ПравдаТУТ News розглянула штучний інтелект від зародження і до сучасності.

Розвиток штучного інтелекту та його вплив на світ і Україну

Початок ідеї можна відстежити ще у стародавніх єгиптян та греків, які були вражені релігійними статуями, якими керували жерці. Середньовічний фольклор повний історій про предмети, які могли рухатись та говорити, як лялькарі. Були навіть історії про мудреців, які мали доступ до гомункула — маленької штучної людини, яка насправді була живою розумною істотою.

Ми будемо богами. Ми відтворимо найбільше Боже чудо — створення людини, - швейцарський філософ 16 століття Теофраст Парацельс 

Дартмутська конференція 1956 року є визначальною подією в історії ШІ. Це був літній дослідницький проєкт, який відбувся в 1956 році у Дартмутському коледжі в Нью-Гемпширі, США. Це перша конференція, яка об’єднала дослідників із, здавалося б, різних галузей — інформатики, математики, фізики та інших — з метою дослідити потенціал синтетичного інтелекту (терміну ШІ ще не існувало).

Учасники конференції обговорили широкий спектр тем, пов’язаних з ШІ, серед яких обробка природної мови, розв’язання задач та машинне навчання. Вони також проклали дорожню карту для дослідження ШІ, включно з розробкою мов програмування та алгоритмами для створення інтелектуальних машин.

Ця конференція вважається визначальною подією в історії ШІ, оскільки тоді зародилась галузь та поняття «Штучний інтелект». Таке бачення викликало хвилю досліджень та інновацій у цій галузі. Після конференції Джон Маккарті та його колеги розробили першу мову програмування ШІ — LISP. Ця мова стала основою досліджень ШІ й існує досі. Завдяки конференції також створили дослідницькі лабораторії штучного інтелекту в декількох університетах та інститутах, включно з MIT, Carnegie Mellon та Stanford.

Однією з найважливіших спадщин Дартмутської конференції є розробка тесту Тюрінга. Британський математик Алан Тюрінг запропонував ідею тесту, який визначатиме, чи машина здатна демонструвати поведінку, яку не розрізнити від людської.

Цю концепцію обговорили на конференції та вона стала центральною ідеєю в галузі дослідження ШІ. Сьогодні тест Тюрінга залишається важливим орієнтиром для вимірювання прогресу досліджень ШІ.

Через два роки, у 1958, психолог Френк Розенблат розробив перцептрон — архітектуру штучної нейронної мережі. Це стало поштовхом до підходу, натхненного мозком, де науковці створюють системи штучного інтелекту, щоб імітувати людський мозок.

З технічної точки зору, перцептрон — це двійковий класифікатор, який може навчитися класифікувати вхідні шаблони на дві категорії. Він приймає набір вхідних значень та розраховує їхню зважену суму, після чого порогова функція визначає результат (1 чи 0). Вагові коефіцієнти змінюються під час навчання, щоб оптимізувати продуктивність класифікатора.

Перцептрон вважали важливим кроком у галузі ШІ, оскільки він продемонстрував потенціал алгоритмів машинного навчання імітувати людський інтелект. Він показав, що машини можуть навчатися на досвіді та покращувати свою роботу так, як і люди.

Бум ШІ 1960-х був періодом значного прогресу та інтересу до розвитку штучного інтелекту (ШІ). Інформатики й науковці досліджували нові методи створення інтелектуальних машин та програмування їх для виконання завдань, які традиційно потребували людського інтелекту.

Тоді ж були виявлені очевидні недоліки перцептрона, тому науковці почали досліджувати інші підходи до ШІ. Вони зосередилися на символічному мисленні, обробці природної мови та машинному навчанні. Це дослідження призвело до розробки нових мов програмування та інструментів, які були створені спеціально для ШІ (наприклад, LISP та Prolog). Нові інструменти полегшили експерименти над новими техніками та розробкою складніших систем ШІ.

У цей час уряд США також зацікавився штучним інтелектом та почав фінансувати дослідницькі проєкти через агенції, як-от Агентство передових оборонних дослідницьких проєктів США (DARPA). Фінансування допомогло прискорити розвиток ШІ та надало ресурси, необхідні для розв’язання складніших завдань.

