12 momentet që ndryshuan historinë e zhvillimt të AI

Inteligjenca Artificiale  ka fituar një vend të rëndësishëm në opinionin publik falë zhvillimeve të fuqishme të chatbot-eve dhe gjeneratorëve të rinj të imazheve . Megjithatë, fusha e AI-së ka një histori të gjatë që daton që nga fillimet e kompjuterit dhe dixhitalizimit. Duke marrë parasysh se sa thelbësore mund të jetë AI në ndryshimin e mënyrës se si jetojmë në vitet e ardhshme, është e rëndësishme të kuptojmë rrënjët e kësaj fushe që po zhvillohet me shpejtësi. 12 nga momentet më të rëndësishme në historinë e IA-së i gjeni të cekura në vijimësinë e këtij artikulli.

1950 – Punimi akademik i i Alan Turing për AI

Alan Turing, një nga pionierët e informatikes, botoi një artikull me titull “Computing Machinery and Intelligence”, ku shtronte pyetjen “A mund të mendojnë makinat?” Ai propozi një test, tani i njohur si “Testi i Turingut,” për të vlerësuar nëse një makinë mund të imitojë mendimin njerëzor. Ky test është një nga standartet kryesore për përparimin në AI.

1956 – Workshop i Dartmouth

Ky projekt, i zhvilluar në Dartmouth College, në vitin 1956 dhe është pika e fillimit të zyrtarizuar të AI-së. Nën drejtimin e John McCarthy dhe të tjerë, ky takim përshkroi konceptin e “inteligjencës artificiale” dhe inicioi një epokë të re në kërkimin dhe zhvillimin e AI-së.

1966 – Chatboti i parë i AI

Hulumtuesi i MIT, Joseph Weizenbaum, prezantoi chatbot-in e parë të AI, të njohur si ELIZA. Softueri kryesor ishte shumë i thjeshtë dhe riprodhonte përgjigje të parapërgatitura bazuar në fjalët kyçe që dallonte në kërkesën që merrte nga përdoruesi. Megjithatë, kur Weizenbaum e programoi ELIZA-n të vepronte si psikoterapiste, njerëzit u befasuan nga sa bindëse dhe reale ishin bisedat. Ky punim nxiti  një interes të madh në përpunimin e gjuhës kompjuterike në mënyrë sa më natyrale dhe njerëzore, duke përfshirë në angazhim edhe Agjencinë e Projekteve të Kërkimeve të Avancuara  së SHBA-së (DARPA), e cila siguroi financime të konsiderueshme për kërkimet e hershme mbi AI.

1974-1980 – “Dimri i parë i AI”

Vitet 1950 dhe 1960 ishin një periudhë produktive për këtë fushë, por në entuziazmin e tyre, ekspertët kryesorë bënë pretendime të guximshme rreth asaj që pajisjet kompjuterike do të ishin në gjendje të bënin në të ardhmen e afërt. Dështimi i teknologjisë për të përmbushur ato pritshmëri çoi në një pakënaqësi në rritje. Një raport shumë kritik mbi fushën nga matematikani britanik James Lighthill bëri që qeveria e Mbretërisë së Bashkuar të ndërpresë pothuajse të gjitha financimet për kërkimet mbi AI. DARPA gjithashtu shkurtoi ndjeshëm financimet në këtë periudhë, duke çuar në atë që do të njihej si “dimri i parë i AI-së.”

Lexo edhe: Europa kryeson në rregullimin ligjor të Inteligjencës Artificiale. Hyn në fuqi ligji i parë rregullator i IA

1980 – Stuhia e “sistemeve të ekspertëve”

Megjithë zhgënjimin për AI në shumë sektorë të tij, kërkimet vazhduan — dhe deri në fillim të viteve 1980, teknologjia filloi të tërheqë vëmendjen e sektorit privat. Në vitin 1980, kërkuesit në Universitetin Carnegie Mellon ndërtuan një sistem AI të quajtur R1 për Digital Equipment Corporation. Ky program ishte një “sistem ekspert” — një qasje ndaj AI-së që kërkuesit kishin eksperimentuar që nga vitet 1960. Këto sisteme përdornin rregulla logjike për të analizuar baza të mëdha të të dhënave të njohurive specifike teknike. Programi i kursente kompanisë miliona dollarë në vit dhe shënoi fillimin e një bumi të përdorimit ‘të sistemeve ekspert’ në industri.

1986 – Bazat e të mësuarit të thellë

Shumica e kërkimeve deri në këtë periudh ishin fokusuar në AI “simbolike”, e cila mbështetej në logjikën e përgatitur paraprakisht nga njeriu dhe bazat e të dhënave të njohurive të gatshme. Por që nga lindja e fushës, ekzistonte gjithashtu një rrymë rivale kërkimesh në qasjet “koneksioniste” që ishin frymëzuar nga truri. Kjo kishte vazhduar të zhvillohej në heshtje në sfond dhe më në fund doli në dritë në vitet 1980. Në vend të programimit të sistemeve paraprakisht me dorë, këto teknika përfshinin nxitjen e “rrjeteve nervore artificiale” për të mësuar rregullat duke trajnuar të dhënat. Në teori, kjo do të çonte në AI më fleksibël, jo të kufizuar nga paragjykimet e krijuesit. Në vitin 1986, Geoffrey Hinton, i cili më vonë do të quhej një nga “kumbarët e të mësuarit të thellë”, botoi një punim duke popullarizuar një nga teknikat e trajnimit  të AI që mbështet dhe shumicën e sistemeve të AI sot.

