De la visele antichității la ChatGPT: O scurtă călătorie prin istoria inteligenței artificiale

 

Capitolul 1: Visele și primele încercări

Ideea de a crea mașini care să gândească ca oamenii ne însoțește de mii de ani. În mitologie și literatură, găsim povești despre statui animate, roboți și creaturi artificiale. Dar primele încercări practice au fost mult mai simple: automate mecanice, acționate de apă sau abur, care imitau mișcări umane sau animale. Acestea nu erau inteligență artificială, ci doar iluzii ingenioase.

Un moment amuzant din istorie: în Egiptul antic, o statuie a zeului Amon „alegea” succesorul faraonului, mișcându-se și vorbind, dar secretul era un preot ascuns în interior. Abia în secolul al XX-lea, odată cu dezvoltarea matematicii și a calculatoarelor, visul a început să capete forme concrete.

Capitolul 2: Nașterea teoretică – Turing, Shannon și von Neumann

Totul a început cu o întrebare simplă: Pot mașinile să gândească? Alan Turing, matematicianul britanic, a răspuns prin Testul Turing (1950): dacă o mașină poate purta o conversație fără ca un om să realizeze că vorbește cu un computer, atunci ea „gândește”. Turing a imaginat și o mașină universală, capabilă să execute orice algoritm – baza calculatoarelor moderne.

Claude Shannon, părintele teoriei informației, a arătat cum să construim circuite logice folosind interupătoare binare (1 și 0), iar John von Neumann a propus arhitectura calculatoarelor moderne: un procesor care execută instrucțiuni stocate în memorie. Astfel, s-a născut hardware-ul necesar pentru IA.

Capitolul 3: Primii pași în software – ELIZA și rețelele neuronale

În anii ’60, ELIZA, un program care simula un psihoterapeut, a demonstrat că mașinile pot „conversa” folosind reguli simple. Deși nu era inteligentă, ELIZA a deschis calea pentru procesarea limbajului natural.

În paralel, Marvin Minsky și Dean Edmonds au creat SNARC, prima rețea neuronală artificială, folosind tuburi cu vid pentru a simula 40 de neuroni. Era doar începutul: rețelele neuronale aveau să devină cheia IA-ului modern.

Capitolul 4: Iernile și renașterea IA-ului

Anii ’70–’80 au adus „iernile IA-ului”: după promisiuni prea mari, finanțarea s-a redus, iar progresul a încetinit. Dar în anii ’90, IA a revenit cu forță:

• Deep Blue (IBM) l-a învins pe Garry Kasparov la șah (1997), dovedind că mașinile pot depăși oamenii în domenii complexe.
• Algoritmii de învățare automată au început să analizeze date, iar rețelele neuronale profunde (deep learning) au revoluționat recunoașterea imaginilor și a vocii.

Capitolul 5: Era modernă – De la Big Data la ChatGPT

În anii 2010, explozia datelor și puterea de calcul au permis avansuri spectaculoase:

• AlexNet (2012) a câștigat competiția ImageNet, demonstrând puterea deep learning-ului în recunoașterea imaginilor.
• AlphaGo (DeepMind) l-a învins pe Lee Sedol la Go (2016), un joc mult mai complex decât șahul.
• Transformerele (cum ar fi GPT-3, 2020) au adus IA conversațională la un nivel fără precedent, permițând aplicații precum ChatGPT.

Astăzi, IA este peste tot: de la asistenți vocali la mașini autonome, de la diagnostic medical la generarea de artă. Dar întrebarea lui Turing rămâne: Oare mașinile pot cu adevărat să gândească?

Ce crezi? Vom ajunge vreodată la o inteligență artificială generală, capabilă să înțeleagă și să creeze ca un om? 🤖

(Sursa principală: Linux Adictos, IBM, Wikipedia, Our World in Data)