Rozwój sztucznej inteligencji to fascynująca podróż, która rozpoczęła się w pierwszej połowie XX wieku, kiedy naukowcy zaczęli snuć pierwsze marzenia o stworzeniu maszyn zdolnych do naśladowania ludzkiego myślenia. Historia ta jest pełna przełomowych odkryć, wzlotów i upadków, które na trwałe wpisały się w rozwój nowoczesnych technologii.
1939 – Elektro: pierwszy robot humanoidalny
Pierwsze kroki na drodze do sztucznej inteligencji sięgają 1939 roku, kiedy na targach światowych w Nowym Jorku zaprezentowano pierwszego robota humanoidalnego o imieniu Elektro, stworzonego przez firmę Westinghouse Electric Corporation. Elektro był w stanie wykonywać podstawowe polecenia, takie jak podnoszenie ręki, poruszanie się, a nawet symulowanie palenia papierosa. Choć jego możliwości były ograniczone, stanowił on symboliczny początek idei mechanicznego „myślenia”.
Elektro przebywa obecnie w muzeum w Mansfield, w stanie Ohio.
1942 – Trzy prawa robotyki Asimova
W 1942 roku pisarz Isaac Asimov opublikował swoje trzy prawa robotyki w opowiadaniu „Runaround”. Te trzy prawa stały się kluczowym elementem literatury i etyki dotyczącej robotyki oraz miały duży wpływ na sposób, w jaki ludzie myśleli o interakcji człowieka z maszynami. Asimov wyobraził sobie świat, w którym roboty działają zgodnie z określonymi zasadami, aby zapewnić bezpieczeństwo ludziom i zapobiec szkodom, co zapoczątkowało dyskusje na temat etyki sztucznej inteligencji, które trwają do dzisiaj.
Trzy prawa robotyki, sformułowane przez Isaaca Asimova:
- Prawo pierwsze: Robot nie może skrzywdzić człowieka ani przez zaniechanie działania doprowadzić do tego, aby człowiek doznał krzywdy.
- Prawo drugie: Robot musi wykonywać rozkazy wydawane mu przez ludzi, chyba że te rozkazy są sprzeczne z pierwszym prawem.
- Prawo trzecie: Robot musi chronić swoje istnienie, o ile ta ochrona nie jest sprzeczna z pierwszym lub drugim prawem.
1946 – ENIAC: pierwszy komputer elektroniczny
W 1946 roku pojawiły się pierwsze komputery elektroniczne, takie jak ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Computer), które stanowiły fundamentalny krok w rozwoju technologii obliczeniowej. ENIAC, zbudowany przez Johna Prespera Eckerta i Johna Mauchly’ego, był pierwszym uniwersalnym komputerem elektronicznym zdolnym do wykonywania skomplikowanych obliczeń. Był on ogromny – ważył około 30 ton i zajmował 167 m² powierzchni – ale pokazał, że maszyny mogły wykonywać zadania matematyczne z prędkością, jakiej wcześniej nie można było sobie wyobrazić. To wydarzenie utorowało drogę do późniejszych osiągnięć w dziedzinie sztucznej inteligencji, umożliwiając rozwój systemów obliczeniowych o większej mocy i elastyczności. ENIAC miał moc obliczeniową rzędu 5,000 operacji na sekundę. Typowy smartfon, wyposażony w procesor o architekturze ARM, może osiągnąć prędkości rzędu 5-10 miliardów operacji na sekundę (5-10 GHz), co jest porównywalne z komputerami stacjonarnymi sprzed kilku lat, co oznacza że współczesny smartfon jest milion razy szybszy od ENIAC. W dodatku ENIAC zajmował 8350 razy większą powierzchnię niż współczesny smartfon.
