Історія штучного інтелекту: від початку XX століття донині

ШІ здається новою технологією, але ідеї подібної технології існували ще за сотні років до появи комп’ютерів. Екскурс у минуле часто допомагає зрозуміти майбутнє. У цій статті ми охоплюємо всі основні розробки в галузі штучного інтелекту — від фундаменту, закладеного на початку 1900-х, до найважливіших досягнень останніх років.

Що таке штучний інтелект? 

Насправді досі немає однозначної відповіді на це питання, оскільки різні дисципліни по-різному формують межі галузі. Найбільш поширене визначення — це спеціалізація в інформатиці, яка займається створенням систем, здатних відтворювати людський інтелект і розв’язувати проблеми. Системи аналізують дані, навчаються на досвіді та покращують свої рішення. Звичайна комп’ютерна програма потребує втручання людини, щоб виправити помилки та покращити процеси, тоді як ШІ здатен діяти автономно. 

Історія штучного інтелекту

Ідея штучного інтелекту сягає тисячоліть. У давні часи винахідники виготовляли речі під назвою «автомати», які були механічними та рухалися незалежно від втручання людини. Слово «автомат» походить з давньогрецької мови та означає «діяти за власним бажанням». Одне з найдавніших записів про автомат сягає 400 року до н. е. і стосується механічного голуба, створеного другом Платона. Через багато років один із найвідоміших автоматів створив Леонардо да Вінчі приблизно у 1495 році. Отже, ідея про те, що машина може функціонувати сама по собі, є давньою. У цій статті ми зосередимося на 20 столітті, коли інженери та вчені почали просуватися до сучасного ШІ.

«Мозкові» комп’ютери та Тест Тюрінга 

На початку 1900-х, з прогресом науки, вчені перейнялися питанням: чи можливо створити штучний мозок? Деякі навіть зробили кілька версій того, що ми зараз називаємо «роботами» (а це слово було придумано в чеській п’єсі 1921 року), хоча більшість із них були відносно простими. Здебільшого вони працювали на паровому двигуні, а деякі з них могли навіть ходити.

З винайденням комп’ютерів чимало підходів до техніки намагались копіювати вже відкриті механізми функціонування мозку для вирішення завдань. Наприклад, у 1949 році комп’ютерний науковець Едмунд Калліс Берклі опублікував книгу «Гігантські мізки, або Машини, які думають», у якій порівнював нові моделі комп’ютерів з людським мозком.

Рік потому виходить епохальна стаття британського математика Алана Тюрінга «Обчислювальна техніка та інтелект». Цей документ є основоположним текстом у галузі штучного інтелекту та стосується питання: чи можуть машини мислити? 

Вчений стверджував, що інтелект машин можна виміряти за допомогою «імітаційної гри», тепер відомої як тест Тюрінга. Тест Тюрінга став центральною концепцією ШІ, оскільки здатність машини переконливо імітувати людську розмову та поведінку вважається мірилом інтелекту.

Дартмутська конференція

Сучасна сфера штучного інтелекту, якою ми її знаємо сьогодні, почала формуватися у середині 20 століття. Термін «штучний інтелект» запровадив у 1956 році Джон Маккарті, комп’ютерний науковець та когнітивіст, у Дартмутському літньому дослідницькому проєкті із штучного інтелекту.

Конференція зібрала групу комп’ютерників, математиків і вчених-когнітивістів, щоб обговорити можливість створення машин, які могли б імітувати людський інтелект. Серед відвідувачів були такі відомі особистості, як Марвін Мінські, Натаніель Рочестер і Клод Шеннон.

Підписуйтеся на наші соцмережі

З цього фактично починається перша золота ера штучного інтелекту. У 1957 року нейрофізіолог Френк Розенблат створив математичну модель перцептрона, у якій спробував повторити кібернетичну модель мозку. Наступного року він розробив систему, яка могла аналізувати зображення розміром 20х20 пікселів і розпізнавати прості геометричні фігури. Розенблат не намагався побудувати систему класифікації зображень, він хотів набути знань про те, як працює мозок. Але його дослідження вплинули на створення нейромереж.

У 1958 році Джон Маккарті створив Lisp — мову програмування, яка стала основним інструментом для досліджень у сфері ШІ. Наступного року Артур Семюель розробив програму для гри у шашки, яка могла вдосконалювати свої навички, таким чином започаткувавши поняття машинного навчання. Одночасно Олівер Селфрідж запропонував модель пандемоніуму — систему, що розпізнавала шаблони без попереднього програмування, прокладаючи шлях до майбутніх алгоритмів машинного зору.

1965 рік став важливим для дискусій навколо ШІ: філософ Губерт Дрейфус розкритикував спроби відтворити людський інтелект, а І. Дж. Гуд висунув ідею ультраінтелектуальної машини, яка могла б створювати ще розумніші системи. Того ж року Джозеф Вайзенбаум представив ELIZA — першу програму, що імітувала людське спілкування. Усі ці досягнення спричинили палкі дебати про сприйняття ШІ.

До кінця 1960-х дослідники зробили кілька проривів у створенні систем, здатних до автономного ухвалення рішень. У 1966 році з’явився Shakey — перший мобільний робот, що поєднував планування, сприйняття та міркування.

У 1969-му Артур Брайсон і Ю-Чі Хо розробили метод зворотного поширення, який згодом став ключовим для глибокого навчання. А система SHRDLU, створена Террі Віноградом у 1970 році, продемонструвала можливості комп’ютерів у розумінні природної мови. 

