Pēdējos mēnešos mani kolēģi un es esam stāstījuši Jaunumi par jaunākajiem jaunumiem mākslīgā intelekta jomā. Tāpat kā daudzas citas lietas, šie sasniegumi ir gara ceļa rezultāts, kas sākās romānu rakstnieku iztēlē un ietvēra dažas ģeniālas krāpšanas. Šajā un turpmākajās ziņās mēs īsi aplūkosim mākslīgā intelekta vēsturi.
Lai gan šīs tehnoloģijas ir bijušas ar mums jau labu laiku tie nebija pieejami plašam patērētājam. Vismaz ne ar kvalitātes līmeni Viņiem ir tādi pakalpojumi kā ChatGPT.
Īsa mākslīgā intelekta vēsture
Neviens precīzi nezina, kad cilvēkiem radās ideja mākslīgi izveidot rīkus, kas varētu veikt tādas pašas darbības. Bet, ideja parādās gan mitoloģijā, gan literatūrā. Protams, nebija runas par mikroprocesoriem vai programmatūru, bet gan par vairāk vai mazāk antropomorfām konstrukcijām.s izgatavots no māla, koka vai pat cilvēka ķermeņa daļām.
Un, protams, viltojumu netrūka.
Ap 800. gadu Dieva Amona statuja izvēlējās faraona pēcteci no mantinieku vidus, kas defilēja tās priekšā. Paņēmis viņu aiz pleca, viņš teica runu. Šo tehnoloģiju apskaustu MIT un OpenAI, ja vien programmatūra, kas to vadīja, būtu tajā paslēpta priesteris.
Turpmākajos gadsimtos Tika uzbūvētas dažādas mašīnas, kas, darbinot ar ūdeni vai tvaiku, atdarināja noteiktu uzvedību vai veica noteiktus cilvēkiem vai dzīvniekiem raksturīgus uzdevumus.. Tie bija pazīstami kā automāti.
Protams, automātus nevar klasificēt kā mākslīgo intelektu. Saskaņā ar klasisko Mārvina Minska definīciju:
Mākslīgais intelekts ir zinātne, kas mēģina panākt, lai mašīnas veiktu uzdevumus, kuriem būtu nepieciešams intelekts, ja tos veiktu cilvēki.
Tjūrings un Entscheidungs problēma
Pēc vēsturnieku domām, pirmais konkrētais solis ceļā uz mākslīgo intelektu tika sasniegts, pateicoties Entscheidungsproblēmai. Nē, es nepierakstu savas šķavas. Šo vārdu 1928. gadā ieviesa matemātiķis Deivids Hilberts. Šī termina problēma ir zināt, vai ir matemātiskas problēmas, kuras nevar atrisināt sistemātiski.
Matemātiķi zvana Izšķiramas problēmas tiem, kam ir divas iespējamās atbildes: JĀ vai NĒ. Būtu divi piemēri
Vai x ir pirmskaitlis?
Vai X*Y ir vienāds ar Z?
Šāda veida problēmas var atrisināt ikviens, izmantojot kādu metodi tādā pašā veidā, kā varat pagatavot kūku, ievērojot gatavošanas receptes norādījumus. Tas ir tikai laika jautājums. Hilberts gribēja zināt ja bija izšķiramas problēmas, kas nepieļāva metodes izmantošanu.
Mūsdienās Alana Tjūringa vārds ir plaši pazīstams, galvenokārt ar viņa ieguldījumu Enigmas, nacistiskās Vācijas kodu mašīnas atšifrēšanā, un viņa pārliecību par homoseksualitāti desmit gadus vēlāk. Tikai daži zina, ka viens no viņa pirmajiem sasniegumiem bija Entscheidungs problēmas risināšana.
Viņa metode bija iedomāties mašīnas esamība, kas atrisinātu problēmas pēc matemātiskā formā izteiktām instrukcijām. Citiem vārdiem sakot, ierīce nolasīja lentē esošos simbolus un manipulēja ar tiem, izpildot virkni norādījumu.
Pēc Tjūringa teiktā, šai iekārtai bija neierobežota atmiņas ietilpība, pateicoties bezgalīgai lentei, kas sadalīta kvadrātos, kuros katrā varēja iespiest simbolu. Iekārtai vienmēr ir jābūt ielādētam simbolam, ko tā var modificēt. Modifikācijas, kurām tas tiek pakļautas, daļēji nosaka pats simbols. Simboli citur lentē neietekmē tās uzvedību, ja vien lente netiek pārvietota un nolasītā simbola vietā netiek aizstāts cits simbols.
Tad mašīnas sastāvdaļas ir:
- Kastē sadalīta lentes, kas satur simbolus (tukšajiem lodziņiem ir īpašs simbols
- galvu kas nolasa un raksta simbolus un pārvieto lenti.
- Ieraksts kas vienmēr norāda iekārtas statusu.
- virkne instrukciju kas no simbola un statusa reģistra norāda, kas jādara tālāk.