Viisi vuodenaikaa tekoälyä. Hän lyö ihmistä vallitsemaan Go-tilassa, hallitsee autonsa ja korvaa hänen työssään, ja samalla voi parantaa lääketieteen tehokkuutta. Sen pitkä historia juontaa juurensa vuoteen 1958 valtavalla koneella, joka pystyi erottamaan oikean ja vasemman.
1: 0. Sitten 2: 0. Ja 3: 0. Maaliskuussa 2016 lopullinen kokous pidettiin Four Seasons -hotellissa Soulissa, minkä jälkeen ei ollut epäilystäkään varjosta: Korean go-mestari Lee Sedol menetti 4: 1 tietokoneelle, jolla oli Googlen tytäryhtiön kehittämä AlphaGo-ohjelma. "Deepmind". Ensimmäistä kertaa historiassa "koneoppimisen" ja "keinotekoisten hermoverkkojen" mekanismi ylitti täysin ihmisen aivot tässä pelissä, jota pidetään vaikeampana simuloida kuin shakki. Monet asiantuntijat korostavat odottaneensa tällaista tulosta vasta muutamassa vuodessa.
Laajemmalle yleisölle tämä oli todiste uuden "syvän oppimisen" tekniikan voimasta, joka on nyt ääniassistenttien, autonomisten autojen, kasvojentunnistuksen, konekäännösten ytimessä ja helpottaa myös lääketieteellistä diagnosointia …
Amerikkalaisten ja kiinalaisten yritysten osoittama kiinnostus automaattiseen oppimistekniikkaan korkean teknologian alalla (Google, Amazon, Facebook, Microsoft, Baidu, Tensent) kattaa koko planeetan ja on siirtymässä yhä enemmän Sanomalehtien tieteelliset otsikot taloudellisessa, analyyttisessä ja sosiaalisessa materiaalissa. Tosiasia, että tekoäly ei vain lupaa suuria muutoksia taloudessa, vaan herättää ajatuksia myös uusista tuhoisista aseista, kansalaisten yleisestä valvonnasta, työntekijöiden korvaamisesta roboteilla, eettisistä ongelmista …
Mutta mistä AI-tekniikan vallankumous tuli? Hänen tarinassaan on tarpeeksi ylä- ja alamäkiä. Hän luottaa neurotieteen ja tietotekniikan saavutuksiin (kuten nimestä saatat arvata) sekä fysiikkaan. Hänen polunsa kulki Ranskan, Yhdysvaltojen, Japanin, Sveitsin ja Neuvostoliiton kautta. Tällä alueella useat tiedekoulut törmäsivät toisiinsa. He voittivat yhden päivän ja hävisivät seuraavan. Kaikkien kesti osoittaa kärsivällisyyttä, pysyvyyttä ja halukkuutta ottaa riskejä. Tässä tarinassa on kaksi talvea ja kolme jousta.
Itsetietoinen kone
Kaikki alkoi hienosti. "Amerikkalainen armeija puhui ideasta koneesta, joka voi kävellä, puhua, nähdä, kirjoittaa, tuottaa ja tulla tietoiseksi itsestään", kirjoitti The New York Times 8. heinäkuuta 1958. Tässä yhden sarakkeen artikkelissa kuvataan Perceptron, jonka on luonut amerikkalainen psykologi Frank Rosenblatt Cornellin yliopiston laboratorioissa. Tämä 2 miljoonan dollarin kone oli tuolloin suunnilleen kahden tai kolmen jääkaapin kokoinen ja punottiin monilla langoilla. Amerikkalaisen lehdistön edessä pidetyn mielenosoituksen aikana Perceptron määritteli, onko arkkiin piirretty neliö oikealla vai vasemmalla. Tiedemies lupasi, että 100 miljoonan dollarin investoinnilla hänen kone pystyy lukemaan ja kirjoittamaan vuodessa. Itse asiassa tämä kesti yli 30 vuotta …
Mainosvideo:
Olipa se miten tahansa, pääasia tässä projektissa oli inspiraation lähde, joka pysyi muuttumattomana AlphaGon ja sen "sukulaisten" saakka. Psykologi Frank Rosenblatt on ollut mukana kybernetiikan ja tekoälyn käsitteissä yli kymmenen vuoden ajan. Muuten, hän kehitti perceptroninsa kahden muun pohjoisamerikkalaisen psykologin: Warren McCullochin ja Donald Hebbin avulla. Ensimmäinen julkaistu vuonna 1943 yhteisartikkeli Walter Pittsin (Walter Pitts) kanssa ehdotuksella luoda "keinotekoisia" neuroneja, joiden tulisi alkaa luonnollisista ja joilla olisi matemaattisia ominaisuuksia. Toinen otti käyttöön säännöt vuonna 1949, jotta keinotekoiset neuronit voivat oppia kokeilemalla ja erehdyttämällä, kuten aivot tekevät.
