Cinci sezoane de inteligență artificială. El bate o persoană pentru a smithereens în Go, preia controlul mașinii sale și îl înlocuiește la locul de muncă și, în același timp, poate îmbunătăți eficacitatea medicamentului. Istoria sa lungă datează din 1958 cu o mașină uriașă care putea distinge între dreapta și stânga.
1: 0. Apoi 2: 0. Și 3: 0. În martie 2016, ultima întâlnire a avut loc la hotelul Four Seasons din Seul, după care nu a existat nicio umbră de îndoială: campionul coreean de plecare Lee Sedol a pierdut 4: 1 la un computer care rulează programul AlphaGo dezvoltat de o filială a Google. "Deepmind". Pentru prima dată în istorie, mecanismul „învățării automate” și „rețelele neuronale artificiale” au depășit complet creierul uman în acest joc, care este considerat a fi mai dificil de simulat decât șahul. Mulți experți subliniază că se așteptau la un astfel de rezultat abia peste câțiva ani.
Pentru o audiență mai largă, aceasta a fost o dovadă a puterii noii tehnologii de „învățare profundă”, care se află acum în centrul asistenților de voce, mașini autonome, recunoaștere facială, traducere automată și, de asemenea, ajutoare în diagnosticul medical …
Interesul pentru tehnologiile de învățare automată, manifestate de corporațiile americane și chineze în domeniul tehnologiilor înalte (Google, Amazon, Facebook, Microsoft, Baidu, Tensent), acoperă întreaga planetă și sare din ce în ce mai mult din rubrici științifice ale ziarelor în materiale economice, analitice și sociale. Cert este că inteligența artificială nu numai că promite mari schimbări în economie, dar, de asemenea, ridică gânduri despre noi arme distructive, supraveghere generală a cetățenilor, înlocuirea angajaților cu roboți, probleme etice …
Dar de unde a venit revoluția tehnologică AI? Povestea ei are destule urme și coborâșuri. S-a bazat pe realizările neuroștiinței și informaticii (așa cum s-ar putea ghici din numele), precum și, în mod surprinzător, fizică. Calea ei a trecut prin Franța, SUA, Japonia, Elveția și URSS. În acest domeniu, diverse școli științifice s-au ciocnit între ele. Au câștigat într-o zi și au pierdut în următoarea. A fost nevoie de toată lumea să arate răbdare, persistență și disponibilitate de a-și asuma riscuri. În această poveste există două ierni și trei izvoare.
„Mașină conștientă de sine”
Totul a început bine. "Armata americană a vorbit despre ideea unei mașini care poate merge, vorbi, vedea, scrie, reproduce și conștientiza", a scris The New York Times la 8 iulie 1958. Acest articol cu o coloană descrie Perceptron, care a fost creat de psihologul american Frank Rosenblatt în laboratoarele Universității Cornell. Această mașină de 2 milioane de dolari la acea vreme avea aproximativ dimensiunea a două sau trei frigidere și era împletită cu multe fire. În timpul unei manifestații în fața presei americane, Perceptron a stabilit dacă un pătrat desenat pe o foaie era în dreapta sau la stânga. Savantul a promis că, cu o investiție de alte 100 de mii de dolari, mașina sa va putea citi și scrie într-un an. De fapt, acest lucru a durat peste 30 de ani …
Video promotional:
Oricum ar fi, principalul lucru în acest proiect a fost sursa de inspirație, care a rămas neschimbată chiar și până la AlphaGo și „rudele” sale. Psihologul Frank Rosenblatt a fost implicat în conceptele de cibernetică și inteligență artificială de peste un deceniu. Întâmplător, și-a dezvoltat Perceptronul cu ajutorul altor doi psihologi nord-americani: Warren McCulloch și Donald Hebb. Primul a publicat în 1943 un articol comun cu Walter Pitts (Walter Pitts) cu o propunere de a crea neuroni „artificiali”, care ar trebui să pornească de la naturale și să aibă proprietăți matematice. Al doilea a introdus reguli în 1949 pentru a permite neuronilor artificiali să învețe prin încercare și eroare, așa cum face și creierul.
Puntea dintre biologie și matematică a fost o inițiativă îndrăzneață. O unitate de numărare (neuron) poate fi activă (1) sau inactivă (0) în funcție de stimulii din alte formațiuni artificiale cu care este conectat, formând o rețea complexă și dinamică. Mai precis, fiecare neuron primește un anumit set de simboluri și îl compară cu un anumit prag. Dacă se depășește pragul, valoarea este 1, în caz contrar este 0. Autorii au arătat că sistemul lor asociat poate efectua operațiuni logice, cum ar fi „și” și „sau” … și astfel efectuează orice calcul. Teoretic.
Această abordare inovatoare a calculelor a dus la prima ceartă din istoria noastră. Cele două concepte s-au reunit într-o confruntare ireconciliabilă care continuă până în zilele noastre. Pe de o parte, există susținători ai rețelelor neuronale, iar pe de altă parte, există susținători ai computerelor „clasice”. Acestea din urmă se bazează pe trei principii: calculele sunt predominant secvențiale, memoria și calculele sunt furnizate cu componente clar definite, orice valoare intermediară trebuie să fie egală cu 0 sau 1. Pentru primele, totul este diferit: rețeaua furnizează atât memorie, cât și calcule, nu există control centralizat, iar valorile intermediare sunt permise.
„Perceptron” are, de asemenea, capacitatea de a învăța, de exemplu, să recunoască un model sau să clasifice semnalele. Așa se face că trăgătorul corectează vederea. Dacă glonțul merge spre dreapta, se mișcă butoiul spre stânga. La nivelul neuronilor artificiali, aceasta înseamnă slăbirea celor care trag spre dreapta, în favoarea celor care trag spre stânga și vă permite să atingeți ținta. Tot ce mai rămâne este să creăm acest încurcătură de neuroni și să găsim o modalitate de a-i conecta.
