Краткая история нейронных сетей и ИИ. Часть 1

Как мы здесь оказались?

Насколько быстро изменился мир, становится ясно из того, насколько древними кажутся нам сегодня даже совсем недавние компьютерные технологии. Мобильные телефоны в 90-х были большими кирпичами с крошечными зелеными дисплеями. За два десятилетия до этого основным хранилищем для компьютеров были перфокарты.

За короткий период компьютеры развились так быстро и стали настолько неотъемлемой частью нашей повседневной жизни, что легко забыть, насколько недавно появилась эта технология. Как показывает временная шкала, первые цифровые компьютеры были изобретены всего около восьми десятилетий назад.

С первых дней этой истории некоторые ученые-компьютерщики стремились сделать машины такими же разумными, как люди. Первая система была построена Клодом Шенноном в 1950 году и представляла собой дистанционно управляемую мышь, способную найти выход из лабиринта и запомнить свой путь. За семь десятилетий возможности искусственного интеллекта прошли долгий путь.

Возможности систем искусственного интеллекта по языку и распознаванию изображений теперь сопоставимы с человеческими.

Возможности систем ИИ по языку и распознаванию изображений развивались очень быстро.

Всего 10 лет назад ни одна машина не могла надежно обеспечить распознавание языка или изображений на человеческом уровне. Но, как показывает история, системы ИИ становятся все более способными и теперь превосходят людей в тестах во всех этих областях.

За пределами этих стандартизированных тестов производительность этих ИИ неоднозначна. В некоторых реальных случаях эти системы по-прежнему работают намного хуже, чем люди. С другой стороны, некоторые реализации таких систем ИИ уже настолько дешевы, что доступны на телефоне в вашем кармане: распознавание изображений классифицирует ваши фотографии, а распознавание речи расшифровывает то, что вы диктуете.

От распознавания образов к генерации изображений

В последние годы возможности систем ИИ стали еще более впечатляющими. В то время как ранние системы были сосредоточены на создании изображений лиц, эти новые модели расширили свои возможности до преобразования текста в изображение практически на основе любой подсказки. Даже самые сложные подсказки, такие как «Померанский шпиц сидит на королевском троне в короне. Рядом с троном стоят два солдата-тигра» — превращаются в фотореалистичные изображения за считанные секунды.

Завтра выйдет 2 часть, в которой я расскажу о том, как нейронные сети научились генерировать текст и что ждет человечество в будущем.

Давайте создадим дискуссию в комментариях, что вы думаете о развитии ИИ?

#нейросети #ии #нейронныесети #историяИИ