Sztuczna inteligencja (AI) stała się dziś integralną częścią nowoczesnego życia, obecna w niemal każdej dziedzinie – od biznesu po medycynę. Niewielu jednak zdaje sobie sprawę, że historia rozwoju AI rozpoczęła się w połowie XX wieku i przeszła przez wiele wzlotów i upadków, zanim osiągnęła obecny przełomowy poziom.

Ten artykuł INVIAI przedstawi szczegółowy przegląd historii powstania i rozwoju AI, od pierwszych koncepcji, przez okresy zwane „zimą AI” pełne wyzwań, aż po rewolucję głębokiego uczenia i eksplozję generatywnej AI w latach 2020.

Lata 50.: Początki sztucznej inteligencji

Lata 50. uznaje się za oficjalny start dziedziny AI. W 1950 roku matematyk Alan Turing opublikował artykuł „Computing Machinery and Intelligence”, w którym zaproponował słynny test oceniający zdolność maszyn do myślenia – później znany jako test Turinga. Był to kamień milowy, który zapoczątkował ideę, że komputery mogą „myśleć” jak ludzie, tworząc teoretyczne podstawy AI.

W 1956 roku pojawił się termin „Artificial Intelligence” (sztuczna inteligencja). Latem tego roku informatyk John McCarthy (Uniwersytet Dartmouth) wraz z kolegami, takimi jak Marvin Minsky, Nathaniel Rochester (IBM) i Claude Shannon, zorganizował historyczne seminarium na Uniwersytecie Dartmouth.

McCarthy zaproponował termin „sztuczna inteligencja” (AI) na to seminarium, a wydarzenie Dartmouth 1956 jest powszechnie uważane za narodziny dziedziny AI. Naukowcy odważnie ogłosili, że „wszystkie aspekty uczenia się i inteligencji można symulować maszynowo”, wyznaczając ambitne cele dla nowej dziedziny.

Pod koniec lat 50. pojawiło się wiele pierwszych osiągnięć w AI. W 1951 roku napisano pierwsze programy AI działające na komputerze Ferranti Mark I – w tym program do gry w warcaby autorstwa Christophera Stracheya oraz program do gry w szachy autorstwa Dietricha Prinza, co oznaczało pierwszy raz, gdy komputer potrafił grać w gry wymagające inteligencji.

W 1955 roku Arthur Samuel z IBM opracował program do gry w warcaby, który potrafił uczyć się na podstawie doświadczenia, stając się jednym z pierwszych systemów uczenia maszynowego. W tym samym okresie Allen Newell, Herbert Simon i współpracownicy stworzyli program Logic Theorist (1956), który potrafił automatycznie dowodzić twierdzenia matematyczne, pokazując, że maszyny mogą wykonywać rozumowanie logiczne.

Obok algorytmów powstały także narzędzia i języki programowania dedykowane AI. W 1958 roku John McCarthy wynalazł język Lisp – język programowania zaprojektowany specjalnie dla AI, który szybko zyskał popularność w środowisku badaczy AI. W tym samym roku psycholog Frank Rosenblatt zaprezentował Perceptron – pierwszy model sztucznej sieci neuronowej zdolny do uczenia się na podstawie danych. Perceptron stał się podstawą dla nowoczesnych sieci neuronowych.

W 1959 roku Arthur Samuel po raz pierwszy użył terminu „machine learning” (uczenie maszynowe) w przełomowym artykule opisującym, jak komputery mogą być programowane do uczenia się i samodoskonalenia w grze w warcaby, przewyższając nawet swoich twórców. Te osiągnięcia wywołały duży optymizm: pionierzy wierzyli, że w ciągu kilku dekad maszyny osiągną inteligencję porównywalną z ludzką.

Lata 60.: Pierwsze postępy

W latach 60. AI nadal się rozwijała, realizując wiele ważnych projektów i wynalazków. Laboratoria AI powstały na wielu renomowanych uczelniach (MIT, Stanford, Carnegie Mellon...), przyciągając uwagę i finansowanie badań. Komputery stawały się coraz potężniejsze, umożliwiając testowanie bardziej złożonych koncepcji AI niż w poprzedniej dekadzie.

Jednym z ważnych osiągnięć było powstanie pierwszego programu chatbot. W 1966 roku Joseph Weizenbaum z MIT stworzył ELIZA, program symulujący rozmowę z użytkownikiem w stylu psychoterapeuty. ELIZA była prosta (opierała się na rozpoznawaniu słów kluczowych i szablonowych odpowiedziach), ale zaskakująco wielu użytkowników myślało, że ELIZA naprawdę „rozumie” i ma emocje. Sukces ELIZY otworzył drogę dla nowoczesnych chatbotów i wzbudził pytania o ludzką skłonność do przypisywania emocji maszynom.

