П'ять уроків розвитку штучного інтелекту за 80 років

Нещодавно один з технологічних гігантів став першою публічною компанією, чия ринкова вартість перевищила 4 трильйони доларів. Ця знакова подія спровокувала роздуми про майбутній розвиток галузі штучного інтелекту. Незважаючи на те, що прогнозування перспектив AI сповнене викликів, ми можемо черпати цінний досвід з його 80-річного розвитку.

Походження штучного інтелекту можна простежити до 1943 року, коли двоє вчених опублікували теоретичну статтю про нейронні мережі. Хоча ця стаття не мала експериментальних підтверджень, вона надихнула на розвиток того, що пізніше стало відомим як "глибоке навчання", гілки штучного інтелекту. Це говорить нам про те, що потрібно бути обережними, змішуючи інженерію з наукою, спекуляцію з фактами, а також уникати ілюзії, що "людина може створити машину, яка буде такою ж, як і вона".

Протягом кількох десятиліть передбачення про те, що загальний штучний інтелект (AGI) незабаром буде реалізовано, з'являються один за одним. Від 50-х до 80-х років XX століття, а також у останні роки багато експертів були впевнені в приходу AGI. Проте, як виявилось, ці прогнози часто були надто оптимістичними. Ми повинні обережно ставитися до тих нових технологій, що здаються захоплюючими, і уважно оцінювати їх схожість і відмінності з попередніми прогнозами.

У процесі розвитку штучного інтелекту люди часто потрапляють у "помилку першого кроку". Тобто вважають, що як тільки досягнуто первісного прогресу, то досягнення ідеальної мети вже близьке. Але насправді, існує величезний розрив між повною нездатністю виконати завдання та ледве виконанням, а також між ледве виконанням і видатним виконанням.

У 1980-х роках експертні системи мали величезну популярність. Однак на початку 1990-х років цей бум швидко зник. Це показує, що навіть за наявності широкого застосування та значних інвестицій, не завжди можна забезпечити тривале розвиток технології. Бульбашка зрештою лопне.

Протягом тривалого часу дві основні школи штучного інтелекту - символізм та коннекціонізм - боролися за панування. В останні роки методи коннекціонізму, зокрема глибоке навчання, досягли величезного успіху. Але ми не повинні покладати всі надії на один метод, а повинні зберігати відкритий підхід і досліджувати різноманітні шляхи розвитку штучного інтелекту.

Розвиток у сфері штучного інтелекту сповнений невизначеності. Як технологічні компанії, так і дослідницькі установи повинні завжди бути на чеку і гнучко реагувати на можливі зміни. Водночас, засвоїти уроки історії також допоможе нам краще зрозуміти майбутній напрямок розвитку штучного інтелекту.