Wprowadzenie do tematyki AI - od pierwszych kroków do GenAI

Sztuczna Inteligencja fascynuje nas od ponad dwóch lat, wypełniając nagłówki wiadomości, media społecznościowe i codzienne rozmowy. Choć może się wydawać futurystyczną nowinką, jej historia sięga znacznie głębiej, tworząc fascynującą opowieść o ludzkiej ambicji zrozumienia i odtworzenia inteligencji.

To nie jest moje pierwsze podejście do tego tematu. W lipcu 2024 roku napisałem artykuł AI dla każdego czyli fascynujący świat sztucznej inteligencji - mój pierwszy wpis na blogu AI for Everyone. Patrząc na niego dzisiaj, czuję pewien niedosyt i dostrzegam jego początkującą naturę 🙂 Od tamtego czasu przeczytałem wiele nowych książek, przestudiowałem fascynujące artykuły, a moja wiedza znacząco się poszerzyła. Dlatego postanowiłem zmierzyć się z tym tematem ponownie.

Ten artykuł to zaproszenie do wspólnej podróży, ale też moja osobista próba poukładania sobie w głowie zdobytej wiedzy. To podróż przez historię AI, która pomoże nam lepiej zrozumieć teraźniejszość i przygotować się na przyszłość, a mnie samemu pozwoli usystematyzować zebrane doświadczenia i przemyślenia. Jako osoba, która nieustannie zgłębia tajniki technologii i dzieli się wiedzą poprzez projekt AI For Everyone, chcę przeprowadzić Was przez najważniejsze momenty w ewolucji sztucznej inteligencji, unikając technicznych zawiłości i skupiając się na tym, co naprawdę istotne.

Czym właściwie jest sztuczna inteligencja?

Definiowanie AI przypomina próbę złapania wiatru w żagle – jest dynamiczne i zmienne. Komisja Europejska opisuje AI jako

"...systemy, które wykazują inteligentne zachowanie, analizują swoje otoczenie i podejmują działania – z pewnym stopniem autonomii – w celu osiągnięcia określonych celów...."

Nils J. Nilsson ze Stanford University ujmuje to nieco inaczej:

"...sztuczna inteligencja to działanie mające na celu uczynienie maszyn inteligentnymi, a inteligencja to cecha, która umożliwia jednostce prawidłowe i przewidywalne funkcjonowanie w jej otoczeniu...."

Na potrzeby naszej podróży przyjmijmy prostszą definicję:

AI to systemy, które potrafią uczyć się, adaptować i podejmować decyzje, naśladując w pewnym stopniu ludzkie procesy myślowe.

Fascynująca podróż przez historię AI

Początki i Fundamenty (Lata 40. i 50. XX wieku)

Nasza podróż rozpoczyna się w fascynującym okresie, gdy ludzkość zaczęła pierwsze próby zrozumienia i odtworzenia procesów myślowych:

• Pierwsze Modele Neuronów (1943) Wszystko zaczęło się od przełomowych prac Warrena McCullocha i Waltera Pittsa, którzy zaprezentowali pierwsze modele sztucznych neuronów. Ich praca nie tylko stała się inspiracją dla przyszłych badaczy, ale dała początek całej idei tworzenia sieci neuronowych, które naśladują działanie ludzkiego mózgu.
  
  

Schemat neuronu McCullocha-Pittsa. Źródło: Wikipedia

• Test Turinga (1950) Brytyjski matematyk Alan Turing zaproponował eksperyment myślowy, który do dziś fascynuje badaczy AI. Test Turinga miał na celu sprawdzenie, czy maszyna potrafi udawać człowieka w rozmowie na tyle przekonująco, że nie da się jej odróżnić od prawdziwej osoby. Ten test stał się kamieniem milowym w badaniach nad inteligencją maszyn.
• Konferencja w Dartmouth (1956) W tym przełomowym roku odbyła się konferencja w Dartmouth College, która oficjalnie zapoczątkowała erę sztucznej inteligencji jako dyscypliny naukowej. To właśnie tam po raz pierwszy użyto terminu "sztuczna inteligencja", a spotkanie zgromadziło wybitnych naukowców z różnych dziedzin, którzy wspólnie rozpoczęli pracę nad rozwojem AI.
• Pionierzy dyscypliny SI (1956) John McCarthy, Marvin Minsky, Allen Newell i Herbert A. Simon - to nazwiska, które na zawsze zapisały się w historii AI, ustanawiając fundamenty nowej dyscypliny naukowej.
• Narodziny Perceptronu (1957) Frank Rosenblatt rozpoczął fascynujące prace nad Perceptronem - jednym z najwcześniejszych modeli sieci neuronowej. Model ten miał ambitny cel: symulować sposób, w jaki ludzkie mózgi przetwarzają informacje i uczą się na podstawie doświadczeń.
• Początki Uczenia Maszynowego (1959) Arthur Samuel wprowadził termin "uczenie maszynowe", prezentując rewolucyjną ideę programowania komputerów, które mogą nauczyć się grać w warcaby lepiej niż ich twórcy. To był przełom pokazujący, że maszyny mogą się uczyć i doskonalić swoje umiejętności na podstawie doświadczenia.

