Cartografierea Inovației — De la algoritmii primordiali la rețelele neuronale profunde
De la visele lui Alan Turing la realitatea modelelor de limbaj de mari dimensiuni, descoperă etapele fundamentale care au definit inteligența artificială.
Alan Turing propune „Jocul Imitației", un test pentru a determina dacă o mașină poate demonstra comportament inteligent indistinct de cel uman. Această întrebare fundamentală rămâne relevantă și astăzi.
Impact: A stabilit criteriile filozofice pentru evaluarea inteligenței artificiale.
John McCarthy, Marvin Minsky și alții organizează conferința la Dartmouth College, unde termenul „inteligență artificială" este folosit oficial pentru prima dată.
Impact: Nașterea oficială a AI ca domeniu de cercetare interdisciplinar.
Computerul Deep Blue de la IBM îl învinge pe campionul mondial de șah Garry Kasparov, demonstrând puterea calculului paralel și a algoritmilor de căutare avansați.
Impact: Prima victorie majoră a AI asupra unui campion mondial uman.
Rețeaua neuronală convoluțională AlexNet câștigă competiția ImageNet cu o marjă semnificativă, declanșând revoluția deep learning și utilizarea GPU-urilor pentru training.
Impact: Renașterea rețelelor neuronale și începutul erei deep learning moderne.
AlphaGo de la DeepMind îl învinge pe Lee Sedol, campion mondial la Go, un joc considerat mult mai complex decât șahul, folosind deep reinforcement learning.
Impact: Demonstrarea capacității AI de a stăpâni intuiția și creativitatea umană.
Google prezintă arhitectura Transformer în lucrarea „Attention Is All You Need", revoluționând procesarea limbajului natural și generând modele precum GPT și BERT.
Impact: Fundamentul modelelor de limbaj de mari dimensiuni (LLMs).
OpenAI lansează GPT-3 cu 175 miliarde de parametri, capabil de generare de text, traducere, programare și multe altele cu puțin sau deloc fine-tuning.
Impact: Democratizarea accesului la capabilități AI avansate prin API-uri.
DALL-E 2, Midjourney și Stable Diffusion aduc generarea de imagini AI publicului larg. ChatGPT lansează era conversațională a AI, atingând 100 milioane utilizatori în 2 luni.
Impact: AI devine accesibilă și utilizabilă de milioane de oameni în viața de zi cu zi.
Modelele multimodale precum GPT-4V și Gemini integrează text, imagine, audio și video. Cercetarea se îndreaptă către Artificial General Intelligence (AGI) și agenți autonomi.
Impact: Integrarea AI în toate aspectele societății și provocări etice majore.
Algoritmul de propagare înapoi, popularizat de Rumelhart, Hinton și Williams în 1986, a permis antrenarea eficientă a rețelelor neuronale cu multiple straturi.
Citește mai mult →CNN-urile, inspirate de cortexul vizual, au revoluționat computer vision prin capacitatea de a învăța ierarhii de caracteristici vizuale direct din date.
Explorează aplicații →Învățarea prin recompense și penalități a permis AI să învețe comportamente complexe prin interacțiune cu mediul, de la jocuri la robotică.
Cercetări actuale →Mecanismele de atenție permit modelelor să se concentreze asupra părților relevante din input, fundamentale pentru Transformers și LLMs.
Termeni tehnici →GANs folosesc două rețele în competiție pentru a genera date sintetice ultra-realiste, de la imagini la voce și video.
Vezi galeria →Capacitatea de a reutiliza cunoștințele dintr-un model pre-antrenat pentru sarcini noi a democratizat accesul la AI de performanță.
Resurse educative →Pe măsură ce AI devine din ce în ce mai puternică și răspândită, întrebările etice devin esențiale. Cum asigurăm că dezvoltăm AI responsabil, transparent și benefic pentru umanitate?
Modelele AI pot perpetua și amplifica prejudecățile existente în datele de antrenament, afectând decizii în recrutare, justiție și creditare.
Colectarea masivă de date pentru antrenarea AI ridică întrebări despre consimțământ, proprietate și dreptul la uitare.
Multe modele AI sunt „cutii negre" — chiar și creatorii lor nu înțeleg complet cum iau anumite decizii. Explicabilitatea devine crucială.
Automatizarea alimentată de AI poate transforma piața muncii, necesitând reconversie profesională și noi modele economice.
De la deepfakes la dezinformare și supravegherea de masă, AI poate fi folosită în scopuri dăunătoare.
Antrenarea modelelor mari consumă energie semnificativă. Trebuie să balanșăm performanța cu impactul ecologic.
Cronica Inteligenței Artificiale România este un proiect în continuă evoluție. Împărtășește-ți cunoștințele, experiențele și perspectivele despre AI.