1305: Каталонский богослов и мистик Рамон Лулль написал Ars Magna в начале тринадцатого века. Подробно объясняются механические приемы аргументированных межрелигиозных диалогов. В заключительном разделе Ars Magna, «Великое и последнее искусство», объясняется схема получения утверждений из существующей информации. Это похоже на обучение ИИ.
- 1666«Трактат об искусстве фьюжн» Готфрида Лейбница черпает вдохновение в Ars Magna. Это механический график, который объясняет диалоги и разбивает их на простейшие формы для облегчения анализа. Эти расплывчатые формулы похожи на наборы данных, используемые разработчиками ИИ.
- 1726: «Путешествия Гулливера (роман в виде путешествий по нескольким отдаленным виртуальным странам мира)» Джонатана Свифта, который представляет движок. Это причудливое устройство, которое генерирует логичные и взаимные словосочетания, позволяя даже «самому невежественному человеку» писать научные статьи на различные темы. Генеративный ИИ выполняет именно эту функцию.
- 1854Английский математик Джордж Буль сравнил логическое мышление с арифметикой. Он утверждает, что люди могут формулировать гипотезы и анализировать проблемы с помощью заранее определенных уравнений. По совпадению, генеративный ИИ использует сложные алгоритмы для создания вывода.
Хотя первый период изучения корней искусственного интеллекта охватывает длительный период, есть несколько ключевых моментов.
1900-1950: Рассвет современного искусственного интеллекта
Технологическое развитие в этот период ускорилось. Доступ к ресурсам информационных технологий помог исследователям конкретизировать теории, воображаемые концепции и предположения. Они закладывали основы кибернетики.
- 1914Испанский инженер-строитель Леонардо Торрес-и-Кеведо создал «Агидрикиста», что означает «шахматист», и считается одной из первых машин, способных играть в шахматы без помощи человека. Это раннее использование автоматизации. Шахматист делает ход в эндшпиле ладьей и королем, чтобы поставить мат противнику.
- 1943: Уолтер Бейтс и Уоррен Маккалох разрабатывают математическую и компьютерную модель биологических нейронов. Он выполняет простые логические функции. Исследователи будут продолжать обращаться к этому алгоритму в течение нескольких десятилетий, что позволит им создавать сегодняшние нейронные сети и методы глубокого обучения.
- 1950: Алан Тьюринг опубликовал вычислительные машины и интеллект. Это первая статья, в которой говорится об искусственном интеллекте, хотя термин «искусственный интеллект» придумал не он. Он назвал их «машинами» и «вычислительными машинами». Проблемные утверждения в его трактатах в первую очередь касались интеллекта и логических рассуждений машины.
- 1950: Алан Тьюринг официально опубликовал Тест Тьюринга. Это один из первых и наиболее широко используемых методов допроса для проверки точности систем ИИ.
Рассвет современного синтеза ИИ начинается с статьи Алана Тьюринга и теста Тьюринга, который пытается ответить на вопрос: «Могут ли машины действительно думать?»
1951–2000: изучение возможностей использования технологий искусственного интеллекта.
В этот период был придуман термин «искусственный интеллект». Заложив основу для ИИ, исследователи приступили к изучению вариантов его использования. Пробовали в разных секторах. Эта технология еще не была коммерчески доступна — исследователи сосредоточились на медицинских, промышленных и логистических целях.
- 1956: такие ученые, как Алан Тьюринг и Джон фон Нейман, уже искали способы интегрировать логическое мышление с машинами. Однако термин ИИ был придуман Джоном Маккарти только в 1956 году. Впервые он появился в предложении продольного исследования, выдвинутом Маккарти, Клодом Шенноном, Натаниэлем Рочестером и Марвином Мински.
- 1966: Чарльз Розен построил робота Shakey Стэнфордского исследовательского института. Возможно, это первый «интеллектуальный» робот, способный выполнять простые задачи, распознавать закономерности и находить пути.
- 1997: IBM создала Deep Blue, шахматную систему, работающую на собственном суперкомпьютере. Он первый автоматический шахматист, который самостоятельно сыграл всю партию и выиграл ее. Кроме того, в демонстрации участвовал гроссмейстер мирового уровня.
Средний период истории искусственного интеллекта ознаменовался одним из самых важных моментов: появлением термина «искусственный интеллект».
2001–2010: Интеграция искусственного интеллекта в новые технологии.
Потребители имеют доступ к инновационным и новаторским технологиям, которые сделали их жизнь более удобной. Они медленно приняли эти новые инструменты. iPod заменили Sony Walkman, игровые приставки свергли бизнес настольных игр, а Википедия взяла верх над Британской энциклопедией.
- 2001ASIMO разработан компанией Honda. Это двуногий гуманоид, управляемый искусственным интеллектом, который ходит так же быстро, как люди. Но ASIMO никогда не продавался в коммерческих целях — Honda в основном использовала его как платформу для исследований в области мобильности, машинного обучения и робототехники.