Równolegle pojawił się pierwszy inteligentny robot. W latach 1966–1972 Instytut Badawczy Stanford (SRI) opracował Shakey’ego – pierwszego mobilnego robota zdolnego do samoświadomości i planowania działań, a nie tylko wykonywania pojedynczych poleceń. Shakey był wyposażony w czujniki i kamerę, potrafił poruszać się w środowisku i analizować zadania na podstawowe kroki, takie jak znajdowanie drogi, przesuwanie przeszkód czy wspinanie się po pochyłościach. Był to pierwszy system integrujący widzenie komputerowe, przetwarzanie języka naturalnego i planowanie w robocie, kładąc fundamenty pod dziedzinę robotyki AI.

American Association of Artificial Intelligence (AAAI) powstało w tym okresie (poprzedzone konferencją IJCAI w 1969 i formalnym utworzeniem AAAI w 1980), skupiając badaczy AI i świadcząc o rosnącej sile społeczności AI.

Ponadto lata 60. to rozwój systemów ekspertowych i podstawowych algorytmów. W 1965 roku Edward Feigenbaum i współpracownicy opracowali DENDRAL – uważany za pierwszy na świecie system ekspertowy. DENDRAL wspierał chemików w analizie struktury molekuł na podstawie danych eksperymentalnych, symulując wiedzę i myślenie eksperta chemii. Sukces DENDRALA pokazał, że komputery mogą pomagać w rozwiązywaniu złożonych problemów specjalistycznych, torując drogę dla eksplozji systemów ekspertowych w latach 80.

Również język programowania Prolog (specjalizowany w logice AI) powstał w 1972 roku na Uniwersytecie w Marsylii, otwierając podejście do AI oparte na logice i relacjach. Innym ważnym wydarzeniem było opublikowanie w 1969 roku przez Marvina Minsky’ego i Seymoura Paperta książki „Perceptrons”, która wskazała ograniczenia matematyczne jednowarstwowych modeli perceptronów (np. niemożność rozwiązania prostego problemu XOR), co spowodowało poważne wątpliwości co do sieci neuronowych.

Wielu sponsorów straciło wiarę w możliwości sieci neuronowych, a badania nad nimi zaczęły zanikać pod koniec lat 60. Był to pierwszy sygnał „ochłodzenia” entuzjazmu wobec AI po ponad dekadzie optymizmu.

Lata 70.: Wyzwania i pierwsza „zima AI”

W latach 70. AI stanęła przed realnymi wyzwaniami: wiele oczekiwań z poprzedniej dekady nie zostało spełnionych z powodu ograniczeń mocy obliczeniowej, danych i wiedzy naukowej. W efekcie zaufanie i finansowanie AI zaczęły gwałtownie spadać w połowie lat 70. – okres ten później nazwano pierwszą „zimą AI”.

W 1973 roku Sir James Lighthill dolał oliwy do ognia, publikując raport „Artificial Intelligence: A General Survey”, który krytycznie ocenił postępy badań AI. Raport Lighthilla stwierdził, że badacze AI „obiecywali za dużo, a osiągnęli za mało”, szczególnie krytykując brak zdolności komputerów do rozumienia języka i widzenia tak, jak oczekiwano.

Raport ten spowodował, że rząd Wielkiej Brytanii znacznie ograniczył budżet na AI. W USA agencje finansujące, takie jak DARPA, skierowały środki na bardziej praktyczne projekty. W rezultacie od połowy lat 70. do początku lat 80. dziedzina AI niemal zamroziła się, z niewieloma przełomowymi projektami i poważnym brakiem funduszy. To właśnie była pierwsza „zima AI” – termin wprowadzony w 1984 roku na określenie długiego okresu stagnacji badań AI.

Mimo trudności lata 70. przyniosły kilka jasnych punktów w badaniach AI. Systemy ekspertowe nadal rozwijały się w środowisku akademickim, na przykład MYCIN (1974) – system doradczy w medycynie stworzony przez Teda Shortliffe’a na Stanfordzie, pomagający diagnozować infekcje krwi. MYCIN wykorzystywał zestaw reguł wnioskowania do rekomendacji leczenia i osiągał wysoką dokładność, dowodząc praktycznej wartości systemów ekspertowych w wąskich dziedzinach.

Ponadto język Prolog (wprowadzony w 1972) zaczął być stosowany do przetwarzania języka i rozwiązywania problemów logicznych, stając się ważnym narzędziem AI opartym na logice. W robotyce w 1979 roku zespół badawczy ze Stanforda opracował Stanford Cart – pierwszy robotyczny pojazd zdolny do autonomicznego poruszania się po pomieszczeniu pełnym przeszkód bez zdalnego sterowania. To niewielkie osiągnięcie położyło podwaliny pod późniejsze badania nad autonomicznymi pojazdami.

Podsumowując, pod koniec lat 70. badania AI weszły w okres stagnacji. Wielu naukowców AI musiało przekierować się na pokrewne dziedziny, takie jak statystyczne uczenie maszynowe, robotyka i widzenie komputerowe, aby kontynuować pracę.