Бум ШІ 1960-х завершився розробкою декількох знакових систем ШІ. Однією з них є General Problem Solver (GPS), яку створили Герберт Саймон, Кліф Шоу та Аллен Ньюелл. GPS була ранньою системою ШІ, яка могла розв’язувати проблеми шляхом пошуку серед можливих розв’язків.

Зима штучного інтелекту 1980-х позначає період, коли дослідження та розробка в галузі штучного інтелекту зазнали сповільнення. Цей період тривав з 1974 по 1993, одразу після десятиліття значного прогресу в дослідженнях і розробках ШІ.

Частково причиною було те, що багато проєктів не виправдали очікувань. Дослідницька спільнота штучного інтелекту дедалі більше розчаровувалась відсутністю прогресу. Це призвело до скорочення фінансування, тому багато дослідників були змушені відмовитися від своїх проєктів і залишити сферу діяльності.

Попри виклики зими штучного інтелекту, галузь не зникла. Деякі науковці продовжили працювати над проєктами та досягли успіхів, включно з нейронними мережами та машинним навчанням. Прогрес був повільним, але в 1990-х інтерес до штучного інтелекту знову почав зростати.

Загалом зима штучного інтелекту 1980-х була важливою епохою в історії ШІ, оскільки продемонструвала проблеми та обмеження досліджень й розробки. Цей період став повчальним уроком для інвесторів і політиків, які зрозуміли, що ажіотаж навколо штучного інтелекту може бути перебільшеним та ця галузь вимагає постійних інвестицій і відданості.

Дослідження та глобалізація ШІ протягом 1990-х почали різко розвиватись. Цей період відкрив сучасну еру досліджень штучного інтелекту.

Експертні системи, які з’явилися наприкінці 1980-х і на початку 1990-х років були обмежені тим, що покладалися на структуровані дані та логіку, засновану на правилах. Їм було важко обробляти неструктуровані дані (наприклад, текст природною мовою чи зображення), які за своєю суттю неоднозначні та залежать від контексту. Щоб усунути це обмеження, науковці почали розробляти методи обробки природної мови та візуальної інформації.

У 1990-х роках розвиток алгоритмів машинного навчання та обчислювальної потужності призвів до розробки складніших систем обробки природної мови та комп’ютерного бачення. Науковці почали використовувати статистичні методи, щоб вивчати закономірності та особливості безпосередньо з даних, а не покладатися на заздалегідь визначені правила. Цей підхід, відомий як машинне навчання, дозволив створити точніші та гнучкіші моделі обробки природної мови та візуальної інформації.

Наразі ми перебуваємо на етапі удосконалення генеративного штучного інтелекту — це підгалузь штучного інтелекту, яка передбачає створення систем ШІ, здатних генерувати нові дані або контент, подібний до даних, на яких він навчався. Сюди входять створення зображень, тексту, музики та навіть відео.

Генеративний штучний інтелект можна вважати важливим етапом, який відбувся після появи глибинного навчання. Глибинне навчання — це підмножина машинного навчання, яка передбачає використання нейронних мереж із кількома рівнями для аналізу та вивчення великих обсягів даних. Воно було неймовірно успішним у розпізнаванні зображень і мови, обробці природної мови. 

Трансформери — тип архітектури нейронної мережі — різко змінили генеративний ШІ. Вони були представлені у 2017 році й відтоді їх використовували в різних завданнях, включно з обробкою природної мови, розпізнаванням зображень і синтезом мовлення.

Трансформери використовують механізми самоуваги для аналізу зв’язків між різними елементами в послідовності, що дозволяє їм генерувати більш узгоджений результат. Це призвело до розробки великих моделей мови, як-от GPT-4 (ChatGPT), які можуть генерувати людський текст на багато тем. 

Сучасні досягнення в галузі ШІ

Нейронні мережі та генеративні моделі стали новим етапом у розвитку ШІ та вже ґрунтовно впливають на сучасний вигляд штучного інтелекту.

