Krótka historia AI – od Turinga do IoT

Sztuczna inteligencja to dziedzina informatyki, która zajmuje się tworzeniem maszyn i systemów potrafiących wykonywać zadania dotychczas wymagające ludzkiego myślenia. AI ma już ponad siedemdziesiąt lat i z każdym rokiem staje się coraz bardziej powszechna i wpływowa. Oto krótka historia sztucznej inteligencji, od jej początków do dzisiejszych czasów.

Lata 50.

Test Turinga

Sztuczna inteligencja zaczęła się rozwijać w latach 50. XX wieku, gdy naukowcy zaczęli myśleć o tym, jak komputery mogą naśladować ludzkie myślenie. W 1950 roku Alan Turing zaproponował test, który miał określić, czy maszyna może myśleć jak człowiek. Test ten zakładał ocenę stopnia inteligencji maszyn poprzez sprawdzenie, czy maszyna może przekonać człowieka, że jest również człowiekiem – a nie tylko programem komputerowym.

Osoba przeprowadzająca test (tzw. “sędzia”) prowadzi rozmowę tekstową z dwiema osobami lub obiektami: człowiekiem i maszyną. W trakcie rozmowy, sędzia zadaje pytania obu stronom. Ich odpowiedzi są prezentowane na ekranie w taki sposób, że sędzia nie wie, który z rozmówców jest człowiekiem, a który maszyną.

Jeśli maszyna jest w stanie przekonać sędziego, że jest człowiekiem, to uważa się, że przeszła test Turinga. Można zatem uznać ją za posiadającą ludzką inteligencję. Jednakże, test Turinga jest często krytykowany za to, że nie daje pełnego obrazu zdolności maszyn do myślenia. Testuje bowiem tylko jedną zdolność – zdolność do przekonywania ludzi, że są one również ludźmi.

Mimo to, test Turinga uważa się za ważny kamień milowy w historii badań nad sztuczną inteligencją. Dalszy rozwój tej dziedziny wiąże się z próbami stworzenia maszyn, które są w stanie myśleć, uczyć się i podejmować decyzje w sposób uznawany za „ludzki”.

Konferencja Dartmouth

W 1956 roku odbyła się konferencja Dartmouth, która uznana została za początek sztucznej inteligencji jako dziedziny nauki. Inicjatorem konferencji był John McCarthy, amerykański matematyk i informatyk. Wcześniej zajmował się on m.in. programowaniem języka LISP, którego do dzisiaj używa się w badaniach nad sztuczną inteligencją. Wraz z Marvinem Minsky, Nathanielem Rochesterem i Claudem Shannonem zaprosił on na konferencję naukowców z różnych dziedzin, takich jak psychologia, filozofia, matematyka, fizyka czy językoznawstwo.

Celem konferencji było zdefiniowanie i wytyczenie kierunków badań nad sztuczną inteligencją, a także zapoczątkowanie badań nad maszynami, które będą w stanie myśleć i uczyć się, a w przyszłości być może zastąpią ludzi w niektórych dziedzinach pracy. Uczestnicy podzielili się na kilka grup roboczych, które zajmowały się różnymi aspektami sztucznej inteligencji. Były wśród nich: rozpoznawanie mowy, przetwarzanie języka naturalnego, planowanie, uczenie maszynowe i wiele innych.

Lata 60. i 70.

W latach 60. i 70. XX wieku nastąpił gwałtowny rozwój badań nad AI. W tym czasie naukowcy skupili się na rozwoju systemów ekspertowych, które były w stanie przetwarzać informacje i wydawać wnioski na podstawie reguł i danych. Przy ich opracowywaniu inspirowano się pracami szwedzkiego matematyka, filozofa i logika Axela Hägerstranda, który już w latach 20. XX wieku zajmował się problemem formalizacji wiedzy.

W tym okresie powstały także pierwsze systemy rozpoznawania mowy oraz przetwarzania języka naturalnego. Jednym z pierwszych systemów tego typu był program SHRDLU stworzony w 1971 roku przez Terry’ego Winograda. SHRDLU był w stanie odpowiadać na proste pytania dotyczące świata zbudowanego z klocków i innych obiektów.

Pojawiło się także wiele firm, które zaczęły inwestować w badania nad sztuczną inteligencją. Jednym z najważniejszych przedsiębiorstw był Xerox PARC. Był on odpowiedzialny za wiele innowacji w dziedzinie informatyki, w tym wynalezienie drukarki laserowej i interfejsu graficznego użytkownika. W latach 70. XX wieku Xerox PARC zaczął inwestować w badania nad AI. Zaowocowało to m.in. stworzeniem języka programowania Smalltalk oraz systemu ekspertowego XCON, który był wykorzystywany w Xerox do optymalizacji procesów produkcyjnych.

Inną ważną firmą zajmującą się sztuczną inteligencją w latach 60. i 70. XX wieku był IBM. Firma ta opracowała wiele systemów AI, m.in. dla medycyny, wykorzystywany do diagnozowania chorób serca. Póżniej IBM był także odpowiedzialny za stworzenie programu Deep Blue, który w 1997 roku pokonał w szachy ówczesnego mistrza świata Gary’ego Kasparowa. 

Lata 80. i 90.

lata 80. i 90. to okres znaczącego postępu w dziedzinie sztucznej inteligencji, który otworzył drogę do wielu późniejszych innowacji i zastosowań tej technologii.  Naukowcy zaczęli skupiać się na rozwijaniu systemów umożliwiających rozpoznawanie mowy oraz obrazów. W 1987 roku firma Dragon Systems stworzyła pierwszy komercyjny system rozpoznawania mowy dla IBM PC.

