Кратка история на изкуствения интелект
Изкуственият разсъдък (ИИ) към момента има доста накъде да се развива. Но някои от значимите събития към този момент са се случили. Fast Company ни показва част от основните моменти при развиването на могъщата компютърна просвета.
Източник:
1. Айзък Азимов и трите закона на роботиката (1942)
През 1942 година в своя роман " Хоро " (Runaround) Айзък Азимов формулира три правила за държание на роботите, които всеки четец на фантастика евентуално е чувал.
Роботът не може да аргументи щета на човек или с бездействието си да допусне на индивида да бъде породена щета. Роботът е задължен да се подчинява на индивида, в случай че това не опонира на Първия закон. Роботът е задължен да се грижи за личната си сигурност, в случай че това не опонира на Първия и Втория закон.
Историята споделя за робота Speedy, подложен в обстановка, при която балансирането на третия закон с първите два наподобява невероятно. Разказите на Азимов за роботи се снабдяват с доста почитатели на научната фантастика, някои от които учени, обмислящи опцията за мислещи машини. Дори през днешния ден доста хора минават през интелектуалното упражнение да ползват законите на Азимов към актуалния изкуствен интелект.
Източник:
2. Тестът на Тюринг (1950)
Британецът Алън Тюринг е математик, учредител на теоретичната информатика, както и на теорията за изкуствения разсъдък. През Втората международна война той съумява да разбие немската " Енигма ", до момента в който работи като криптоаналитик за английското държавно управление. След това се занимава с методите за култивиране на информация, както от индивида, по този начин и от машината. Създава и " Тестът на Тюринг за изкуствен интелект ", който е към момента доста известен. Той е с името Imitation game (игра на имитация) и съставлява надиграване на интелекта на индивида против този на машината. Компютърът се пробва да накара съдиите да имат вяра, че той е човешко създание. Неговият тест се трансформира в пример за идентифициране на интелигентността на машината, който оказва помощ за оформянето на философията към изкуствения разсъдък.
Източник:
3. Конференция за изкуствени разсъдък, извършена в колежа Дартмут (1956)
До 1955 година учените стартират да мислят на концептуално равнище за неща като невронни мрежи и натурален език, само че не е имало сплотяваща идея, която да обхване другите типове машинен разсъдък. Професор по математика от Дартмутския лицей на име Джон Маккарти измисля термина " изкуствен интелект ", с цел да сплоти всичко това. През идната година той управлява група, която кандидатства за безплатна финансова помощ за осъществяване на конференция с такава тема. В колежа са поканени едни от най-хубавите модерни откриватели като са обсъждани голям брой евентуални области на проучване на ИИ. Създава се обща рамка на изследователските области, в които машинната просветеност може да окаже въздействие. Конференцията образува изкуствения разсъдък като изследователска дисциплинираност за години напред.
Източник:
4. Франк Розенблат и създаването му за изкуствена невронна мрежа Perceptron ( перцептрон) (1957)
Американският психолог Франк Розенблат дава живот на Perceptron - изкуствена невронна мрежа, която има невероятното качество " да запаметява " светлинни поредици. Предназначението ѝ е да моделира по какъв начин човешкият мозък обработва образна информация. Perceptron може да бъде квалифициран да разпознава модели от светлини, също както човек прави връзка сред обещано име и лице. Намерени са ѝ доста дефекти, само че програмата става известна като първообраз на мислеща машина. Първото устройство, учредено на правилото на невронната мрежа - Mark I Perceptron - се появява още през 1958 година, единствено десетилетие след първите компютри. То бързо се научава да разпознава елементарни геометрични форми, което значи, че рано или късно подобен компютър може да се научи, да вземем за пример, да чете писма.
