История создания и развития искусственного интеллекта: основные этапы и достижения

“Искусственный интеллект – это неотъемлемая часть бизнеса, науки, быта, обучения, что окружает нас каждый день. Грамотное внедрение инновации способно привести каждую индустрию к положительным переменам”.

Добавим, развитие машинной технологии действительно шагнуло уже далеко вперед, но многие так и не осведомлены в том, при каких обстоятельствах и исследованиях ИИ вообще был разработан.

Наша команда KISS Software под руководством Евгения Касьяненко подготовила для вас материал, что позволит понять все этапы истории создания и развития искусственного интеллекта, а также эффективности его внедрения в нашу жизнь.

XX век: рождение искусственного интеллекта

В 20 веке стартовали первые механические эксперименты в совокупности с философскими концепциями, что создало первые модели ИИ.

“По сути: машинный интеллект – это, ничто иное как, алгоритмы, что имитируют человеческое мышление”, – объясняет наш эксперт. 

Со середины века ученые сконцентрировались на том, чтобы “упаковать” все знания и опыты, которые ведомы для человека в единую систему. Так и начался путь развития для ИИ.

Теоретические основы ИИ (1930-1950-е годы)

Могут ли машины мыслить подобно человеку? – главный вопрос, что беспокоил каждого ученого в 30 годах.

Бритнаский криптограф и информатик Алан Тьюринг основал тест, что позволил определить насколько это возможно. Он хотел дать ответ с помощью эксперимента, что показывает способны ли алгоритмы компьютера имитировать мыслительный процесс. Так, его тест заключался в моделировании диалога между человеком, машиной и другим человеком. В процессе переписки, испытатель должен решить, где он общается с человеком, а где с машиной. То, насколько убедителен ответ испытателя, указывало на способность искусственного интеллекта подражать человеку.

Параллельно исследованиям Тьюринга, математики активно работали над кибернетическими вкладами. Именно развитие систем Ноберта Виннера стало важным вкладом в модели ИИ, что способны не просто имитировать, но и адаптироваться, обновляться и обучаться. 

Дартмутская конференция и рождение термина “искусственный интеллект” (1956)

Официальный старт для AI принято считать с Дартмутской конференции, что состоялась в 1956 году. Именно там впервые прозвучало обозначение “искусственный интеллект”.

После презентации, которую организовал Джон Маккарти, где были показаны эксперименты с машинным “разумом” начали активно развиваться новые разработки. Инновации приобретали значение не только в вычислительных моделях, а поддавались обучению и решению сложных логических задач.

“Обратите внимание, что в разработке ИИ есть БАЗА, которая неизменна. Именно фундамент задает направление в развитии. Также работает и в любой другой системе. Качественно заложенная основа принесет больше результата. Именно это правило я и использую для работы со своей командой KISS Software для наших клиентов”, – отдельно выносит свои слова Евгений Касьяненко.

Бурное развитие ИИ (1960-е годы)

С 60-х годов история развития искусственного интеллекта получила толчок. ИИ активно начали изучать при университетах и государственных организациях. Для будущего развития нейросети современного поколения этот период стал ключевым. 

Алгоритмы усовершенствовались, были найдены ключи, что позволяли компьютеру не просто принимать информацию, но и анализировать ее. Помимо автоматизации сложных математических процессов вычисления, машинное оборудование смогло выбирать и принимать логические решения. ИИ испытывали в медицине, инженерии, финансах…

Периоды спада и нового роста ИИ

Самой большой проблемой и причиной застоя развития технологии ИИ стали:

• Технические ограничения. Многие устройства не имели функций к обработке компьютерных программ и разработка затормаживались банально из-за отсутствия необходимого “железа” для компьютеров.
• Неточности. Моделирование было несовершенным, алгоритмы допускали ошибки и не всегда эксперимент мог быть “чистым”.
• Отсутствие широкопрофильных данных. Индустрия медицины и инженерии не могли полноценно использовать ИИ из-за отсутствия набора всех данных, что необходимо было вносить вручную.

Первая “зима искусственного интеллекта” (1970-1980-е годы)

Разработка ИИ стала для людей полным разочарованием, когда те, столкнулись с множеством проблем. Завышенные ожидания не оправдались из-за невозможности создавать машины со сложной формой мышления. Ограниченные возможности не дали ученым воплотить самые амбициозные идеи.

Финансирование в 60-х годах от инвесторов сократилось и именно по этой причине “настала зима для ИИ”. Проекты были заморожены, интерес заметно упал, исследования сократились. 

Возрождение интереса к ИИ (1990-е годы)

К 90-ым годам интерес к истории создания искусственного интеллекта снова набирал обороты, ведь технические изобретения постепенно усовершенствовались. Мощные процессоры компьютеров позволяли проводить эксперименты с машинным обучением. Так, одним из основных достижений в 1997 году, стало создание IBM Deep Blue. Этот сверхмощный компьютер победил чемпиона по шахматам Гарри Каспарова. Такой успех показал ученым, что ИИ способен гибко подстраиваться под алгоритмы, прогнозировать действия и анализировать процесс.