1950 – Alan Turing i test Turinga
W 1950 roku Alan Turing, uznawany za ojca współczesnej informatyki, opublikował artykuł „Computing Machinery and Intelligence”, w którym przedstawił swoje słynne pytanie: „Czy maszyny mogą myśleć?”. Turing zaproponował tzw. test Turinga, który miałby pomóc ocenić zdolności maszyn do naśladownia ludzkiej inteligencji. Test ten polegał na przeprowadzeniu rozmowy przez człowieka z dwoma nieznanymi rozmówcami – jednym z nich była maszyna, a drugim człowiek. Jeśli oceniający nie był w stanie poprawnie rozróżnić, który z rozmówców jest maszyną, oznaczało to, że maszyna zdała test. Turing chciał w ten sposób sprawdzić, czy komputery mogą przejawiać zachowania typowe dla ludzkiego myślenia, a sam test stał się fundamentem dyskusji nad sztuczną inteligencją, inspirując badaczy przez dekady.
6 lat temu nie wiadomo jeszcze było jak szybko się ta technologia rozwinie.
Oficjalnym czatem, który przeszedł test Turinga, był program chatbot o nazwie Eugene Goostman. W 2014 roku podczas specjalnego wydarzenia na Uniwersytecie w Reading, chatbot Eugene Goostman, stworzony przez programistów Władimira Wesiełowa i Eugena Demczenko, przekonał 33% sędziów, że jest 13-letnim chłopcem. Tym samym uznano, że zdał test Turinga, choć wyniki zostały szeroko dyskutowane i niektórzy specjaliści kwestionowali rzeczywisty sukces tego wydarzenia.
Drugi raz, który był uważany za bardziej jednoznaczny i mniej kwestionowany niż w przypadku Eugena Goostmana, dotyczy GPT-3, opracowanego przez OpenAI w 2020 roku. W różnych testach przeprowadzonych przez specjalistów od przetwarzania języka naturalnego, GPT-3 zademonstrował imponującą zdolność do prowadzenia rozmów w sposób na tyle realistyczny, że wiele osób miało trudności z odróżnieniem go od człowieka. Choć nie był to oficjalny test Turinga w formalnym znaczeniu, wnioski z jego rozmów sugerowały, że jego zdolności przeszłyby wymagania testu w bardziej jednoznaczny sposób niż wcześniejsze próby.
1951 – SNARC: pierwsza sztuczna sieć neuronowa
W 1951 roku Marvin Minsky i Dean Edmonds zbudowali pierwszą sztuczną sieć neuronową, nazywaną SNARC. Nazwa SNARC pochodzi od skrótu „Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator”. Urządzenie zostało zaprojektowane, aby symulować procesy uczenia się oparte na wzmacnianiu, co miało naśladować sposób, w jaki uczą się biologiczne sieci neuronowe. SNARC składał się z 40 wzmacniaczy mechanicznych, które tworzyły prostą sieć neuronową zdolną do przetwarzania sygnałów. Było to jedno z pierwszych podejść do budowy maszyn zdolnych do uczenia się na wzór ludzkiego mózgu, co stanowiło ważny krok na drodze do rozwoju nowoczesnych systemów sztucznej inteligencji. Marvin Minsky i Dean Edmonds zainspirowali się ideą zrozumienia, w jaki sposób działa ludzki mózg, oraz badaniami nad sieciami neuronowymi, które miały symulować zachowania biologicznych neuronów. Głównym celem ich pracy nad SNARC było sprawdzenie, czy można stworzyć system uczący się w sposób podobny do organizmów żywych – bazując na ideach uczenia przez wzmocnienie. SNARC był rezultatem fascynacji naukowców możliwością odtworzenia mechanizmów biologicznych w maszynie, co miało przybliżyć ludzi do zrozumienia działania inteligencji.
1956 – Konferencja w Dartmouth: narodziny AI
Lata pięćdziesiąte i sześćdziesiąte to okres, w którym AI zaczęła przybierać bardziej skonkretyzowaną formę. W 1956 roku John McCarthy, twórca samego terminu „sztuczna inteligencja”, zorganizował na Dartmouth College pierwsze seminarium poświęcone tej dziedzinie. Wydarzenie to uważa się za oficjalny początek sztucznej inteligencji jako dziedziny naukowej. Na seminarium naukowcy rozważali, w jaki sposób można zaprojektować maszyny zdolne do rozwiązywania problemów w sposób przypominający ludzkie myślenie.