5. Първата " зима " за изкуствения разсъдък (1970-те)
Поради прекомерно оптимистичните ненапълно неоправдани упования на Съединени американски щати и английското държавно управление за известно време са прекратени изследванията в региона на изкуствения разсъдък. Следващите години са били наречени " Зимата за ИИ ". Ентусиазмът е бил загубен и никой не е желал да финансира такива проучванията. Това се случва към 1974 година
6. Настъпване на втората " зима " за изкуствения разсъдък (1987)
След първата зима изкуственият разсъдък се връща под формата на така наречен " експертни системи ". Те са стратегии, които дават отговор на въпроси и вземат решение проблеми в съответна област. Втората " зима " за ИИ идва в края на 80-те и началото на 90-те след поредност от финансови загуби. Неуспехът на експертните системи и хардуерни компании, страдащи от създадените от Apple и IBM настолни компютри, още веднъж довеждат до спад в интереса към ИИ. За да не бъдат гледани като непрактични мечтатели, молещи се за финансиране, откривателите даже стартират да употребяват разнообразни имена за работата им, обвързвана с ИИ, като " информатика ", " машинно образование " и други. Този интервал продължава до 2000-те години.
Източник:
7. Суперкомпютърът Deep Blue на IBM, който побеждава международен първенец по шах (1997)
На 11 май през 1997 година компютър за пръв път побеждава международен първенец по шах. Това е Deep Blue на IBM, а против него се изправя международният първенец по шахмат - Гари Каспаров. Проектираният от IBM компютър Deep Blue е бил кадърен да пресмята по 100 милиона позиции в секунда, което е неповторимо достижение за средата на 90-те години. Играта, в която Deep Blue прави първата победа на машина против човек в шах, е първият от общо шест мача. Каспаров съумява да реализира две равенства и три победи, което го прави победител в общата игра, само че през 1997 година, на извършен в Ню Йорк реванш машината разгромява гросмайстора.
Каспаров твърди, че е забелязал разсъдък и творчество в ходовете на машината и счита, че е имало човешка интервенция, което опонира с разпоредбите на срещата, само че екипът на IBM отхвърля да има машинация. Руснакът изисква разпечатки от лог файловете на машината, само че от IBM не му ги дават, макар че по-късно те са оповестени в интернет. След това той желае реванш, само че компанията отхвърля и приключва работата по Deep Blue.
Победата връща интереса към ИИ по впечатляващ метод. Някои от хората са били очаровани, а други са се чувствали необичайно от това, че машина е победила толкоз добър шахматист. Инвеститорите са били впечатлени, тъй като успеха на Deep Blue изтласква акциите на IBM с 10 $, достигайки най-високите стойности дотогава.
8. Невронната мрежа се научава да разграничава човешко лице, тяло и котка (2011)
До 2011 година учените в университетите по света приказват за основаването на невронни мрежи. През същата година инженерът от Гугъл Джеф Дийн се среща с професор по компютърни науки в Станфордския университет име Андрю Нг. Двамата показват концепцията за създаване на огромна невронна мрежа, захранвайки я с голяма изчислителна мощност, употребявайки сървърните запаси на Гугъл и запълвайки я с солиден набор от изображения.
Невронната мрежа обработва данните от изображенията в продължение на три дни. След това връща резултат, съдържащ три размазани изображения - човешко лице, човешки тяло и котка. Това проучване е огромен пробив в потреблението на невронни мрежи и самостоятелното образование без човешка интервенция в дилемите за така наречен " компютърно зрение ", ориентирано към автоматизирана обработка на изображения от действителния свят за добиване и интерпретиране на образната информация в тях. Така могат да се откриват и разпознават обекти и образни измерения. Събитието бележи и началото на плана Гугъл Brain, ориентиран към проучването на изкуствения разсъдък.
Източник:
9. Джефри Хинтън създава техника, с която усъвършенства " компютърното зрение " (2012)
Професор Джефри Хинтън от Университета на Торонто и двама негови студенти построяват система за компютърно зрение, наречена AlexNet, с цел да се състезават в конкурс за различаване на изображения, наименуван ImageNet. И съумяват да го завоюват. Системата проучва хиляди фотоси и се самообучава да разпознава общите предмети като цветя и коли. Това може би повече от всяко друго събитие дава мощния старт в проучванията на дълбоките невронни мрежи и надлежно машинното образование.
