Эволюция искусственного интеллекта (ИИ): Знаменательные моменты в истории и применение

Могут ли «машины» проявлять способность к пониманию или мышлению? В первой половине 20-го века научная фантастика познакомила мир с концепцией роботов с искусственным интеллектом. В подростковом возрасте я увлекалась научно-фантастическими книгами. В нашей библиотеке, я прочитала все начиная с «Волшебника страны Оз» до «Метрополиса». История искусственного интеллекта начинается еще с 1950-х годов, и в то время концепция искусственного интеллекта была ассимилирована энтузиастами того периода.

Одним из таких людей был Алан Тьюринг, молодой британский эрудит, который исследовал математические возможности искусственного интеллекта. Тьюринг предположил, что люди используют разум для решения задач и принятия решений, то почему бы машинам не делать то же самое? Эта идея встала в основу его статьи 1950 года «Вычислительная техника и интеллект», в которой он описал, как создавать умные машины и как проверять их интеллект.

Все возможно, границы — в нашем сознании

Работа Тьюринга и все его достижения существовали в первую очередь как дискуссии и теории. Это было связано с несколькими факторами:

Прежде всего, для материализации идей Тьюринга были необходимы значительные изменения в компьютерных технологиях, так как до 1949 года в компьютерах отсутствовало критическое требование к интеллекту — они не могли хранить команды и были предназначены исключительно для выполнения.

Кроме того, в начале 1950-х вычислительная техника была чрезвычайной роскошью. Аренда компьютера могла стоить до 200 000 долларов в месяц, что делало его доступным только для престижных университетов и крупных технологических компаний. Разработка искусственного интеллекта требовала не только подтверждения концепции, но и поддержки инвесторов, чтобы убедить источники финансирования в ее целесообразности.

Конференция, с которой все началось

Концепция для проверки теории была основана в программе The Logic Theorist, разработанной для моделирования человеческих навыков решения проблем и финансируемой и представленной на Дартмутском семинаре (DSRPAI), организованном Джоном Маккарти и Марвином Мински в 1956 году.

На конференции Маккарти вместе с ведущими исследователями из разных отраслей представил для открытого обсуждения концепцию искусственного интеллекта и ввел термин, который он придумал. На конференции, участники все же пришли к консенсусу, согласившись с тем, что ИИ достижимая технология. Это мероприятие служило катализатором для последующих лет, способствуя революции в исследовании искусственного интеллекта.

Американские горки успеха и неудач в ИИ

С 1957 по 1974 год искусственный интеллект процветал. Компьютеры могли хранить больше информации, становились быстрее, дешевле и доступнее. Алгоритмы машинного обучения также совершенствовались, и люди стали лучше понимать, какой алгоритм применять для решения задач.

Первые демонстрации, такие как:

• «General Problem Solver» Ньюэлла и Саймона и «ELIZA» Джозефа Вайзенбаума, которые показали перспективные результаты в решении проблем и интерпретации речи.
• Эти достижения, вместе с поддержкой выдающихся исследователей, в частности участников DSRPA, убедили правительственные органы в предоставлении финансирования в области искусственного интеллекта. Правительство было особенно заинтересовано в машине, которая могла бы расшифровывать и переводить разговорную речь, а также выполнять высокопроизводительную обработку данных. Оптимизм был высоким, а ожидания — еще выше.

В 1970 году Марвин Минский сказал в интервью журналу «Лайф»: «В течение 3-8 лет мы разработаем машину с общим интеллектом среднестатистического человека». Однако, несмотря на существование теоретической и некоторой материальной базы до достижения конечных целей обработки естественной речи, абстрактного мышления и самосознания было еще далеко.

Самым существенным препятствием для разработки искусственного интеллекта стала нехватка вычислительных мощностей: компьютеры просто не могли хранить достаточно информации или обрабатывали ее недостаточно быстро. Например, чтобы общаться, нужно было знать значение многих слов и понимать их в разных комбинациях. Ганс Моравец, тогдашний стипендиат Маккарти, утверждал, что «компьютеры все еще были в миллионы раз слишком слабы, чтобы демонстрировать интеллект». Терпение иссякало, как и финансирование, а прогресса в исследованиях почти не было.

