Zsenik a Mesterséges Intelligencia történelméből – kezdetektől napjainkig
A mesterséges intelligencia története a 20. század közepén indult el, amikor néhány kivételes tudós merte feltenni a kérdést: vajon gondolkodhatnak-e a gépek?
Alan Turing azzal a híres tesztjével teremtette meg az MI alapgondolatát, míg John McCarthy megalkotta a „mesterséges intelligencia” kifejezést, és a Lisp programnyelvet, amely évtizedekig az MI-kutatások fő eszköze lett.
Frank Rosenblatt a perceptronnal elindította a neurális hálók első hullámát, Arthur Samuel pedig bebizonyította, hogy egy gép képes játszva tanulni.
A következő évtizedekben újabb úttörők vitték tovább a lángot. Marvin Minsky és Seymour Papert a kognitív tudomány és a mesterséges intelligencia határán dolgoztak, egyszerre formálva az elméleti és gyakorlati irányokat.
Norbert Wiener a kibernetikával megalapozta a visszacsatolás és önszabályozás elméletét, Herbert Simon és Allen Newell pedig az első problémamegoldó algoritmusokat hozták létre. Claude Shannon információelmélete matematikai nyelvet adott a kommunikációhoz és a gépi tanuláshoz. Az 1970–90-es években az MI „második hulláma” következett: Judea Pearl a valószínűségi modellekkel és a kauzalitás elméletével forradalmasította a tudományos gondolkodást, Edward Feigenbaum pedig a szakértői rendszerek révén megmutatta, hogyan válhat az MI gyakorlati eszközzé az orvoslásban, mérnöki munkában és ipari alkalmazásokban.
A 21. században egy új generáció hozta el a modern mélytanulás forradalmát. Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio és Yann LeCun megmutatták, hogyan képesek a mély neurális hálók beszédet, képet és szöveget feldolgozni emberhez hasonló pontossággal.
Andrew Ng nemcsak a kutatásban, hanem az oktatásban és a vállalati alkalmazásokban is kulcsszerepet játszott, elérhetővé téve a technológiát milliók számára.
Demis Hassabis a DeepMind élén világraszóló áttöréseket ért el az AlphaGo és az AlphaFold révén, Fei-Fei Li az ImageNet projektjével robbanást indított el a számítógépes látásban, Ian Goodfellow pedig a GAN-ekkel (generatív ellenséges hálók) teljesen új korszakot nyitott a mesterséges intelligencia kreatív képességeiben.
E tudósok közös munkája alakította azt a világot, amelyben ma élünk: ahol az MI már nem csupán elmélet, hanem a mindennapi élet része. Örökségük egyszerre szól a matematikai elmélyülésről, a technikai bátorságról és arról az emberi kíváncsiságról, amely nélkül a mesterséges intelligencia nem létezne.
1940–1950-es évek – Az alapok keresése
Alan Turing feltette a kérdést: „Gondolkodhatnak-e a gépek?” és megalkotta a híres Turing-tesztet.
Norbert Wiener a kibernetikával az önszabályozó rendszerek elméletét mutatta be, amely a gépi tanulás előfutára lett.
Claude Shannon az információelmélet megalkotásával lefektette a kommunikáció és a neurális hálók matematikai alapjait.
Korszak összegzése: Az MI gondolati és matematikai alapjainak megteremtése – a gépek gondolkodásának lehetősége immár tudományos kérdés lett.
1950–1960-as évek – Az első intelligens programok
John McCarthy megalkotta a „mesterséges intelligencia” kifejezést és a Lisp nyelvet.
Herbert A. Simon és Allen Newell létrehozták a Logic Theorist és General Problem Solver programokat, amelyek az algoritmikus gondolkodás mérföldkövei.
Frank Rosenblatt a perceptron kifejlesztésével elindította a neurális hálók első hullámát.
Arthur Samuel az első gépi tanuló játékprogrammal bizonyította, hogy a gépek képesek tapasztalatból fejlődni.
Korszak összegzése: Megszületett az MI „gyermekkora” – az első programok, nyelvek és neurális modellek.
1960–1970-es évek – Kritika és új irányok
Marvin Minsky és Seymour Papert a kognitív tudomány és az MI határterületén dolgoztak, új módszereket és gondolkodási kereteket hozva be.
Műveik egyaránt inspiráltak és korlátoztak: a perceptron-kritika például hosszú időre visszavetette a neurális hálók fejlődését.
