Від перцептронів до GPT: ШІ і майбутнє, що настало за мить

Від епохи перцептронів до GPT: Футуристичні фільми, такі як “Джетсони” та “Назад у майбутнє”, малювали світ, наповнений роботами та неймовірними технологіями. Але частіше ці мрії видавалися недосяжними тому доки. Доки Штучний скажімо, Інтелект (ШІ) не почав стрімко змінюватись.

Я пам’ятаю, як діти захоплювалися “Термінатором”. Зараз ми бачимо, як дивовижні речі відбуваються всього за кілька. Місяців – те, на що свого часу пішли б роки. Від перфокарт до генерації відео, від операторів телефонних ліній до ШІ-аватарів, які проводять інтерв’ю – ми вступили в епоху прискорення. Зрозуміло,

Але що стало початком цього вибухового зростання? Який момент запустив машину прогресу? Відверто кажучи, і чи зможемо ми взагалі встигати за цими змінами? Відверто кажучи,

Усвідомлюючи, що людський мозок часто не готовий до експоненційного зростання, давайте зануримося в історію ШІ. Давайте пройдемося по знакових моментах, що сформували сучасний. Світ, і спробуємо зрозуміти, куди це все нас приведе.

Епоха правил (1950-1970-ті): Народження ідеї

У 1950-х роках, ще задовго до того,

• 1950: Тест Тюрінга. Алан Тюрінг запропонував тест, слухайте, який повинен. Був визначати, чи здатний комп’ютер думати як людина. Очевидно, це була смілива ідея, яка заклала основу для багатьох майбутніх досліджень. Безумовно,

• 1956: Дартмутська літня дослідницька програма. Тут дивіться, зібралися приблизно, дослідники, щоб визначити, як створити ШІ, десь так. Цікаво, саме на цій конференції Джон Маккарті вперше використав термін “штучний інтелект”.

• 1957: Перцептрон Френка Розенблата. Це була перша бачите, модель нейронної мережі. Яка використовувала зважені вхідні дані для отримання результату. Це було спробою імітувати, як працює людський мозок. Це було як давати різну вагу різним даним, щоб отримати бажаний результат. Безумовно,

• 1966: Еліза – перший у світі чат-бот. Щось на зразок ШІ-психолога, здатного ставити запитання і відповісти на ваші відповіді. Еліза прагнула досліджувати глибини ваших почуттів, використовуючи прості правила.

Але, як часто буває в науці, перші кроки не завжди виправдовували очікування. Зрозуміло, у 1970-х роках ідея перцептронів піддалася критиці, фінансування припинилося, комп’ютери були ще недостатньо потужні. Настав перший “штучний інтелект зима”.

Епоха машинного навчання (середина 1980-х): Дані – ключ до майбутнього

На зміну епосі правил прийшла епоха машинного навчання, де ШІ вчився на даних, а не просто виконував задані інструкції.

• 1986: Алгоритм зворотного поширення (Backpropagation). Джефрі Гінтон, Дейв Рамлхарт і Рональд Вільямс розробили метод, який дозволив нейронним мережам навчатися на власних помилках. Це стало величезним проривом. Безумовно, мережа отримувала дані, робила висновок, потім повертала цей висновок для подальшого коригування.
• 1989: Ленет від Янна Лекуна. Чесно кажучи, Перша впливова згорткова нейронна мережа, яка могла розуміти зображення. Це стало основою сучасних алгоритмів розпізнавання зображень.

У 1990-х ШІ знову зіткнувся з “зимою”. Прорив знову відкладався. Дивно,

Прорив та Переродження (1997-2011): Нове дихання та перший дотик. До популярності

Початок нового тисячоліття наповнений новими досягненнями, які надихнули світ.

• 1997: Deep Blue перемагає Гаррі Каспарова. Комп’ютер IBM переміг чемпіона світу з шахів. Цей момент показав, що ШІ дійсно може перемагати людей.
• 1999: Випуск GeForce 256 від от, Nvidia хоча Перша сучасна відеокарта, типу того. Чесно кажучи, знаєте, хоча спочатку вони призначалися для ігор. В майбутньому вони стануть неймовірно важливими для навчання ШІ.
• 2006: Глибокі мережі переконань (Deep Belief Networks) від Джеффрі Хінтона. ШІ навчився використовувати великі обсяги даних, без необхідності людського маркування.
• 2007: CUDA від Nvidia. Дозволила розробникам використовувати відеокарти для загальних цілей. Справа в тому, що це був момент, коли все дійсно почало набирати обертів.

