Pet sezona umjetne inteligencije. U Gou pretuče osobu koja radi na smetnji, preuzima kontrolu nad svojim automobilom i zamjenjuje ga na poslu, a u isto vrijeme može poboljšati učinkovitost medicine. Njegova duga povijest seže u 1958. godinu s ogromnim strojem koji je mogao razlikovati desnu i lijevu.
1: 0. Zatim 2: 0. I 3: 0. U ožujku 2016. održan je posljednji susret u hotelu Four Seasons u Seulu, nakon čega nije bilo sjene sumnje: korejski prvak Lee Sedol izgubio je 4: 1 na računalu koje pokreće AlphaGo program razvijen od strane podružnice Google "Deepmind". Prvi put u povijesti mehanizam „strojnog učenja“i „umjetnih neuronskih mreža“potpuno je nadmašio ljudski mozak u ovoj igri za koju se smatra da je teže simulirati nego u šahu. Mnogi stručnjaci naglašavaju da su takav rezultat očekivali tek za nekoliko godina.
Široj publici ovo je bio dokaz snage nove tehnologije „dubokog učenja“koja je sada u središtu govornih asistenata, autonomnih automobila, prepoznavanja lica, strojnog prijevoda, a također i pomagala u medicinskoj dijagnozi …
Zanimanje za tehnologije za automatsko učenje, koje pokazuju američke i kineske korporacije u području visokih tehnologija (Google, Amazon, Facebook, Microsoft, Baidu, Tensent), pokriva čitav planet i sve više skače sa znanstveni naslovi novina u ekonomskim, analitičkim i društvenim materijalima. Činjenica je da umjetna inteligencija ne samo da obećava velike promjene u gospodarstvu, već potiče i mišljenje o novom destruktivnom oružju, općem nadzoru građana, zamjeni zaposlenika robotima, etičkim problemima …
Ali odakle dolazi AI tehnološka revolucija? Njena priča ima dovoljno uspona i padova. Oslanjala se na dostignuća neuroznanosti i informatike (kao što možete pretpostaviti iz imena), kao i fiziku. Njezin je put išao kroz Francusku, SAD, Japan, Švicarsku i SSSR. Na ovom su se području sukobljavale različite znanstvene škole. Pobijedili su jedan dan, a drugi izgubili. Trebalo je svima pokazati strpljenje, upornost i spremnost da rizikuju. U ovoj su priči dvije zime i tri izvora.
Samosvjestan stroj
Sve je počelo sasvim u redu. "Američka je vojska govorila o ideji stroja koji može hodati, razgovarati, vidjeti, pisati, reproducirati i postati svjestan sebe", napisao je 8. srpnja 1958. The New York Times. Ovaj članak u jednom stupcu opisuje Perceptron, koji je stvorio američki psiholog Frank Rosenblatt u laboratorijama Sveučilišta Cornell. Tada je ovaj stroj vrijedan dva milijuna dolara iznosio dva ili tri hladnjaka i bio je pleten mnogim žicama. Tijekom demonstracija ispred američke štampe, Perceptron je utvrdio je li kvadrat navučen na lim s desne ili lijeve strane. Znanstvenik je obećao da će uz ulaganje još 100 tisuća dolara njegov stroj moći čitati i pisati za godinu dana. Zapravo, ovo je trajalo više od 30 godina …
Promotivni video:
Bez obzira na to, glavna stvar u ovom projektu bila je izvor nadahnuća, koji je ostao nepromijenjen sve do AlphaGo-a i njegovih "rođaka". Psiholog Frank Rosenblatt uključen je u koncepte kibernetike i umjetne inteligencije više od desetljeća. Uzgred, svoj je Perceptron razvio uz pomoć dvojice sjevernoameričkih psihologa: Warrena McCullocha i Donalda Hebba. Prvi je objavio 1943. zajednički članak s Walterom Pittsom (Walter Pitts) s prijedlogom za stvaranje "umjetnih" neurona, koji bi trebali početi od prirodnih i imati matematička svojstva. Drugo je 1949. uvelo pravila kako bi umjetni neuroni mogli učiti pokušajem i pogreškama, kao što to čini i mozak.
Most između biologije i matematike bio je smjela inicijativa. Jedinica za brojanje (neuron) može biti aktivna (1) ili neaktivna (0) ovisno o podražajima drugih umjetnih formacija s kojima je povezana, tvoreći složenu i dinamičnu mrežu. Preciznije, svaki neuron prima određeni skup simbola i uspoređuje ga s određenim pragom. Ako je prag prekoračen, vrijednost je 1, inače je 0. Autori su pokazali da njihov pridruženi sustav može izvoditi logičke operacije poput "i" i "ili" … i na taj način obaviti bilo koji proračun. U teoriji.
Ovaj inovativni pristup proračunima doveo je do prve svađe u našoj povijesti. Dva koncepta spojila su se u nepomirljivom sukobu koji traje do danas. S jedne strane postoje pristaše neuronskih mreža, a s druge strane zagovornici "klasičnih" računala. Potonji se temelje na tri načela: proračuni su pretežno sekvencijalni, memorija i proračuni dobivaju se s jasno definiranim komponentama, svaka intermedijarna vrijednost treba biti jednaka 0 ili 1. Za prvo je sve drugačije: mreža pruža i memoriju i proračune, ne postoji centralizirana kontrola, a dopuštene su srednje vrijednosti.
"Perceptron" također ima mogućnost učenja, na primjer, prepoznati uzorak ili klasificirati signale. Ovako pucač ispravlja vid. Ako metak ide udesno, pomiče cijev ulijevo. Na razini umjetnih neurona, to znači oslabiti one koji se povlače udesno, u korist onih koji se povlače ulijevo, i koji vam omogućuju da pogodite metu. Ostalo je samo stvoriti ovaj zaplet neurona i pronaći način da ih povežemo.
