Pět sezón umělé inteligence. Porazil člověka kovářům v Go, převezme kontrolu nad svým autem a nahradí ho v práci a zároveň může zlepšit účinnost medicíny. Jeho dlouhá historie sahá až do roku 1958 s obrovským strojem, který dokázal rozlišovat mezi pravou a levou.
1: 0. Pak 2: 0. A 3: 0. V březnu 2016 se konalo závěrečné setkání v hotelu Four Seasons v Soulu, po kterém nebylo pochyb o tom: stínový šampion Lee Sedol prohrál 4: 1 s počítačem, na kterém běží program AlphaGo vyvinutý dceřinou společností Google. "Deepmind". Poprvé v historii mechanismus „strojového učení“a „umělých neuronových sítí“zcela předčil lidský mozek v této hře, která je považována za obtížnější simulovat než šachy. Mnoho odborníků zdůrazňuje, že takový výsledek očekávali až za několik let.
Pro širší publikum to byl důkaz síly nové technologie „hlubokého učení“, která je nyní v centru hlasových asistentů, autonomních aut, rozpoznávání obličeje, strojového překladu a také pomůcek v lékařské diagnostice …
Zájem o automatické učební technologie, který ukazují americké a čínské společnosti v oblasti špičkových technologií (Google, Amazon, Facebook, Microsoft, Baidu, Tensent), pokrývá celou planetu a stále více skáká z vědecké rubriky novin v ekonomických, analytických a sociálních materiálech. Faktem je, že umělá inteligence slibuje nejen velké změny v ekonomice, ale také vyvolává myšlenky na nové ničivé zbraně, obecný dohled nad občany, nahrazování zaměstnanců roboty, etické problémy …
Ale odkud přišla technologická revoluce AI? Její příběh má dost nahoru a dolů. Spoléhala se na úspěchy neurověd a počítačové vědy (jak jste si asi mohli myslet na jméno), a také překvapivě na fyziku. Její cesta prošla Francií, USA, Japonskem, Švýcarskem a SSSR. V této oblasti se střetly různé vědecké školy. Vyhráli jeden den a další prohráli. Všichni museli ukázat trpělivost, vytrvalost a ochotu riskovat. V tomto příběhu jsou dvě zimy a tři prameny.
Sebevědomý stroj
Všechno to začalo dobře. „Americká armáda hovořila o myšlence stroje, které dokáže chodit, mluvit, vidět, psát, reprodukovat a uvědomovat si sebe,“napsal The New York Times 8. července 1958. Tento článek popisuje sloupec Perceptron, který vytvořil americký psycholog Frank Rosenblatt v laboratořích Cornell University. Tento stroj v hodnotě 2 milionů dolarů byl v té době asi o velikosti dvou nebo tří chladniček a byl pleten mnoha dráty. Během demonstrace před americkým tiskem Perceptron určil, zda je čtverec nakreslený na listu vpravo nebo vlevo. Vědec slíbil, že s investicí dalších 100 tisíc dolarů bude jeho stroj schopen číst a psát za rok. Ve skutečnosti to trvalo více než 30 let …
Propagační video:
Ať už je to jakkoli, hlavní věcí v tomto projektu byl zdroj inspirace, který zůstal až do AlphaGo a jeho „příbuzných“nezměněn. Psycholog Frank Rosenblatt se více než deset let zabývá koncepty kybernetiky a umělé inteligence. Mimochodem, vyvinul svůj Perceptron za pomoci dvou dalších severoamerických psychologů: Warrena McCullocha a Donalda Hebba. První publikoval v roce 1943 společný článek s Walterem Pittsem (Walter Pitts) s návrhem na vytvoření „umělých“neuronů, které by měly vycházet z přírodních a měly matematické vlastnosti. Druhý zavedl pravidla v roce 1949, aby umělým neuronům umožnil učit se pomocí pokusů a omylů stejně jako mozek.
Most mezi biologií a matematikou byl odvážnou iniciativou. Počítací jednotka (neuron) může být aktivní (1) nebo neaktivní (0) v závislosti na podnětech jiných umělých formací, se kterými je spojena, čímž vytváří komplexní a dynamickou síť. Přesněji řečeno, každý neuron obdrží určitou sadu symbolů a porovná jej s určitým prahem. Pokud je prahová hodnota překročena, je hodnota 1, jinak je 0. Autoři ukázali, že jejich přidružený systém může provádět logické operace, jako jsou „a“a „nebo“…, a provádět tak jakýkoli výpočet. Teoreticky.
Tento inovativní přístup k výpočtům vedl k prvnímu sporu v naší historii. Oba koncepty se spojily v neslučitelnou konfrontaci, která trvá dodnes. Na jedné straně existují příznivci neuronových sítí a na straně druhé zastánci „klasických“počítačů. Ty jsou založeny na třech principech: výpočty jsou převážně sekvenční, paměť a výpočty jsou poskytovány s jasně definovanými komponenty, jakákoli střední hodnota by měla být rovna 0 nebo 1. Pro první je vše jiné: síť poskytuje jak paměť, tak výpočty, neexistuje centralizovaná kontrola, a střední hodnoty jsou povoleny.
„Perceptron“má také schopnost naučit se například rozpoznávat vzorek nebo klasifikovat signály. Takto střelec opraví zrak. Pokud kulka směřuje doprava, posune hlaveň doleva. Na úrovni umělých neuronů to znamená oslabení těch, kteří tahají doprava, ve prospěch těch, kteří tahají doleva, a umožňuje vám zasáhnout cíl. Zbývá jen vytvořit tuto spleti neuronů a najít způsob, jak je spojit.