- 2002: Компания iRobot выпустила робота для подметания полов. Несмотря на простую функциональность инструмента, он имеет продвинутый алгоритм, более сложный, чем тот, что использовался его предшественниками.
- 2006: Исследователи Центра Тьюринга Мишель Панко, Орен Эциони и Майкл Кафарелла опубликовали фундаментальную статью о машинном чтении. Определяет способность системы самостоятельно понимать текст.
- 2008: Google выпустила приложение для iOS, которое поддерживает распознавание речи. Его точность составляла поразительные 92%, в то время как точность его предшественников составляла 80%.
- 2009Google разрабатывала свой беспилотный автомобиль в течение четырех лет, прежде чем в 2014 году прошла первый тест на самостоятельное вождение в масштабе штата. Впоследствии конкуренты дополнили беспилотные автомобили искусственным интеллектом.
Интересно, что хотя этот период может похвастаться некоторыми из самых знаковых технологий последних десятилетий, искусственный интеллект точно не был в центре внимания большинства потребителей, а личные и домашние помощники, такие как Siri и Alexa, появились только в следующем.
2011–2020: Распространение и разработка приложений на базе искусственного интеллекта
Именно в этот период компании начали разрабатывать стабильные решения на основе искусственного интеллекта. Он интегрировал ИИ во многие программные системы и устройства, такие как приложения виртуального помощника, средства проверки грамматики, ноутбуки, смартфоны и приложения дополненной реальности.
- 2011: IBM разработала Watson, компьютерную систему, которая отвечает на вопросы. Компания сталкивает ее с двумя бывшими чемпионами Jeopardy, чтобы доказать свою храбрость — компьютер Watson побеждает.
- 2011: Apple выпустила приложение Siri. Это передовой виртуальный помощник на основе искусственного интеллекта, которым владельцы iPhone до сих пор регулярно пользуются.
- 2012: Исследователи из Университета Торонто разработали крупномасштабную систему визуального распознавания с точностью 84%. Обратите внимание, что у старых моделей частота ошибок составляет 25%.
- 2016: Чемпион мира по го Ли Седол сыграл пять матчей против AlphaGo, компьютерной системы для игры в го, обученной Google DeepMind. Ли проиграл четыре раза. Эта демонстрация доказывает, что должным образом обученные системы искусственного интеллекта превосходят даже самых опытных профессионалов в своих областях.
- 2018: OpenAI разработал модель GPT-1, которая является первой языковой моделью семейства GPT. Для обучения разработчики использовали набор данных BookCorpus. Модель может отвечать на вопросы общего характера и использовать естественный язык.
В этот период многие потребители использовали приложения ИИ, даже не подозревая об этом, хотя (для большинства потребителей) инструменты визуального и голосового распознавания все еще были небольшими. К концу десятилетия развитие искусственного интеллекта значительно продвинулось вперед, но не так резко, как должно было произойти. Проверять Способы, которыми правительства могут регулировать инструменты ИИ.
2021-настоящее время: пионеры технологий вступают в великую гонку искусственного интеллекта
Началась великая гонка искусственного интеллекта. Разработчики постоянно выпускают языковые модели, а компании ищут способы интегрировать ИИ в свои продукты. При таких темпах почти каждый потребительский продукт будет содержать компонент искусственного интеллекта.
- 2022: OpenAI произвел революцию в модели ChatGPT. Это сложный чат-бот на основе искусственного интеллекта на основе GPT-3.5, который представляет собой итерацию модели GPT, разработанной в 2018 году. Во время обучения разработчики накормили его 300 миллиардами слов.
- 2023: Другие мировые технологические компании последовали этому примеру. Google выпустила модель Gemini, Microsoft выпустила модель Bing Chat, Meta разработала языковую модель с открытым исходным кодом под названием LLaMA, а OpenAI выпустила модель GPT-4, которая была обновлена по сравнению с предыдущей моделью.
Существует также множество других веб-приложений ИИ и приложений для здоровья на основе ИИ, доступных для использования или находящихся в разработке, и многие другие появятся в ближайшем будущем. Проверять Человечеству грозит вымирание из-за искусственного интеллекта — как его остановить?
Как искусственный интеллект будет формировать будущее?
Технологии искусственного интеллекта выходят за рамки чат-ботов и генераторов изображений. Он продвигает различные области, от глобальной безопасности до потребительских технологий. Вы получаете больше преимуществ от ИИ, чем думаете. Поэтому вместо того, чтобы отказываться от общедоступных систем искусственного интеллекта, научитесь их использовать самостоятельно.
Начните поиск с помощью простых инструментов искусственного интеллекта, таких как ChatGPT или Bing Chat. Вы можете попробовать внедрить его в свою повседневную жизнь. Мощные языковые модели могут создавать сложные электронные письма, искать ключевые слова SEO, решать математические вопросы и отвечать на вопросы общего характера. Вы можете просмотреть сейчас Ключевые факторы, которые следует учитывать при тестировании чат-ботов с искусственным интеллектом на точность.