Однак уже 1973 року дослідження ШІ опинилися під загрозою. Британський академік Джеймс Лайтхілл опублікував звіт на замовлення британської ради з питань наукових досліджень. У своєму звіті розкритикував повільний прогрес у цій сфері, що призвело до скорочення фінансування та початку першої «зими ШІ» — періоду зниження інтересу до штучного інтелекту.

Злети та падіння штучного інтелекту у 1980-1990-х роках

Хоча у 70-х відбулось кількм вартих уваги досліджень, здебільшого напрям перебував у кризі, та вже на початку нового десятиліття інтерес поступово повертався. 

У 1980 році відбулася перша конференція AAAI (Association for the Advancement of Artificial Intelligence), а на ринок вийшла перша комерційна експертна система XCON, що автоматизувала вибір комп’ютерних складників. Японія запустила масштабний проєкт створення комп’ютерів п’ятого покоління, виділивши на нього за сучасними мірками $2 млрд. Їхньою метою було створити комп’ютери, які могли б перекладати, спілкуватися людською мовою та висловлювати міркування на людському рівні. 

Попри всі досягнення наприкінці десятиліття виявилось, що технології ще недостатньо дешеві для комерціалізації, а тому не змогли вийти на ринок. 

Увагу широкої громадськості до ШІ вдалося повернути через протистояння комп’ютерної системи IBM Deep Blue та чемпіона світу з шахів Гарі Каспарова у 1996 році. У той час Deep Blue виграв лише одну з шести ігор, але наступного року виграв реванш. Насправді для перемоги у фінальній партії знадобилося лише 19 ходів. Deep Blue не володів сучасним генеративним інтелектом, але міг аналізувати 200 млн ходів за секунду, що стало знаковим досягненням у галузі ШІ.

Штучний інтелект у XXI столітті: як машини навчилися розуміти світ

На початку 2000-х штучний інтелект вийшов із тіні наукових лабораторій і почав інтегруватися у повсякденне життя. Комп’ютери навчилися розпізнавати голос, аналізувати зображення та навіть імітувати людські емоції.

Один із перших проривів у цій галузі стався у 2000 році, коли команда Массачусетського технологічного інституту на чолі з доктором Синтією Брізіл створила Kismet — соціального робота, який міг реагувати на людські емоції. Завдяки вбудованим датчикам і мікрофонам Kismet розпізнавав міміку та тон голосу співрозмовника, намагаючись імітувати людські почуття. Брізіл вважала, що такі роботи допоможуть людям не віддалятися від технологій, а, навпаки, сприймати їх як природну частину свого життя.

Поки Kismet вчився посміхатися, NASA відправляла на Марс Spirit і Opportunity — марсоходи, які вперше мали автономний штучний інтелект. Запущені у 2004 році, вони не просто пересувалися поверхнею Червоної планети, а й самостійно ухвалювали рішення, долаючи складний рельєф без постійних команд із Землі. Це був величезний крок у розвитку автономних машин.

Але справжній тріумф настав у 2011 році. Спочатку IBM представила свою суперкомп’ютерну систему Watson, яка виграла у двох найкращих гравців американської вікторини Jeopardy! Watson розумів природну мову, аналізував великі масиви даних і знаходив правильні відповіді швидше за людей. Того ж року Apple змінила взаємодію людей із технологіями, презентувавши голосового помічника Siri — систему, яка відповідала на запитання та виконувала голосові команди. Через три роки Amazon запустив Alexa, заклавши основу для розумних будинків і голосового керування пристроями.

Тим часом у лабораторіях розвивалося глибоке навчання — метод, який дозволив нейромережам навчатися та вдосконалюватися без прямого втручання людини. Цю технологію взяли на озброєння гіганти індустрії — Facebook, Google, OpenAI, зробивши її основою нових розробок. Так штучний інтелект став частиною нашої реальності. Від соціальних роботів до голосових асистентів і марсоходів — машини та комп’ютери перестали бути просто інструментами і почали взаємодіяти зі світом на новому рівні.

Як ChatGPT та трансформери змінили штучний інтелект та що відбувається у галузі тепер

Запуск ChatGPT у 2022 році став технологічним проривом, який вивів штучний інтелект на новий рівень. В основі цього успіху лежить архітектура трансформерів (Transformers) — модель нейронних мереж, яка зробила ШІ швидшим, точнішим і здатним розуміти контекст.

Трансформери працюють за принципом самоуваги (self-attention), що дозволяє їм аналізувати всі слова у фразі одночасно, а не послідовно, як це робили попередні нейромережі. Це суттєво покращило розуміння тексту, адже модель бачить всі зв’язки між словами в реченні, а не лише їх порядок. Так, у реченні «Я побачив собаку, яка бігла по вулиці, і вона була дуже швидкою», ШІ розуміє, що «вона» означає «собаку».

Поява генеративного ШІ спричинила бум в індустрії. Google випустив Bard, Microsoft інтегрував GPT у Bing Copilot, а OpenAI представила нові версії ChatGPT для бізнесу.

Генеративний ШІ вийшов за межі текстових відповідей — тепер його використовують для створення зображень, коду, музики та відео. Компанії адаптують моделі для роботи на смартфонах і корпоративних рішеннях.

Але разом із прогресом зросли й виклики. Країни та компанії розробляють правила регулювання ШІ, щоб запобігти дезінформації та надмірній автоматизації. Трансформери змінили штучний інтелект назавжди, зробивши його більш потужним і доступним. Наступне питання — як ми будемо використовувати цю технологію, щоб вона працювала на користь суспільству.