Top.Mail.Ru
Истоки искусственного интеллекта - Black River
Все статьи

Истоки искусственного интеллекта

153
~ 10:00

Летом 1956 года в стенах Дартмутского колледжа, расположенного в Нью-Гэмпшире, состоялось знаковое событие, изменившее ход истории технологий. На встрече присутствовали такие титаны науки, как Клод Шеннон, основоположник теории информации, и Герберт Саймон, единственный человек, удостоенный как Нобелевской премии по экономике, так и престижной Тьюрингской премии в области ИТ. Организатором мероприятия стал молодой и амбициозный исследователь Джон Маккарти, чьей целью было обсудить, как можно научить машины использовать язык, формировать абстракции и решать задачи, доступные только человеку. Так состоялась первая встреча, посвященная тому, что впоследствии стало известно как «искусственный интеллект». Это событие заложило основу для последующих шести десятилетий исследований, хотя успехи этой области долгое время оставались не столь значительными, как ожидалось.

Конференция не стала началом бурного развития алгоритмов и технологий, способных мыслить как люди. Алан Тьюринг и Джон фон Нейман задумывались о подобных возможностях еще до Дартмута, и к 1956 году уже существовали различные подходы к решению этой задачи. Историки отмечают, что Маккарти выбрал термин «искусственный интеллект» именно из-за его широты, позволяющей охватить множество методик, не делая однозначного выбора в пользу одной из них. Некоторые ученые предпочитали системы, основанные на аксиомах геометрии и символической логике, в то время как другие разрабатывали вероятностные модели, где вероятность одного события зависела от множества других.

В левом верхнем углу показана Динамика глобальных корпоративных инвестиций в млрд.долл. в ИИ, вверху в центре — Известные модели машинного обучения по секторам (Бизнес, Наука, Иные), внизу — Динамика посещаемости конференций по искусственному интеллекту, тыс. чел.

В последующие десятилетия сфера искусственного интеллекта была насыщена идеями и спорами, однако к 1980-м годам определилось направление в виде «экспертных систем», которые использовали символическую логику для применения человеческого опыта. Японское правительство особенно активно поддерживало эту концепцию, однако реальность оказалась сложнее: такие системы оказались слишком негибкими для решения задач в реальном мире. К концу 1980-х термин «AI» стал символом несбывшихся надежд, и многие исследователи стали избегать его использования.

Именно из оставшихся очагов энтузиастов возник сегодняшний бум в AI. В 1940-х годах ученые начали исследовать, как работают клетки мозга и могут ли машины быть устроены аналогично. Первые попытки моделирования нейронных сетей, сделанные Марвином Мински, привели к созданию программных моделей, которые обучаются не через жесткие правила, а через примеры. Со временем эти системы стали более сложными, а благодаря новым типам компьютерного оборудования в 2009 году удалось значительно ускорить их работу, что позволило нейронным сетям стать основой множества современных технологий.

С 2012 года глубокое обучение, или deep learning, стало ключевой технологией в области распознавания изображений, речи и текста. Прорыв произошел в 2012 году на конкурсе ImageNet, когда команда под руководством Джеффа Хинтона достигла точности 85% благодаря глубокому обучению. К 2015 году эта методика стала стандартом в распознавании изображений, а ее применение расширилось на многие другие области.

В 2017 году произошло качественное изменение: появились трансформеры, новый способ организации нейронных сетей. Это позволило улучшить понимание контекста и внедрить «самоконтролируемое обучение». В 2019 году OpenAI представила модель GPT-2, которая стала сенсацией, показав удивительные способности к генерации текстов и решению задач, которые ранее считались исключительно человеческими.

В следующих статьях мы рассмотрим, как работают эти модели, куда они могут нас привести и какие новые возможности и ограничения открываются перед человечеством.

Заполните эту форму и мы свяжемся с вами!

    *нажимая «отправить» вы даете согласие на обработку персональных данных

    Или напишите нам:
    Заполните эту форму и мы свяжемся с вами!

      Или напишите нам:
      Получите ссылку для скачивания введя вашу почту

      *нажимая «получить статью» вы даете согласие на обработку персональных данных

      Получите ссылку для скачивания введя вашу почту

      *нажимая «получить статью» вы даете согласие на обработку персональных данных