Джефри Хинтън, Йошуа Бенджио и Ян Лекун са наречени " кръстниците " на изкуствения разсъдък и печелят наградата " Тюринг " през 2018 година, прочут като софтуерната версия на Нобеловата премия. Отличието за извънреден принос в региона на компютърните науки се съпровожда от 1 млн. $, обезпечени от Гугъл.
10. Изкуствен разсъдък на Гугъл побеждава най-хубавия в японската игра Го и самичък се научава да бъде безспорен първенец в нея (2016)
През 2016 година компютърната стратегия AlphaGo на Гугъл осъществя първата победа против може би най-хубавия състезател в света на античната японска бордова игра Го. Така 18-кратният международен първенец Седол Ли губи за по-малко от два часа. Играта е една от най-сложните, измисляни в миналото, само че компютърната стратегия е създадена по този начин, че освен да подражава на хората, само че и да създава нови тактики, имитирайки човешката вътрешен глас в оправянето със комплицирани задания. По време на играта усъвършенстваната версия на AlphaGo - AlphaGo Zero даже създава свои характерни тактики, които разиграва и след това развива желание към серия от ходове и разновидности, непознати до момента. С четирите си процесора, изкуственият разсъдък тренира системите си единствено за 40 дни, което е извънредно достижение за учените. От подразделението за изкуствен интелект на Гугъл - Deep Mind афишират тогава, че създадената технология ще бъде употребена в региона на роботиката и колите.
Вероятно предстоят още куп значими събития към изкуствения разсъдък. Ще има доста безредици, очаквания и неспокойствие, само че е ясно, че рано или късно той ще повлияе на всеки аспект от живота ни.
България има капацитет да се трансформира в преуспяващ пазар за изкуствения разсъдък
В идващите няколко години се чака секторът да се разшири с над 40%
Източник:
1. Айзък Азимов и трите закона на роботиката (1942)
През 1942 година в своя роман " Хоро " (Runaround) Айзък Азимов формулира три правила за държание на роботите, които всеки четец на фантастика евентуално е чувал.
Роботът не може да аргументи щета на човек или с бездействието си да допусне на индивида да бъде породена щета. Роботът е задължен да се подчинява на индивида, в случай че това не опонира на Първия закон. Роботът е задължен да се грижи за личната си сигурност, в случай че това не опонира на Първия и Втория закон.
Историята споделя за робота Speedy, подложен в обстановка, при която балансирането на третия закон с първите два наподобява невероятно. Разказите на Азимов за роботи се снабдяват с доста почитатели на научната фантастика, някои от които учени, обмислящи опцията за мислещи машини. Дори през днешния ден доста хора минават през интелектуалното упражнение да ползват законите на Азимов към актуалния изкуствен интелект.
Източник:
2. Тестът на Тюринг (1950)
Британецът Алън Тюринг е математик, учредител на теоретичната информатика, както и на теорията за изкуствения разсъдък. През Втората международна война той съумява да разбие немската " Енигма ", до момента в който работи като криптоаналитик за английското държавно управление. След това се занимава с методите за култивиране на информация, както от индивида, по този начин и от машината. Създава и " Тестът на Тюринг за изкуствен интелект ", който е към момента доста известен. Той е с името Imitation game (игра на имитация) и съставлява надиграване на интелекта на индивида против този на машината. Компютърът се пробва да накара съдиите да имат вяра, че той е човешко създание. Неговият тест се трансформира в пример за идентифициране на интелигентността на машината, който оказва помощ за оформянето на философията към изкуствения разсъдък.