• Глибоке навчання -  це використання багатошарових нейронних мереж для розпізнавання образів, обробки природної мови та інших складних завдань. Наприклад, нейронні мережі використовуються для розпізнавання облич, автоматичного перекладу текстів та створення реалістичних зображень.
• Генеративні моделі -  це моделі, такі як GPT-4, здатні генерувати текст, що важко відрізнити від тексту, написаного людиною. Це відкриває нові можливості для автоматизації контенту, створення чат-ботів та інших застосувань, які у подальшому полегшують діяльність людей.

Автономні системи:

• Автономні транспортні засоби: Розвиток самокерованих автомобілів, які використовують ШІ для навігації та прийняття рішень у реальному часі. Компанії, такі як Tesla та Waymo, активно працюють над вдосконаленням цих технологій.
• Дрони: Використання дронів для доставки товарів, моніторингу сільськогосподарських угідь та інших завдань. Дрони можуть автономно виконувати складні місії завдяки алгоритмам ШІ.

ШІ в медицині:

• Діагностика: Використання ШІ для аналізу медичних зображень та діагностики захворювань. Наприклад, алгоритми ШІ можуть виявляти ознаки раку на рентгенівських знімках з високою точністю.
• Персоналізована медицина: ШІ допомагає створювати індивідуальні плани лікування на основі генетичних даних пацієнтів та інших факторів.

Обробка природної мови (NLP):

• Машинний переклад: Сучасні системи машинного перекладу, такі як Google Translate, використовують ШІ для забезпечення точного та швидкого перекладу текстів між різними мовами.
• Чат-боти: Використання ШІ для створення чат-ботів, які можуть спілкуватися з користувачами на природній мові, надаючи підтримку та відповіді на запитання.

«Комп’ютерний зір»:

• Розпізнавання об’єктів: Використання ШІ для розпізнавання об’єктів на зображеннях та відео. Це застосовується в системах безпеки, автономних транспортних засобах та інших галузях.
• Генерація зображень: Нейромережі, такі як DALL-E, можуть створювати реалістичні зображення на основі текстових описів.

Ці досягнення демонструють, наскільки потужним інструментом є штучний інтелект і як він може змінити різні аспекти нашого життя. Тенденція розвитку ШІ за останні роки може глобально вплинути на класичні процеси життя людей вже у наступні 5-10 років. 

Вплив штучного інтелекту на різні сфери

Економіка: 

• Автоматизація: ШІ дозволяє автоматизувати багато виробничих процесів, що підвищує ефективність та знижує витрати. Наприклад, роботизовані системи на заводах можуть виконувати завдання швидше і точніше, ніж люди.
• Аналіз даних: Використання ШІ для аналізу великих обсягів даних допомагає компаніям приймати більш обґрунтовані рішення. Це включає прогнозування ринкових тенденцій, оптимізацію ланцюгів постачання та управління ризиками.

Соціальна сфера: 

• Освіта: Інтерактивні навчальні платформи та персоналізоване навчання. ШІ може адаптувати навчальні матеріали до потреб кожного учня, що підвищує ефективність навчання.
• Медицина: ШІ допомагає в діагностиці та лікуванні, а також у розробці нових ліків. Наприклад, алгоритми ШІ можуть аналізувати медичні зображення для виявлення захворювань на ранніх стадіях.

Безпека: 

• Кібербезпека: Використання ШІ для виявлення та запобігання кібератакам. Алгоритми можуть аналізувати мережевий трафік і виявляти підозрілу активність, що допомагає захистити дані та системи.
• Національна безпека: Використання ШІ в оборонних системах та для аналізу розвідувальних даних. Це включає розпізнавання облич, аналіз відео та інші технології, що допомагають у забезпеченні безпеки.

Фінансові послуги: 

• Автоматизація процесів: ШІ використовується для автоматизації рутинних завдань, таких як обробка транзакцій та управління рахунками. 
• Боротьба з шахрайством: Алгоритми ШІ можуть виявляти підозрілі транзакції та запобігати шахрайству, аналізуючи великі обсяги фінансових даних. 

Реклама та маркетинг: 

• Персоналізація: ШІ дозволяє створювати персоналізовані рекламні кампанії, що підвищує їх ефективність. Алгоритми аналізують поведінку користувачів і пропонують їм релевантний контент.
• Аналіз ринку: Використання ШІ для аналізу ринкових тенденцій та поведінки споживачів допомагає компаніям краще розуміти своїх клієнтів і адаптувати свої стратегії.

