Historia Sztucznej Inteligencji

Fundamenty AI

• 1943: Warren McCulloch i Walter Pitts – opublikacja pracy o sieciach neuronowych

W 1943 roku, na Uniwersytecie Chicagowskim, Warren McCulloch, neurofizjolog i filozof, oraz Walter Pitts, młody matematyk, zaprezentowali przełomowy model logicznego działania neuronów w publikacji zatytułowanej A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity, opublikowanej w czasopiśmie Bulletin of Mathematical Biophysics. Ich współpraca zaowocowała pierwszym matematycznym modelem sztucznego neuronu, opartym na logice zdań.

McCulloch i Pitts wykazali, że podstawowe procesy zachodzące w mózgu można odwzorować przy użyciu operatorów logicznych takich jak AND, OR i NOT. Stworzyli tym samym formalne podstawy dla tworzenia sztucznych sieci neuronowych, zdolnych do wykonywania obliczeń, wnioskowania i potencjalnego uczenia się. Choć ich koncepcja nie zdobyła uznania w środowisku neurologicznym, miała istotny wpływ na rozwój informatyki teoretycznej i przyszłych badań nad AI, stając się fundamentem dla tzw. konekcjonizmu.

• 1950: Alan Turing – koncepcja testu Turinga

W artykule Computing Machinery and Intelligence opublikowanym w czasopiśmie Mind, Alan Turing zaproponował test mający na celu określenie, czy maszyna może wykazywać inteligencję nierozróżnialną od ludzkiej. Znany dziś jako test Turinga, miał on formę eksperymentu myślowego, w którym człowiek prowadził konwersację zarówno z drugim człowiekiem, jak i z maszyną – jeśli nie był w stanie ich odróżnić, uznawano, że maszyna przejawia inteligencję.

Turing odszedł od tradycyjnego pytania „czy maszyny mogą myśleć?” na rzecz praktycznej oceny wyników ich działania. Jego propozycja stała się nie tylko filozoficzną prowokacją, ale również trwałym punktem odniesienia dla projektowania i ewaluacji inteligentnych systemów.

Narodziny sztucznej inteligencji

• 1956: Konferencja Dartmouth i narodziny terminologii

W 1956 roku w Dartmouth College odbyła się konferencja, która oficjalnie zapoczątkowała dziedzinę sztucznej inteligencji. Spotkanie zainicjowane przez Johna McCarthy’ego zgromadziło interdyscyplinarne grono badaczy (m.in. Minsky, Newell, Simon), których celem było zbadanie, czy każdy aspekt inteligencji można sformalizować i zaimplementować w maszynie. To właśnie wtedy po raz pierwszy użyto terminu artificial intelligence, co stanowiło moment definiujący dla całej dziedziny.

• 1956: Powstanie pierwszego programu AI – Logic Theorist

W ramach prezentacji na konferencji w Dartmouth zaprezentowano program Logic Theorist, opracowany przez Allena Newella, Herberta Simona i Cliffa Shawa. Program był zdolny do rozwiązywania twierdzeń z Principia Mathematica i uchodzi za pierwszy przykład sztucznej inteligencji realizującej rozumowanie symboliczne. Wykorzystanie formalnych reguł logiki do dowodzenia twierdzeń matematycznych stanowiło przejaw obliczeniowego modelu poznania, który zdominował wczesny etap badań nad AI.

Ekspansja oraz pierwsza Zima AI

• Początek lat 70.: Rozwój algorytmów i optymizm

W latach 60. i na początku 70. XX wieku badania nad sztuczną inteligencją rozwijały się w zawrotnym tempie. Rosnąca moc obliczeniowa oraz pojawienie się pionierskich systemów – takich jak ELIZA Josepha Weizenbauma czy General Problem Solver autorstwa Allena Newella i Herberta Simona – dawały nadzieję na szybkie przełomy. Znaczące wsparcie finansowe, szczególnie ze strony agencji DARPA, umożliwiało realizację ambitnych projektów i eksperymentów. W środowisku naukowym panował entuzjazm – Marvin Minsky nie wahał się przewidywać, że już wkrótce maszyny dorównają ludziom pod względem inteligencji. Jednak ten nadmierny optymizm szybko zderzył się z rzeczywistością: ograniczenia sprzętowe, niedojrzałość algorytmów i złożoność problemów poznawczych zaczęły hamować postęp.