Korszak összegzése: A tudományos megalapozás és kritikai gondolkodás időszaka – kijelölték az MI fő irányait.
1970–1990-es évek – Elmélet és gyakorlat
Judea Pearl kidolgozta a valószínűségi grafikus modelleket és a kauzalitás elméletét, amelyek a bizonytalanság kezelését tették lehetővé.
Edward Feigenbaum a szakértői rendszerekkel megmutatta, hogy az MI képes gyakorlati problémák megoldására az orvoslástól az iparig.
Korszak összegzése: Az MI ekkor vált először kézzelfoghatóvá a gyakorlatban.
1990–2010-es évek – A mélytanulás forradalma
Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio és Yann LeCun megalkották a mély neurális hálók korszakát.
Ezek révén a gépek kép- és beszédfelismerése, valamint a nyelvi feldolgozás emberhez hasonló pontosságot ért el.
Korszak összegzése: A mélytanulás lehetővé tette, hogy a gépek „észleljenek” és tanuljanak a nyers adatokból.
2010-es évek – napjaink – Az MI a mindennapokban
Andrew Ng a Google Brain, Coursera és Baidu AI projektjein keresztül az MI széleskörű elérhetőségét biztosította.
Demis Hassabis a DeepMinddal áttöréseket hozott az AlphaGo és AlphaFold révén.
Fei-Fei Li az ImageNet létrehozásával a számítógépes látás és a mélytanulás gyakorlati forradalmát indította el.
Ian Goodfellow a GAN-ekkel (Generative Adversarial Networks) teljesen új korszakot nyitott a generatív mesterséges intelligenciában.
Korszak összegzése: Az MI kilépett a laborokból, és mára a mindennapok meghatározó technológiájává vált.
A mesterséges intelligencia története
A mesterséges intelligencia története a 20. század közepén indult el, amikor néhány kivételes tudós merte feltenni a kérdést: vajon gondolkodhatnak-e a gépek?
Alan Turing azzal a híres tesztjével teremtette meg az MI alapgondolatát, míg
John McCarthy megalkotta a „mesterséges intelligencia” kifejezést, és a Lisp programnyelvet, amely évtizedekig az MI-kutatások fő eszköze lett.
Frank Rosenblatt a perceptronnal elindította a neurális hálók első hullámát,
Arthur Samuel pedig bebizonyította, hogy egy gép képes játszva tanulni.
A következő évtizedekben újabb úttörők vitték tovább a lángot.
Marvin Minsky és Seymour Papert a kognitív tudomány és a mesterséges intelligencia határán dolgoztak, egyszerre formálva az elméleti és gyakorlati irányokat.
Norbert Wiener a kibernetikával megalapozta a visszacsatolás és önszabályozás elméletét,
Herbert Simon és Allen Newell pedig az első problémamegoldó algoritmusokat hozták létre.
Claude Shannon információelmélete matematikai nyelvet adott a kommunikációhoz és a gépi tanuláshoz.
Az 1970–90-es években az MI „második hulláma” következett:
Judea Pearl a valószínűségi modellekkel és a kauzalitás elméletével forradalmasította a tudományos gondolkodást,
Edward Feigenbaum pedig a szakértői rendszerek révén megmutatta, hogyan válhat az MI gyakorlati eszközzé az orvoslásban, mérnöki munkában és ipari alkalmazásokban.
A 21. században egy új generáció hozta el a modern mélytanulás forradalmát.
Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio és Yann LeCun megmutatták, hogyan képesek a mély neurális hálók beszédet, képet és szöveget feldolgozni emberhez hasonló pontossággal.
Andrew Ng nemcsak a kutatásban, hanem az oktatásban és a vállalati alkalmazásokban is kulcsszerepet játszott, elérhetővé téve a technológiát milliók számára.
Demis Hassabis a DeepMind élén világraszóló áttöréseket ért el az AlphaGo és az AlphaFold révén,
Fei-Fei Li az ImageNet projektjével robbanást indított el a számítógépes látásban,
Ian Goodfellow pedig a GAN-ekkel teljesen új korszakot nyitott a mesterséges intelligencia kreatív képességeiben.
E tudósok közös munkája alakította azt a világot, amelyben ma élünk: ahol az MI már nem csupán elmélet, hanem a mindennapi élet része.
Örökségük egyszerre szól a matematikai elmélyülésről, a technikai bátorságról és arról az emberi kíváncsiságról, amely nélkül a mesterséges intelligencia nem létezne.