Искусственный интеллект: от первых идей к современной реальности

Первоначальный импульс был дан Аланом Тьюрингом, величайшим умом своего времени. В 1950 году он опубликовал в философском журнале Mind статью «Вычислительные машины и разум» («Computing Machinery and Intelligence»), где был сформулирован вопрос, может ли машина думать. Эта работа стала основой для исследований AI на последующие десятилетия.

Тьюринг предложил тест, широко известный как «тест Тьюринга», который задавал вопрос, может ли машина обмануть ученого, заставив его думать, что он общается с человеком. Такая предпосылка была не только попыткой оценить возможности машины. Она также углублялась в философию природы ума и концепцию мысли.

Вопросы Тьюринга не ограничивались областью науки; он углублялся в этику и широкий перечень вопросов, связанных с феноменом ИИ. Тьюринг подчеркивал, что нужно узнать, как мы, люди, отреагируем на интеллектуальные машины и как они смогут изменить наше общество. Это уводило в области самосознания и спонтанной природы ума. Он писал: «Нам стоит строить машины, которые могут учить, а не просто выполнять команды».

Моментом, когда идеи взлетели, стала конференция в Дартмут-колледже (Хановер, США), которая состоялась в 1956 году. Этот год считается началом искусственного интеллекта как отдельной дисциплины в области исследования.

Конференцию инициировали видные фигуры научного мира того времени: Марвин Мински, Джон МакКарти, Натаниэль Рочестер и Клод Шеннон, которые собрали на встречу самые яркие умы. Они обсуждали возможность создания машин, способных к обучению и рассуждению.

Одной из ключевых идей конференции было предположение, что язык программирования в качестве контрольной структуры любого интеллектуального процесса сможет заставить ИИ выполнять действия с нужной точностью.

Одна из наиболее интересных мыслей, которые обсудили участники конференции, заключалась в том, что машины могут не только решать логические задачи, но «играть» с этими задачами, как это делают дети. Этот подход стал основой для многих будущих разработок в области ИИ.

В 1957 году нейрофизиолог/психолог/д-р фил. наук Фрэнк Розенблатт впервые представил отчет по проекту «Перцептрон: воспринимающий и распознающий автомат», где впервые введено определение перцептрона. Исследование проходило в авиационной лаборатории Корнельского университета в Буффало (США).

Созданная схема устройства моделировала процесс человеческого восприятия информации мозгом. В основе перцептрона лежит математическая модель, которая представляет систему из элементов трех разных типов: сенсоров, ассоциативных элементов и реагирующих элементов. Сам принцип работы описан тут.

Первая версия перцептрона была смоделирована при помощи компьютера IBM 704.

IBM 704 — 5-тонный компьютер размером с комнату — получил серию перфокарт. После 50 попыток компьютер научился отличать карты, помеченные слева, от карт, помеченных справа. Обучившись, программа Розенблатта была способна успешно распознавать различные геометрические фигуры (круги, квадраты, треугольники). Затем была создана и аппаратная версия перцептрона — первый в мире нейрокомпьютер «Mark I Perceptron».

Этот след Розенблатта проложил путь для дальнейших исследований в области искусственных нейронных сетей и вдохновила других исследователей на разработку более сложных моделей искусственных нейронов.

Перцептрон Марк I Розенблатта в настоящее время хранится в Смитсоновском институте, а в 2004 году Институт инженеров электротехники и электроники учредил премию IEEE имени Фрэнка Розенблатта.

Для более глубокого изучения нейросетей делюсь полезной статьей «для чайников».

С 60-х по 70-е годы началась эпоха, получившая название «золотого века ИИ». Тогда исследователи начали разрабатывать экспертные системы – предметно-ориентированное программное обеспечение, которое использовало правила и логические выводы для решения конкретных задач.

Яркий пример — система MYCIN, которая помогала диагностировать инфекционные заболевания, анализируя симптомы и предлагая доктору возможные диагнозы. Это было удивительным результатом в области медицины. Но такие модели имели жесткие ограничения — их легко было перепрограммировать, они были недостаточно разумны, выполняли только жесткие правила и не могли адаптироваться к новым ситуациям.

