Σύντομη ιστορία της τεχνητής νοημοσύνης

Πολλαπλοί παράγοντες έχουν οδηγήσει στην ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης (AI) με την πάροδο των ετών. Η ικανότητα ταχείας και αποτελεσματικής συλλογής και ανάλυσης τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων κατέστη δυνατή χάρη στις εξελίξεις της τεχνολογίας των υπολογιστών, οι οποίες αποτέλεσαν σημαντικό παράγοντα που συνέβαλε σε αυτό.

Ένας άλλος παράγοντας είναι η ζήτηση για αυτοματοποιημένα συστήματα που μπορούν να ολοκληρώσουν δραστηριότητες που είναι πολύ επικίνδυνες, δύσκολες ή χρονοβόρες για τους ανθρώπους. Επίσης, υπάρχουν πλέον περισσότερες ευκαιρίες για την τεχνητή νοημοσύνη να επιλύει ζητήματα του πραγματικού κόσμου, χάρη στην ανάπτυξη του διαδικτύου και την προσβασιμότητα σε τεράστιες ποσότητες ψηφιακών δεδομένων.

Επιπλέον, κοινωνικά και πολιτιστικά ζητήματα έχουν επηρεάσει την ΤΝ. Για παράδειγμα, συζητήσεις σχετικά με την ηθική και τις επιπτώσεις της ΤΝ έχουν προκύψει ως απάντηση στις ανησυχίες για την απώλεια θέσεων εργασίας και την αυτοματοποίηση.

Ανησυχίες έχουν επίσης εκφραστεί σχετικά με την πιθανότητα η ΤΝ να χρησιμοποιηθεί για κακή πρόθεση, όπως κακόβουλες κυβερνοεπιθέσεις ή εκστρατείες παραπληροφόρησης. Ως αποτέλεσμα, πολλοί ερευνητές και υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων προσπαθούν να διασφαλίσουν ότι η ΤΝ δημιουργείται και εφαρμόζεται με ηθικό και υπεύθυνο τρόπο.

After +1000 tech workers urged pause in the training of the most powerful #AI systems, @UNESCO calls on countries to immediately implement its Recommendation on the Ethics of AI – the 1st global framework of this kind & adopted by 193 Member States💻https://t.co/BbA00ecihO pic.twitter.com/GowBq0jKbi

— Eliot Minchenberg (@E_Minchenberg) March 30, 2023

Η τεχνητή νοημοσύνη έχει διανύσει μεγάλη απόσταση από την ίδρυσή της στα μέσα του 20ου αιώνα. Ακολουθεί μια σύντομη ιστορία της τεχνητής νοημοσύνης.

Μέσα του 20ου αιώνα

Οι απαρχές της τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να χρονολογηθούν στα μέσα του 20ού αιώνα, όταν οι επιστήμονες πληροφορικής άρχισαν να δημιουργούν αλγόριθμους και λογισμικό που μπορούσαν να εκτελούν εργασίες που κανονικά απαιτούν ανθρώπινη νοημοσύνη, όπως η επίλυση προβλημάτων, η αναγνώριση προτύπων και η κρίση.

Ένας από τους πρώτους πρωτοπόρους της τεχνητής νοημοσύνης ήταν ο Άλαν Τούρινγκ, ο οποίος πρότεινε την ιδέα μιας μηχανής που θα μπορούσε να προσομοιώσει οποιαδήποτε εργασία ανθρώπινης νοημοσύνης, η οποία είναι σήμερα γνωστή ως δοκιμή Τούρινγκ.

1956 Διάσκεψη του Dartmouth
Το συνέδριο του 1956 στο Ντάρτμουθ συγκέντρωσε ακαδημαϊκούς από διάφορα επαγγέλματα για να εξετάσουν την προοπτική κατασκευής ρομπότ που θα μπορούν να “σκέφτονται”. Το συνέδριο εισήγαγε επίσημα τον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης. Κατά τη διάρκεια αυτής της περιόδου, τα συστήματα που βασίζονται σε κανόνες και η συμβολική σκέψη ήταν τα κύρια θέματα μελέτης της τεχνητής νοημοσύνης.

Δεκαετία του 1960 και δεκαετία του 1970
Τις δεκαετίες του 1960 και του 1970, το επίκεντρο της έρευνας της ΤΝ μετατοπίστηκε στην ανάπτυξη συστημάτων εμπειρογνωμόνων σχεδιασμένων να μιμούνται τις αποφάσεις που έπαιρναν οι ανθρώπινοι ειδικοί σε συγκεκριμένους τομείς. Οι μέθοδοι αυτές χρησιμοποιήθηκαν συχνά σε κλάδους όπως η μηχανική, η χρηματοοικονομική και η ιατρική.

