12.12.2023 r. Ten tekst przeczytasz w 5 minut.
Historia sztucznej inteligencji: Stara vs. Nowa AI
Wizja Kartezjusza
Sztuczna inteligencja (AI) była kiedyś tylko odważną wizją wielkich myślicieli. Już w 1637 roku René Descartes (Kartezjusz), filozof i naukowiec, przewidział, że maszyny mogą kiedyś podejmować decyzje i postępować w inteligentny sposób. Choć nie uważał, że maszyny będą mówić jak ludzie, jego idee zapoczątkowały obszar badań, który teraz znamy jako sztuczną inteligencję.
Alan Turing i fundamenty AI
Przełomową postacią w historii AI był Alan Turing, który podczas II wojny światowej zasłynął z pracy nad rozszyfrowaniem kodu Enigmy. Jego teorie na temat maszyn myślących oraz słynny test Turinga pozwalający sprawdzić, czy rozmawiamy z człowiekiem czy komputerem, stworzyły fundamenty pod technologię uczenia maszynowego, która rozkwitła w latach późniejszych.
Deep Blue: Zwycięstwo maszyny nad mistrzem
Deep Blue, stworzony przez IBM, był pierwszym komputerem, który pokonał światowego mistrza szachowego. Mimo że wygrał tylko jeden mecz z Kapsarowem, to wydarzenie stało się przełomem w historii sztucznej inteligencji. Dzięki ogromnej mocy obliczeniowej i dostępowi do ogromnej bazy danych Deep Blue potrafił przewidzieć miliony pozycji na sekundę.
Stara sztuczna inteligencja
Starą AI można porównać do zaawansowanego kalkulatora, który, jak IBM w grze w szachy, opierał się na wcześniej zdefiniowanych danych. Maszyny te były ograniczone przez ówczesne technologie i mogły wykonywać tylko te zadania, które zostały im wprost przypisane przez programistów, jednak robiły to bardzo szybko na ogromnych zbiorach danych.
Nowa sztuczna inteligencja
Przełomem w AI są rozwiązania opierające się na złożonych sieciach neuronowych. Przekraczają one granice możliwości klasycznych systemów komputerowych. Sieci te, inspirowane strukturą i funkcjonowaniem ludzkiego mózgu, mają zdolność do uczenia się, adaptacji i generalizacji z wcześniej napotkanych danych. Dzięki temu nowa AI może przewidywać i reagować na sytuacje, których nigdy wcześniej nie doświadczyła, co otwiera drzwi do zaskakujących zastosowań.
Głębokie uczenie: Przełom w rozpoznawaniu obrazów i języka
Głębokie uczenie (DL) to jedna z najbardziej zaawansowanych technik AI, która naśladuje sposób działania ludzkiego mózgu. Dzięki sieciom neuronowym, głębokie uczenie umożliwia maszynom rozpoznawanie obrazów, mowę i język. Przykładem jest algorytm rozpoznawania obrazów, który może identyfikować przedmioty na zdjęciach z niezwykłą dokładnością. DL ma również zastosowanie w automatycznym tłumaczeniu języka, chatbotach i wielu innych dziedzinach.
Uczenie maszynowe: Krok w kierunku personalizacji
Uczenie maszynowe (ML) to dziedzina, która umożliwia maszynom samodzielne uczenie się na podstawie zbioru danych. Dzięki ML maszyny mogą analizować ogromne ilości danych i wykrywać wzorce, co pozwala na personalizację usług i rekomendacji. Na przykład, algorytmy ML wykorzystywane przez platformy streamingowe takie jak Netflix czy Spotify, analizują preferencje użytkowników i rekomendują filmy i muzykę dostosowane do ich gustu.