Povijest umjetne inteligencije

Želja za stvaranjem inteligentnih strojeva (ili, u davna vremena, idola) stara je koliko i ljudi. Želja da ne budete sami u svemiru, da imate nešto s čime ćete komunicirati bez nedosljednosti drugih ljudi, snažna je. Sljedeća rasprava daje kratak, relevantan pregled povijesti modernih pokušaja umjetne inteligencije.

Počevši od simboličke logike u Dartmouthu

Najranija računala bila su upravo to: računalni uređaji. Oponašali su ljudsku sposobnost manipuliranja simbolima kako bi izvršili osnovne matematičke zadatke, kao što je zbrajanje. Logičko je razmišljanje kasnije dodalo sposobnost izvođenja matematičkog zaključivanja putem usporedbi (kao što je određivanje je li jedna vrijednost veća od druge vrijednosti). Međutim, ljudi su još uvijek trebali definirati algoritam koji se koristi za izvođenje izračuna, pružiti potrebne podatke u pravom formatu, a zatim interpretirati rezultat. Tijekom ljeta 1956. razni znanstvenici prisustvovali su radionici održanoj u kampusu Dartmouth Collegea kako bi učinili nešto više. Predvidjeli su da će strojevima koji mogu razmišljati jednako učinkovito kao i ljudi biti potrebna, najviše, generacija koja dolazi. Bili su u krivu.

Navedeni problem s Dartmouth Collegeom i drugim nastojanjima tog vremena odnosi se na hardver — sposobnost obrade za izvođenje izračuna dovoljno brzo za stvaranje simulacije. Međutim, to zapravo nije cijeli problem. Da, hardver se pojavljuje na slici, ali ne možete simulirati procese koje ne razumijete. Čak i tako, razlog zašto je AI danas donekle učinkovit je taj što je hardver konačno postao dovoljno moćan da podrži potreban broj izračuna.

Najveći problem s tim ranim pokušajima (i još uvijek značajan problem danas) je taj što ne razumijemo kako ljudi dovoljno dobro razumiju da bi stvorili bilo kakvu simulaciju - pod pretpostavkom da je simulacija smjera uopće moguća. Razmotrite ponovno probleme u vezi s letovima s posadom opisanim ranije u poglavlju. Braća Wright uspjela su ne simuliranjem ptica, već razumijevanjem procesa koje ptice koriste, stvarajući tako polje aerodinamike. Posljedično, kada netko kaže da je sljedeća velika AI inovacija odmah iza ugla, a da ipak ne postoji konkretna disertacija o uključenim procesima, inovacija je sve samo ne odmah iza ugla.

Nastavljamo s ekspertnim sustavima

Ekspertni sustavi su se prvi put pojavili 1970-ih i ponovno 1980-ih kao pokušaj smanjenja računalnih zahtjeva koje postavlja AI koristeći znanje stručnjaka. Pojavio se niz reprezentacija ekspertnih sustava, uključujući temeljene na pravilima (koje koriste if...then izjave za zasnivanje odluka na praktičnim pravilima), temeljene na okvirima (koje koriste baze podataka organizirane u povezane hijerarhije generičkih informacija koje se nazivaju okviri) i zasnovane na logici (koje se oslanjaju na na teoriji skupova za uspostavljanje odnosa). Pojava ekspertnih sustava važna je jer predstavljaju prve uistinu korisne i uspješne implementacije AI.

I danas vidite ekspertne sustave u upotrebi (iako se više ne zovu tako). Na primjer, provjera pravopisa i gramatike u vašoj aplikaciji vrste su stručnih sustava. Program za provjeru gramatike, posebno, snažno se temelji na pravilima. Isplati se pogledati oko sebe i vidjeti druga mjesta na kojima bi stručni sustavi još uvijek mogli vidjeti praktičnu primjenu u svakodnevnim aplikacijama.

Problem s ekspertnim sustavima je što ih je teško stvoriti i održavati. Prvi korisnici morali su naučiti specijalizirane programske jezike kao što su Obrada lista (LisP) ili Prolog. Neki dobavljači vidjeli su priliku da stručne sustave stave u ruke manje iskusnih ili početnika programera korištenjem proizvoda kao što je VP-Expert , koji se oslanjaju na pristup temeljen na pravilima . Međutim, ovi proizvodi općenito su pružali iznimno ograničenu funkcionalnost u korištenju malih baza znanja.

Devedesetih godina prošlog stoljeća izraz ekspertni sustav počeo je nestajati. Pojavila se ideja da su ekspertni sustavi neuspješni, ali stvarnost je da su ekspertni sustavi jednostavno bili toliko uspješni da su se ukorijenili u aplikacije za koje su dizajnirani da podržavaju. Na primjeru programa za obradu teksta, u jednom ste trenutku morali kupiti zasebnu aplikaciju za provjeru gramatike kao što je RightWriter . Međutim, programi za obradu teksta sada imaju ugrađene gramatičke provjere jer su se pokazali tako korisnima (ako ne i uvijek točnima).

Prevladavanje AI zime

Pojam AI zima odnosi se na razdoblje smanjenog financiranja u razvoju AI. Općenito, AI je slijedio put na kojem zagovornici preuveličavaju ono što je moguće, navodeći ljude koji uopće ne poznaju tehnologiju, ali imaju puno novca, na ulaganja. Zatim slijedi razdoblje kritike kada AI ne ispuni očekivanja i konačno dolazi do smanjenja financiranja. Brojni su se ti ciklusi dogodili tijekom godina - svi su razorni za istinski napredak.

AI je trenutno u novoj fazi popularnosti zbog strojnog učenja, tehnologije koja pomaže računalima da uče iz podataka. Računalo učiti iz podataka znači ne ovisiti o ljudskom programeru za postavljanje operacija (zadataka), već ih izvoditi izravno iz primjera koji pokazuju kako bi se računalo trebalo ponašati. To je kao da educirate bebu pokazujući joj kako se treba ponašati kroz primjer. Strojno učenje ima zamke jer računalo može naučiti kako raditi stvari na pogrešan način nepažljivim podučavanjem.

Pet plemena znanstvenika radi na algoritmima za strojno učenje, svaki s različitog gledišta (pogledajte odjeljak "Izbjegavanje AI hiperaktivnosti", kasnije u ovom poglavlju, za detalje). U ovom trenutku najuspješnije rješenje je duboko učenje, što je tehnologija koja nastoji oponašati ljudski mozak. Duboko učenje moguće je zbog dostupnosti moćnih računala, pametnijih algoritama, velikih skupova podataka proizvedenih digitalizacijom našeg društva i ogromnih ulaganja tvrtki poput Googlea, Facebooka, Amazona i drugih koji iskorištavaju ovu renesansu AI za vlastitu poduzeća.

Ljudi govore da je AI zima gotova zbog dubokog učenja, a to je za sada točno. Međutim, kada pogledate okolo na načine na koje ljudi gledaju na umjetnu inteligenciju, lako možete shvatiti da će se s vremenom dogoditi još jedna faza kritike osim ako zagovornici ne ublaže retoriku.