Silta biologian ja matematiikan välillä oli rohkea aloite. Laskentayksikkö (neuroni) voi olla aktiivinen (1) tai passiivinen (0) riippuen muiden keinotekoisten muodostumien ärsykkeistä, joihin se on kytketty, muodostaen monimutkaisen ja dynaamisen verkon. Tarkemmin sanottuna jokainen neuroni vastaanottaa tietyn symbolisarjan ja vertaa sitä tiettyyn kynnysarvoon. Jos kynnysarvo ylitetään, arvo on 1, muuten se on 0. Kirjailijat ovat osoittaneet, että niihin liittyvä järjestelmä pystyy suorittamaan loogisia toimintoja, kuten “ja” ja “tai” …, ja siten suorittamaan laskelmat. Teoriassa.
Tämä innovatiivinen laskentatapa johti historian ensimmäiseen riitaan. Nämä kaksi käsitettä yhdistyivät keskenään sekoittamattomassa vastakkainasettelussa, joka jatkuu tähän päivään saakka. Toisaalta on hermoverkkojen kannattajia ja toisaalta "klassisten" tietokoneiden kannattajia. Viimeksi mainitut perustuvat kolmeen periaatteeseen: laskelmat ovat pääosin peräkkäisiä, muisti ja laskelmat varustetaan selkeästi määritellyillä komponenteilla, minkä tahansa väliarvon tulisi olla yhtä suuri kuin 0 tai 1. Ensin mainitun osalta kaikki on erilaista: verkko tarjoaa sekä muistia että laskelmia, ei ole keskitettyä ohjausta, ja väliarvot ovat sallittuja.
"Perceptronilla" on myös kyky oppia esimerkiksi tunnistamaan kuvio tai luokittelemaan signaalit. Näin ampuja korjaa näkymän. Jos luoti menee oikealle, se siirtää tynnyrin vasemmalle. Keinotekoisten hermosolujen tasolla tämä tarkoittaa heikentävän oikealle vetävien suosimista vasemmalle vetävien hyväksi ja antavan sinun osua maaliin. Ainoa jäljellä on luoda tämä neuronien seka ja löytää tapa yhdistää ne.
Olipa se miten tahansa, innostus väheni merkittävästi vuonna 1968 julkaistuaan Seymour Papertin ja Marvin Minskyn kirjan Perceptrons. Siinä he osoittivat, että käsitysrakenteen avulla voit ratkaista vain yksinkertaisimmat ongelmat. Se oli ensimmäinen keinotekoisen älykkyyden talvi, jonka ensimmäinen kevät, meidän on tunnustettava, ei tuottanut paljon hedelmää. Ja tuuli puhalsi mistä tahansa: Marvin Minsky seisoi juuri "tekoälyn" käsitteen syntymisen syynä vuonna 1955.
AI ja AI törmäävät toisiinsa
Saman vuoden 31. elokuuta hän ja kollega John McCarthy lähettivät kymmenen ihmistä, jotka kutsuivat heitä osallistumaan ensi kesänä kahden kuukauden työhön, joka käsitteli tuolloin ensimmäistä tekoälyn konseptia Dartmouth Collegessa. Warren McCulloch ja Claude Shannon, tietotekniikan ja tietoliikenneteorian isä, olivat läsnä. Juuri hän toi Minskyn ja McCarthyn Bell-laboratorioon, josta myöhemmin tulivat transistorit ja laserit. Lisäksi heistä tuli yksi hermoverkkojen elpymisen keskuksista 1980-luvulla.
Samanaikaisesti muodostettiin kaksi uutta liikettä, ja Stanfordin yliopistosta tuli heidän taistelukentänsä. Toisaalta siellä oli lyhenne AI: stä, "tekoäly", erilaisessa ymmärryksessä kuin hermostoverkot, jota puolusti John McCarthy (hän jätti Massachusettsin teknillisen instituutin ja perusti oman laboratorion Stanfordiin). Toisaalta on UI, "tehostettu älykkyys", mikä heijastaa Douglas Engelbartin uutta lähestymistapaa. Hänet palkkasi vuonna 1957 Stanford Research Institute (perusti vuonna 1946 riippumattoman instituutin, joka oli vuorovaikutuksessa yksityisen sektorin kanssa).