Източник:
3. Конференция за изкуствени разсъдък, извършена в колежа Дартмут (1956)
До 1955 година учените стартират да мислят на концептуално равнище за неща като невронни мрежи и натурален език, само че не е имало сплотяваща идея, която да обхване другите типове машинен разсъдък. Професор по математика от Дартмутския лицей на име Джон Маккарти измисля термина " изкуствен интелект ", с цел да сплоти всичко това. През идната година той управлява група, която кандидатства за безплатна финансова помощ за осъществяване на конференция с такава тема. В колежа са поканени едни от най-хубавите модерни откриватели като са обсъждани голям брой евентуални области на проучване на ИИ. Създава се обща рамка на изследователските области, в които машинната просветеност може да окаже въздействие. Конференцията образува изкуствения разсъдък като изследователска дисциплинираност за години напред.
Източник:
4. Франк Розенблат и създаването му за изкуствена невронна мрежа Perceptron ( перцептрон) (1957)
Американският психолог Франк Розенблат дава живот на Perceptron - изкуствена невронна мрежа, която има невероятното качество " да запаметява " светлинни поредици. Предназначението ѝ е да моделира по какъв начин човешкият мозък обработва образна информация. Perceptron може да бъде квалифициран да разпознава модели от светлини, също както човек прави връзка сред обещано име и лице. Намерени са ѝ доста дефекти, само че програмата става известна като първообраз на мислеща машина. Първото устройство, учредено на правилото на невронната мрежа - Mark I Perceptron - се появява още през 1958 година, единствено десетилетие след първите компютри. То бързо се научава да разпознава елементарни геометрични форми, което значи, че рано или късно подобен компютър може да се научи, да вземем за пример, да чете писма.
5. Първата " зима " за изкуствения разсъдък (1970-те)
Поради прекомерно оптимистичните ненапълно неоправдани упования на Съединени американски щати и английското държавно управление за известно време са прекратени изследванията в региона на изкуствения разсъдък. Следващите години са били наречени " Зимата за ИИ ". Ентусиазмът е бил загубен и никой не е желал да финансира такива проучванията. Това се случва към 1974 година
6. Настъпване на втората " зима " за изкуствения разсъдък (1987)
След първата зима изкуственият разсъдък се връща под формата на така наречен " експертни системи ". Те са стратегии, които дават отговор на въпроси и вземат решение проблеми в съответна област. Втората " зима " за ИИ идва в края на 80-те и началото на 90-те след поредност от финансови загуби. Неуспехът на експертните системи и хардуерни компании, страдащи от създадените от Apple и IBM настолни компютри, още веднъж довеждат до спад в интереса към ИИ. За да не бъдат гледани като непрактични мечтатели, молещи се за финансиране, откривателите даже стартират да употребяват разнообразни имена за работата им, обвързвана с ИИ, като " информатика ", " машинно образование " и други. Този интервал продължава до 2000-те години.
Източник:
7. Суперкомпютърът Deep Blue на IBM, който побеждава международен първенец по шах (1997)
На 11 май през 1997 година компютър за пръв път побеждава международен първенец по шах. Това е Deep Blue на IBM, а против него се изправя международният първенец по шахмат - Гари Каспаров. Проектираният от IBM компютър Deep Blue е бил кадърен да пресмята по 100 милиона позиции в секунда, което е неповторимо достижение за средата на 90-те години. Играта, в която Deep Blue прави първата победа на машина против човек в шах, е първият от общо шест мача. Каспаров съумява да реализира две равенства и три победи, което го прави победител в общата игра, само че през 1997 година, на извършен в Ню Йорк реванш машината разгромява гросмайстора.
Каспаров твърди, че е забелязал разсъдък и творчество в ходовете на машината и счита, че е имало човешка интервенция, което опонира с разпоредбите на срещата, само че екипът на IBM отхвърля да има машинация. Руснакът изисква разпечатки от лог файловете на машината, само че от IBM не му ги дават, макар че по-късно те са оповестени в интернет. След това той желае реванш, само че компанията отхвърля и приключва работата по Deep Blue.