1966 – ELIZA: pierwszy chatbot
W 1966 roku Joseph Weizenbaum stworzył program ELIZA, który był jednym z pierwszych chatbotów symulujących rozmowę z psychoterapeutą. ELIZA wykorzystywała proste reguły przetwarzania języka naturalnego, aby odpowiedzieć na wpisane przez użytkownika zdania. Choć program nie rozumiał treści rozmowy, potrafił naśladować podstawowe zachowania terapeutyczne, co zaskoczyło zarówno ekspertów, jak i samych użytkowników.
1968 – SHRDLU: komunikacja w języku naturalnym
W 1968 roku Terry Winograd opracował program SHRDLU, który umożliwiał komunikację z komputerem w języku naturalnym. SHRDLU działał w wirtualnym świecie składającym się z prostych obiektów geometrycznych, a użytkownicy mogli wydawać polecenia i zadawać pytania dotyczące tych obiektów. Program ten stał się inspiracją dla przyszłych badań nad przetwarzaniem języka naturalnego i interakcją człowiek-komputer.
1973- MYCIN: system ekspercki w medycynie
W 1973 roku Edward Shortliffe rozwinął system ekspercki MYCIN, który służył do diagnozowania infekcji bakteryjnych oraz proponowania odpowiedniego leczenia. MYCIN był jednym z pierwszych systemów wykorzystujących sztuczną inteligencję w medycynie, a jego skuteczność w niektórych przypadkach przewyższała lekarzy. Mimo że MYCIN nigdy nie został wdrożony do użytku klinicznego, przyczynił się do rozwoju systemów ekspertowych.
1984 – Projekt CYC: wiedza zdroworozsądkowa
W 1984 roku Douglas Lenat zainicjował projekt CYC, mający na celu zgromadzenie wiedzy zdroworozsądkowej w bazie danych, która mogłaby być używana przez programy AI. Celem projektu CYC było zebranie i uporządkowanie informacji o świecie, aby umożliwić komputerom rozumienie ludzkich pojęć. Był to jeden z najbardziej ambitnych projektów AI, mający na celu stworzenie bazy wiedzy umożliwiającej logiczne wnioskowanie. Projekt jest rozwijany do dziś. Więcej informacji znajdą Państwo w materiale do wykładu Pana Wodzisława Ducha.
1989- LeNet: rozpoznawanie pisma ręcznego
W 1989 roku Yann LeCun stworzył LeNet, jedną z pierwszych konwolucyjnych sieci neuronowych, która była zdolna do rozpoznawania pisma ręcznego. LeNet znalazł zastosowanie w systemach automatycznego rozpoznawania cyfr na czekach bankowych. To osiągnięcie zapoczątkowało szerokie zastosowanie sieci neuronowych w rozpoznawaniu obrazów, które dzisiaj są kluczowym elementem rozwoju AI.
1992 – Chinook: mistrz świata w warcabach
W 1992 roku program Chinook, opracowany przez Jonathana Schaeffera, stał się mistrzem świata w warcabach, jako pierwszy program komputerowy, który zdobył taki tytuł w konkurencji z ludźmi. Chinook wykorzystywał zaawansowane algorytmy przeszukiwania oraz bazy danych, które zawierały wszystkie możliwe końcówki partii warcabów, co umożliwiło mu osiągnięcie perfekcyjnej gry.
1997 – Deep Blue pokonuje Garri Kasparowa
W 1997 roku komputer Deep Blue, opracowany przez IBM, pokonał mistrza świata w szachach, Garry Kasparowa. Był to pierwszy przypadek, kiedy komputer wygrał mecz z aktualnym mistrzem świata w szachach. To wydarzenie było symbolicznym dowodem na to, że maszyny mogą dorównać ludziom w złożonych grach strategicznych, co otworzyło nowe perspektywy dla badań nad AI.
2005 – Stanley: autonomiczny pojazd
W 2005 roku autonomiczny pojazd Stanley, opracowany przez zespół z Uniwersytetu Stanforda, wygrał wyścig DARPA Grand Challenge. Był to konkurs zorganizowany przez amerykańską agencję DARPA, mający na celu rozwój technologii autonomicznych pojazdów. Sukces Stanleya pokazał, że samochody mogą poruszać się samodzielnie po trudnym terenie, co stało się fundamentem dla współczesnych samochodów autonomicznych.