• Końcówka lat 70.: Pierwsza zima AI – spadek zainteresowania i finansowania

W miarę upływu lat stawało się coraz bardziej oczywiste, że technologia nie jest jeszcze gotowa, by sprostać ambitnym celom. Komputery były zbyt wolne i zbyt ograniczone, by skutecznie analizować język naturalny czy podejmować decyzje w złożonych środowiskach. Hans Moravec trafnie zauważył, że komputery były wciąż miliony razy za słabe, by wykazać choćby cień prawdziwej inteligencji. Rozczarowanie rosło, a wraz z nim spadały inwestycje. Nastał okres stagnacji, który trwał blisko dekadę, a czas ten przeszedł do historii jako pierwsza „zima AI” (AI Winter).

Odrodzenie AI i systemy eksperckie

• Lata 80.: Renesans AI dzięki systemom eksperckim

Systemy eksperckie to programy komputerowe stworzone po to, by naśladować sposób, w jaki decyzje podejmują doświadczeni specjaliści. Wykorzystując bazę wiedzy z określonej dziedziny oraz zestaw reguł wnioskowania, potrafią analizować złożone przypadki i sugerować trafne rozwiązania – często szybciej i dokładniej niż człowiek. Ich potencjał szczególnie ujawnił się w obszarach takich jak medycyna czy przemysł, gdzie ogrom danych i konieczność precyzyjnych decyzji wykraczały poza ludzkie możliwości. Sukces tych systemów w latach 80. sprawił, że sztuczna inteligencja ponownie znalazła się w centrum zainteresowania i otrzymała nowy impuls do rozwoju..

• 1986: Powstanie algorytmu propagacji wstecznej

Kolejnym przełomem okazało się opracowanie algorytmu wstecznej propagacji błędów (backpropagation) przez Davida Rumelharta, Geoffreya Hintona i Ronalda Williamsa. To właśnie dzięki niemu sieci neuronowe mogły wreszcie uczyć się w sposób efektywny – korygując swoje wewnętrzne połączenia na podstawie popełnianych błędów. Algorytm ten umożliwiał precyzyjne dostosowywanie wag w sieci, co znacząco poprawiło jej zdolność do rozwiązywania złożonych problemów i otworzyło drogę do bardziej zaawansowanych modeli poznawczych.

Wzrost znaczenia uczenia maszynowego

• Lata 90.: Przesunięcie uwagi na uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe (machine learning) szybko wyrosło na jeden z filarów współczesnej sztucznej inteligencji. Zamiast ręcznie programować każdy etap działania, zaczęto tworzyć algorytmy zdolne do samodzielnego uczenia się na podstawie danych. To podejście pozwoliło komputerom rozpoznawać twarze, tłumaczyć języki, przewidywać zachowania użytkowników – a wszystko to bez sztywnego zestawu reguł. Właśnie tam, gdzie tradycyjne systemy eksperckie i logika formalna okazywały się zbyt sztywne lub nieefektywne, uczenie maszynowe zaczęło pokazywać swoją prawdziwą siłę.

• 1997: Deep Blue pokonuje Garry’ego Kasparova w szachach

Zwycięstwo superkomputera Deep Blue nad mistrzem świata w szachach, Garrym Kasparovem, w 1997 roku, przeszło do historii jako symboliczny moment – pierwszy raz maszyna pokonała człowieka w grze uważanej za bastion ludzkiego intelektu. Szachy wymagają nie tylko logiki, lecz także strategicznego planowania, przewidywania ruchów przeciwnika i adaptacji – a więc umiejętności, które przez dekady uchodziły za wyłącznie ludzkie.

Ten pojedynek nie tylko wstrząsnął opinią publiczną, ale też wyraźnie pokazał, że sztuczna inteligencja może przekraczać granice dotąd uznawane za nieprzekraczalne. Sukces Deep Blue wywołał falę nowych inwestycji i badań, rozpoczynając kolejną fazę dynamicznego rozwoju AI.