Важный вклад в развитие этой области внесли ученые Эдвард Фейгенбаум и Джон Холланд, разработавшие над концепциями систем, которые могли обучаться, используя простые алгоритмы. Но, несмотря на успехи, в конце 70-х пришла «зима ИИ» — период, когда финансирование проектов сократилось, ожидания и реальность стали расходиться.

С 80-х годов появился новый виток интереса к ИИ и началась работа над нейронными сетями. Хотя концепция самих сетей существовала на протяжении десятилетий, к 1986 году, когда Джеффри Хинтон, Дэвид Румельхарт и Брайан Провост предложили алгоритм обратного распространения ошибки, произошел прорыв в обучении нейронных сетей.

Эти достижения открыли новые перспективы, показали, что машины могут учиться и адаптироваться. Глубокое обучение, получившее свое развитие в 2010-х годах, стало определяющим направлением исследований. Это было время стремительного роста вычислительных мощностей, благодаря чему стали использоваться обширные наборы данных для обучения сложных моделей.

Моментальное восхождение нейронных сетей произошло благодаря появлению таких технологий, как графические процессоры (ГП) и доступ к большим объемам данных. В 2012 году команда Яна Гудфеллоу разработала модель, которая превзошла предшествующие системы распознавания изображений. Это событие стало знаковым для начала новой эры — когда глубокое обучение реально начало доминировать в области AI.

Гудфеллоу заметил: «Глубокое обучение стало возможным благодаря мощным вычислительным ресурсам и большому объему данных — это фундаментальный сдвиг, открывающий двери для более сложных решений».

В наши дни можно смело сказать, что искусственный интеллект стал неотъемлемой частью нашей жизни. Мы видим, как он активно внедряется в различные сферы — от медицины до финансов, от образования до производств. Современные приложения, такие как ChatGPT, Midjourney и YandexGPT, позволяют нам взаимодействовать с машинами на совершенно новом уровне. Эти инструменты способны генерировать тексты, изображения и даже стратегические планы в любых областях.

ChatGPT стал популярным инструментом для создания текстов и ведения диалогов. Он применяется в образовании, служит виртуальным помощником для студентов и преподавателей. Ученые и исследователи используют его для генерации идей, написания академических статей и помощи в программировании.

Как написано в статьях на официальном сайте DeepAI: «Мы стремимся создавать модели, которые полезны всем людям и имеют как можно меньше ограничений». Это отголосок тех философских вопросов, которые еще при рождении искусственного интеллекта задавали ученые, исследующие влияние ИИ на наше общество.

Midjourney демонстрирует, как ИИ может творчески создавать изображения на основе текстовых описаний.
Этот инструмент стал особенно популярным среди дизайнеров и художников, открывая новые горизонты для креативности. Глядя на то, как ИИ может трансформировать идеи в визуальные формы, можно сказать, что мы находимся на грани эпохи, когда любой может стать творцом, используя силу машин. Как сказал об этом японский художник Тецуо Хара:
«Я сам попробовал ее, и мое искреннее впечатление таково: «Ты не сможешь победить их». Более того, они могут рисовать так, как будто у них уже есть душа.»

YandexGPT представляет собой еще один пример успешного внедрения AI в российские реалии. Пользователи получают доступ к мощному инструменту, который помогает им в поиске информации, написании статей или в разработке программного кода. Расширяющиеся возможности YandexGPT служат ярким примером того, как ИИ может оптимизировать рабочие процессы. Как неоднократно отмечалось в интервью с разработчиками, главная цель таких систем — облегчить и улучшить взаимодействие людей с технологиями.

При обсуждении внедрения ИИ в повседневную жизнь невозможно не затронуть важные этические и социальные вопросы, которые возникают вместе с этой технологией. Как правильно использовать ИИ? На какие риски мы идем? Один из главных вопросов заключается в применении ИИ в мониторинге и безопасности. Некоторые системы, основанные на технологии глубокого обучения, используются для анализа видеопотока в реальном времени, что вызывает опасения по поводу приватности и возможного злоупотребления данными. Нобелевский лауреат британо-канадский ученый Джеффри Хинтон уже в 20-е годы двадцать первого века стал широко известен тем, что предостерегает людей пользоваться нейросетями бесконтрольно.