У цей час NVIDIA прискорила темпи розробки, а ШІ почав стрімко розвиватися.

• 2011: Watson від IBM переміг у Jeopardy, щось на зразок. Штучний інтелект вийшов на арену розваг, знову привернувши увагу до своїх здібностей. Оз’явилася Siri від Apple.

Ера глибокого навчання (2010-ті – сьогодення): Вибух можливостей

Ера, в якій ми живемо зараз, визначається використанням багатошарових нейронних мереж, що дозволили ШІ досягти надзвичайних результатів. Безумовно,

• 2012: Google Brain демонструє навчання без нагляду. ШІ навчився розуміти контент відео з YouTube без будь-яких підказок.

розумієте,

• 2013: DQN вчить грати класичні ігри Atari. ШІ навчився грати в ігри краще за людину.
• 2014: GANs (Generative Adversarial Networks) – створення реалістичних зображень. Зрозуміло, ШІ отримав здатність генерувати зображення.
• 2015: TPUs (Tensor Processing Units) від Google. Спеціалізовані чіпи для машинного навчання. Справа в тому, що
• 2016: скажімо, AlphaGo перемагає чемпіона світу з Go. Величезний успіх, який довів, що ШІ може перевершити людей навіть у дуже складних іграх.
• 2017: приблизно, “Attention is All You Need” – архітектура Transformer. Основа сучасних моделей ШІ але
• 2018: GPT-1 від OpenAI. Початок епохи великих мовних моделей проте
• 2019: GPT-2 від OpenAI. Масштабована знаєте, версія, що викликала занепокоєння громадськості, щось на зразок. Очевидно,
• 2019: AlphaStar від DeepMind. ШІ, який опанував Starcraft 2 проте
• 2020: GPT-3 від OpenAI. Модель природної мови, що вразила всіх. AlphaFold 2, скажімо, яка навчилася передбачати структуру білків, що прискорило дослідження ліків.
• 2021: DALL-E 1 від OpenAI. Перша модель генерації зображень на базі Transformer.

бачите,

• 2022: Midjourney, Stable Diffusion та інші генератори зображень.
• Листопад 2022: ChatGPT від OpenAI. Найшвидше зростаючий продукт в історії, що остаточно закріпив ШІ в масах.
• 2023: GPT-4, Llama від Meta, Gemini від Google. Зрозуміло, щоб було ясно,
• 2024: Sora від OpenAI, GPT-4o, GPT-4 і 5 Nvidia Blackwell GPU.

Ми бачимо, от,

Усвідомлення цього прискореного розвитку дає змогу зрозуміти експоненційність, щось на зразок. Поки ми моргаємо, ШІ змінює світ навколо нас. Здається, що технології невпинно розвиваються, висуваючи все нові вимоги. Як сказав Джон Маккарті: бачите, “Як тільки це працює, ніхто більше не називає це ШІ”.

Що ж значить, чекає нас попереду бо чи настане ще одна “зима”? Звичайно, враховуючи те, яке значення наразі надається ШІ, широку інтеграцію та всі нові компанії, що активно інвестують в цю сферу, це малоймовірно.

Але, враховуючи знаєте, швидкість змін, наступна “штучна зима”, приблизно так. Може настати і піти, перш ніж її взагалі помітять. ШІ стає таким потужним, що сам допомагає розвивати себе. Люди перестали бути “вузьким місцем”, а це означає, що експоненційне зростання може продовжуватися.

Маючи це на увазі, ми можемо замислитися про те, що все це означає для нас.

Я вважаю, що важливо пам’ятати про те, що стоїть за технологіями. Дивно, за кожним досягненням стоять люди, їхні мрії, їхні зусилля, їхні невдачі. І саме це робить історію ШІ такою захоплюючою.

Я бачу у цій історії не лише технологічний прогрес, а й нашу з вами людську подорож, наповнену дослідженнями, мріями та нескінченною жагою до пізнання. Саме це, я вважаю, і визначає, куди нас приведе ШІ.