В 1980-х годах развитие искусственного интеллекта возобновилось благодаря двум источникам: расширению алгоритмических инструментов и увеличению финансирования. Джон Хопфилд и Дэвид Румельхарт популяризировали методы «глубокого обучения», которые позволяют компьютерам учиться на собственном опыте. Эдвард Фейгенбаум, также присоединился к ученым представив экспертные системы, имитирующие процесс принятия решений. Программа спрашивала эксперта в определенной области, как реагировать в различных ситуациях, и после практического усвоения каждой ситуации неспециалисты могли обращаться к программе за советом. Экспертные системы получили широкое применение в промышленности. Японское правительство активно финансировало в разработку Фейгенбаума и другие инициативы, связанные с искусственным интеллектом, в рамках «Компьютеры пятого поколения» (FGCP).

1982-1990 годы — вложено 400 миллионов долларов в развитие революционных компьютерных вычислительных целей, внедрение логического программирования и совершенствование искусственного интеллекта. Работа ученых из «Компьютеров пятого поколения» (FGCP) стала источником вдохновения для молодого поколения талантливых инженеров и ученых. Однако с остановкой финансирования FGCP внимание к искусственному интеллекту отошло на задний план.

Путь к интеллектуальной автономии: Выдающиеся достижения ИИ в десятилетия расцвета

1990-2000 годах — достигнуто много знаковых целей искусственного интеллекта, а именно:

• 1997 году чемпион мира по шахматам и гроссмейстер Гарри Каспаров потерпел поражение от компьютерной программы для игры в шахматы (IBM Deep Blue). Этот широко разрекламированный матч стал первым поражением действующего чемпиона мира по шахматам от компьютера и значительным шагом для развития искусственного интеллекта.

• 1997 год — в Windows было внедрено программное обеспечение для распознавания речи, разработанное компанией Dragon Systems. Это был еще один значительный шаг вперед, но уже в направлении устного перевода.

Казалось, не существовало проблем, с которыми машины не могли бы справиться, даже с человеческими эмоциями, о чем свидетельствует Kismet, робот, разработанный Синтией Бризил, который мог распознавать и отображать эмоции.

Что изменилось в кодировании искусственного интеллекта?

Оказывается, что фундаментальный предел компьютерной памяти, который сдерживал нас 30 лет назад, больше не является проблемой. Закон Мура, утверждающий, что память и скорость компьютеров удваиваются каждый год, наконец догнал, а во многих случаях и перегнал наши потребности. Именно так Deep Blue удалось победить Гарри Каспарова в 1997 году, а Google AlphaGo — китайского чемпиона по игре в го Ке Цзе несколько лет назад.

Искусственный интеллект повсюду

Мы живем в эпоху «big data» — время, когда есть возможность собирать огромные объемы информации, но они слишком громоздки для обработки человеком. Применение искусственного интеллекта в этом плане уже оказалось очень плодотворным во многих отраслях: технологии, экономика, банковское дело, маркетинг и развлечения.

Мы видели, что даже если алгоритмы существенно не улучшаются, большие объемы данных и массовые вычисления просто позволяют искусственному интеллекту учиться. Возможно, есть доказательства того, что закон Мура замедляет темпы, но рост объемов данных, безусловно, не теряет обороты. Прорывы в информатике, математике или нейробиологии — все это потенциальные пути за пределы закона Мура.

Глобальное применение искусственного интеллекта: его использование в разных странах мира

Сингапур

Сингапур занимает второе место по количеству людей, заинтересованных в создании изображений с помощью ИИ (281). Из-за популярности ИИ в Сингапуре страна планирует привлечь большее количество экспертов по искусственному интеллекту, включая ученых и инженеров по машинному обучению, до 15 000 в рамках национальной стратегии развития искусственного интеллекта, заявил в одном интервью вице-премьер-министр Лоуренс Вонг.

Страна Юго-Восточной Азии с населением 5,45 млн человек, где расположены азиатские штаб-квартиры мировых технологических гигантов, таких как Alphabet (GOOGL.O) и Microsoft (MSFT.O), принадлежащих Google, заявила, что также будет работать над расширением имеющихся высокопроизводительных вычислительных ресурсов, предоставляя доступ через партнерство с производителями чипов и поставщиками облачных услуг.

