Istorija Veštacke Inteligencije

Počeci veštačke inteligencije

Istorija vestacke inteligencije je uzbudljiva saga koja seže u prvu polovinu 20. veka, kada je naučna fantastika upoznala svet sa konceptom veštački inteligentnih robota. Počelo je sa “bezosećajnim” Limenim čovekom iz Čarobnjaka iz Oza, a nastavilo se humanoidnim robotom koji je imitirao Mariju u filmu Metropolis. Do 1950-ih godina, generacija naučnika, matematičara i filozofa bila je kulturno asimilovana sa konceptom veštačke inteligencije (AI). Jedna od tih osoba bio je Alan Turing, mladi britanski polimat koji je istraživao matematičke mogućnosti veštačke inteligencije. Turing je sugerisao da ljudi koriste dostupne informacije, kao i razum, kako bi rešavali probleme i donosili odluke, pa zašto mašine ne bi mogle isto? To je bio logički okvir njegovog rada iz 1950. godine, Računarski pomoćnici i inteligencija, u kojem je razmatrao kako napraviti inteligentne mašine i kako testirati njihovu inteligenciju.

Carobnjak-iz-Oza-Limeni — ''Čarobnjak iz Oza'' - Limeni

Metropolis-1927-Robot-Marija — ''Metropolis'' iz 1927 godine - Robot Marija

Međutim, ostvarivanje ovih ideja bilo je još uvek daleko. Pre 1949. godine, računari su imali jedan ključni nedostatak za inteligenciju: nisu mogli da pamte naredbe, već samo da ih izvršavaju. Drugim rečima, računari su mogli da im se kaže šta da rade, ali nisu mogli da pamte šta su uradili. Takođe, računarska tehnologija bila je izuzetno skupa. Početkom 1950-ih godina, trošak zakupa računara bio je do 200.000 dolara mesečno. Samo prestižni univerziteti i velike tehnološke kompanije mogle su da priušte da se bave ovim neistraženim vodama. Bio je potreban dokaz koncepta, kao i zagovaranje visokoprofilnih ljudi, da bi se ubedili izvori finansiranja da je mašinska inteligencija vredna istraživanja.

Dokaz koncepta inicijalizovan je pet godina kasnije kroz program Logički teoretičar Alena Njuela, Klifa Šoa i Herberta Simona. Logički teoretičar bio je program dizajniran da imitira veštine rešavanja problema čoveka i finansirala ga je Korporacija za istraživanje i razvoj (RAND). Smatra se da je to prvi program veštačke inteligencije i predstavljen je na Letnjem istraživačkom projektu na Dartmouthu o veštačkoj inteligenciji (DSRPAI) koji su organizovali Džon Makarti i Marvin Minski 1956. godine. Na ovoj istorijskoj konferenciji, Makarti, predstavljajući veliki saradnički napor, okupio je vodeće istraživače iz različitih oblasti za otvorenu diskusiju o veštačkoj inteligenciji, terminu koji je upravo on skovao na tom događaju. Nažalost, konferencija nije ispunila Makartijeva očekivanja; ljudi su dolazili i odlazili po svojoj volji, i nije postignut dogovor o standardnim metodama za polje. Bez obzira na to, svi su se sa velikim entuzijazmom složili da je AI ostvarljiv. Značaj ovog događaja ne može se potceniti jer je katalizovao narednih dvadeset godina istraživanja u oblasti veštačke inteligencije.