1980s
Ωστόσο, όταν τα μειονεκτήματα των συστημάτων που βασίζονται σε κανόνες έγιναν εμφανή τη δεκαετία του 1980, η έρευνα ΤΝ άρχισε να επικεντρώνεται στη μηχανική μάθηση, η οποία είναι ένας κλάδος του επιστημονικού πεδίου που χρησιμοποιεί στατιστικές μεθόδους για να αφήσει τους υπολογιστές να μάθουν από δεδομένα. Ως αποτέλεσμα, δημιουργήθηκαν τα νευρωνικά δίκτυα, τα οποία μοντελοποιήθηκαν με βάση τη δομή και τη λειτουργία του ανθρώπινου εγκεφάλου.

Δεκαετίες του 1990 και 2000
Η έρευνα για την ΤΝ έκανε σημαντικά βήματα τη δεκαετία του 1990 στη ρομποτική, την όραση υπολογιστών και την επεξεργασία φυσικής γλώσσας. Στις αρχές της δεκαετίας του 2000, η πρόοδος στην αναγνώριση ομιλίας, την αναγνώριση εικόνας και την επεξεργασία φυσικής γλώσσας κατέστη δυνατή με την έλευση της βαθιάς μάθησης – ενός κλάδου της μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιεί βαθιά νευρωνικά δίκτυα.

The first neural language model, that's Yoshua Bengio, one of the "Godfathers of Deep Learning"! He is widely regarded as one of the most impactful people in natural language processing and unsupervised learning.

Learn something new in https://t.co/8mUYA31M9R… pic.twitter.com/4f2DUE5awF

— Damien Benveniste (@DamiBenveniste) March 27, 2023

Σύγχρονη τεχνητή νοημοσύνη
Οι εικονικοί βοηθοί, τα αυτοκινούμενα αυτοκίνητα, η ιατρική διάγνωση και η χρηματοοικονομική ανάλυση είναι μερικές μόνο από τις σύγχρονες χρήσεις της τεχνητής νοημοσύνης. Η τεχνητή νοημοσύνη αναπτύσσεται γρήγορα, με τους ερευνητές να εξετάζουν νέες ιδέες όπως η ενισχυτική μάθηση, η κβαντική υπολογιστική και η νευρομορφική υπολογιστική.

Μια άλλη σημαντική τάση στη σύγχρονη τεχνητή νοημοσύνη είναι η στροφή προς αλληλεπιδράσεις που μοιάζουν περισσότερο με τον άνθρωπο, με τους φωνητικούς βοηθούς όπως η Siri και η Alexa να πρωτοστατούν. Η επεξεργασία φυσικής γλώσσας έχει επίσης σημειώσει σημαντική πρόοδο, επιτρέποντας στις μηχανές να κατανοούν και να ανταποκρίνονται στην ανθρώπινη ομιλία με αυξανόμενη ακρίβεια. Το ChatGPT – ένα μεγάλο γλωσσικό μοντέλο που εκπαιδεύτηκε από την OpenAI, βασισμένο στην αρχιτεκτονική GPT-3.5 – είναι ένα παράδειγμα της “ομιλούσας” τεχνητής νοημοσύνης που μπορεί να κατανοήσει τη φυσική γλώσσα και να παράγει απαντήσεις που μοιάζουν με ανθρώπινες απαντήσεις σε ένα ευρύ φάσμα ερωτημάτων και προτροπών.

Το μέλλον της Τεχνητής Νοημοσύνης
Κοιτάζοντας προς το μέλλον, η ΤΝ είναι πιθανό να διαδραματίσει ολοένα και πιο σημαντικό ρόλο στην επίλυση ορισμένων από τις μεγαλύτερες προκλήσεις που αντιμετωπίζει η κοινωνία, όπως η κλιματική αλλαγή, η υγειονομική περίθαλψη και η ασφάλεια στον κυβερνοχώρο. Ωστόσο, υπάρχουν ανησυχίες σχετικά με τις ηθικές και κοινωνικές επιπτώσεις της ΤΝ, ιδίως καθώς η τεχνολογία γίνεται πιο προηγμένη και αυτόνομη.

Ethics in AI should be taught in every school.

— Julien Barbier 🙃❤️🏴‍☠️ 七転び八起き (@julienbarbier42) March 30, 2023

Επιπλέον, καθώς η τεχνητή νοημοσύνη συνεχίζει να εξελίσσεται, είναι πιθανό να επηρεάσει βαθύτατα σχεδόν κάθε πτυχή της ζωής μας, από τον τρόπο με τον οποίο εργαζόμαστε και επικοινωνούμε μέχρι τον τρόπο με τον οποίο μαθαίνουμε και παίρνουμε αποφάσεις.

Για περισσότερα ενημερωμένα νέα, βρείτε μας στο Twitter και στις Ειδήσεις Crypto ή εγγραφείτε στο κανάλι μας στο YouTube .

Ποια είναι η γνώμη σας για το συγκεκριμένο θέμα; Αφήστε μας το σχόλιο σας από κάτω! Πάντα μας ενδιαφέρει η γνώμη σας!

Author: Dimitrios Alexandridis

Article