Штучний інтелект має величезний потенціал для трансформації різних сфер життя, роблячи їх більш ефективними та інноваційними. 

Вплив ШІ на Україну

Розвиток технологій:

• Інвестиції та стартапи: Україна є одним із лідерів у розвитку ШІ в Центральній та Східній Європі. В країні активно розвиваються стартапи, що працюють у сфері ШІ, такі як Grammarly, Reface та інші. Ці компанії залучають значні інвестиції та створюють нові робочі місця.
• Національна стратегія: У 2021 році була затверджена Національна стратегія розвитку штучного інтелекту, яка визначає основні напрями та завдання у цій сфері до 2030 року. Стратегія передбачає розвиток дослідницької інфраструктури, підтримку стартапів та інтеграцію ШІ в різні галузі економіки.

Застосування в різних галузях: 

• Медицина: Використання ШІ для діагностики та лікування захворювань. Наприклад, українські медичні стартапи розробляють алгоритми для аналізу медичних зображень та прогнозування результатів лікування.
• Освіта: Інтерактивні навчальні платформи та персоналізоване навчання. ШІ допомагає створювати адаптивні навчальні програми, що враховують індивідуальні потреби учнів.
• Бізнес: Використання ШІ для аналізу даних, автоматизації процесів та підвищення ефективності. Багато українських компаній впроваджують ШІ для оптимізації своїх бізнес-процесів.

Військова сфера:

• Оборона: Використання ШІ для аналізу розвідувальних даних та в оборонних системах. Українські військові активно впроваджують технології ШІ для підвищення ефективності своїх операцій та забезпечення національної безпеки.
• Дрони: Розробка та використання автономних дронів для розвідки та виконання бойових завдань. Українські компанії працюють над створенням дронів, які можуть автономно виконувати складні місії.

Соціальні ініціативи:

• Громадські проекти: Використання ШІ для вирішення соціальних проблем, таких як моніторинг екологічної ситуації, аналіз даних про здоров’я населення та інші проекти, спрямовані на покращення якості життя громадян.
• Цифровізація державних послуг: Впровадження ШІ в державні сервіси для підвищення їх ефективності та доступності. Наприклад, використання чат-ботів для надання консультацій громадянам.

Штучний інтелект (ШІ) став однією з найважливіших технологій сучасності, яка трансформує всі аспекти нашого життя. Його вплив відчувається у всьому світі, і Україна не є винятком.

ШІ відкриває нові горизонти для людства, надаючи можливості, які раніше здавалися фантастикою. Від автономних транспортних засобів до медичних діагностичних систем, ШІ допомагає вирішувати складні завдання, підвищуючи ефективність і точність. Він змінює спосіб, яким ми працюємо, навчаємося, лікуємося і навіть спілкуємося. Завдяки ШІ ми можемо аналізувати величезні обсяги даних, робити точні прогнози та приймати обґрунтовані рішення. Це сприяє розвитку економіки, підвищенню якості життя та створенню нових можливостей для інновацій.

Для України ШІ є потужним інструментом для розвитку та модернізації. Українські стартапи та компанії активно впроваджують ШІ у свої продукти та послуги, залучаючи інвестиції та створюючи нові робочі місця. Національна стратегія розвитку ШІ сприяє інтеграції цієї технології в різні галузі економіки, від медицини до освіти та оборони. Використання ШІ допомагає Україні підвищувати свою конкурентоспроможність на міжнародній арені, забезпечуючи інноваційний розвиток та економічне зростання.

Майбутнє ШІ виглядає надзвичайно перспективним. З кожним роком технології стають все більш досконалими, відкриваючи нові можливості для їх застосування. Однак, разом з цим виникають і нові виклики, такі як етичні питання, захист даних та забезпечення безпеки. Важливо, щоб розвиток ШІ відбувався відповідально, з урахуванням інтересів суспільства та дотриманням етичних норм.

Штучний інтелект має потенціал змінити світ на краще, і Україна має всі шанси стати одним з лідерів у цій сфері. Важливо продовжувати інвестувати в дослідження та розвиток, підтримувати інновації та забезпечувати відповідальне використання ШІ для досягнення спільного блага.

Андрій Самойленко - pravdatutnews.com