Rani Uspon i Izazovi Veštačke Inteligencije (1957-1974)

Od 1957. do 1974. godine, AI je cvetala. Računari su mogli da skladište više informacija i postali su brži, jeftiniji i pristupačniji. Algoritmi mašinskog učenja takođe su se poboljšali, a ljudi su postajali bolji u tome koji algoritam primeniti na svoj problem. Rani pokazatelji poput Generalnog problem rešavača Njuel i Simona i ELIZA-e Džozefa Vajzenbauma pokazali su obećanje ka ciljevima rešavanja problema i tumačenja govornog jezika, redom. Ovi uspesi, kao i zagovaranje vodećih istraživača (pre svega učesnika DSRPAI) ubedili su vladine agencije poput Agencije za napredne odbrambene istraživačke projekte (DARPA) da finansiraju istraživanja veštačke inteligencije na nekoliko institucija. Vlada je bila posebno zainteresovana za mašinu koja bi mogla da transkribuje i prevodi govor kao i za obradu podataka visokog protoka. Optimizam je bio visok, a očekivanja još viša. Godine 1970. Marvin Minski je rekao za Life Magazine: “Od tri do osam godina imaćemo mašinu sa opštom inteligencijom prosečnog ljudskog bića.” Međutim, iako je osnovni dokaz principa bio tu, do ostvarenja krajnjih ciljeva kao što su obrada prirodnog jezika, apstraktno mišljenje i samoprepoznavanje još je bilo dug put.

Prepreka u razvoju veštačke inteligencije bila je nedostatak računarske snage za obavljanje značajnih zadataka: računari jednostavno nisu mogli da skladište dovoljno informacija ili da ih obrade dovoljno brzo. Da bi se komuniciralo, na primer, potrebno je znati značenja mnogih reči i razumeti ih u mnogim kombinacijama. Hans Moravec, doktorski student Makartija u to vreme, izjavio je da “računari još uvek su milion puta prešli suviše slabi da bi pokazali inteligenciju”. Kako je strpljenje opadalo, tako je i finansiranje, i istraživanja su se usporila tokom deset godina.

Renesansa veštačke inteligencije

U 1980-ima, veštačka inteligencija je ponovo oživela iz dva izvora: proširenja algoritamskog alata i pojačanja finansiranja. Džon Hopfild i Dejvid Rumelhart popularizovali su tehnike “dubokog učenja” koje su omogućile računarima da uče koristeći iskustvo. Sa druge strane, Edvard Faigenbaum je predstavio ekspertne sisteme koji su imitirali proces donošenja odluka ljudskog stručnjaka. Program bi pitao stručnjaka u nekoj oblasti kako da odgovori u određenoj situaciji, i kada bi se ovo naučilo za skoro svaku situaciju, ne-stručnjaci bi mogli da dobiju savete od tog programa. Ekspertni sistemi široko su korišćeni u industriji. Japanska vlada snažno je finansirala ekspertne sisteme i druge napore vezane za veštačku inteligenciju kao deo svog Projekta pete generacije računara (FGCP). Od 1982. do 1990. godine, uložili su 400 miliona dolara sa ciljem da revolucionizuju obradu računara, implementiraju logičko programiranje i poboljšaju veštačku inteligenciju. Nažalost, većina ambicioznih ciljeva nije ostvarena. Međutim, moglo bi se tvrditi da su indirektni efekti FGCP-a inspirisali talentovanu mladu generaciju inženjera i naučnika. Bez obzira na to, finansiranje FGCP-a je prestalo, a veštačka inteligencija je ispala iz žižne tačke.

Ironično, u odsustvu vladinog finansiranja i javnog hajpa, veštačka inteligencija je napredovala. Tokom 1990-ih i 2000-ih godina, mnogi od ključnih ciljeva veštačke inteligencije bili su ostvareni. Godine 1997, vladajući svetski šahovski prvak i velemajstor Gari Kasparov poražen je od strane IBM-ovog Deep Blue, programa za igranje šaha na računaru. Ova veoma publicirana partija bila je prvi put da je vladajući svetski šahovski šampion izgubio od računara i predstavljala je veliki korak ka programu za donošenje odluka veštačke inteligencije. Istog iste godine, softver za prepoznavanje govora, razvijen od strane Dragon Systems, implementiran je na Windowsu. To je bio još jedan veliki korak napred, ali u pravcu tumačenja govornog jezika. Činilo se da nije bilo problema koje mašine ne bi mogle rešiti. Čak je bila u igri i ljudska emocija, kako je pokazao Kismet, robot razvijen od strane Sintije Brezil koji je mogao prepoznati i prikazati emocije.

