Від епохи перцептронів до GPT: Як ШІ змінює світ, поки ми моргаємо
Я часто думаю, що майбутнє завжди було трохи далі, ніж ми очікували. Футуристичні фільми, такі як “Джетсони” та “Назад у майбутнє”, малювали світ, наповнений роботами та неймовірними технологіями. Але частіше ці мрії видавалися недосяжними. Доки… доки Штучний 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.
Але що стало початком цього вибухового зростання? Який момент запустив машину прогресу? І чи зможемо ми взагалі встигати за цими змінами?
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, як ШІ заполонив новини, почалися перші спроби створити “розумні” машини.
-
1950: Тест Тюрінга. Алан Тюрінг запропонував тест, який повинен був визначати, чи здатний комп’ютер думати як людина. Це була смілива ідея, яка заклала основу для багатьох майбутніх досліджень.
-
1956: Дартмутська літня дослідницька програма. Тут зібралися дослідники, щоб визначити, як створити ШІ. Саме на цій конференції Джон Маккарті вперше використав термін “штучний інтелект”.
-
1957: Перцептрон Френка Розенблата. Це була перша 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.
-
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. 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. Мережа отримувала дані, робила висновок, потім повертала цей висновок для подальшого коригування.
- 1989: Ленет від Янна Лекуна. 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.
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 Nvidia. Перша сучасна відеокарта. 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. 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! Штучний інтелект вийшов на арену розваг, знову привернувши увагу до своїх здібностей. Окрім того, з’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.
- 2012: Google Brain демонструє навчання без нагляду. ШІ навчився розуміти контент відео з YouTube без будь-яких підказок.
- 2013: DQN вчить грати класичні ігри Atari. ШІ навчився грати в ігри краще за людину.
- 2014: GANs (Generative Adversarial Networks) – створення реалістичних зображень. ШІ отримав здатність генерувати зображення.
- 2015: TPUs (Tensor Processing Units) від Google. Спеціалізовані чіпи для машинного навчання.
- 2016: AlphaGo перемагає чемпіона світу з Go. Величезний успіх, який довів, що ШІ може перевершити людей навіть у дуже складних іграх.
- 2017: “Attention is All You Need” – архітектура Transformer. Основа сучасних моделей ШІ.
- 2018: GPT-1 від OpenAI. Початок епохи великих мовних моделей.
- 2019: GPT-2 від OpenAI. Масштабована версія, що викликала занепокоєння громадськості.
- 2019: AlphaStar від DeepMind. ШІ, який опанував Starcraft 2.
- 2020: GPT-3 від OpenAI. Модель природної мови, що вразила всіх. AlphaFold 2, яка навчилася передбачати структуру білків, що прискорило дослідження ліків.
- 2021: DALL-E 1 від OpenAI. Перша модель генерації зображень на базі Transformer.
- 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.
- 2024: Sora від OpenAI, GPT-4o, GPT-4.5 Nvidia Blackwell GPU.
Ми бачимо, як ШІ розвивається, а також, як ми рухаємось вперед.
Усвідомлення цього прискореного розвитку дає змогу зрозуміти експоненційність. Поки ми моргаємо, ШІ змінює світ навколо нас. Здається, що технології невпинно розвиваються, висуваючи все нові вимоги. Як сказав Джон Маккарті: “Як тільки це працює, ніхто більше не називає це ШІ”.
Що ж чекає нас попереду? Чи настане ще одна “зима”? З огляду на те, яке значення наразі надається ШІ, широку інтеграцію та всі нові компанії, що активно інвестують в цю сферу, це малоймовірно.
Але, враховуючи швидкість змін, наступна “штучна зима” 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. 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.