AI przestała być „gwiazdą” jak w poprzedniej dekadzie i stała się dziedziną niszową z niewieloma znaczącymi postępami. Ten okres przypomniał badaczom, że inteligencja sztuczna jest znacznie bardziej skomplikowana niż przewidywano i wymaga nowych, bardziej fundamentalnych podejść zamiast jedynie symulacji rozumowania.

Lata 80.: Systemy ekspertowe – wzrost i upadek

Na początku lat 80. AI weszła ponownie w fazę odrodzenia – czasami nazywaną „renesansem AI”. Napędzały ją komercyjne sukcesy systemów ekspertowych oraz odnowione zainteresowanie inwestorów i rządów. Komputery stawały się coraz potężniejsze, a społeczność wierzyła, że można stopniowo realizować idee AI w wąskich dziedzinach.

Jednym z głównych motorów były komercyjne systemy ekspertowe. W 1981 firma Digital Equipment Corporation wdrożyła XCON (Expert Configuration) – system ekspertowy pomagający konfigurować systemy komputerowe, oszczędzając firmie dziesiątki milionów dolarów. Sukces XCON wywołał falę rozwoju systemów ekspertowych w przedsiębiorstwach wspierających podejmowanie decyzji. Wiele firm technologicznych inwestowało w tworzenie „powłok” systemów ekspertowych (expert system shell), umożliwiających firmom dostosowywanie własnych rozwiązań.

Język Lisp wyszedł z laboratoriów dzięki pojawieniu się maszyn Lisp (Lisp machine) – sprzętu zoptymalizowanego do uruchamiania programów AI. Na początku lat 80. powstała seria startupów produkujących maszyny Lisp (Symbolics, Lisp Machines Inc.), co wywołało boom inwestycyjny i zapoczątkowało „erę maszyn Lisp” w AI.

Rządy również mocno inwestowały w AI w tym okresie. W 1982 Japonia rozpoczęła Projekt Komputerów Piątej Generacji z budżetem 850 milionów dolarów, mający na celu rozwój inteligentnych komputerów wykorzystujących logikę i Prolog. Podobnie USA (DARPA) zwiększyły wsparcie badań AI w kontekście rywalizacji technologicznej z Japonią. Projekty skupiały się na systemach ekspertowych, przetwarzaniu języka naturalnego i bazach wiedzy, z nadzieją na stworzenie zaawansowanych inteligentnych komputerów.

Wśród nowej fali optymizmu sztuczne sieci neuronowe zaczęły się cicho odradzać. W 1986 roku badacz Geoffrey Hinton i współpracownicy opublikowali algorytm Backpropagation (propagacja wsteczna) – skuteczną metodę trenowania wielowarstwowych sieci neuronowych, rozwiązującą główne ograniczenia wskazane w książce Perceptrons (1969).

Choć zasada propagacji wstecznej była znana od lat 70., to dopiero w połowie lat 80. wykorzystano ją w pełni dzięki wzrostowi mocy obliczeniowej. Algorytm backpropagation szybko wywołał drugą falę badań nad sieciami neuronowymi. Wtedy też uwierzono, że głębokie sieci neuronowe mogą uczyć się złożonych modeli, co zapowiadało nadejście głębokiego uczenia (deep learning).

Młodzi badacze, tacy jak Yann LeCun (Francja) i Yoshua Bengio (Kanada), dołączyli do ruchu sieci neuronowych, rozwijając skuteczne modele rozpoznawania pisma ręcznego pod koniec dekady.

Niestety, druga fala entuzjazmu AI nie trwała długo. Pod koniec lat 80. dziedzina AI ponownie znalazła się w kryzysie z powodu niespełnionych oczekiwań. Systemy ekspertowe, choć użyteczne w wąskich zastosowaniach, ujawniły ograniczenia: były sztywne, trudne do skalowania i wymagały ciągłej ręcznej aktualizacji wiedzy.

Wiele dużych projektów systemów ekspertowych zakończyło się niepowodzeniem, a rynek maszyn Lisp upadł z powodu konkurencji tańszych komputerów osobistych. W 1987 roku przemysł maszyn Lisp niemal całkowicie zbankrutował. Inwestycje w AI zostały znacznie ograniczone pod koniec lat 80., co doprowadziło do drugiej „zimy AI”. Termin „AI winter”, wprowadzony w 1984 roku, znalazł potwierdzenie, gdy wiele firm AI zamknęło działalność w latach 1987–1988. Po raz kolejny dziedzina AI weszła w okres regresu, zmuszając badaczy do rewizji oczekiwań i strategii.

Podsumowując, lata 80. to cykl rozkwitu i upadku AI. Systemy ekspertowe po raz pierwszy wprowadziły AI do przemysłu, ale także ujawniły ograniczenia podejścia opartego na sztywnych regułach. Mimo to dekada ta przyniosła wiele cennych idei i narzędzi: od algorytmów sieci neuronowych po pierwsze bazy wiedzy. Wyciągnięto też ważne lekcje o unikaniu nadmiernych oczekiwań, co przygotowało grunt pod bardziej ostrożne podejście w kolejnej dekadzie.

