Azonban az igazi ugráspont az Mesterséges Intelligencia (MI) kutatásában a 20. század második felében és a 21. század elején következett be. Ebben a tanulmányban áttekintjük az MI fejlődésének legfontosabb mérföldköveit, kiemelve a kulcsfontosságú eseményeket és felfedezéseket.

Az MI Születése

Az Mesterséges Intelligencia kifejezést először John McCarthy használta 1956-ban, amikor a Dartmouth College-ban egy konferenciát szervezett az MI kutatásáról. Ez a konferencia az AI kutatás hivatalos kezdetét jelentette. McCarthy, Marvin Minsky, Allen Newell és Herbert Simon azonban már korábban is dolgoztak olyan alapvető ötleteken, mint a logikai és a nyelvi modellek.

mesterséges intelligencia korai szakaszai

A Neurális Hálók Felfedezése

Az MI történetében az egyik legjelentősebb mérföldkő Warren McCulloch és Walter Pitts 1943-ban megjelent cikke, melyben bemutatták az első mesterséges neurális hálót. Ez az algoritmus inspirációt nyújtott a modern neurális hálók számára, melyek mára az MI egyik legfontosabb eszközévé váltak.

Az ELIZA Program

Az 1960-as években Joseph Weizenbaum kifejlesztette az ELIZA nevű programot, amely az ember-gép kommunikáció korai példája volt. Bár ELIZA nem rendelkezett valódi intelligenciával, a program képes volt szimulálni egy pszichoterapeutát, és sokat tanított az emberi-gépi interakció lehetséges módjairól.

mesterséges intelligencia Eliza program

Az Expert Rendszerek Megjelenése

Az 1970-es években kifejlesztették az első "expert rendszereket", melyek célja egy adott területen való szakértői tudás szimulálása volt. Az expert rendszerek sokféle területen alkalmazhatóak voltak, például a diagnosztikai orvostudományban vagy a pénzügyi elemzésben.

Deep Blue és a Go-Ban AI Sikerek

Az 1990-es években és az 2000-es évek elején olyan események történtek, mint a Deep Blue számítógép győzelme Garry Kasparov világbajnok sakkozó ellen, valamint a kínai játék, a Go-ban való AI sikeres alkalmazása. Ezek a győzelmek jelentős lépéseket jelentettek az MI fejlődésében, és bemutatták, hogy a gépek képesek lehetnek a bonyolult stratégiai játékokban is a legjobb emberi játékosok ellen játszani.

Deep Learning és a Nagy Adathalmazok

Az MI újabb ugrása a mély tanulás (deep learning) technikák térnyerése volt. A mély tanulás lehetővé tette a neurális hálózatok méretének és komplexitásának növelését, ami sokkal jobb eredményeket eredményezett a képfelismerés, a beszédfelismerés, a gépi fordítás és más területeken. Ezek a technikák nagymértékben támaszkodnak a nagy adathalmazokra, amelyek lehetővé teszik a hálózatok számára, hogy magasabb szintű absztrakciókat tanuljanak meg a mintákban.

mesterséges intelligencia deep blue

Összefoglalás

Az Mesterséges Intelligencia története tele van fontos mérföldkövekkel és felfedezésekkel, amelyek az emberi gondolkodás és az intelligencia megértésétől az interaktív számítógépes rendszerek kifejlesztéséig terjednek. Az MI folyamatos fejlődése és alkalmazása számos területen ígéretes lehetőségeket kínál a jövőben, és folyamatosan új kihívások elé állítja az AI kutatókat és fejlesztőket.

Hivatkozások:

McCulloch, W. S., & Pitts, W. (1943). A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. Bulletin of Mathematical Biophysics, 5(4), 115-133.

Weizenbaum, J. (1966). ELIZA—A computer program for the study of natural language communication between man and machine. Communications of the ACM, 9(1), 36-45.

Kasparov, G. (2010). Deep Thinking: Where Machine Intelligence Ends and Human Creativity Begins. PublicAffairs.

LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444.