Εισαγωγή στην Τεχνητή Νοημοσύνη: Η εξέλιξη, οι επιπτώσεις και οι δυνατότητες

Η έννοια της τεχνητής νοημοσύνης υπάρχει για πολύ περισσότερο από ό,τι η τεχνολογία.

Λίγο καιρό πριν, η τεχνητή νοημοσύνη υπήρχε μόνο στην επιστημονική φαντασία. Ρομπότ που μιλούσαν και περπατούσαν σαν άνθρωποι (αν και στερούνται συναισθημάτων) ή υπερ-ισχυροί υπολογιστές που μπορεί να λειτουργούσαν ή και όχι ως προς το συμφέρον μας.

Σήμερα, η τεχνητή νοημοσύνη είναι σε μεγάλο βαθμό μια πραγματικότητα και ένα όλο και πιο αναπόσπαστο μέρος της καθημερινής ζωής. Αλλά πώς φτάσαμε εδώ; Πού πάμε; Και τι ακριβώς εννοούμε όταν μιλάμε για τη σημασία της τεχνητής νοημοσύνης το 2024;

Το Forbes και ο Bernard Marr απαντούν σε μερικές από αυτές τις ερωτήσεις ενώ εξετάζουν πώς η κατανόησή μας για την τεχνητή νοημοσύνη συνεχίζει να εξελίσσεται. Αυτό είναι ζωτικής σημασίας για να το καταλάβουμε καθώς η τεχνητή νοημοσύνη αγγίζει περισσότερους τομείς της ζωής μας και επηρεάζει την κοινωνία με νέους τρόπους.

Πώς φτάσαμε ως εδώ?

Η έννοια της τεχνητής νοημοσύνης υπάρχει για πολύ περισσότερο από ό,τι η τεχνολογία. Οι αρχαίοι Έλληνες φιλόσοφοι διατύπωσαν θεωρίες για τις «μηχανές σκέψης» και είδαν τον ανθρώπινο εγκέφαλο ως έναν περίπλοκο μηχανισμό που ίσως μια μέρα θα μπορούσαμε να αναδημιουργήσουμε ή να προσομοιώσουμε.

Ωστόσο, η ιδέα περιορίστηκε σε μεγάλο βαθμό στον ακαδημαϊκό χώρο και την ψυχαγωγία έως ότου εμφανίστηκαν υπολογιστές αρκετά ισχυροί για να επιλύουν προβλήματα και στατιστική ανάλυση στα μέσα του 20ού αιώνα.

Από τη δεκαετία του 1950 έως τη δεκαετία του 1980, η πρόοδος συνεχίστηκε στον τομέα της μηχανικής μάθησης, καθώς έγινε φανερό ότι η διδασκαλία των μηχανών να βρίσκουν τις δικές τους λύσεις χρησιμοποιώντας δεδομένα ήταν πιο αποτελεσματική από το να τους δίνουν σαφείς οδηγίες όταν έπρεπε να τις κάνουν να εκτελούν σύνθετες εργασίες. Η έρευνα συχνά επικεντρώθηκε στο μοντέλο του τεχνητού νευρωνικού δικτύου, το οποίο προσπάθησε να μιμηθεί ορισμένους από τους μηχανισμούς μάθησης του ανθρώπινου εγκεφάλου.

Οι αρχαίοι Έλληνες φιλόσοφοι διατύπωσαν θεωρίες για τις «μηχανές σκέψης» και είδαν τον ανθρώπινο εγκέφαλο ως έναν περίπλοκο μηχανισμό που ίσως μια μέρα θα μπορούσαμε να αναδημιουργήσουμε ή να προσομοιώσουμε.

Μεγάλα άλματα προς τα εμπρός έγιναν στα τέλη της δεκαετίας του 2000 και στις αρχές της δεκαετίας του 2010 με την ανάπτυξη της βαθιάς μάθησης και των βαθιών νευρωνικών δικτύων. Επειδή οι υπολογιστές γίνονταν ολοένα και πιο ισχυροί, έγινε εφικτή η κατασκευή πολύ μεγαλύτερων νευρωνικών δικτύων, επιτρέποντας στους υπολογιστές να εκτελούν πιο σύνθετη λογική και λήψη αποφάσεων. Αυτό οδήγησε στην εμφάνιση τεχνολογιών όπως η όραση υπολογιστή και η επεξεργασία φυσικής γλώσσας.

Η δεκαετία του 2010 ήταν η εποχή των μεγάλων δεδομένων , όταν —χάρη σε όλους και σε όλα που συνδέονταν στο διαδίκτυο και συνδέονταν— ο όγκος των δεδομένων στον κόσμο εκτινάχθηκε. Σε αυτό το σημείο, έγινε φανερό ότι περισσότερα δεδομένα και περισσότερη επεξεργαστική ισχύς οδηγούν σε νευρωνικά δίκτυα και αλγόριθμους που γίνονται όλο και καλύτεροι στο να κάνουν τη δουλειά τους.