Lata 90.: Powrót AI do praktyki

Po zimie AI pod koniec lat 80. zaufanie do AI stopniowo wracało w latach 90. dzięki serii praktycznych postępów. Zamiast skupiać się na ambitnej silnej AI (ogólnej sztucznej inteligencji), badacze skoncentrowali się na słabej AI – zastosowaniu technik AI do konkretnych problemów, gdzie zaczęły pojawiać się imponujące wyniki. Wiele dziedzin wyodrębnionych z AI (takich jak rozpoznawanie mowy, widzenie komputerowe, algorytmy wyszukiwania, bazy wiedzy) rozwijało się niezależnie i znalazło szerokie zastosowanie.

Przełomowym momentem było w maju 1997 roku, gdy komputer Deep Blue IBM pokonał mistrza świata w szachach Garry’ego Kasparova w oficjalnym meczu. Było to pierwsze zwycięstwo systemu AI nad mistrzem świata w skomplikowanej grze intelektualnej, co wywołało ogromne poruszenie.

Sukces Deep Blue – oparty na algorytmie wyszukiwania brute-force połączonym z bazą danych debiutów – pokazał ogromną moc obliczeniową i specjalistyczne techniki pozwalające maszynom przewyższać ludzi w określonych zadaniach. To wydarzenie oznaczało efektowny powrót AI do mediów i wzbudziło nową falę zainteresowania badaniami.

AI lat 90. osiągnęła postępy na wielu frontach. W grach w 1994 roku program Chinook rozwiązał całkowicie grę w warcaby, zmuszając mistrza świata do uznania, że nie da się pokonać komputera.

W rozpoznawaniu mowy pojawiły się komercyjne systemy, takie jak Dragon Dictate (1990), a pod koniec dekady oprogramowanie rozpoznawania mowy było szeroko stosowane na komputerach osobistych. Rozpoznawanie pisma ręcznego zaczęto integrować z urządzeniami PDA (osobistymi asystentami cyfrowymi) z coraz większą dokładnością.

Zastosowania widzenia komputerowego zaczęły pojawiać się w przemyśle, od kontroli jakości komponentów po systemy bezpieczeństwa. Nawet tłumaczenie maszynowe – dziedzina, która zniechęciła AI w latach 60. – poczyniła znaczne postępy dzięki systemowi SYSTRAN wspierającemu automatyczne tłumaczenia dla Unii Europejskiej.

Innym ważnym kierunkiem było statystyczne uczenie maszynowe i sieci neuronowe stosowane do analizy dużych zbiorów danych. Koniec lat 90. to eksplozja Internetu i ogromne ilości danych cyfrowych. Techniki data mining i algorytmy uczenia maszynowego, takie jak drzewa decyzyjne, sieci neuronowe czy ukryte modele Markowa, zaczęły być wykorzystywane do analizy danych internetowych, optymalizacji wyszukiwarek i personalizacji treści.

Termin „data science” nie był jeszcze popularny, ale w praktyce AI zaczęła przenikać do systemów oprogramowania, poprawiając wydajność na podstawie uczenia się z danych użytkowników (np. filtry antyspamowe, rekomendacje produktów w e-commerce). Te niewielkie, ale praktyczne sukcesy pomogły AI odzyskać zaufanie w oczach biznesu i społeczeństwa.

Można powiedzieć, że lata 90. to okres cichego, lecz stabilnego wejścia AI do życia codziennego. Zamiast wielkich deklaracji o inteligencji ludzkiej, twórcy skupili się na rozwiązywaniu konkretnych problemów. W efekcie AI pojawiła się w wielu produktach technologicznych końca XX wieku, często niezauważona przez użytkowników – od gier, przez oprogramowanie, po urządzenia elektroniczne. Ten okres przygotował też ważne fundamenty w postaci danych i algorytmów, które umożliwiły eksplozję AI w kolejnej dekadzie.

Lata 2000: Uczenie maszynowe i era big data

Wchodząc w XXI wiek, AI zyskała nową siłę dzięki Internetowi i erze big data. Lata 2000 to eksplozja komputerów osobistych, sieci internetowej i urządzeń z czujnikami, generujących ogromne ilości danych. Uczenie maszynowe – zwłaszcza metody nadzorowane – stało się kluczowym narzędziem do wydobywania wartości z tego „nowego surowca”.

Hasło „data is the new oil” (dane to nowa ropa) stało się popularne, ponieważ im więcej danych, tym dokładniejsze algorytmy AI. Duże firmy technologiczne zaczęły budować systemy zbierające i uczące się na danych użytkowników, by ulepszać produkty: Google z inteligentną wyszukiwarką, Amazon z rekomendacjami zakupowymi, Netflix z algorytmami polecania filmów. AI stała się „cichym mózgiem” stojącym za platformami cyfrowymi.