2012 – AlexNet: przełom w uczeniu głębokim
Rok 2012 uznaje się za przełomowy dla sztucznej inteligencji, dzięki sukcesowi sieci neuronowej AlexNet, która pokonała konkurencję w prestiżowym konkursie rozpoznawania obrazów ImageNet. AlexNet zademonstrował potencjał uczenia głębokiego, co otworzyło nowy rozdział w rozwoju AI. Dzięki zwiększonej mocy obliczeniowej i dostępowi do ogromnych zbiorów danych, algorytmy głębokiego uczenia stały się podstawą współczesnych systemów AI, które dziś rozpoznają obrazy, rozumieją język naturalny i uczą się coraz bardziej złożonych zadań.
2015 – Amazon Alexa: asystent głosowy
W 2015 roku Amazon wprowadził na rynek Alexę, asystenta głosowego zdolnego do rozumienia poleceń użytkownika i wykonywania zadań, takich jak odtwarzanie muzyki czy zarządzanie inteligentnym domem. Alexa była jednym z pierwszych produktów, który wprowadził sztuczną inteligencję do codziennego życia milionów ludzi, popularyzując koncepcję asystentów głosowych.
2016 – AlphaGo pokonuje mistrza świata w Go
W 2016 roku program AlphaGo, opracowany przez DeepMind, pokonał mistrza świata w grze Go, Lee Sedola. Gra Go, uważana za znacznie bardziej złożoną niż szachy, stanowiła ogromne wyzwanie dla sztucznej inteligencji ze względu na niemal nieskończoną liczbę możliwych ruchów. Zwycięstwo AlphaGo pokazało, że AI może opanować bardzo skomplikowane gry strategiczne, które wymagają intuicji i planowania.
2017 – Libratus: pokonanie profesjonalistów w pokera
W 2017 roku program Libratus, stworzony przez zespół z Uniwersytetu Carnegie Mellon, pokonał profesjonalnych graczy w pokera w grze no-limit Texas Hold’em. Było to przełomowe osiągnięcie, ponieważ poker jest grą z niepełną informacją, co oznacza, że sztuczna inteligencja musiała nauczyć się blefować i podejmować decyzje w warunkach niepewności.
2017 – XiaoYi: zdanie egzaminu lekarskiego
W 2017 roku robot XiaoYi zdał chiński egzamin lekarski, stając się pierwszą sztuczną inteligencją, która osiągnęła taki wynik. Robot ten został zaprogramowany do przetwarzania dużych ilości danych medycznych i wykorzystywania ich do rozwiązywania złożonych problemów diagnostycznych. Sukces ten pokazał potencjał AI w medycynie, szczególnie w obszarze wspierania lekarzy w podejmowaniu decyzji.
2017 – AlphaZero: samodzielna nauka gry w szachy
W 2017 roku program AlphaZero, stworzony przez DeepMind, pokonał program Stockfish 8 w szachach, udowadniając wyższość algorytmów uczenia się bez nadzoru nad tradycyjnymi metodami. AlphaZero nauczył się grać w szachy, go i shogi, zaczynając od zera, tylko dzięki analizie własnych rozgrywek, co było dowodem na niesamowitą zdolność AI do samodzielnego uczenia się.
2018 – BERT: kolejna rewolucja w przetwarzaniu języka naturalnego
W 2018 roku Google i Allen Institute for AI stworzyły model językowy BERT, który zrewolucjonizował przetwarzanie języka naturalnego. BERT umożliwił lepsze rozumienie kontekstu zdań przez algorytmy, co znacząco poprawiło jakość tłumaczeń, odpowiadania na pytania i wyszukiwania informacji. Był to krok milowy w rozwoju narzędzi opartych na NLP (Natural Language Processing).
2019 – DeepCubeA: układanie kostki Rubika
W 2019 roku sieć neuronowa DeepCubeA, stworzona przez zespół badaczy z University of California, rozwiązała kostkę Rubika w 1.2 sekundy, co stanowiło imponujący dowód na możliwości sztucznej inteligencji w rozwiązywaniu złożonych problemów logicznych. DeepCubeA uczyła się rozwiązywania kostki poprzez analizę miliardów możliwych kombinacji.
