TFL Vsebine / Dodani članki / Razvoj umetne inteligence: Od znanstvene fantastik

Razvoj umetne inteligence: Od znanstvene fantastike do vsakdana

Razvoj umetne inteligence: Od znanstvene fantastike do vsakdana

Umetna inteligenca je ena izmed najbolj revolucionarnih tehnologij današnjega časa. V samo nekaj desetletjih je prešla od koncepta, ki je bil rezerviran za uporabo v znanstvenofantastičnih filmih, do nepogrešljivega orodja v našem vsakdanjem življenju. Ne samo, da obstaja tam nekje na obrobju – danes umetna inteligenca sooblikuje delovanje v številnih industrijah, od zdravstva in financ do prava, izobraževanja in transporta. Pravzaprav zelo težko najdemo sfero, v katero umetna inteligenca ne bi vsaj pokukala, v večino pa kar bistveno. Neizpodbitno dejstvo je, da razvoj umetne inteligence predstavlja izjemen tehnološki napredek – odpira pa tudi vprašanja etike, družbene odgovornosti in vpliva na prihodnost človeštva.

Začetki umetne inteligence

Zgodovina umetne inteligence sega v sredino 20. stoletja, ko so znanstveniki, kot sta Alan Turing in John McCarthy, začeli raziskovati možnost, da bi stroji lahko opravljali naloge, ki jih sicer opravljamo inteligentna bitja. Turing je leta 1950 objavil znameniti članek Computing Machinery and Intelligence. Ideja članka je bila za tisti čas naravnost izjemna. Turning namreč predstavlja način programiranja v sklopu katerega bi namesto da bi v računalnik programirali vsako drobtinico človeškega znanja in razumevanja ter razmerja med njimi, skušali napisati program, ki bo računalnik usmerjal k učenju. Tako bi lahko računalnik sam gradil svoje razumevanje, kot to počne otrok, ki se uči. Ta ideja je postala temelj zgodnjih raziskav na področju UI.

Leta 1956 se je na konferenci v Dartmouthu zgodil še en prelomen dogodek – umetna inteligenca je namreč pričela veljati za “lastno” področje raziskav. Programi, razviti v letih po konferenci v Dartmouthu, so bili za večino ljudi preprosto „osupljivi“. Računalniki so reševali besedilne probleme v algebri, dokazovali trditve v geometriji in se učili govoriti angleško. Takrat je le malokdo verjel, da je takšno „inteligentno“ vedenje strojev sploh mogoče.

Kljub vsemu je bil napredek zaradi omejitve strojne opreme in pomanjkanje podatkov počasen. Prav zato so se v sedemdesetih letih prejšnjega stoletja pričele pojavljati kritike glede razvoja UI. Raziskovalci umetne inteligence se niso zavedali težavnosti problemov, s katerimi so se soočali. Zaradi njihovega izjemnega optimizma na samem začetku so bila pričakovanja javnosti neznansko visoka, in ko se obljubljeni rezultati niso uresničili, se je financiranje umetne inteligence močno zmanjšalo. To obdobje danes poznamo pod izrazom »zima umetne inteligence«.

Prelomnice v razvoju umetne inteligence

Kljub nekoliko manjšemu zanimanju za razvoj UI, so se od sedemdesetih let prejšnjega stoletja naprej zgodile prelomnice, ki so spodbudile nadaljnji razvoj:

  1. Ekspertni sistemi (1970–1990): Ti sistemi so temeljili na zbiranju znanja strokovnjakov in omogočali reševanje specifičnih problemov, kar je postavilo temelje za sodobne aplikacije umetne inteligence.
  2. Algoritmi strojnega učenja (1990–2000): Pojav strojnega učenja, kjer stroji samostojno izboljšujejo svoje zmogljivosti z učenjem iz podatkov, je pomenil prelomnico v razvoju UI.
  3. Globoko učenje (po letu 2010): Tehnologija globokih nevronskih mrež, ki posnema delovanje človeških možganov, je omogočila razvoj naprednih aplikacij, kot so prepoznava govora, obdelava slik in napovedni modeli.

Veliki jezikovni modeli, razcvet umetne inteligence

O razcvetu umetne inteligence lahko pričnemo govoriti z začetnim razvojem ključnih arhitektur in algoritmov, kot je arhitektura transformatorja leta 2017, kar je privedlo do razširitve in razvoja velikih jezikovnih modelov, ki kažejo človeku podobne lastnosti glede učenja in ustvarjalnosti. Najverjetneje se je novo obdobje umetne inteligence začelo okoli leta 2020-2023 z javno objavo velikih jezikovnih modelov (LLM), kot je ChatGPT.

Danes je umetna inteligenca prisotna pravzaprav povsod. Virtualni pomočniki, kot so ChatGPT ali Gemini, avtomatizirajo vsakodnevne naloge. Algoritmi za priporočila na platformah, kot sta Netflix in YouTube, personalizirajo uporabniško izkušnjo, medtem ko sistemi za prepoznavanje obrazov izboljšujejo varnost.

Izzivi razvoja UI

Kljub impresivnemu napredku umetna inteligenca odpira številna vprašanja in izzive:

  • Etika in pristranskost: Algoritmi UI so lahko pristranski, saj temeljijo na podatkih, ki jih prejmejo. Ključno je zagotoviti, da umetna inteligenca deluje pravično in brez diskriminacije.
  • Varnost in zasebnost: Napredne tehnologije prinašajo tveganje zlorabe osebnih podatkov, kar je še posebej problematično pri sistemih za prepoznavanje obrazov in spremljanje vedenja.
  • Avtomatizacija in delovna mesta: Povečana uporaba umetne inteligence avtomatizira številna delovna mesta, kar odpira vprašanja o razvoju novih delovnih mest.

Prihodnost umetne inteligence

Več kot jasno je, da bo umetna inteligenca igrala ključno vlogo pri oblikovanju naše prihodnosti. Raziskave na področju generativnih modelov, kot so jezikovni modeli, nadaljujejo premikanje meja zmožnosti UI.

Vendar pri vsem skupaj ne smemo pozabiti, kako zelo pomembno je, da ta razvoj spremljajo strogi etični standardi. Človeštvo mora zagotoviti, da bo umetna inteligenca uporabljena na način, ki koristi družbi kot celoti.

Povezani članki:

NLP in LLM: Razlaga glavnih razlik

NLP in LLM: Razlaga glavnih razlikZa izvajanje najrazličnejših nalog – vse od ustvarjanja vsebine pa do analize podatkov sodobni modeli umetne inteligence uporabljajo zapletene algoritme. Umetna inteligenca kot jo poznamo danes ne bi mogla delovati brez dveh bistvenih komponent:naravnega jezikovnega...

Preberi več
BREZPLAČNI PREIZKUS

Tax-Fin-Lex d.o.o.
pravno-poslovni portal,
založništvo in
izobraževanja

Tax-Fin-Lex d.o.o.
Železna cesta 18
1000 Ljubljana
Slovenija

T: +386 1 4324 243
E: info@tax-fin-lex.si

CERTIFIKATI IN EU PROJEKTI

 
x - Dialog title
dialog window