Gari Kasparov u partiji šaha protiv IMB-ovog Deep Blue računara

''Dragon'' Program prepoznavanja govora za Windows

Kismet robot koji je imao mogućnost prepoznavanja ljudskih emocija

Evolucija veštačke inteligencije

Vreme leči sve rane. Nismo postali pametniji u vezi sa tim kako kodiramo veštačku inteligenciju, pa šta se promenilo? Ispostavilo se da je osnovni limit računarskog skladištenja koji nas je zaustavio pre 30 godina više nije bio problem. Murfov zakon, koji procenjuje da se memorija i brzina računara udvostručuje svake godine, napokon je stigao i u mnogim slučajevima nadmašio naše potrebe. To je upravo omogućilo Deep Blue-u da pobedi Garija Kasparova 1997. godine, i Alpha Go-u kompanije Google da pobedi kineskog prvaka u go-u, Ke Jie-a, samo nekoliko meseci ranije. To nudi malo objašnjenja za rolerkoster istraživanja veštačke inteligencije; saturiramo sposobnosti AI do nivoa naše trenutne računarske snage (računarsko skladištenje i brzina obrade), a zatim čekamo da Murfov zakon ponovo sustigne.

Ova dinamika značila je da su istraživači uvek bili u potrazi za novim metodama i tehnikama koje bi iskoristile rastuću moć računara. Dublje razumevanje neuronskih mreža, tehnika koja oponaša rad ljudskog mozga, postala je ključna za razvoj modernih algoritama mašinskog učenja. Ovaj pristup omogućio je mašinama da samostalno uče i poboljšavaju svoje performanse sa iskustvom, što je dovelo do neverovatnih dostignuća u prepoznavanju slika, obradi prirodnog jezika, autonomnoj vožnji i mnogim drugim oblastima.

Savremena veštačka inteligencija

Savremena vestacka inteligencija, za razliku od svojih prethodnika, usmerena je na rešavanje stvarnih problema i primenjuje se široko u industriji, medicini, finansijama, transportu i drugim oblastima. Sve više se koriste algoritmi dubokog učenja za analizu velikih količina podataka, što omogućava bolje donošenje odluka i optimizaciju procesa. Na primer, algoritmi za prepoznavanje uzoraka koriste se za dijagnozu bolesti na osnovu medicinskih slika, dok se algoritmi za obradu prirodnog jezika koriste za prevođenje teksta sa jednog jezika na drugi.

Etička pitanja i izazovi

Uprkos tim izazovima, veštačka inteligencija nastavlja da napreduje i transformiše naš svet na načine koji su nezamislivi pre samo nekoliko decenija. Sa stalnim inovacijama i istraživanjima, budućnost veštačke inteligencije izgleda svetlo, sa obećanjem da će doneti još veće promene u naš život i društvo.

Međutim, sa napretkom veštačke inteligencije dolaze i nova pitanja i izazovi. Postavlja se pitanje etičke upotrebe veštačke inteligencije, kao i mogućnosti njenog zloupotrebljavanja. Takođe, postoji zabrinutost zbog mogućih socijalnih i ekonomskih posledica automatizacije poslova koje donosi veštačka inteligencija.

Uticaj na tržište rada

Još jedan važan aspekt razvoja veštačke inteligencije je njen uticaj na tržište rada i društvo u celini. Dok će automatizacija poslova doneti efikasnost i produktivnost u mnogim industrijama, takođe će dovesti do promena u potrebama za radnom snagom i mogućih gubitaka radnih mesta. Stoga je važno da se istraži način kako se vestacka inteligencija može koristiti za poboljšanje ljudskog života i stvaranje novih mogućnosti za zapošljavanje.

