Svedoci smo naglog razvoja veštačke inteligencije. Postavlja se pitanje kada je taj razvoj počeo.
Iako je trka u razvoju veštačke inteligencije nedavno počela, veštačka inteligencija i mašinsko učenje postoje mnogo duže. Tehnologije veštačke inteligencije igraju ključnu ulogu u različitim granama privrede. Spomenućemo samo neke oblasti u kojima one ubrzavaju istraživanje i razvoj, kao što je zdravstvo, nacionalna bezbednost, logistika, finansije i maloprodaja.
Veštačka inteligencija ima bogatu i složenu istoriju. Navešćemo neka od najznačajnijih otkrića koja oblikuju današnje najsavremenije modele veštačke inteligencije.
1300-1900. Najraniji počeci veštačke inteligencije
Iako su se računari pojavili sredinom sedamdesetih godina prošlog veka, istoričari su uspeli da pronađu najranije začetke veštačke inteligencije u kasnom srednjem veku. Naučnici su često tragali za inovacijama. Naravno, nedostajali su im tehnološki resursi i veštine da bi mogli da ostvare svoje ideje.
1305. Teolog i katalonski mistik Ramon Ljulj napisao je Ars Magnu početkom četrnaestog veka. Detaljno opisuje mehaničke tehnike za logičke međureligijske dijaloge. Poslednji deo Ars Magne, Ars Generalis Ultima, objašnjava dijagram za izvođenje zaključaka iz postojećih informacija, što podseća na obuku veštačke inteligencije.
1666. Disertacija De arte combinatoria Gotfrida Lajbnica crpi inspiraciju iz Ars Magne. U toj disertaciji je predstavljen mehanički dijagram koji dijaloge analizira do najsitnijih detalja, pretvarajući ih u skup njihovih najjednostavnijih formi da bi se lakše analizirali. Takve najjednostavnije forme slične su skupovima podataka koje koriste programeri veštačke inteligencije.
1726. Guliverova putovanja Džonatana Svifta opisuju Mašinu. To je izmišljeni uređaj koji generiše logičke skupove reči i permutacije, omogućavajući čak i „najneupućenijoj osobi“ da napiše naučne radove o različitim temama. Generativna veštačka inteligencija obavlja upravo tu funkciju.
1854: Engleski matematičar Džordž Bul uporedio je logičko rasuđivanje sa računanjem. On tvrdi da ljudi mogu da formulišu hipoteze i analiziraju probleme kroz unapred određene jednačine. Na sasvim sličan način, generativna veštačka inteligencija koristi složene algoritme da bi stvorila rezultate.
Iako se u ovom prilično dugačkom periodu javljaju tek začeci veštačke inteligencije, ne treba zaboraviti da ima nekoliko ključnih momenata.
1900-1950. Začetak moderne veštačke inteligencije
Tehnološki razvoj se ubrzao tokom ovog perioda. Dostupnost resursa informacionih tehnologija omogućila je istraživačima da u praksi ostvare teorije, zamišljene koncepte i pretpostavke. U ovom periodu postavljeni su temelji za razvoj kibernetike.
1914. Španac Leonardo Tores Kevedo, inače građevinski inženjer, stvorio je El Ajedrecista, odnosno, šahistu, što predstavlja ranu upotrebu automatizacije. Šahist je povukao potez u završnici koristeći topa i kralja da bi matirao protivničkog igrača.
1943. Volter Pits i Voren Mekalik razvili su matematički i računarski model biološkog neurona. Obavljao je jednostavne logičke funkcije. Istraživači su nastavili da se pozivaju na ovaj algoritam tokom nekoliko decenija, što im je omogućilo da proizvedu današnje neuronske mreže i tehnologije dubokog učenja
1950. Alan Tjuring je objavio knjigu Računarske mašine i inteligencija (engl. Computing Machinery and Intelligence). To je prvi istraživački rad koji se bavi veštačkom inteligencijom, mada se taj naziv ne pojavljuje u knjizi. Tjuring koristi pojam „mašine“ i „računarske mašine“. Uglavnom je razmatrao inteligenciju i logičko rezonovanje mašine.
