70 éve született az AI, a kutatásból mindennapi technológia lett

A mesterséges intelligencia (AI) a 21. század elejének meghatározó technológiája, amely életünk szinte minden területét átalakítja, gyakran váratlan módon. Az AI elfogadásának és hatásának üteme példátlan más technológiákhoz viszonyítva. (IEEE Spectrum AI)

Az AI mint különálló tudományterület 1956-ban, a Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence-en jött létre. John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester és Claude Shannon itt vezette be a „artificial intelligence” kifejezést, és olyan gépeket vizionáltak, amelyek képesek szimulálni az emberi intelligenciát. Minsky definíciója szerint az AI a „ember által végzett, intelligenciát igénylő feladatok gépesítésének tudománya”. Az IEEE jelentős mértékben hozzájárult az AI fejlődéséhez és elterjedéséhez az elmúlt 70 évben.

Kapcsolódó: AI és a lustaság

Az AI gyökerei és mérföldkövei

Bár az AI 1956-ban vált formális diszciplínává, intellektuális gyökerei ennél régebbre nyúlnak vissza. Az alapelvek már a modern számítógépek, mint a 1946-os ENIAC előtt léteztek. 1943-ban Warren Sturgis McCulloch és Walter Pitts matematikai modelleket dolgoztak ki mesterséges neuronokra, bizonyítva, hogy a neurális hálózatok képesek logikai számításokat végezni. Frank Rosenblatt perceptronja, egy korai neurális hálózat, megalapozta a modern gépi tanulást és mélytanulást.

Kapcsolódó: Stanford-DeepMind együttműködés

Alan Turing 1950-es „Computing Machinery and Intelligence” című cikkében vetette fel a kérdést: „Gondolkodhatnak-e a gépek?”, és bevezette a „imitációs játékot”, vagyis a Turing-tesztet. Claude Shannon, az információelmélet atyja, 1950-ben a sakkprogramozásról írt, feltárva a gépek komplex érvelési képességeit.

Kapcsolódó: AI végének előrejelzése

A formális diszciplína és az újabb áttörések

1956-ban John McCarthy kifejlesztette a Lisp programozási nyelvet, amely az AI kutatások domináns eszközévé vált. 1959-ben Arthur Lee Samuel bevezette a „machine learning” (gépi tanulás) kifejezést. A 1980-as években a szimbolikus AI, egy szabályalapú szakértői rendszer, lendült fel, bár korlátai miatt szélesebb körben nem terjedt el.

Az AI fejlődését „AI-teleket” (AI winters) jellemezték, amikor a finanszírozás és az érdeklődés visszaesett. A 2010-es években a mélytanulás, a nagy nyelvi modellek (LLM), a transzformer architektúra és a generatív AI (GenAI) térnyerésével új növekedési fázis, „AI-tavasz” kezdődött. A transformer architektúra, amelyet Ashish Vaswani és kollégái fejlesztettek ki a Google-nál, forradalmasította a GenAI-t. A ChatGPT 2022-es megjelenése felgyorsította az érdeklődést, és az autonóm működésre képes „agentic AI” rendszerek tovább bővítik a lehetőségeket.

Kapcsolódó: AI együttműködés kutatása

Az AI ereje az információfeldolgozásban, mintázatfelismerésben és kognitív feladatok elvégzésében rejlik, példátlan sebességgel és skálán. Képes automatizálni ismétlődő feladatokat, növelni a termelékenységet és csökkenteni a költségeket. A GenAI eszközök gyorsan hoznak létre tartalmakat, segítik az ötletelést, és természetes nyelvű interakciókat tesznek lehetővé. A multimodalitás és a kollaboratív képességek tovább növelik hasznosságát, emberi intelligenciát kiegészítve, nem pedig helyettesítve.

Kapcsolódó: AI és nyelvi hozzáférés

Az IEEE 70 éves története során jelentős szerepet játszott az AI fejlődésében és elfogadásában. A technológia fejlődésének nyomon követése kulcsfontosságú a jó célokra való felhasználásához. A Stanford és a Google Robotics közös tanulmánya szerint a ComRAM keretrendszer 200 MB helyett 2 MB memóriával dolgozik, miközben a SLAM-pontosság változatlan marad.