Bilo kako bilo, entuzijazam je znatno izblijedio 1968. izdavanjem knjige Perceptrons Seymour Papert i Marvina Minsky. U njemu su pokazali da struktura perceptrona omogućuje rješavanje samo najjednostavnijih problema. Bila je to prva zima umjetne inteligencije, čije prvo proljeće, moramo priznati, nije urodilo velikim plodom. A vjetar je odjeknuo odavde: Marvin Minsky stao je u ishodište nastanka samog koncepta "umjetne inteligencije" 1955. godine.
AI i AI se sudaraju
31. kolovoza iste godine, ona i njegov kolega John McCarthy poslali su desetak osoba koje su ih pozvale da sljedećeg ljeta sudjeluju u dvomjesečnom radu na tadašnjem prvom konceptu umjetne inteligencije na Dartmouth Collegeu. Nazočili su Warren McCulloch i Claude Shannon, otac informatike i teorije telekomunikacija. Upravo je on doveo Minskyja i McCarthya u laboratoriju Bell, iz koje su naknadno izašli tranzistori i laseri. Osim toga, upravo su oni postali jedno od središta oživljavanja neuronskih mreža u 1980-ima.
Paralelno s tim formirana su i dva nova pokreta, a Sveučilište Stanford postalo je njihovo bojno polje. S jedne strane, akronim je bio AI, "umjetna inteligencija", različitog razumijevanja od neuronskih mreža, koji je branio John McCarthy (napustio je Massachusetts Institute of Technology i stvorio svoju laboratoriju u Stanfordu). S druge strane, postoji UI, "poboljšana inteligencija", koji odražava novi pristup Douglasa Engelbarta. Angažirao ga je 1957. godine u istraživačkom institutu Stanford (stvorio ga je 1946. godine neovisna ustanova koja je djelovala na interakciju s privatnim sektorom).
Douglas Engelbart imao je težak put iza sebe. Bio je tehničar i bavio se radom za vrijeme Drugog svjetskog rata, ali je tada nastavio studij i obranio disertaciju. Prije nego što se pridružio Stanfordu, stvorio je čak i svoju tvrtku, ali to je trajalo samo dvije godine. Na novom mjestu počeo je provoditi svoju viziju unapređenja ljudskih sposobnosti. Rekao je da ima jasnu viziju kako "kolege sjede u različitim sobama na sličnim radnim stanicama koje su povezane u isti informacijski sustav i mogu usko komunicirati i razmjenjivati podatke", kaže sociolog Thierry Bardini.
Ta je vizija primenjena u praksi u prosincu 1968., deset godina nakon uvođenja Perceptrona, tijekom demonstracije oNLine sustava s uređivačem teksta na ekranu, hipervezama na dokumente, grafikone i mišem. Douglas Engelbart bio je vizionar, ali vjerojatno je gledao predaleko u budućnost da bi se zaista mogao izjasniti.
Siječnja 1984., prvi Macintosh
John McCarthy je ovaj sustav nepotrebno nazvao "diktatorskim" jer je nametao poseban pristup strukturiranju teksta. Ovaj hrabri znanstvenik, koga je poput Engelbarta financirala američka vojska, predstavio je svoj, simbolički koncept umjetne inteligencije. U tome se oslanjao na LISP, jedan od prvih programskih jezika koji je razvio. Ideja je bila imitirati misaoni proces logičkim lancem pravila i simbola i tako oblikovati misaonu ili barem kognitivnu funkciju. To nema veze s mrežama neovisnih neurona koji mogu učiti, ali nisu u mogućnosti objasniti svoj izbor. Osim robo-ruke koja je izbacila udarac, koji je sve zabavljao kucanjem po naočalama, novi je pristup bio prilično uspješan u smislu onoga što se dugo nazivalo "stručnim sustavima". Lanci pravila omogućili su strojevima analizu podataka u širokom rasponu polja, bilo da se radi o financijama, medicini, proizvodnji, prijevodu.
1970. godine minski je kolega dao magazin Life sljedeću izjavu: „Za osam godina imat ćemo stroj s inteligencijom prosječne osobe. Odnosno, stroj koji može čitati Shakespearea, mijenjati ulje u autu, šaliti se, svađati se."
Pobjeda simboličkog pristupa
Očito, umjetna inteligencija ne voli proročanstvo. 1973. godine u Engleskoj je objavljeno izvješće koje je hladilo vruće glave: „Većina znanstvenika koji rade na umjetnoj inteligenciji i srodnim poljima priznaju da su razočarani postignutim u posljednjih 25 godina. (…) Ni u jednom od kampova dosadašnja otkrića nisu dala obećane rezultate."
Sljedeće su godine potvrdile ovu dijagnozu. U 1980-ima su AI tvrtke bankrotirale ili mijenjale polja. Zgrada laboratorija McCarthy srušena je 1986. godine.
Douglas Engelbart pobijedio je. U siječnju 1984. Apple je izdao svoj prvi Macintosh, primjenjujući većinu ideja inženjera u praksi.
Prema tome, pobjeda nije otišla umjetnoj inteligenciji, o kojoj su Minsky i McCarthy sanjali, već poboljšanom intelektu Engelbarta. Sve je to dovelo do razvoja učinkovitih osobnih računala. A umjetna inteligencija dosegla je slijepu ulicu. Pokazalo se da je simbolika jača od neuronskih mreža. Ipak, naša priča ne završava tu i još će se izjasniti.
David Larousserie