“Мозг человека не способен удерживать и анализировать столько информации, сколько можно вложить в базу данных компьютера. Именно особенность и перспективы использования ИИ с целью анализа медицины, финансов и бизнесов стали основополагающими для современных нейросетей. Но каждой системе нужно обучение и моделирование…”, – указывает Евгений Касьяненко.

XXI век: революция искусственного интеллекта

Именно на старте 21 века искусственный интеллект смог получить доступ к информации. Ведь данные последовательно загружались на компьютеры с помощью Интернета и могли с легкостью передаваться на различные устройства. Так, стало гораздо легче обучать ИИ на основании полученного человеком опыта.

Развитие машинного обучения и нейросетей (2010-е годы)

В 2010 году активно разрабатывалось моделирование, выполнялись сложные закономерности для анализа и алгоритмов. ИИ стал распознавать речь, переводить языки, переписываться с человеком, распознавать лица, генерировать креативные идеи.

Глубокое обучение, что получило название Deep Learning, масштабировало множество проектов и открыло доступ к современным подходам в отраслях инженерии, финансов и медицины. Это стало новым витком в истории создания и развития искусственного интеллекта.

“AlphaGo от DeepMind – это яркий пример того, как “машина” может превзойти человека в стратегическом мышлении и логике”, – подчеркнул наш эксперт.

Искусственный интеллект в повседневной жизни (2020-е годы)

К 2020 году ИИ стал частью цифрового мира, активно вошли в быт чат-боты, Siri, chatGPT, разновидности голосовых ассистентов. Множество закодированных функций позволили автоматизировать рутинные задачи.

В бизнесе ИИ стал инструментом для персонализации, прогнозирования и принятия решений. Алгоритмы машинного интеллекта позволили компаниям снижать затраты и значительно повышать эффективность рутинных задач.

Сейчас искусственный интеллект допущен к управлению беспилотными системами, автомобильным движением, видеонаблюдению. Цифровое “зрение” способно выполнять команды на основе видимого поля. ИИ анализирует окружающую среду, способен находить риски как внутри систем, так и угрозы снаружи.

“Человечество не создало что-то “выше себя”, оно оптимизировало знания таким образом, чтобы облегчить свое существование. Интеллектуальные системы в значительной мере способны освоить множество процессов для упрощения жизнедеятельности и развития бизнеса”, – делится мыслями Евгений Касьяненко.

Будущее ИИ: вызовы и перспективы

Технологии развиваются со стремительной скоростью в эру, когда все можно найти в Интернете. Людям доступна лишь небольшая часть технологий, где они взаимодействуют с ИИ. На фоне этого стабильно возникают условные “вызовы” системы через этические, социальные, технологические процессы.

Возможные направления развития

Основной целью развития ИИ является объединение общего интеллекта, который можно будет адаптировать и обучать. После, разработка сверхинтеллекта имела бы перспективу диагностировать болезни, предотвращать финансовые махинации и управлять беспилотными системами более точно, корректно и с аналитикой.

Этика и угрозы искусственного интеллекта

Регулирование всех процессов вызывает сложности в том, что алгоритмы становятся сложными и контролировать их также необходимо с помощью все более мощных компьютеров. Этот фактор может вынудить осваивать новые профессии для того, чтобы рынок труда не сошел на нет. Помимо этого, информация в сети становится подверженной кибератакам. 

“В будущем особое внимание необходимо дать управлению развитием ИИ, чтобы технологии шли в ногу с системами и алгоритмами. Ведь большие риски могут стать проблемой на этапе недостающих “деталей”, как было перед первой зимой для искусственного интеллекта”, – комментирует Евгений Касьяненко.

Заключение

История развития искусственного интеллекта прошла множество этапов взлетов и падений. Начало было положено на философских домыслах и только со временем реализовалось в современные технологии нейросетей. Сегодня, разработки AI улучшают нашу повседневную жизнь, открывают множество путей для развития заработка в бизнесе, экспериментам в науке, медицине и инженерии.

В наше время ИИ – это уже не просто хайп, а инструмент, который реально работает. Чтобы он приносил пользу бизнесу, важно не просто “поставить нейросеть”, а грамотно вплести ее в процессы. Именно с этим помогает KISS Software под руководством Евгения Касьяненко. Мы делаем умные решения на базе искусственного интеллекта, которые автоматизируют рутину, повышают эффективность и помогают запускать реально инновационные продукты.

Хочется, чтобы ИИ работал на ваш бизнес, а не просто красиво звучал в презентации? Пишите в KISS, и вместе мы сделаем технологии, которые не выглядят как будущее. Они и есть будущее, где искусственный интеллект является вашим надежным помощником.