W 2006 roku ważnym wydarzeniem było rozpoczęcie przez Fei-Fei Li, profesor Stanford, projektu ImageNet – ogromnej bazy danych zawierającej ponad 14 milionów szczegółowo oznaczonych zdjęć. Wprowadzony w 2009 roku ImageNet szybko stał się standardowym zbiorem danych do trenowania i oceny algorytmów widzenia komputerowego, zwłaszcza rozpoznawania obiektów na zdjęciach.

ImageNet był jak „doping” dla badań deep learning, dostarczając wystarczająco dużo danych do trenowania złożonych modeli głębokich sieci neuronowych. Coroczny konkurs ImageNet Challenge od 2010 roku stał się ważną areną rywalizacji zespołów badawczych o najlepsze algorytmy rozpoznawania obrazów. To właśnie z tego środowiska wyłonił się przełom AI w 2012 roku (patrz dekada 2010).

W latach 2000 AI osiągnęła też wiele ważnych kamieni milowych w zastosowaniach:

• W 2005 autonomiczny samochód Stanforda (zwany „Stanley”) wygrał DARPA Grand Challenge – wyścig pojazdów autonomicznych na pustyni o długości 212 km. Stanley pokonał trasę w 6 godzin i 53 minuty, otwierając nową erę samochodów autonomicznych i przyciągając inwestycje Google i Uber w kolejnych latach.
• Wirtualni asystenci na telefonach pojawili się w 2008 roku, gdy aplikacja Google Voice Search umożliwiła wyszukiwanie głosowe na iPhonie; kulminacją był Apple Siri (premiera w 2011) – asystent głosowy zintegrowany z iPhonem. Siri wykorzystuje technologię rozpoznawania mowy, rozumienia języka naturalnego i łączy się z usługami internetowymi, co oznacza pierwsze masowe zastosowanie AI wśród użytkowników.
• W 2011 superkomputer IBM Watson pokonał dwóch mistrzów w teleturnieju Jeopardy! w USA. Watson potrafił rozumieć złożone pytania w języku angielskim i przeszukiwać ogromne bazy danych, demonstrując siłę AI w przetwarzaniu języka naturalnego i wyszukiwaniu informacji. To zwycięstwo pokazało, że komputery mogą „rozumieć” i inteligentnie reagować w szerokim zakresie wiedzy.
• Media społecznościowe i web: Facebook wprowadził funkcję automatycznego rozpoznawania twarzy i tagowania zdjęć (około 2010), wykorzystując algorytmy uczenia maszynowego na danych użytkowników. YouTube i Google stosują AI do filtrowania treści i rekomendacji wideo. Techniki uczenia maszynowego działają w tle platform, optymalizując doświadczenia użytkowników, często niezauważalnie.

Można powiedzieć, że głównym motorem AI w latach 2000 były dane i zastosowania. Tradycyjne algorytmy uczenia maszynowego, takie jak regresja, SVM, drzewa decyzyjne i inne, były wdrażane na dużą skalę, przynosząc realne korzyści.

AI przestała być jedynie tematem badań i przesunęła się mocno do przemysłu: „AI dla biznesu” stała się gorącym tematem, z wieloma firmami oferującymi rozwiązania AI w zarządzaniu, finansach, marketingu itd. W 2006 roku pojawił się termin „enterprise AI”, podkreślający zastosowanie AI do zwiększania efektywności biznesowej i podejmowania decyzji.

Pod koniec lat 2000 pojawiły się też pierwsze oznaki rewolucji głębokiego uczenia. Badania nad wielowarstwowymi sieciami neuronowymi zaczęły przynosić owoce. W 2009 roku zespół Andrew Nga na Uniwersytecie Stanforda ogłosił wykorzystanie GPU (procesorów graficznych) do trenowania sieci neuronowych, co przyspieszyło proces 70-krotnie w porównaniu do tradycyjnych CPU.

Równoległa moc obliczeniowa GPU okazała się idealna do obliczeń macierzowych w sieciach neuronowych, torując drogę do trenowania dużych modeli deep learning w latach 2010. Ostatnie elementy układanki – duże dane, mocny sprzęt i ulepszone algorytmy – były gotowe, czekając na moment wybuchu nowej rewolucji AI.

Lata 2010: Rewolucja głębokiego uczenia (Deep Learning)

Jeśli miałoby się wskazać dekadę, w której AI naprawdę „wystartowała”, to właśnie lata 2010. Dzięki fundamentom danych i sprzętu z poprzedniej dekady, sztuczna inteligencja wkroczyła w erę głębokiego uczenia (deep learning) – wielowarstwowe sieci neuronowe osiągnęły przełomowe wyniki, bijąc rekordy w wielu zadaniach AI. Marzenie o maszynach „uczących się jak ludzki mózg” zaczęło się częściowo spełniać dzięki algorytmom deep learning.