1987-1993 – Dimri i dytë i UA

Schank paralajmëroi se vala e entuziazmit për AI kishte arritur nivele të paqëndrueshme dhe fusha ishte në rrezik nga një tjetër tërheqje pas. Ata përdorën termin “dimër i AI” në një panel diskutimi në takimin e vitit 1984 të Shoqatës për Avancimin e Inteligjencës Artificiale. Paralajmërimi i tyre ishte një parashikim dhe nga fundi i viteve 1980, kufizimet e sistemeve të ekspertëve dhe pajisjeve të tyre të specializuara të AI kishin filluar të bëheshin të dukshme. Shpenzimet e industrisë për AI u ulën në mënyrë dramatike dhe shumica e kompanive të reja të AI falimentuan.

1997 – Humbja e Deep Blue ndaj Garry Kasparov

Pavarësisht bumit të zhvillimit dhe më pas rënieve të përsëritura, kërkimet në fushën e AI-së bënë përparime të qëndrueshme gjatë viteve 1990, kryesisht jashtë vëmendjes publike. Kjo ndryshoi në vitin 1997, kur Deep Blue — një sistem ekspert i ndërtuar nga IBM — mundi kampionin e botës në shah, Garry Kasparov, në një seri prej gjashtë lojërash. Pjesëmarrja në këtë lojë komplekse ishte parë prej kohësh nga kërkuesit e AI-së si një tregues kyç i progresit. Mundja e lojtarit më të mirë  në botë, u konsiderua si një arritje e madhe dhe bëri lajm në mbarë botën.

2012 – AlexNet shënjon epokën e të mësuarit të përparuar

Pavarësisht një literature të pasur akademike, rrjetet neurale ishin parë si të paefektshme për aplikime në botën reale. Për të qenë të dobishme, ato kishin nevojë për shumë shtresa neuronesh, por implementimi i rrjeteve të mëdha në hardware ishte jashtëzakonisht i papërshtatshëm. Në vitin 2012, Alex Krizhevsky, një doktorant i Hintonit, fitoi konkursin e vizionit kompjuterik ImageNet me një model të të mësuarit të quajtur AlexNet. Sekreti ishte përdorimi i çipëve të specializuar të quajtur graphics processing units (GPUs), të cilët mund të funksiononin në mënyrë efikase me rrjete shumë më të thella. Kjo hapi rrugën për revolucionin e të mësuarit të thellë që ka fuqizuar shumicën e përparimeve në AI që nga ajo kohë.

2016 – Humbja e AlphaGo ndaj Lee Sedol

Ndërsa AI kishte arritur të shkruante histori me sukesin në lojën e shahut, loja më e ndërlikuar kineze e Go kishte mbetur ende një sfidë e madhe. Por në vitin 2016, AlphaGo i Google DeepMind mposhti Lee Sedol, një nga lojtarët më të mëdhenj të Go-së në botë, në një seri pesë-lojëshe. Ekspertët kishin menduar se një arritje e tillë ishte ende shumë vite larg, kështu që ky rezultat shkaktoi një rritje të entuziazmit rreth përparimeve të AI-së. Me anë të kësaj teknike, sistemet AI mësojnë efektivisht përmes provave dhe gabimeve. DeepMind më pas e zgjeroi dhe përmirësoi këtë qasje për të krijuar AlphaZero, i cili mund të mësojë vetë të luajë një gamë të gjerë lojërash.

2017 – Shpikja e arkitekturës transformuese

Pavarësisht përparimeve të rëndësishme në inovacionin kompjuterik dhe lojërat, përparimi i të mësuarit të përparuar në detyrat e gjuhës së kompjuterit po ecte më ngadalë. Më pas në vitin 2017, studiuesit e Google publikuan një arkitekturë të re të rrjeteve neurale të quajtur “transformer”, e cila mund të përpunonte sasi të mëdha të dhënash dhe të bënte lidhje midis pikave të largëta të të dhënave. Kjo rezultoi veçanërisht e dobishme për detyrën komplekse të modelimit të gjuhës kompjuterike dhe bëri të mundur krijimin e AI-ve që mund të trajtojnë një gamë të gjerë detyrash, si përkthimi, gjenerimi i tekstit dhe përmbledhja e dokumenteve. Të gjithë modelet më të avancuara të AI-së të sotme mbështeten në këtë arkitekturë, duke përfshirë gjeneratorët e imazheve si DALL-E i OpenAI, si dhe modelin revolucionar të AlphaFold 2 të Google DeepMind.

2022 – Nisja e ChatGPT

Më 30 nëntor 2022, OpenAI publikoi një chatbot të fuqizuar nga modeli i tij i madh i gjuhës GPT-3. I quajtur “ChatGPT,” ky mjet u bë një sensacion global, duke tërhequr më shumë se një milion përdorues në më pak se një javë dhe 100 milion deri në muajin pasardhës. Ishte hera e parë që publiku kishte mundësinë të ndërvepronte me modelet më të fundit të AI-së — dhe shumica ishin të befasuar. Ky shërbim u bë i njohur në fillim si një bum-i i AI-së që ka tërhequr investime në miliarda dollarë në këtë fushë dhe është implementuar nga mijëra kompani të mëdha teknologjike dhe startup-e.

Inkl