Και ίσως η τελευταία κομβική στιγμή (μέχρι στιγμής) ήταν η εμφάνιση της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης. Αυτό μπορεί να θεωρηθεί τόσο κοινωνικό όσο και τεχνολογικό, με εργαλεία όπως το ChatGPT και το Dall-E που δίνουν τη δυνατότητα σε οποιονδήποτε να εργαστεί με την τεχνητή νοημοσύνη και να το χρησιμοποιήσει στην καθημερινή ζωή.

Η τεχνητή νοημοσύνη το 2024

Η τεχνητή νοημοσύνη το 2024 βρίσκεται σε παρόμοιο στάδιο της εξέλιξής της καθώς το Διαδίκτυο ήταν ακριβώς όταν άρχιζε να γίνεται mainstream — ας πούμε στα μέσα έως τα τέλη της δεκαετίας του 1990. Οι περισσότεροι από εμάς γνωρίζουμε τι είναι τώρα και καταλαβαίνουμε ότι στο μέλλον θα αλλάξει σχεδόν τα πάντα.

Αυτό που έχουμε σήμερα είναι ξεκάθαρα το αποκορύφωμα των τεχνολογικών αλμάτων που καλύψαμε στην προηγούμενη ενότητα. Αλλά χάρη σε αυτά τα άλματα, φτάσαμε στο σημείο όπου αρχίζουμε να βλέπουμε βαθιές και εκτεταμένες κοινωνικές και πολιτιστικές αλλαγές.

Σήμερα, η τεχνητή νοημοσύνη γίνεται όλο και πιο προσιτή και φιλική προς τον χρήστη. Αλλά είναι κάτι περισσότερο από αυτό—καθιστά επίσης σχεδόν κάθε άλλη πτυχή της τεχνολογίας πιο προσιτή, καταρρίπτοντας τα εμπόδια επικοινωνίας μεταξύ ανθρώπων και μηχανών.

Οι διαισθητικές διεπαφές φυσικής γλώσσας και η τεχνολογία αναγνώρισης εικόνων σημαίνουν ότι σχεδόν όλοι θα είναι πιο εύκολο να πείσουν τα μηχανήματα να κάνουν αυτό που θέλουν. Η έλλειψη τεχνικής τεχνογνωσίας δεν θα αποτελεί πλέον εμπόδιο για όσους έχουν ιδέες για το πώς η τεχνολογία μπορεί να αλλάξει τον κόσμο προς το καλύτερο.

Σήμερα, αυτό συχνά περιγράφεται ως «εκδημοκρατισμός» της δύναμης της τεχνολογίας – μια εξαιρετικά σημαντική πτυχή του ρόλου της τεχνητής νοημοσύνης το 2024.

Τι μας περιμένει;

Οι άμεσες προκλήσεις γύρω από την τεχνητή νοημοσύνη είναι πιθανό να είναι ηθικές, ρυθμιστικές, πολιτιστικές και κοινωνικές. Αλλά αναπόφευκτα θα υπάρξουν περισσότερες τεχνολογικές ανακαλύψεις στη γραμμή – και αυτές πιθανότατα θα ανατρέψουν τα πάντα για άλλη μια φορά!

Επιστρέφοντας στην αναλογία του Διαδικτύου, αναμένεται η τεχνητή νοημοσύνη σε 10 ή 20 χρόνια θα είναι τόσο αγνώριστη για εμάς σήμερα όσο το πρώιμο Διαδίκτυο του dial-up modem και του Netscape Navigator για ένα παιδί που γεννήθηκε τη δεκαετία του 2000 και μεγάλωσε με smartphone και TikTok.

Θα γίνει πιο έξυπνο, πιο γρήγορο και πιο ενσωματωμένο στη ζωή μας με σχεδόν κάθε τρόπο που μπορούμε να φανταστούμε. Εν μέρει, αυτό θα οφείλεται στο ότι οι υπολογιστές θα συνεχίσουν να γίνονται ταχύτεροι και πιο ισχυροί (λαμβάνοντας υπόψη τις αναδυόμενες τεχνολογίες όπως ο κβαντικός υπολογισμός ).

Αλλά θα είναι επίσης επειδή η επίλυση των σημερινών προβλημάτων γύρω από την κοινωνική αποδοχή θα οδηγήσει σε μεγαλύτερη εμπιστοσύνη στην ικανότητα της τεχνολογίας να βελτιώσει τη ζωή μας με ασφάλεια και ηθική.

Για πολλούς από αυτούς που αναπτύσσουν τεχνητή νοημοσύνη αιχμής σήμερα, ο στόχος είναι να μας φέρουν πιο κοντά στην επίτευξη γενικής (ή «ισχυρής») τεχνητής νοημοσύνης — ικανή να μάθει να εκτελεί οποιαδήποτε εργασία, όπως μπορεί ένας άνθρωπος.

Το 2024, ωστόσο, γίνεται σαφές ότι για να φτάσουμε εκεί με υπεύθυνο τρόπο, πρέπει πρώτα να λύσουμε τα προβλήματα που αντιμετωπίζουμε σήμερα. Και σε αντίθεση με τα προβλήματα της προηγούμενης δεκαετίας, αυτά δεν είναι πιθανό να λυθούν απλώς με τη χρήση περισσότερης επεξεργαστικής ισχύος και δεδομένων σε αυτά.