Przełom nastąpił w 2012 roku, gdy zespół Geoffreya Hintona wraz z uczniami (Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever) wziął udział w konkursie ImageNet Challenge. Ich model – znany jako AlexNet – to ośmiowarstwowa konwolucyjna sieć neuronowa trenowana na GPU. Wynik AlexNet był znacznie lepszy, redukując o połowę wskaźnik błędów rozpoznawania obrazów w porównaniu do drugiego miejsca.

To przytłaczające zwycięstwo zaskoczyło społeczność widzenia komputerowego i zapoczątkowało „gorączkę deep learning” w AI. W kolejnych latach większość tradycyjnych metod rozpoznawania obrazów została zastąpiona modelami deep learning.

Sukces AlexNet potwierdził, że przy odpowiedniej ilości danych (ImageNet) i mocy obliczeniowej (GPU) głębokie sieci neuronowe mogą przewyższać inne techniki AI. Hinton i współpracownicy szybko zostali zaproszeni do Google, a deep learning stał się najgorętszym tematem badań AI.

Deep learning zrewolucjonizował nie tylko widzenie komputerowe, ale także przetwarzanie mowy, języka i wiele innych dziedzin. W 2012 roku Google Brain (projekt Andrew Nga i Jeffa Deana) zyskał rozgłos, gdy sieć neuronowa samodzielnie nauczyła się rozpoznawać koty na filmach YouTube bez wcześniejszego oznaczania danych.

W latach 2011–2014 pojawiły się wirtualni asystenci tacy jak Siri, Google Now (2012) i Microsoft Cortana (2014), wykorzystujący postępy w rozpoznawaniu mowy i rozumieniu języka naturalnego. Na przykład system rozpoznawania mowy Microsoft osiągnął w 2017 roku dokładność porównywalną z człowiekiem, głównie dzięki zastosowaniu głębokich sieci neuronowych do modelowania dźwięku. W tłumaczeniach w 2016 roku Google Translate przeszedł na architekturę neuronalnego tłumaczenia maszynowego (NMT), znacznie poprawiając jakość tłumaczeń w porównaniu do statystycznych modeli.

Innym ważnym wydarzeniem było zwycięstwo AI w grze Go – kamień milowy uważany za bardzo odległy. W marcu 2016 roku program AlphaGo DeepMind (Google) pokonał najlepszego na świecie gracza Go, Lee Sedola, wynikiem 4-1. Go jest znacznie bardziej skomplikowane niż szachy, z ogromną liczbą możliwych ruchów, niemożliwą do przeszukania brute-force. AlphaGo łączył deep learning i algorytm Monte Carlo Tree Search, ucząc się gry na milionach ludzkich partii i samodzielnie.

To zwycięstwo porównuje się do meczu Deep Blue-Kasparov z 1997 roku, potwierdzając, że AI może przewyższać ludzi w dziedzinach wymagających intuicji i doświadczenia. Po AlphaGo DeepMind opracował AlphaGo Zero (2017), który uczył się gry od podstaw, bez danych ludzkich, i pokonał poprzednią wersję 100-0. Pokazało to potencjał uczenia ze wzmocnieniem (reinforcement learning) w połączeniu z deep learning.

W 2017 roku pojawił się przełom w przetwarzaniu języka naturalnego: architektura Transformer. Naukowcy Google opublikowali model Transformer w artykule „Attention Is All You Need”, proponując mechanizm self-attention, który pozwala modelowi uczyć się relacji między słowami w zdaniu bez konieczności sekwencyjnego przetwarzania.

Transformer umożliwił efektywniejsze trenowanie dużych modeli językowych (LLM) w porównaniu do wcześniejszych architektur sekwencyjnych (RNN/LSTM). Od tego czasu powstała seria ulepszonych modeli opartych na Transformerze: BERT (Google, 2018) do rozumienia kontekstu oraz szczególnie GPT (Generative Pre-trained Transformer) OpenAI, zaprezentowany po raz pierwszy w 2018 roku.

Modele te osiągały znakomite wyniki w zadaniach językowych, od klasyfikacji i odpowiadania na pytania po generowanie tekstu. Transformer położył fundament pod wyścig gigantycznych modeli językowych w latach 2020.

Pod koniec lat 2010 pojawiła się także generatywna AI (generative AI) – modele AI zdolne do tworzenia nowych treści. W 2014 roku Ian Goodfellow i współpracownicy wynaleźli model GAN (Generative Adversarial Network), składający się z dwóch przeciwnych sieci neuronowych generujących realistyczne dane syntetyczne.

GAN szybko zyskał sławę dzięki zdolności do generowania realistycznych portretów ludzi (deepfake). Równolegle rozwijano modele autoencoderów wariacyjnych (VAE) i transferu stylu (style transfer), pozwalające na transformację obrazów i wideo w nowe style.