1950. Alan Turing je zvanično objavio Tjuringov test. To je jedna od najranijih i najčešće korišćenih metoda ispitivanja i testiranja tačnosti sistema veštačke inteligencije.
Ovaj period razvoja moderne veštačke inteligencije dostiže svoj vrhunac i završava se radom Alana Turinga i Tjuringovim testom, koji pokušava da odgovori na pitanje „Mogu li mašine da misle?“
1951-2000. Istraživanje primene tehnologija veštačke inteligencije
Termin „veštačka inteligencija“ je nastao u ovom periodu. Nakon postavljanja temelja za veštačku inteligenciju, naučnici su počeli da istražuju njenu upotrebu i obavljali eksperimente u različitim oblastima. Tehnologija još nije bila komercijalno dostupna, jer su se stručnjaci usredsredili na njenu primenu u medicini, industriji i logistici.
1956. Naučnici, kao što su Alan Tjuring i Džon fon Nojman već su pokušavali da pronađu postupke koji bi im omogućili da integrišu logičko rasuđivanje sa mašinama. Međutim, Džon Makarti je smislio termin veštačka inteligencija tek 1956. godine. Prvi put se pojavio u predlogu longitudinalne studije Makartija, Kloda Šenona, Natanijela Ročestera i Marvina Minskija.
1966. Čarls Rozen je napravio robota koga je nazvao Shakey u okviru Istraživačkog instituta u Stanfordu. To je verovatno prvi „inteligentni“ robot sposoban da izvršava jednostavne zadatke, prepoznaje obrasce i određuje rute.
1997. Kompanija IBM je napravila Deep Blue, sistem za igranje šaha koga je pokretao njen superkompjuter. To je prvi automatizovani šahista koji je samostalno odigrao celu partiju i pobedio. Štaviše, u demonstracijama je učestvovao šahovski velemajstor svetske klase.
U ovom periodu razvoja veštačke inteligencije odigrao se jedan od najvažnijih događaja. Stvoren je i prihvaćen naziv veštačka inteligencija.
2001-2010. Integracija veštačke inteligencije u moderne tehnologije
Korisnici su dobili pristup inovativnim i revolucionarnim tehnologijama koje su im olakšale život. Polako su usvajali i ovladavali novim uređajima. Umesto uređaja Sony Walkman, koristili su IPod, konzole za igre su uklonile arkadne igre, a Wikipedia je odnela pobedu nad Enciklopedijom Britanikom.
2001. Honda je razvila dvonožnog humanoida koji je mogao vrlo brzo da hoda i nazvala ga ASIMO. Pokretala ga je veštačka inteligencija. Međutim, ASIMO nikada nije doživeo masovnu prodaju, jer ga je kompanija prvenstveno koristila kao platformu za mobilnost, mašinsko učenje i robotiku.
2002. Kompanija iRobot je predstavila robota koji usisava podove. Uprkos jednostavnoj funkciji koju je obavljao, mogao je da se pohvali naprednim algoritmom daleko složenijim od onoga kojeg su koristili njegovi prethodnici.
2006. Istraživači iz Tjuring centra Mišel Banko, Oren Ecioni i Majkl Karafela objavili su temeljni rad o mašinskom čitanju. On definiše kapacitet sistema da samostalno razume tekst.
2008: Kompanija Google je predstavila iOS aplikaciju koja omogućava prepoznavanje govora. Imala je impresivnu stopu tačnosti od 92 posto, dok su njegovi prethodnici bili ograničeni na 80.
2009. Kompanija Google je četiri godine razvijala svoj autonomni automobil pre nego što je 2014. godine položio prvi državni test samostalne vožnje. Konkurenti će kasnije poboljšati kvalitet autonomnih vozila uz pomoć veštačke inteligencije.
Zanimljivo je da uprkos tome što ovaj period obuhvata neke od najpoznatijih tehnologija iz poslednjih decenija, veštačka inteligencija nije bila u potpunosti dostupna većini potrošača, a lični i kućni pomoćnici, kao što su Siri i Alexa, pojavili su se tek u narednom periodu.
