Історія штучного інтелекту: цікаво про розвиток технології. Частина 1.

Ще у 1726 році, задовго до того, як з’явилися перші комп'ютери, Джонатан Свіфт у своєму романі «Мандри Гуллівера» вигадав машину, яка допомагала вченим писати книги, генерувати нові ідеї й навіть складати філософські трактати. Науковці крутили важелі цього механізму, а він переміщав дерев’яні блоки зі словами. 

Навіть найнеосвіченіша людина так могла писати книги з філософії, поезії, політики, права, математики та теології. По суті, Свіфт передбачив те, що зараз роблять сучасні ШІ-моделі: генерують текст, просто комбінуючи слова й ідеї за допомогою алгоритмів. 

У першій половині XX століття ідея машин, які можуть виконувати людські завдання, стала реальністю. На всесвітній виставці в Парижі у 1914 році іспанський інженер Леонардо Торрес де Кеведо продемонстрував шахову машину El Ajedrecista. Вона не просто самостійно рухала фігури на дошці, а намагалася виграти, і навіть гучно попереджала про помилки чи шахрайство людини-суперника. Ідеї науковця про автоматизацію шахової гри стали важливим кроком на шляху до появи штучного інтелекту.

Згодом у 1939 році Джон Атанасофф і Кліффорд Беррі створили перший електронний комп’ютер — Atanasoff-Berry Computer (ABC). Він відкрив нові горизонти для розвитку комп’ютерних технологій, зокрема бінарної системи та електронних схем для обчислень.

Це стало основою для створення штучних «мізків» для машин. А вже  1950 року Алан Тьюрінг ставить своє знамените питання: чи можуть машини думати? Він запропонував тест, щоб перевірити, чи здатен комп’ютер імітувати людське спілкування так, щоб людина не змогла зрозуміти, хто перед нею. Втім, на той час Тьюрингу не вистачало технологій, щоб підтвердити свою теорію.

Настав 1951 рік. Марвін Мінський та Дін Едмундс створили першу штучну нейронну мережу — SNARC. Це був експеримент, щоб зрозуміти, як працює навчання через підкріплення. SNARC імітував поведінку щура в лабіринті, навчаючи машину діяти правильно, отримуючи винагороду та коригуючи поведінку після помилок. Він складався з 3000 вакуумних трубок і мав 40 нейроподібних одиниць. Це був великий крок до того, як машини почали «вчитися».

І ось з’явився термін «штучний інтелект». Сталося це у 1955 році як ідея семінару «Пропозиція для Дартмутського літнього дослідницького проєкту зі штучного інтелекту». Захід був ініційований влітку роком пізніше Джоном Маккарті з Дартмутського коледжу, Марвіном Мінскі з Гарвардського університету, Натаніелем Рочестером з IBM і Клодом Шенноном з Bell Telephone Laboratories. Втім, цей період вважають офіційною датою народження штучного інтелекту.

У 1957 році Франк Розенблатт розробив перший перцептрон (англ. Perceptron), який можна вважати прообразом сучасних нейронних мереж. Він винайшов систему, що могла вчитися розпізнавати прості шаблони. Наприклад, відрізняти кола від квадратів. Хоча її можливості були обмежені, це була велика річ, бо насправді вона показала, що машини можуть вчитися за допомогою коригування своїх помилок.

Через рік, у 1958, Джон Маккарті створив мову програмування під назвою Lisp, щоб комп’ютери могли логічно мислити, як людина. І ось цей Lisp став основою багатьох досліджень в ШІ та використовувався десятиліттями.

Наступного року, у 1959-му, Артур Семюел зробив ще один великий крок: він створив програму для гри в шашки. З кожною грою вона ставала все потужнішою і, зрештою, почала грати краще за самого програміста. Зараз ми це називаємо машинним навчанням, тобто коли машина може вдосконалювати свої навички сама без втручання людини.

Одним із перших, хто поставив під сумнів керування штучним інтелектом і розповів про можливі ризики, став філософ Губерт Дрейфус, стверджуючи, що людський розум працює принципово інакше, ніж комп’ютери. Ці суперечки тривають і досі.

У кінці 1960-х років з’явився Shakey — перший мобільний робот, здатний міркувати про власні дії, поєднуючи планування і вирішення проблем.

Потім Джозеф Вайзенбаум розробив програму ELIZA, яка була першою спробою створити комп’ютер, що імітує людську розмову. Програма реагувала на введені користувачем дані. Спочатку Вайзенбаум хотів показати, наскільки поверховим може бути спілкування між людиною і машиною, але він був здивований, коли багато людей почали приписувати програмі емоції та людські характеристики. Це викликало етичні питання про те, як люди взаємодіють з ШІ.

Через майже 10 років у 1969-му Артур Брайсон і Ю-Чі Хо розробили метод, що дозволив нейронним мережам «вчитися» за допомогою зворотного поширення. Це як тренувати комп’ютер, показуючи йому помилки. Він після кожної невдачі підлаштовується, щоб більше не робити таку ж помилку. Коли комп’ютери стали потужнішими, це стало основою розвитку надскладних нейронних мереж, які ми використовуємо зараз.

Ще за 10 років (1970 р.) Террі Виноград в Лабораторії штучного інтелекту Массачусетського технологічного інституту створив програмне забезпечення SHRDLU, яке могло «розуміти» прості інструкції, наприклад, переставляти фігури. І тоді це виглядало дуже круто, бо комп’ютер міг виконувати завдання просто за допомогою мови. Ця програма показала, що комп’ютери можуть розуміти людину.

Далі у 1972 році в Стенфорді з’явилась система MYCIN, яка допомагала лікарям ставити діагнози та рекомендувати ліки. Вона працювала на основі правил, які лікарі використовували б, щоб приймати рішення. Однак через етичні питання її так і не застосовували в реальній медицині.

І ось 1973 року дослідник, на ім’я Джеймс Лайтхілл, заявив, що вся ця штучна інтелектуальна революція не виправдала себе. Він сказав, що ШІ не здійснив обіцяних проривів. Через це у сфері ШІ настала перша «зима», а саме — період, коли у цю технологію перестали вкладати гроші.

Проте деякі вчені намагалися відновити популярність ШІ. Наприклад, у 1980 році в Японії на базі університету Васеда почали розробку робота WABOT-217, який був завершений за чотири роки. Він спеціалізувався на музиці, міг читати ноти через свої «очі» (камери), спілкуватися з людьми та грати на електронному органі. 

Водночас це не допомогло, адже вчені Роджер Шенк і Марвін Мінський попередили, що штучний інтелект знову переживатиме період розчарування. І, як виявилось, вони не помилилися.