W 2019 roku OpenAI zaprezentowało GPT-2 – model generujący tekst o 1,5 miliarda parametrów, który potrafił tworzyć płynne, długie fragmenty tekstu przypominające ludzkie. Wyraźnie pokazało to, że AI nie tylko klasyfikuje i przewiduje, ale także tworzy przekonujące treści.

AI w latach 2010 dokonała skokowych postępów przekraczających oczekiwania. Wiele zadań wcześniej uważanych za „niemożliwe” dla komputerów AI wykonała na poziomie ludzkim lub lepszym: rozpoznawanie obrazów, rozpoznawanie mowy, tłumaczenia, gry strategiczne i inne.

Co ważniejsze, AI zaczęła przenikać do codziennego życia: od smartfonów z automatycznym rozpoznawaniem twarzy, przez wirtualnych asystentów w inteligentnych głośnikach (Alexa, Google Home), po rekomendacje treści w mediach społecznościowych. To był prawdziwy okres eksplozji AI, który wielu porównuje do „nowej energii elektrycznej” – technologii fundamentalnej zmieniającej wszystkie branże.

Lata 2020: Eksplozja generatywnej AI i nowe trendy

W ciągu pierwszych kilku lat lat 2020 AI eksplodowała w tempie bezprecedensowym, głównie dzięki rozwojowi generatywnej AI (Generative AI) i dużych modeli językowych (LLM). Systemy te umożliwiły AI bezpośredni kontakt z setkami milionów użytkowników, wywołując falę kreatywnych zastosowań oraz szerokie społeczne dyskusje na temat wpływu AI.

W czerwcu 2020 OpenAI zaprezentowało GPT-3 – ogromny model językowy z 175 miliardami parametrów, dziesięciokrotnie większy od poprzednich. GPT-3 zadziwił zdolnością do pisania tekstów, odpowiadania na pytania, tworzenia poezji i kodu programistycznego niemal jak człowiek, choć nadal popełniał błędy. Potęga GPT-3 pokazała, że skala modelu wraz z ogromną ilością danych treningowych może zapewnić niespotykaną płynność językową. Aplikacje oparte na GPT-3 szybko się pojawiły – od tworzenia treści marketingowych, przez asystentów e-mail, po wsparcie programistyczne.

W listopadzie 2022 AI wyszła na światło dzienne dzięki premierze ChatGPT – interaktywnego chatbota stworzonego przez OpenAI, opartego na modelu GPT-3.5. W ciągu 5 dni ChatGPT osiągnął milion użytkowników, a w około 2 miesiące przekroczył 100 milionów, stając się najszybciej rozwijającą się aplikacją konsumencką w historii.

ChatGPT potrafi płynnie odpowiadać na liczne pytania, pisać teksty, rozwiązywać zadania i doradzać, co zaskakuje użytkowników „inteligencją” i elastycznością. Popularność ChatGPT oznacza pierwsze masowe wykorzystanie AI jako narzędzia do tworzenia treści i rozpoczęcie wyścigu AI między największymi firmami technologicznymi.

Na początku 2023 Microsoft zintegrował GPT-4 (następcę OpenAI) z wyszukiwarką Bing, a Google wprowadził chatbota Bard opierającego się na własnym modelu LaMDA. Ta rywalizacja przyspiesza rozwój generatywnej AI, która staje się coraz bardziej dostępna i zaawansowana.

Poza tekstem generatywna AI w obrazach i dźwięku również rozwija się dynamicznie. W 2022 roku modele text-to-image takie jak DALL-E 2 (OpenAI), Midjourney i Stable Diffusion pozwalają użytkownikom wprowadzać opisy tekstowe i otrzymywać obrazy generowane przez AI. Jakość tych obrazów jest tak realistyczna i kreatywna, że otwiera nową erę tworzenia cyfrowych treści.

Jednak pojawiają się też wyzwania dotyczące praw autorskich i etyki, gdy AI uczy się na dziełach artystów i tworzy podobne prace. W dziedzinie dźwięku nowe modele text-to-speech potrafią generować głosy niemal identyczne z ludzkimi, a nawet imitować głosy znanych osób, co budzi obawy o deepfake głosowe.

W 2023 roku po raz pierwszy pojawiły się procesy sądowe dotyczące praw autorskich danych treningowych AI – na przykład Getty Images pozwało Stability AI (twórcę Stable Diffusion) za wykorzystanie milionów chronionych zdjęć bez zgody. To pokazuje ciemną stronę eksplozji AI: kwestie prawne, etyczne i społeczne stają się coraz ważniejsze i wymagają poważnej uwagi.

W obliczu gorączki AI w 2023 roku społeczność ekspertów wyraziła obawy dotyczące ryzyka silnej AI. Ponad 1000 osób z branży technologicznej (w tym Elon Musk, Steve Wozniak, badacze AI) podpisało list otwarty wzywający do 6-miesięcznego zawieszenia treningu modeli AI większych niż GPT-4, obawiając się niekontrolowanego rozwoju.