Na primer, korišćenje ChatGPT-a je relativno jednostavno i može biti korisno u različitim situacijama. Kako da koristim ChatGPT? Možete ga koristiti za dobijanje informacija, rešavanje problema, kreiranje sadržaja, pisanje eseja ili članaka, ili čak za pomoć u učenju novih veština. Sve što je potrebno je da postavite pitanje ili zatražite pomoć u vezi sa određenom temom, a ChatGPT će vam pružiti detaljne i korisne odgovore. Takođe možete koristiti ChatGPT za brainstorming ideja, planiranje projekata, ili jednostavno kao alat za inspiraciju i kreativno razmišljanje.

Sigurnost i odgovornost

Jedno od glavnih pitanja koja se postavljaju u vezi sa veštačkom inteligencijom je pitanje sigurnosti. Kako veštačka inteligencija postaje sve moćnija, postoji zabrinutost da bi mogla da pređe kontrolu i da donese odluke koje nisu u skladu sa ljudskim interesima. Zbog toga je važno razvijati mere sigurnosti i kontrole kako bi se osiguralo da veštačka inteligencija ostane bezbedna i pouzdana.

Pored toga, razvoj autonomnih sistema kao što su autonomna vozila, roboti za kućnu upotrebu i roboti za industrijsku primenu otvara nova pitanja o sigurnosti i odgovornosti. Kako ovi sistemi postaju sve sofisticiraniji i sposobniji za samostalno donošenje odluka, postaje neophodno osigurati da se odluke koje donose u skladu sa moralnim i etičkim standardima ljudi.

Pravednost i jednakost

Takođe je važno razmišljati o pitanjima pravednosti i jednakosti u vezi sa veštačkom inteligencijom. Postoji zabrinutost da bi nepravilna upotreba veštačke inteligencije mogla da dovede do nepravedne diskriminacije i da ugrozi osnovna ljudska prava. Zbog toga je neophodno razvijati politike i standarde koji će osigurati da se veštačka inteligencija koristi na način koji je fer i jednak za sve.

Kako da koristim Midjourney postaje sve popularnije pitanje među kreativcima, jer ova platforma koristi napredne algoritme za generisanje umetničkih dela. Developeri Midjourney su za treniranje svoje veštačke inteligencije koristili stilove poznatih umetnika, praktično kopirajući njihove tehnike i izraze. Ovaj pristup je omogućio stvaranje visokokvalitetnih vizuelnih radova, ali je takođe izazvao kontroverze jer kreativci, kao prvi pogođeni ovom AI tehnologijom, strahuju da bi mogli biti zamenjeni. Dizajneri koji koriste Midjourney mogu brzo i efikasno generisati dizajne, što potencijalno smanjuje potrebu za ljudskom kreativnošću i veštinama u određenim sektorima.

Budućnost veštačke inteligencije

Iako je veštačka inteligencija postigla značajan napredak, još uvek postoje mnoge neotkrivene mogućnosti i izazovi pred njom. Neki istraživači veruju da će sledeći korak u razvoju veštačke inteligencije biti stvaranje veštačke opšte inteligencije – sistem koji bi mogao da rešava širok spektar problema na isti način kao što to čini ljudski mozak. Međutim, postizanje ovog cilja zahtevaće rešavanje mnogih složenih problema, uključujući razumevanje ljudske kognicije, razvoj novih algoritama i tehnika učenja, kao i rešavanje etičkih i socijalnih pitanja.

Uz sve ove izazove, veštačka inteligencija ima ogroman potencijal da donese pozitivne promene u svetu. Od revolucije u medicini i zdravstvu do transformacije načina na koji radimo i živimo, veštačka inteligencija može da unapredi naše živote na mnoge načine. Ključno je da nastavimo da istražujemo ove mogućnosti i da razvijamo veštačku inteligenciju na način koji će doneti najveću korist celom čovečanstvu.