2023-SI-History-of-AI-Discovery

Oglejmo si zgodovino umetne inteligence in odkrijmo znanstvene dosežke, ki so pripeljali do sedanje uporabe umetne inteligence. S klikom na posamezno leto boste lahko izvedeli več o ustreznem znanstvenem mejniku.

1837 Britanka Ada Lovelace velja za prvo računalniško programerko in je avtorica prve serije navodil za analitični stroj, ki ga je zasnoval Charles Babbage.

1921 Slovenski izraz robot izhaja iz češke besede robota, ki pomeni "opravilo", ali "tlaka". Izraz je uvedel Karel Čapek v svojem delu "Rossum's Universal Robots", ki je postalo mejnik v zgodovini znanstvene fantastike.

1939 Še pred izumom računalnika je Alan Turing razvil koncept stroja, ki lahko na podlagi preprostih simbolov teoretično izračuna vse, kot to počnejo računalniki.

1945 Prvi programabilni digitalni Turingov stroj za splošno rabo, izdelan v Filadelfiji, ZDA.

1950 Turing v svojem članku "Računalniški stroji in inteligenca" opisuje test za ugotavljanje sposobnosti stroja za inteligentno vedenje. Njegov test temelji na ideji igre posnemanja.

1953 Margaret Masterman, ustanoviteljica Cambridge Language Research Unit, je pomembno prispevala k zasnovi programov za obdelavo jezika.

1954 Z le šestimi slovničnimi pravili in 250 leksemi besedišča je stroj v prvem poskusu iz ruščine v angleščino prevedel več kot šestdeset stavkov. Poskus je odprl pot velikim naložbam na področju računalniškega jezikoslovja.

1956 Konferenca v Dartmouthu v New Hampshiru, na kateri se je zbralo več kot 20 uglednih strokovnjakov iz področij računalništva in kognitivnih znanosti, velja za zibelko rabe izraza »umetna inteligenca«. Umetna inteligenca je opredeljena kot sklop metod, orodij in sistemov za reševanje problemov, ki ga sicer običajno povezujemo s človeško inteligenco.

1956 Allen Newell, Herbert Simon in Shaw Cliff so zasnovali program Logic Theorist s sposobnostjo avtomatiziranega sklepanja. Od leta 1956 je program uspešno dokazoval teoreme in teorije nadarjenih matematikov.

1957 Frank Rosenblatt, znan tudi kot izumitelj tehnike globokega učenja, je prvi predstavil Perceptron, računalnik, ki na podlagi simulacije procesov pomnjenja razporeja kartice z navodili glede na njihove značilnosti.

1957 Simon Herbert in Allen Newell ustvarita GPS, univerzalni stroj za reševanje problemov, ki je znal reševati preproste formalizirane probleme, ne pa tudi problemov iz resničnega sveta, zaradi njihove kompleksnosti.

1965 JELIZA Josepha Weizenbauma je računalniški program za obdelavo naravnega jezika, ki simulira komunikacijo med ljudmi in stroji. Je prvi dobro znani klepetalni robot, ali ChatBot.

1966 Shakey, mobilni robot za splošno uporabo, je bil prvi projekt, ki je združil logično sklepanje in fizično delovanje. Shakey je bil sposoben samostojno analizirati obsežne naloge in jih razčleniti na osnovne korake.

1972 MYCIN je prvi profesionalni sistem, v katerem je mehanizem sklepanja ločen od baze znanja, in ki je sposoben pojasniti način lastnega sklepanja. Sistem se v praksi ni nikoli uporabljal zaradi pojava etičnih in pravnih vprašanj, povezanih z uporabo računalnikov v medicini.

1986 Na področju sistemov pretvorbe besedila v govor sta Terrence J. Sejnowski in Charles Rosenberg razvila program NETtalk, ki zna brati besede, jih pravilno izgovarjati, vse, kar se nauči, pa zna uporabiti tudi pri še neznanih besedah. NETtalk je zgodnja različica umetnih nevronskih mrež-programov, ki so opremljeni z veliko količino podatkov, na podlagi katerih so sposobni samostojnega sklepanja. Njihova zgradba in delovanje sta tako podobni človeškim možganom.

1986 Na Carnegie Mellon University so leta 1986 pričeli razvijati in izdelovati prvi avtonomni avtomobil Navlab 1.

1997 Deep Blue podjetja IBM velja za mejnik v zgodovini umetne inteligence. Leta 1997 je sistem prvič premagal svetovnega prvaka v šahu, Garija Kasparova.

2009 Hierarhična podatkovna zbirka slik velikega obsega (ImageNET): ImageNet je podatkovna zbirka slik, v kateri je vsako vozlišče hierarhije predstavljeno s stotinami in tisoči slik. Vse slike so ročno anotirane. Podatkovna zbirka je orodje za spodbujanje napredka na področju računalniškega vida in globokega učenja.

2012 Globoko učenje ob prepoznavanju slik (AlexNet): leta 2012 je AlexNet, algoritem globokega učenja, zmagal na izzivu ImageNet s 16-odstotno stopnjo napak. S tem dogodkom je prvič v zgodovini stopnja napak padla pod 20%.

2013 Word2Vec uporablja nevronsko mrežo za učenje asociacij iz obsežnega besedila tako, da vsako besedo predstavi kot set številk ali vektor. Word2VEc prepoznava sopomenke in predlaga dodatne besede.

2015 Računalniški vid preseže človeški vid: februarja 2015 je Microsoftov sistem računalniškega vida s stopnjo napake le 4,9% presegel sposobnosti človeškega vida. Decembra istega leta je podjetje s stopnjo napake le 3,6% že preseglo lastni rekord.

2015 Elon Musk napoveduje, da bo v dveh letih proizvodnja avtonomnih avtomobilov, ki bodo sposobni delovati v kakršnihkoli razmerah na kakršnikoli cesti, postala zelo enostavna. Realnost sicer kaže, da leta 2023 povsem avtonomni avtomobili še ne obstajajo.

2018 Yann Le Cun, Yoshua Bengio in Geoffrey Hinton za svoj temeljni prispevek na področju globokega učenja prejmejo Turingovo nagrado, ki jo nekateri imenujejo tudi Nobelova nagrada na podorčju računalništva. Njihovo delo pomembno prispeva k razvoju umetne inteligence.

2022 Generativna UI Generativna UI je sistem, ki je sposoben ustvariti novo besedilo, slike ali druge vrste vsebine (glasbo, video, glas itd.) na podlagi učnih podatkov in navodil človeškega uporabnika (ali « prompt").

KAJ SLEDI ? Možnosti, ki jih ponuja UI, se zdijo neomejene in zajemajo vsa področja družbenega življenja. Čeprav so avtonomni avtomobili in robotski osebni asistenti še daleč, pa generativna UI že vpliva na naš odnos do ustvarjalnosti in učenja. Zagotovo se nam na številnih področjih v bližnji prihodnosti obeta še veliko sprememb. Podnebne spremembe in izčrpavanje naravnih virov lahko bistveno spremenijo proces razvoja UI, ki je energetsko intenziven, zato se v luči morebitnega pomanjkanja naravnih virov in energije v prihodnosti postavlja vprašanje odpornosti takšnih sistemov. Številni raziskovalci zato danes preučujejo koncepte varčnih tehnologij UI z omejeno porabo naravnih virov.