W tym samym roku pionierzy, tacy jak Geoffrey Hinton (jeden z „ojców” deep learning), ostrzegali o ryzyku AI wymykającej się spod kontroli. Unia Europejska szybko opracowała Rozporządzenie AI (EU AI Act) – pierwsze kompleksowe przepisy dotyczące sztucznej inteligencji na świecie, planowane do wdrożenia w 2024 roku. Prawo to zakazuje systemów AI uznanych za „nieakceptowalne ryzyko” (np. masowa inwigilacja, ocena społeczna) i wymaga transparentności modeli ogólnej AI.

W USA wiele stanów wprowadza regulacje ograniczające użycie AI w wrażliwych obszarach (rekrutacja, finanse, kampanie wyborcze itp.). Jasne jest, że świat pilnie tworzy ramy prawne i etyczne dla AI, co jest nieuniknione wraz z rosnącym wpływem technologii.

Podsumowując, lata 2020 to czas eksplozji AI zarówno technicznej, jak i popularności. Nowe narzędzia AI takie jak ChatGPT, DALL-E, Midjourney i inne stały się powszechne, pomagając milionom ludzi tworzyć i pracować efektywniej w sposób dotąd niespotykany.

Równocześnie wyścig inwestycyjny w AI nabiera tempa: prognozy wskazują, że wydatki firm na generatywną AI przekroczą miliard dolarów w najbliższych latach. AI coraz głębiej wnika w branże takie jak medycyna (wsparcie diagnostyki obrazowej, poszukiwanie leków), finanse (analiza ryzyka, wykrywanie oszustw), edukacja (wirtualni asystenci, spersonalizowane materiały), transport (autonomiczne pojazdy), obrona (taktyczne decyzje) i inne.

Można powiedzieć, że AI stała się dziś jak elektryczność czy Internet – infrastrukturą technologiczną, którą każda firma i rząd chcą wykorzystać. Wielu ekspertów optymistycznie przewiduje, że AI będzie dalej przynosić przełomowe wzrosty produktywności i jakości życia, jeśli będzie rozwijana i zarządzana odpowiedzialnie.

Od lat 50. do dziś historia rozwoju AI to niezwykła podróż pełna ambicji, rozczarowań i triumfów. Od małego seminarium Dartmouth w 1956 roku, AI dwukrotnie przechodziła przez „zimy AI” spowodowane nadmiernymi oczekiwaniami, by po każdej z nich odradzać się silniejsza dzięki przełomom naukowym i technologicznym. Szczególnie w ostatnich 15 latach AI dokonała ogromnych postępów, wychodząc z laboratoriów na świat realny i wywierając szeroki wpływ.

Obecnie AI jest obecna w niemal każdej dziedzinie i staje się coraz bardziej inteligentna i wszechstronna. Jednak cel silnej AI (ogólnej sztucznej inteligencji) – maszyny o elastycznej inteligencji porównywalnej z człowiekiem – nadal pozostaje wyzwaniem na przyszłość.

Obecne modele AI, choć imponujące, są nadal specjalistami w wąskich zadaniach i czasem popełniają błędy (np. ChatGPT może „halucynować” błędne informacje z dużą pewnością siebie). Wyzwania bezpieczeństwa i etyki wymagają pilnej uwagi: jak rozwijać AI kontrolowaną, przejrzystą i służącą dobru ludzkości.

Przyszłość AI zapowiada się niezwykle interesująco. Przy obecnym tempie rozwoju możemy spodziewać się, że AI coraz głębiej wniknie w życie codzienne: od AI-lekarzy wspierających opiekę zdrowotną, przez AI-prawników analizujących prawo, po AI-przyjaciół towarzyszących w nauce i rozmowach.

Technologie takie jak neuromorficzne przetwarzanie są badane, by naśladować architekturę ludzkiego mózgu, tworząc nową generację AI bardziej efektywną i zbliżoną do naturalnej inteligencji. Choć perspektywa AI przewyższającej inteligencję ludzką budzi kontrowersje, jest jasne, że AI będzie kontynuować ewolucję i kształtować przyszłość ludzkości w głęboki sposób.

Patrząc na historię powstania i rozwoju AI widzimy opowieść o nieustającej wytrwałości i kreatywności ludzi. Od prymitywnych komputerów liczących, przez naukę gry w szachy, prowadzenie pojazdów, rozpoznawanie świata, aż po tworzenie dzieł sztuki – sztuczna inteligencja jest i będzie świadectwem naszej zdolności do przekraczania własnych ograniczeń.

Najważniejszą lekcją historii jest umiejętność właściwego stawiania oczekiwań i odpowiedzialnego rozwoju AI, aby zapewnić, że AI przyniesie maksymalne korzyści dla ludzkości na kolejnych etapach swojej drogi.