Победата връща интереса към ИИ по впечатляващ метод. Някои от хората са били очаровани, а други са се чувствали необичайно от това, че машина е победила толкоз добър шахматист. Инвеститорите са били впечатлени, тъй като успеха на Deep Blue изтласква акциите на IBM с 10 $, достигайки най-високите стойности дотогава.
8. Невронната мрежа се научава да разграничава човешко лице, тяло и котка (2011)
До 2011 година учените в университетите по света приказват за основаването на невронни мрежи. През същата година инженерът от Гугъл Джеф Дийн се среща с професор по компютърни науки в Станфордския университет име Андрю Нг. Двамата показват концепцията за създаване на огромна невронна мрежа, захранвайки я с голяма изчислителна мощност, употребявайки сървърните запаси на Гугъл и запълвайки я с солиден набор от изображения.
Невронната мрежа обработва данните от изображенията в продължение на три дни. След това връща резултат, съдържащ три размазани изображения - човешко лице, човешки тяло и котка. Това проучване е огромен пробив в потреблението на невронни мрежи и самостоятелното образование без човешка интервенция в дилемите за така наречен " компютърно зрение ", ориентирано към автоматизирана обработка на изображения от действителния свят за добиване и интерпретиране на образната информация в тях. Така могат да се откриват и разпознават обекти и образни измерения. Събитието бележи и началото на плана Гугъл Brain, ориентиран към проучването на изкуствения разсъдък.
Източник:
9. Джефри Хинтън създава техника, с която усъвършенства " компютърното зрение " (2012)
Професор Джефри Хинтън от Университета на Торонто и двама негови студенти построяват система за компютърно зрение, наречена AlexNet, с цел да се състезават в конкурс за различаване на изображения, наименуван ImageNet. И съумяват да го завоюват. Системата проучва хиляди фотоси и се самообучава да разпознава общите предмети като цветя и коли. Това може би повече от всяко друго събитие дава мощния старт в проучванията на дълбоките невронни мрежи и надлежно машинното образование.
Джефри Хинтън, Йошуа Бенджио и Ян Лекун са наречени " кръстниците " на изкуствения разсъдък и печелят наградата " Тюринг " през 2018 година, прочут като софтуерната версия на Нобеловата премия. Отличието за извънреден принос в региона на компютърните науки се съпровожда от 1 млн. $, обезпечени от Гугъл.
10. Изкуствен разсъдък на Гугъл побеждава най-хубавия в японската игра Го и самичък се научава да бъде безспорен първенец в нея (2016)
През 2016 година компютърната стратегия AlphaGo на Гугъл осъществя първата победа против може би най-хубавия състезател в света на античната японска бордова игра Го. Така 18-кратният международен първенец Седол Ли губи за по-малко от два часа. Играта е една от най-сложните, измисляни в миналото, само че компютърната стратегия е създадена по този начин, че освен да подражава на хората, само че и да създава нови тактики, имитирайки човешката вътрешен глас в оправянето със комплицирани задания. По време на играта усъвършенстваната версия на AlphaGo - AlphaGo Zero даже създава свои характерни тактики, които разиграва и след това развива желание към серия от ходове и разновидности, непознати до момента. С четирите си процесора, изкуственият разсъдък тренира системите си единствено за 40 дни, което е извънредно достижение за учените. От подразделението за изкуствен интелект на Гугъл - Deep Mind афишират тогава, че създадената технология ще бъде употребена в региона на роботиката и колите.
Вероятно предстоят още куп значими събития към изкуствения разсъдък. Ще има доста безредици, очаквания и неспокойствие, само че е ясно, че рано или късно той ще повлияе на всеки аспект от живота ни.
България има капацитет да се трансформира в преуспяващ пазар за изкуствения разсъдък
В идващите няколко години се чака секторът да се разшири с над 40%
Източник: money.bg
КОМЕНТАРИ