Актуальные этические вопросы касаются и предвзятости алгоритмов. Они могут укреплять стереотипы и дискриминацию, если обучены на неправильно сбалансированных данных. Примером могут служить случаи, когда ИИ в процессе работы с данными в судебной системе может принимать более строгие решения по делам, связанным с определенными этническими группами. Подобные ситуации подчеркивают важность прозрачности в разработке ИИ и необходимость создания этических стандартов во всем мире.

Все это поднимает вопросы о воздействии ИИ на трудовые рынки, конфиденциальность и безопасность. Важная часть решения этих проблем — создание многообразных и инклюзивных команд разработчиков, которые могут внести сбалансированный взгляд на применение технологий.

Также существует угроза, что, если ИИ будет продолжать развиваться без достаточного контроля, он может быть использован для нелегальных или аморальных действий, таких как создание фальшивых новостей или манипуляция общественным мнением. Это поднимает важные вопросы о регуляции и ответственности создателей ИИ.

Немаловажно, что с развитием Искусственного Интеллекта возникает необходимость в образовании и подготовке новых поколений ученых. Понимание того, как работает ИИ, становится необходимым навыком для будущих специалистов. Все больше учебных заведений вводят курсы по машинному обучению и анализу данных, готовя студентов к тому, чтобы успешно работать в быстро меняющемся мире.

На уровне начальной и средней школы акцент также смещается в сторону введения основ программирования и работы с данными. Примером служат инициативы, когда детей обучают программированию через игры и творческие проекты.

Этика и социальная ответственность при обучении, как взаимодействовать с искусственным интеллектом, стала важной частью образовательных программ. Студенты должны понимать не только как функционирует ИИ, но и его потенциальное влияние на общество и этические аспекты его применения.

Мы сегодня находимся на перекрестке, где технологии ИИ могут либо изменить наше общество к лучшему, либо потребовать от нас новых подходов к каждому аспекту нашей жизни. Искусственный интеллект становится не просто набором алгоритмов; это неотъемлемая часть нашего существования, способная изменять наш подход к работе, образованию и творчеству.

Основой всех изменений является понимание, что к использованию ИИ нужно подходить с ответственностью, открытостью и уважением к этическим нормам. Как заметил Алан Тьюринг:
«Наша работа будет определяться тем, как мы сможем контролировать то, что создали.»

Эффективное управление искусственным интеллектом, основанное на глубоком понимании технологии и ее возможностях, сможет создать более справедливое и устойчивое общество.

Такой поворот событий уже стал очевидным, и мы должны быть готовы к этой трансформации. Важно помнить, что в центре всего этого стоим мы — люди, создающие и использующие эту удивительную технологию. AI — это не самостоятельное существо, это инструмент, который, при правильном использовании, поможет нам решать сложные задачи и улучшать качество жизни, уделяя минимум времени рабочим процессам, давая возможность развиваться.

Искусственный Интеллект — технология, которая изменит наш мир. И нам стоит углубиться в детали и исторический контекст развития ИИ, чтобы понять, что нас ожидает в недалеком будущем. Нейросети постоянно развиваются, появляются новые, а старые разработки быстро становятся более умными. AI учится постоянно, совершенствуется. Нам нужно не отставать от того множества идей, которые помогут лучше понять текущие тенденции и будущее технологий ИИ. Впереди ожидает много приключений и открытий, важно помнить, что ключ к успешному будущему — наше осознанное и ответственное отношение к тому, что мы создали.

Дальше постараюсь рассказать об ИИ-продукте LinkBox, а точнее его развитии.

Источники:

• https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A2%D0%B5%D1%81%D1%82_%D0%A2%D1%8C%D1%8E%D1%80%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B0
• https://habr.com/ru/articles/842952/
• https://courier.unesco.org/ru/articles/iskusstvennyy-intellekt-mezhdu-mifom-i-realnostyu
• https://ru.wikipedia.org/wiki/MYCIN
• https://big-i.ru/biznes-i-obshchestvo/nauka/chelovek-kotoryy-perevernul-mir-neyrosetey-kto-takoy-dzheffri-khinton/
• https://deepai.ru/
• https://www.gikit.ru/sites/default/files/ogpage_files/2023/11/Neyronnye_seti_kak_novaya_forma_samovyrazhenia.pdf
• https://news.cornell.edu/stories/2019/09/professors-perceptron-paved-way-ai-60-years-too-soon