Oricum ar fi, entuziasmul a scăzut semnificativ în 1968, odată cu lansarea cărții Perceptrons de Seymour Papert și Marvin Minsky. În ea, ei au arătat că structura perceptronilor vă permite să rezolvați doar cele mai simple probleme. A fost prima iarnă a inteligenței artificiale, a cărei primăvară, trebuie să recunoaștem, nu a dat prea multe roade. Și vântul a suflat de unde: Marvin Minsky a stat la originea apariției conceptului de „inteligență artificială” în 1955.
AI și AI se ciocnesc
La 31 august din acel an, ea și colegul John McCarthy au trimis o duzină de oameni care i-au invitat să participe vara viitoare la o lucrare de două luni la primul concept de inteligență artificială la Dartmouth College. Au participat Warren McCulloch și Claude Shannon, tatăl informaticii și al teoriei telecomunicațiilor. El a fost cel care i-a adus pe Minsky și McCarthy în laboratorul Bell, din care au ieșit ulterior tranzistori și lasere. În plus, au fost cei care au devenit unul dintre centrele renașterii rețelelor neuronale în anii '80.
În paralel, s-au format două noi mișcări, iar Universitatea Stanford a devenit câmpul lor de luptă. Pe de o parte, a evazat acronimul pentru AI, „inteligență artificială”, într-o înțelegere diferită de rețelele neuronale, care a fost apărat de John McCarthy (a părăsit Institutul Tehnologic din Massachusetts și și-a creat laboratorul la Stanford). Pe de altă parte, există UI, „inteligență îmbunătățită”, care reflectă noua abordare a lui Douglas Engelbart. El a fost angajat în 1957 de Institutul de Cercetare Stanford (creat în 1946 de o instituție independentă care a interacționat cu sectorul privat).
Douglas Engelbart avea o cale dificilă în spatele lui. A fost tehnician și s-a angajat în radar în timpul celui de-al doilea război mondial, dar apoi și-a reluat studiile și și-a apărat teza. Înainte de a se alătura Stanford, chiar și-a creat propria companie, dar a durat doar doi ani. Într-un loc nou, el a început să-și pună în aplicare viziunea privind îmbunătățirea abilităților umane. El a spus că are o idee clară despre modul în care „colegii stau în camere diferite la stații de lucru similare, care sunt legate de același sistem informațional și pot interacționa strâns și schimb de date”, spune sociologul Thierry Bardini.
Această viziune a fost pusă în practică în decembrie 1968, la zece ani de la introducerea Perceptron, în timpul unei demonstrații a Sistemului oNLine cu un editor de text pe ecran, hyperlink la documente, grafice și un mouse. Douglas Engelbart era un vizionar, dar probabil a privit prea departe spre viitor pentru a se face într-adevăr cunoscut.
Ianuarie 1984, primul Macintosh
La rândul său, John McCarthy a numit acest sistem în mod inutil „dictatorial”, deoarece a impus o abordare specială în structurarea textului. Acest brav om de știință, care, la fel ca Engelbart, a fost finanțat de armata americană, a prezentat propriul său concept simbolic al inteligenței artificiale. În aceasta s-a bazat pe LISP, unul dintre primele limbaje de programare pe care le-a dezvoltat. Ideea era să imită procesul gândirii cu un lanț logic de reguli și simboluri și, astfel, să formezi un gând sau cel puțin o funcție cognitivă. Acest lucru nu are nicio legătură cu rețelele de neuroni independenți care pot învăța, dar nu sunt în măsură să explice alegerea lor. În afară de robo-mâna care a turnat pumnul, care a amuzat toată lumea bătând peste ochelari, noua abordare a fost destul de reușită în ceea ce privește ceea ce s-au numit de mult timp „sisteme de experți”. Lanțurile de reguli au permis mașinilor să analizeze datele într-o mare varietate de domenii, fie că este vorba de finanțe, medicamente, fabricație, traducere.
În 1970, un coleg din Minsky a făcut următoarea declarație pentru revista Life: „În opt ani vom avea o mașină cu inteligența unei persoane obișnuite. Adică o mașină care poate citi Shakespeare, schimba uleiul într-o mașină, glumește, luptă.
Victoria demersului simbolic
Aparent, inteligența artificială nu-i place profeția. În 1973, a apărut un raport în Anglia care a făcut capete fierbinți: „Majoritatea oamenilor de știință care lucrează pe inteligența artificială și în domeniile conexe recunosc că sunt dezamăgiți de ceea ce s-a obținut în ultimii 25 de ani. (…) În niciuna dintre tabere, descoperirile făcute până acum nu au dat rezultatele promise."
Anii următori au confirmat acest diagnostic. În anii 1980, întreprinderile din AI au falimentat sau au schimbat domeniile. Clădirea laboratorului McCarthy a fost demolată în 1986.
Douglas Engelbart a câștigat. În ianuarie 1984, Apple a lansat primul său Macintosh, punând în practică majoritatea ideilor inginerului.
Astfel, victoria s-a dus nu la inteligența artificială, la care Minsky și McCarthy au visat, ci la intelectul sporit al lui Engelbart. Toate acestea au dus la dezvoltarea de computere personale eficiente. Iar inteligența artificială a ajuns la un punct mort. Simbolismul s-a dovedit a fi mai puternic decât rețelele neuronale. Cu toate acestea, povestea noastră nu se termină acolo și ei se vor declara în continuare.
David Larousserie