Era Pierwszych Przełomów (Lata 60. i 70.)

• 1966: ELIZA i DENDRAL Powstają pierwsze systemy zdolne do komunikacji z człowiekiem (ELIZA) i wspomagania decyzji eksperckich (DENDRAL). Co fascynujące, z ELIZĄ można porozmawiać jeszcze dzisiaj, odwiedzając stronę https://web.njit.edu/~ronkowit/eliza.html - to niesamowita okazja, by osobiście doświadczyć jednego z pierwszych chatbotów w historii!

Przykład interfejsu chatbota Eliza. 

• Pierwsza "Zima SI" Okres rozczarowania i zmniejszonego finansowania pokazuje, że droga do prawdziwej AI będzie dłuższa niż początkowo zakładano.

Odrodzenie i Nowe Kierunki (Lata 80. XX wieku)

Lata 80. przyniosły fascynujący renesans w dziedzinie AI, napędzany znacznymi inwestycjami i rozwojem nowych technologii:

• Rozwój Języków Programowania Popularność zyskały języki programowania takie jak Prolog i Lisp, które otworzyły nowe możliwości w tworzeniu coraz bardziej złożonych systemów AI. Te narzędzia stały się fundamentem dla kolejnych przełomów w dziedzinie.
• Sieci Bayesa (1985) Judith Pearl wprowadziła przełomową koncepcję sieci Bayesa - struktur probabilistycznych reprezentujących zależności przyczynowe w formie skierowanego grafu acyklicznego (DAG). Ta innowacja znacząco wpłynęła na rozwój systemów wnioskowania probabilistycznego.
• Algorytm Propagacji Wstecznej (1986) Ten rok przyniósł prawdziwą rewolucję w dziedzinie sztucznych sieci neuronowych. Zastosowanie algorytmu propagacji wstecznej nie tylko poprawiło działanie sieci, ale też otworzyło drogę do rozwoju głębokiego uczenia maszynowego. To właśnie ten algorytm położył podwaliny pod rozwój konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN), które dziś są niezastąpione w analizie obrazów, wideo i dźwięku.
• Druga "Zima SI" Pod koniec dekady nastąpiła kolejna "zima SI". Mimo obiecujących postępów, rozczarowanie wynikami i cięcia finansowania pokazały, że wciąż mierzymy się z ogromnymi wyzwaniami. Badacze i inwestorzy musieli zmierzyć się nie tylko z ograniczeniami koncepcyjnymi, ale przede wszystkim z barierami technologicznymi ówczesnego sprzętu.

Renesans i Przełomowe Osiągnięcia (Lata 90. XX wieku)

Ta dekada przyniosła szereg fascynujących innowacji i śmiałych wizji przyszłości:

• Wizjonerska Perspektywa Vernor Vinge przedstawił w latach 90. odważną prognozę - przewidywał, że w ciągu 30 lat zyskamy środki techniczne pozwalające stworzyć sztuczną inteligencję przewyższającą ludzką. Ta wizja, choć wydawała się futurystyczna, zainspirowała wielu specjalistów do głębszej refleksji nad przyszłością AI.
• A.L.I.C.E. (1995) Richard Wallace stworzył chatbota A.L.I.C.E., który wykorzystując język naturalny i dane z internetu, otworzył nowe możliwości interaktywnej komunikacji człowiek-maszyna.

Chatbot A.L.I.C.E. (Artificial Linguistic Internet Computer Entity)

• Przełom w Przetwarzaniu Języka (1997) Sepp Hochreiter i Jürgen Schmidhuber opracowali architekturę sieci neuronowej LSTM, która zrewolucjonizowała efektywność modeli przetwarzania języka naturalnego.
• Historyczny Moment w Szachach (1997) Komputer IBM Deep Blue pokonał mistrza świata Garriego Kasparowa - wydarzenie to stało się symbolem rosnących możliwości analitycznych AI i pokazało, że maszyny mogą konkurować z ludźmi nawet w najbardziej wymagających dziedzinach.

Era Big Data i Głębokiego Uczenia (2000-2010)

Ten okres przyniósł fundamentalne zmiany w podejściu do AI:

• Rewolucja Big Data Lata 2000-2010 to czas, gdy ogromne zbiory danych dostępne w internecie zaczęły napędzać rozwój głębokich sieci neuronowych, otwierając zupełnie nowe możliwości.
• Narodziny GAN (2004) Rozpoczęto fascynujące dyskusje nad generatywnymi sieciami współzawodniczącymi (GAN), które zapoczątkowały erę kreatywności napędzanej przez AI.