2020 – GPT-3: zaawansowany model generowania języka
W 2020 roku OpenAI wprowadziło GPT-3, trzecią generację modelu językowego opartego na architekturze transformatorowej. GPT-3 posiadał 175 miliardów parametrów, co czyniło go największym tego typu modelem na świecie. GPT-3 potrafił generować teksty o niezwykłej spójności, prowadzić konwersacje, a także rozwiązywać złożone problemy językowe, co uczyniło go rewolucją w przetwarzaniu języka naturalnego. Model ten znalazł zastosowanie w wielu dziedzinach, takich jak pisanie, tłumaczenia czy tworzenie chatbotów.
2021 – DALL-E: generowanie obrazów na podstawie opisu
W 2021 roku OpenAI zaprezentowało model DALL-E, zdolny do generowania obrazów na podstawie tekstowych opisów. DALL-E potrafił tworzyć wizualizacje nie tylko realistycznych scen, ale także kreatywnych, niemożliwych do wykonania obrazów, łącząc różne pojęcia. Był to krok milowy w obszarze generatywnej sztucznej inteligencji, ukazujący nowe możliwości łączenia wizji i języka.
2022 – AlphaFold: rozwiązywanie problemu składania białek
W 2022 roku DeepMind ogłosiło, że ich system AlphaFold rozwiązał odwieczny problem biologii – przewidywanie struktury trójwymiarowej białek na podstawie sekwencji aminokwasów. AlphaFold przewidywał struktury białek z dokładnością bliską eksperymentalnej, co ma ogromne znaczenie dla badań medycznych, w tym rozwoju nowych leków i terapii. Jest to jedno z najważniejszych osiągnięć sztucznej inteligencji w naukach przyrodniczych.
2023 – ChatGPT: rozwój konwersacyjnych AI
W 2023 roku OpenAI wypuściło wersję ChatGPT, bazującą na modelu GPT-4, która była znacznie bardziej zaawansowana pod względem zrozumienia kontekstu i generowania odpowiedzi w rozmowie. ChatGPT stał się popularnym narzędziem do komunikacji, wsparcia klientów, a także edukacji. Jego zastosowania obejmowały zarówno wsparcie techniczne, jak i pomoc w nauce, co uczyniło go jednym z najbardziej użytecznych narzędzi AI w codziennym życiu.
2024 – AI i personalizacja: rozwój narzędzi do personalizowanej interakcji
W 2024 roku sztuczna inteligencja skupiła się na jeszcze bardziej zindywidualizowanej interakcji z użytkownikami. Technologie takie jak ChatGPT-4o, Claude 3.5, LIama oraz najnowsze generacje modeli wizualnych pozwoliły na precyzyjną personalizację treści, usług i doświadczeń użytkowników. AI stała się wszechobecnym narzędziem wspierającym ludzi w podejmowaniu decyzji, przewidywaniu przyszłych zdarzeń oraz w optymalizacji codziennych działań, zarówno w pracy, jak i w życiu osobistym. Personalizowane systemy rekomendacyjne zyskały na znaczeniu, dzięki czemu użytkownicy otrzymywali informacje i oferty dopasowane do ich potrzeb w sposób jeszcze bardziej zaawansowany niż kiedykolwiek wcześniej.
Dziś – Współczesna sztuczna inteligencja
Dziś sztuczna inteligencja jest obecna niemal wszędzie – od asystentów głosowych, przez samochody autonomiczne, po zaawansowane systemy medyczne zdolne do diagnozowania chorób. Każdy z tych kroków to efekt dziesięcioleci badań, niepowodzeń i spektakularnych odkryć. Zrozumienie tej historii pozwala nam docenić, jak daleko zaszliśmy i jakie wyzwania jeszcze przed nami stoją. Sztuczna inteligencja, która kiedyś była tylko pomysłem, dziś zmienia nasze życie w sposób, jakiego nie przewidywano kilkadziesiąt lat temu.
Podróż przez historię AI to podróż przez wyobraźnię i determinację naukowców, inżynierów i wizjonerów, którzy krok po kroku przekształcali naukową fantastykę w rzeczywistość. Jest to historia, która się nie kończy, a każdy kolejny dzień przynosi nowe wyzwania i odkrycia, które dalej przesuwają granice tego, co możliwe.