Douglas Engelbart oli vaikea polku hänen takanaan. Hän oli teknikko ja harjoitti tutkaa toisen maailmansodan aikana, mutta jatkoi sitten opintojaan ja puolusti väitöskirjaansa. Ennen siirtymistään Stanfordiin hän jopa perusti oman yrityksen, mutta se kesti vain kaksi vuotta. Uudessa paikassa hän aloitti näkemyksensä ihmisten kykyjen parantamisesta. Hänen mukaansa hänellä oli selkeä käsitys siitä, kuinka”kollegat istuvat eri huoneissa samanlaisissa työasemissa, jotka on kytketty samaan tietojärjestelmään ja voivat toimia tiiviissä vuorovaikutuksessa ja vaihtaa tietoja”, sanoo sosiologi Thierry Bardini.
Tämä visio toteutettiin käytännössä joulukuussa 1968, kymmenen vuotta Perceptronin käyttöönoton jälkeen, kun demonstroitiin oNLine-järjestelmää, jossa näytössä oli tekstieditori, hyperlinkit asiakirjoihin, kaavioihin ja hiireen. Douglas Engelbart oli visionääri, mutta todennäköisesti katsoi liian pitkälle tulevaisuuteen voidakseen todella ilmoittaa itsestään.
Tammikuu 1984, ensimmäinen Macintosh
John McCarthy puolestaan kutsui tätä järjestelmää tarpeettomasti "diktatuuriseksi", koska se asetti erityisen lähestymistavan tekstin jäsentämiseen. Tämä rohkea tutkija, jota Engelbartin tavoin rahoitti amerikkalainen armeija, esitteli oman, symbolisen käsityksen tekoälystä. Tässä hän luottaa LISP: ään, joka oli yksi ensimmäisistä kehittämistään ohjelmointikieleistä. Ajatuksena oli jäljitellä ajatusprosessia loogisella sääntö- ja symboliketjulla ja muodostaa siten ajatus tai ainakin kognitiivinen toiminto. Tällä ei ole mitään tekemistä riippumattomien neuroniverkkojen kanssa, jotka voivat oppia, mutta eivät pysty selittämään valintansa. Sen lisäksi, että robo-käsi, joka kaatoi lävistimen, joka huvitti kaikkia koputtamalla laseja, uusi lähestymistapa oli melko onnistunut suhteessa siihen, mitä jo pitkään on kutsuttu "asiantuntijajärjestelmiksi". Sääntöketjut antoivat koneille mahdollisuuden analysoida tietoja monilla aloilla, olivatpa ne sitten finanssia, lääketiede, valmistus, käännös.
Vuonna 1970 Minskyn kollega antoi seuraavan lausunnon Life-lehdelle:”Kahdeksan vuoden kuluessa meillä on kone tavallisen ihmisen älykkyyden avulla. Toisin sanoen kone, joka osaa lukea Shakespearea, vaihtaa öljyä autossa, vitsi, taistella."
Symbolisen lähestymistavan voitto
Ilmeisesti tekoäly ei pidä ennustamisesta. Vuonna 1973 Englannissa julkaistiin raportti, jossa jäähdytettiin kuumia päätä:”Suurin osa tekoälyn ja siihen liittyvien alojen parissa työskentelevistä tutkijoista myöntää olevansa pettyneitä siihen, mitä on saavutettu viimeisen 25 vuoden aikana. (…) Yhdessäkään leirissä toistaiseksi tehdyt löytöt eivät ole tuottaneet luvattuja tuloksia."
Seuraavat vuodet ovat vahvistaneet tämän diagnoosin. 1980-luvulla AI-yritykset menivät konkurssiin tai muuttivat aloja. McCarthy-laboratoriotalo purettiin vuonna 1986.
Douglas Engelbart voitti. Tammikuussa 1984 Apple julkaisi ensimmäisen Macintoshinsä, toteuttaen suurimman osan insinöörin ideoista käytännössä.
Siten voitto ei mennyt tekoälylle, josta Minsky ja McCarthy haaveilivat, vaan Engelbartin tehostetulle älylle. Kaikki tämä on johtanut tehokkaiden tietokoneiden kehittämiseen. Ja tekoäly on päässyt umpikujaan. Symbolismi osoittautui voimakkaammaksi kuin hermoverkot. Siitä huolimatta tarinamme ei lopu tähän, ja he julistavat silti itsensä.
David Larousserie