2011-2020. Širenje i razvoj aplikacija vođenih veštačkom inteligencijom
Tokom ovog perioda, kompanije su počele da razvijaju stabilna rešenja vođena veštačkom inteligencijom. Veštačka inteligencija se integriše u različite softverske i hardverske sisteme, kao što su virtuelni pomoćnici, provera gramatike, prenosivi računari, pametni telefoni i aplikacije proširene stvarnosti.
2011. Kompanija IBM je razvila računarski sistem Watson, čiji je zadatak bio da odgovara na pitanja. Da bi demonstrirala sposobnosti sistema, pozvala je dva bivša pobednika u popularnom kvizu opšteg znanja Jeopardy da se bore protiv Watsona, koji je pobedio obojicu.
2011. Kompanija Apple nas je upoznala sa Siri, naprednim virtuelnim asistentom koji je vođen veštačkom inteligencijom i koga vlasnici iPhone-a i dalje redovno koriste.
2012. Istraživači sa Univerziteta u Torontu razvili su sistem za vizuelno prepoznavanje čija je uspešnost iznosila 84 odsto, dok su stariji modeli grešili u 25 posto slučajeva.
2016. Li Sedol, aktuelni svetski šampion u igri Go, odigrao je pet partija protiv računarskog sistema AlphaGo, specijalizovanog za igranje ove igre, a kojeg je obučio DeepMind, odsek kompanije Google. Li je izgubio četiri puta. Ta demonstracija dokazuje da pravilno obučeni sistemi veštačke inteligencije nadmašuju čak i najveštije profesionalce u njihovim oblastima
2018. Kompanija OpenAI je razvila GPT-1, prvi jezički model iz GPT porodice. Programeri su koristili skup podataka BookCorpus za obuku. Model je mogao da odgovori na pitanja opšteg znanja i koristi prirodni jezik.
Tokom ovog perioda, potrošači su verovatno koristili aplikacije veštačke inteligencije, a da toga nisu bili svesni, iako su alati za vizuelno i glasovno prepoznavanje (za većinu potrošača) još uvek bili na početku razvoja. Krajem decenije, razvoj veštačke inteligencije je napredovao, ali još uvek ne tako dramatično kako će biti u narednom periodu.
2021-danas. Globalni tehnološki lideri počinju veliku trku u razvoju veštačke inteligencije
Velika trka u razvoju veštačke inteligencije je počela. Programeri objavljuju jezičke modele, a kompanije istražuju načine da integrišu veštačku inteligenciju sa svojim proizvodima. Ako se razvoj nastavi ovom brzinom, skoro svaki potrošački proizvod će biti snabdeven veštačkom inteligencijom.
2022. Kompanija OpenAI je uzburkala javnost kad je predstavila ChatGPT. To je napredni, pričljivi i veštački inteligentan bot kojeg pokreće GPT-3.5, verzija GPT modela koji je razvijen 2018. godine. Programeri su ga snabdeli skupom od 300 milijardi reči tokom obuke.
2023. Druge globalne tehnološke kompanije krenule su istim putem. Kompanija Google je predstavila Barda, kompanija Microsoft Bing Chat-a, Meta je razvila model jezika otvorenog koda pod nazivom LLaMA, a OpenAI je objavila napredniji model, GPT-4.
Postoje i brojne druge-veb aplikacije opremljene veštačkom inteligencijom i zdravstvene aplikacije zasnovane na veštačkoj inteligenciji dostupne za upotrebu ili u razvoju, ali mogućnosti su mnogobrojne.
Kako će veštačka inteligencija uticati na budućnost
Mogućnosti tehnologija veštačke inteligencije prevazilaze chatbotove i generatore slika. One doprinose unapređenju različitih oblasti, od globalne bezbednosti do tehnologije koja je okrenuta potrošačima. Veštačka inteligencija može da vam bude korisna u različitim oblastima života. Prema tome, umesto da odbacujete javno dostupne sisteme veštačke inteligencije, naučite da ih koristite.
Možete da počnete svoje istraživanje tako što ćete se upoznati sa jednostavnim alatima veštačke inteligencije, kao što su ChatGPT ili Bing Chat. Neka budu deo vašeg svakodnevnog života. Moćni jezički modeli mogu da vam sastave e-poruke, istražuju ključne reči, rešavaju matematička pitanja i odgovaraju na pitanja iz opšteg znanja.