Ať už je to jakkoli, nadšení v roce 1968 výrazně zmizelo vydáním knihy Perceptrons od Seymour Papert a Marvin Minsky. V něm ukázali, že struktura perceptronů vám umožňuje řešit pouze nejjednodušší problémy. Byla to první zima umělé inteligence, jejíž první jaro, musíme připustit, nepřineslo mnoho ovoce. A vítr foukal odněkud: Marvin Minsky stál u vzniku vzniku pojmu „umělá inteligence“v roce 1955.
AI a AI se srazí
31. srpna téhož roku poslala spolu s kolegou Johnem McCarthym tucet lidí, kteří je pozvali, aby se příští léto zúčastnili dvouměsíční práce na tehdy prvním konceptu umělé inteligence na Dartmouth College. Warren McCulloch a Claude Shannon, otec počítačové vědy a telekomunikační teorie, se účastnili. Byl to ten, kdo přivedl Minského a McCarthyho do Bellovy laboratoře, z níž následně vyšly tranzistory a lasery. Kromě toho se v 80. letech stali jedním z center oživení neuronových sítí.
Souběžně s tím vznikly dvě nová hnutí a Stanfordská univerzita se stala jejich bojištěm. Na jedné straně vychloubal zkratku pro umělou inteligenci, umělou inteligenci, v jiném chápání než neuronové sítě, které bránil John McCarthy (opustil Massachusetts Institute of Technology a vytvořil svou laboratoř ve Stanfordu). Na druhé straně existuje UI, „vylepšená inteligence“, odrážející nový přístup Douglase Engelbarta. V roce 1957 ho najal Stanfordský výzkumný ústav (vytvořený v roce 1946 nezávislou institucí, která spolupracovala se soukromým sektorem).
Douglas Engelbart měl za sebou těžkou cestu. Byl technikem a během druhé světové války se zabýval radarem, ale poté pokračoval ve studiu a obhajoval svou tezi. Před příchodem do Stanfordu si dokonce vytvořil vlastní společnost, ale trvalo to jen dva roky. Na novém místě začal realizovat svou vizi zlepšování lidských schopností. Řekl, že měl jasnou představu o tom, jak „kolegové sedí v různých místnostech na podobných pracovních stanicích, které jsou propojeny se stejným informačním systémem a mohou úzce spolupracovat a vyměňovat si data,“říká sociolog Thierry Bardini.
Tato vize byla uvedena do praxe v prosinci 1968, deset let po zavedení Perceptronu, během demonstrace systému oNLine s textovým editorem na obrazovce, hypertextovými odkazy na dokumenty, grafy a myší. Douglas Engelbart byl vizionář, ale pravděpodobně se podíval příliš daleko do budoucnosti, aby se skutečně přihlásil.
Leden 1984, první Macintosh
John McCarthy zase nazval tento systém zbytečně „diktátorským“, protože vyžadoval zvláštní přístup ke strukturování textu. Tento statečný vědec, který byl stejně jako Engelbart financován americkou armádou, představil svůj vlastní symbolický koncept umělé inteligence. V tomto se spoléhal na LISP, jeden z prvních programovacích jazyků, které vyvinul. Záměrem bylo napodobit myšlenkový proces logickým řetězcem pravidel a symbolů a tím vytvořit myšlenku nebo alespoň kognitivní funkci. To nemá nic společného se sítěmi nezávislých neuronů, které se mohou učit, ale nejsou schopny vysvětlit svůj výběr. Kromě robo-handu, který nalil úder, který pobavil každého tím, že srazil brýle, byl nový přístup docela úspěšný, pokud jde o to, co se dlouho nazývá „expertní systémy“. Řetězce pravidel umožnily strojům analyzovat data v celé řadě oblastí, ať už jde o finance, medicínu, výrobu, překlad.
V roce 1970 učinil Minsky kolega následující prohlášení časopisu Life: „Za osm let budeme mít stroj s inteligencí průměrného člověka. To znamená, že stroj dokáže číst Shakespeara, měnit olej v autě, vtip, bojovat. “
Vítězství symbolického přístupu
Umělá inteligence zjevně nemá rád proroctví. V roce 1973 byla v Anglii vydána zpráva, která chladila horké hlavy: „Většina vědců pracujících na umělé inteligenci a souvisejících oborech připouští, že jsou zklamáni tím, čeho bylo dosaženo za posledních 25 let. (…) V žádném z táborů nepřinesly objevy dosud slibné výsledky. “
Následující roky tuto diagnózu potvrdily. V osmdesátých letech zkrachovaly podniky v oblasti umělé inteligence nebo změnily pole. Laboratoř McCarthy byla zbořena v roce 1986.
Vyhrál Douglas Engelbart. V lednu 1984 vydal Apple svůj první počítač Macintosh a uvedl do praxe většinu nápadů inženýra.
Vítězství tedy nepřecházelo k umělé inteligenci, o které Minsky a McCarthy snili, ale k rozšířenému intelektu Engelbartu. To vše vedlo k vývoji efektivních osobních počítačů. A umělá inteligence dosáhla slepé uličky. Symbolismus se ukázal být silnějším než neuronové sítě. Náš příběh však nekončí a přesto se budou i nadále prohlašovat.
David Larousserie