Латинская Америка

Страны Латинской Америки лидируют в сфере аудио, созданного с помощью искусственного интеллекта. Самым популярным аудио инструментом с искусственным интеллектом в мире является FakeYou: ежемесячно его ищут 172 000 раз.

Эти инструменты могут воспроизводить голоса известных музыкантов и других знаменитостей с удивительной точностью, что вызвало споры об авторских правах с участием Дрейка и The Weeknd после того, как кто-то создал новую песню, используя их голоса, сообщает The New York Times.

Украина

Украинские беспилотники с искусственным интеллектом открыли многочисленные перспективы для военных. Министерство обороны Украины сообщило о предоставлении разрешения на поставку беспилотных авиационных комплексов Saker Scout для Вооруженных сил Украины. Программное обеспечение беспилотника построено на алгоритмах искусственного интеллекта.

Однако из-за начала войны, страна превратилась в технологический и инновационный хаб, привлекающий инвестиции от известных людей, включая бывшего исполнительного директора Google Эрика Шмидта.

«Это технологическая гонка 24 часа в сутки, 7 дней в неделю», — заявил вице-премьер-министр Украины Михаил Федоров в интервью в своем офисе в Киеве. «Задача заключается в том, что каждый продукт в каждой категории должен ежедневно меняться, чтобы получить преимущество».

Большая государственная программа поддержки развития БПЛА, направленная на максимальное использование Киевом разведывательных и ударных дронов выросла из проекта UNITED24 «Армия дронов», за которую отвечает Михаил Федоров. Федоров отметил, что амбассадорами United24 стало много известных людей, которые поддерживают платформу и собирают средства на проект по восстановлению Украины.

«Платформе удалось уже собрать $175 млн со всего мира, всего задонатило более 110 стран. UNITED24 ориентирована на весь мир. Мы делаем совместные проекты с амбассадорами, которые присоединились к нам. Например, Андрей Шевченко, Элина Свитолина, американский актер Лиев Шрайбер или одна из самых известных музыкальных групп мира Imagine Dragons», — заявил Михаил Федоров в интервью для Укрюниформ.

Стоит отметить, что после начала полномасштабного российского вторжения значительная часть блокчейн-индустрии объединилась вокруг помощи Украине. Отличным примером является подарок армии украинской блокчейн-компанией Everstake, которая передала украинским военным 500 FPV-дронов «Пегас».

«FPV-дроны — конкурентное преимущество на поле боя. Они догоняют и уничтожают почти любую цель. А самое главное — сохраняют жизнь наших воинов, которые видят все шаги россиян, находясь в укрытии», — написал Федоров в своем Telegram.

Другим примером является основатель и СЕО одной из крупнейших европейских криптобирж с украинскими корнями WhiteBIT — Владимир Носов, который недавно приобрел барабаны «Бумбокс» на благотворительном аукционе за 400 тысяч долларов. Поддержка украинской армии стала традицией для биржи, поскольку в прошлом году WhiteBIT вместе с комьюнити выкупили хрустальный микрофон группы «Kalush Orchestra» на аукционе, организованном Благотворительным Фондом Сергея Притулы. Собранные средства были направлены на закупку комплекса беспилотников для Вооруженных сил Украины.

Кстати, относительно пожертвований в криптовалюте, хочу отметить, что в 2022 году было собрано более $56 млн, а уже в 2023 году эта сумма увеличилась почти до $70 млн. Большинство пожертвований было сделано в BTC и ETH — двух самых популярных криптовалютах.

Более 500 000 USDT было собрано на благотворительность благодаря решению компании Whitepay, специализирующейся на предоставлении криптоэквайринга для бизнеса — сообщается в интервью Incrypted.

Завершающие мысли

В итоге, путь развития искусственного интеллекта прошел значительный этап от теоретических концепций до конкретных достижений. Сейчас искусственный интеллект становится необходимой составляющей в разных странах мира, способной революционизировать индустрии и решать сложные задачи. Благодаря современным технологиям, объемам данных и постоянному совершенствованию алгоритмов, искусственный интеллект становится не просто инструментом, но и частью нашей повседневной жизни, внося существенные изменения в различные сферы человеческой деятельности. Хотя вопрос о том, способны ли машины по-настоящему мыслить, остается философским, практическое применение ИИ в повседневной жизни не вызывает сомнений, определяя ход технологической эволюции.