W dziedzinie rozpoznawania obrazów, w 1989 roku Yann LeCun opracował algorytm, który wykorzystywał sieci neuronowe do rozpoznawania ręcznie pisanych cyfr. System ten okazał się na tyle skuteczny, że zapoczątkował rozwój sieci neuronowych do rozpoznawania obrazów.

Na znaczeniu w latach 80. i 90. XX wieku zyskała również robotyka. W 1986 roku firma Fanuc wprowadziła pierwszego robota przemysłowego z systemem wizyjnym. Umożliwiał mu interakcję ze środowiskiem poprzez rozpoznawanie obiektów.

XXI wiek

Dzięki postępowi w dziedzinie uczenia maszynowego i sieci neuronowych, AI stała zyskała wiele nowych zdolności. Umiejętność rozpoznawania mowy, tłumaczenia języków, grania w gry czy przetwarzania dużych ilości danych to tylko niektóre z nich. AI jest teraz stosowana w wielu dziedzinach, takich jak medycyna, rolnictwo, przemysł motoryzacyjny, handel detaliczny i wiele innych.

Jednym z popularnych przykładów wykorzystania sztucznej inteligencji jest branża medyczna. AI może być dzisiaj stosowana w celu lepszego diagnozowania chorób i wczesnego wykrywania zagrożeń zdrowotnych. Na przykład, w Stanach Zjednoczonych istnieje program, który wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego do analizy zdjęć mammograficznych i pomaga w szybkim wykryciu raka piersi. Innym przykładem jest system Watson. Program opracowany przez firmę IBM jest w stanie analizować ogromne ilości danych medycznych i pomagać w diagnozowaniu chorób.

W sektorze handlu detalicznego AI może być natomiast wykorzystana do personalizacji ofert i reklamowania produktów. Dzięki analizie danych o zachowaniach klientów, systemy AI są w stanie zaoferować im spersonalizowane produkty i usługi. Przykładem takiego rozwiązania jest system Amazon Personalize, który rekomenduje produkty na podstawie zachowań klientów na stronie internetowej.

W XXI wieku wiele firm korzysta z AI, aby poprawić swoją efektywność i jakość pracy. Google wykorzystuje sztuczną inteligencję do poprawy wyników wyszukiwania, Facebook do rekomendowania treści użytkownikom, a Amazon do zarządzania swoimi magazynami i optymalizowania procesów logistycznych. Warto jednak zaznaczyć, że AI znajduje zastosowanie nie tylko w dużych korporacjach, ale także w mniejszych firmach i startupach. Dzięki łatwiejszemu dostępowi do narzędzi i technologii AI, coraz więcej firm jest w stanie wykorzystać jej potencjał do rozwoju swojego biznesu.

IoT

IoT (Internet of Things) to koncepcja, która łączy urządzenia i przedmioty codziennego użytku z Internetem. Dzięki temu urządzenia te mogą się ze sobą komunikować i wymieniać informacje. W połączeniu z AI, mogą tworzyć jeszcze bardziej zaawansowane i skuteczne systemy, które pomagają nam w codziennym życiu oraz przyczyniają się do postępu i rozwoju różnych dziedzin nauki i przemysłu. Przykładem takiej kooperacji jest system inteligentnego domu, który łączy w sobie zarówno IoT, jak i AI. Inteligentny dom może przetwarzać i analizować dane z różnych czujników, takich jak czujniki ruchu czy czujniki temperatury. Następnie, na ich podstawie, może podejmować decyzje, np. o otwarciu lub zamknięciu drzwi czy okien.

AI i IoT znajdują także zastosowanie w przemyśle. Wiele fabryk i zakładów produkcyjnych wdrożyło już systemy AI i IoT. Pozwalają one na ciągłe monitorowanie procesów produkcyjnych, a także przewidywanie i zapobieganie awariom. Dzięki temu fabryki mogą działać bardziej efektywnie i oszczędnie.

Przyszłość AI

Sztuczna inteligencja rozwija się w niespotykany dotąd sposób, a naukowcy nadal badają możliwości i potencjał tej technologii. W przyszłości można oczekiwać dalszego rozwoju AI w takich dziedzinach jak medycyna, transport, przemysł, rolnictwo i wiele innych. Oto kilka przykładów:

• W medycynie sztuczna inteligencja może pomóc w diagnozowaniu chorób oraz w opracowywaniu leków i terapii. AI może również znacznie przyspieszyć rozwój telemedycyny i umożliwić leczenie pacjentów z odległych miejsc.
• W dziedzinie transportu AI może być wykorzystana do automatyzacji procesów logistycznych i kontroli ruchu drogowego. Dzięki temu możemy spodziewać się zwiększenia bezpieczeństwa na drogach i zmniejszenia liczby wypadków.
• W przemyśle sztuczna inteligencja może pomóc w optymalizacji procesów produkcyjnych i wprowadzeniu tzw. Industry 4.0. AI może również umożliwić dalszy rozwój robotów i automatyzację pracy.
• W rolnictwie sztuczna inteligencja może pomóc w optymalizacji upraw i zapobieganiu stratom spowodowanym przez choroby czy szkodniki. AI może również pomóc w monitorowaniu warunków atmosferycznych i wskazywaniu najlepszych terminów do zasiewów.

W sumie przyszłość sztucznej inteligencji wydaje się bardzo obiecująca, a jej możliwości są prawie nieograniczone. Wraz z rozwojem technologii możemy spodziewać się coraz większej liczby innowacyjnych zastosowań tej technologii w różnych dziedzinach życia.