Sposób działania GAN (fot. TNW)

• Przełom w Głębokim Uczeniu (2006) Geoffrey Hinton zrewolucjonizował podejście do uczenia maszynowego, dając początek epoce głębokiego uczenia. Jego prace nad propagacją wsteczną otworzyły zupełnie nowy rozdział w historii AI.

Dynamiczny Postęp (2010-2020)

Ta dekada przyniosła serię przełomowych osiągnięć:

• Watson i Jeopardy! (2011) Superkomputer Watson firmy IBM zwyciężył w teleturnieju "Jeopardy!", demonstrując imponujący postęp w przetwarzaniu języka naturalnego.

Ken Jennings i Brad Rutter, czołowi mistrzowie teleturnieju „Jeopardy!”, stanęli do rywalizacji z komputerem o nazwie Watson.
Źródło zdjęcia: Carol Kaelson/Jeopardy Productions Inc., udostępnione przez Associated Press.

• Rewolucja CNN (2012) Rozwój konwolucyjnych sieci neuronowych zrewolucjonizował analizę obrazów, otwierając drogę do nowych zastosowań AI.
• Era GAN (2014) Ian Goodfellow i jego zespół zdefiniowali koncepcję sieci GAN, wprowadzając rewolucyjne narzędzie w dziedzinie uczenia maszynowego.
• Przełom w Grach Strategicznych AlphaGo (Google) w 2014 roku udoskonalił modele uczenia ze wzmocnieniem, a w 2016 roku pokonał Lee Sedola, jednego z najlepszych graczy w go, wynikiem 4:1 - to był moment, który przeszedł do historii AI.
• Nowe Horyzonty
  • Powstanie OpenAI (2015) z misją rozwoju AI dla dobra ludzkości
  • WaveNet (2016) generujący mowę niemal nieodróżnialną od ludzkiej
  • Wprowadzenie architektury transformera przez Google (2017)
  • Pierwszy pretreinowany model generatywny GPT-1 (2018)

Era Generatywnej Sztucznej Inteligencji (Po 2020 roku)

Wkroczyliśmy w fascynujący okres, gdy AI staje się coraz bardziej dostępna i wszechstronna:

• GPT-3 (2020) OpenAI wprowadziło model GPT-3, który zrewolucjonizował sposób, w jaki maszyny komunikują się z ludźmi.
• DALL-E (2021) Powstało narzędzie do generowania obrazów z opisów tekstowych, otwierając nowe możliwości w dziedzinie kreatywnej AI.
• Przełom ChatGPT (2022) Udostępnienie ChatGPT stało się kamieniem milowym w historii AI, rewolucjonizując interakcję człowieka z maszyną. Ten rok zapisał się jako przełomowy w kontekście generatywnej AI.

Logo ChatGPT i OpenAI

• Nowa Generacja (2023-2024) Wprowadzono kolejne innowacje: ChatGPT-4o i o1, Gemini (wcześniej BARD) od Google, Bing AI od Microsoft oraz Claude AI od Anthropic. W latach 2023-2024 powstało tak wiele rozwiązań AI, że zasługują one na osobny, szczegółowy artykuł.

Dokąd zmierzamy?

Historia AI to opowieść o nieustannym rozwoju, pełna wzlotów i upadków, ale zawsze zmierzająca ku przyszłości, w której technologia staje się coraz bardziej integralną częścią naszego życia. Każdy etap tej podróży przynosił nowe odkrycia i możliwości, zmieniając nasze rozumienie tego, co jest możliwe.

Jako świadkowie i uczestnicy tej technologicznej rewolucji, mamy przywilej nie tylko obserwować te zmiany, ale także aktywnie w nich uczestniczyć. Sztuczna inteligencja przestała być domeną naukowców i programistów – stała się narzędziem dostępnym dla każdego, kto chce poznać jej możliwości.

Co przyniesie przyszłość?

• Dalszy rozwój modeli generatywnych
• Większa dostępność i demokratyzacja technologii AI
• Nowe zastosowania w medycynie, edukacji i innych dziedzinach
• Coraz ściślejsza integracja AI z codziennym życiem

Zaproszenie do dalszej eksploracji

Ta podróż przez historię AI to dopiero początek. Zachęcam Was do dalszego zgłębiania tematu, eksperymentowania z dostępnymi narzędziami i dzielenia się swoimi doświadczeniami. Pamiętajcie – AI jest dla każdego, a nasza wspólna przygoda z tą fascynującą technologią dopiero się rozpoczyna.

Ten artykuł jest częścią projektu AI For Everyone, którego misją jest demokratyzacja wiedzy o sztucznej inteligencji. Zapraszam do śledzenia kolejnych publikacji i dzielenia się swoimi przemyśleniami w komentarzach.

Uwaga!
Artykuł został przygotowany przy wsparciu Claude 3.5 Sonnet, zaawansowanego modelu językowego AI, który pomógł w organizacji i prezentacji treści, zachowując autentyczny przekaz i wartość edukacyjną.