ประวัติ AI: สำคัญสำคัญที่สร้างปัญญาประดิษฐ์

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้พัฒนาจากนิยายวิทยาศาสตร์และความคิดเชิงทฤษฎีเป็นส่วนพื้นฐานของเทคโนโลยีร่วมสมัยและชีวิตประจำวัน ความคิดที่ครั้งหนึ่งเคยเป็นแรงบันดาลใจให้ผู้มีวิสัยทัศน์อย่างอลันทัวริงได้พัฒนาเป็นระบบอัจฉริยะที่อุตสาหกรรมพลังงานปรับปรุงความสามารถของมนุษย์และเปลี่ยนวิธีการที่เรามีส่วนร่วมกับโลก

บทความนี้สำรวจเหตุการณ์สำคัญที่สำคัญที่สร้างการเดินทางที่น่าทึ่งของ AI โดยเน้นถึงนวัตกรรมที่ก้าวล้ำและการเปลี่ยนแปลงในความคิดที่ผลักดันมันจากจุดเริ่มต้นที่ต่ำต้อยถึงสถานะปัจจุบันของอิทธิพลการเปลี่ยนแปลง

สารบัญ

• AI คืออะไร?
• 1950 - 1960s: ความสำเร็จในช่วงต้นใน AI
• 1970s: ฤดูหนาว AI ครั้งแรก
• 1980: การฟื้นฟูผ่านระบบผู้เชี่ยวชาญ
• 1980 - 1990s: ฤดูหนาว AI ครั้งที่สอง
• 1990s: การเกิดขึ้นของการเรียนรู้ของเครื่องจักร
• ยุค 2000 - 2010s: การเรียนรู้ที่เพิ่มขึ้นอย่างลึกซึ้ง
• 2020s: AI ในยุคปัจจุบัน
• บทสรุป

AI คืออะไร?

ก่อนที่จะสำรวจประวัติของ AI สิ่งสำคัญคือต้องกำหนดว่า AI คืออะไรและเข้าใจความสามารถพื้นฐานของมัน

ที่สำคัญของมัน AI หมายถึงความสามารถของเครื่องจักรในการเลียนแบบความฉลาดของมนุษย์ทำให้พวกเขาสามารถเรียนรู้จากข้อมูลรับรู้รูปแบบการตัดสินใจและแก้ปัญหา ระบบ AI ดำเนินงานที่ต้องใช้ความรู้ความเข้าใจของมนุษย์เช่นการทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติการรับรู้ภาพและสภาพแวดล้อมที่นำทางด้วยตนเอง

ด้วยการจำลองแง่มุมของความคิดและการใช้เหตุผลของมนุษย์ AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าและจัดการกับความท้าทายที่ซับซ้อนในสาขาที่หลากหลาย การทำความเข้าใจหลักการพื้นฐานเหล่านี้เป็นฉากหลังที่สำคัญสำหรับการสำรวจวิวัฒนาการของ AI - การเปิดเผยความก้าวหน้าที่เปลี่ยนมันจากวิสัยทัศน์เชิงแนวคิดให้กลายเป็นพลังปฏิวัติที่สร้างเทคโนโลยีที่ทันสมัย

1950 - 1960s: ความสำเร็จในช่วงต้นใน AI

ปีแรก ๆ ของ AI ถูกทำเครื่องหมายด้วยนวัตกรรมที่ก้าวล้ำซึ่งวางรากฐานสำหรับอนาคตของสนาม ความก้าวหน้าเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของ AI และส่องสว่างความท้าทายในอนาคต

• วิสัยทัศน์ของ Alan Turing (1950):ในกระดาษน้ำเชื้อของเขา“ เครื่องจักรคอมพิวเตอร์และสติปัญญา” อลันทัวริงถาม“ เครื่องจักรคิดได้ไหม” เขาแนะนำการทดสอบทัวริงซึ่งเป็นวิธีการตรวจสอบว่าเครื่องสามารถเลียนแบบการสนทนาของมนุษย์ได้อย่างน่าเชื่อถือหรือไม่ แนวคิดนี้กลายเป็นรากฐานที่สำคัญของการวิจัย AI
• การเกิดของ AI (1956):โครงการวิจัยฤดูร้อนของดาร์ทเมาท์เป็นจุดเริ่มต้นอย่างเป็นทางการของปัญญาประดิษฐ์ในฐานะสาขาวิชาการ ในระหว่างการประชุมครั้งสำคัญครั้งนี้นักวิจัยได้ประกาศคำว่า "ปัญญาประดิษฐ์" และเริ่มต้นความพยายามในการพัฒนาเครื่องจักรที่สามารถเลียนแบบความฉลาดของมนุษย์
• Perceptron (1957):Frank Rosenblatt แนะนำ Perceptron ซึ่งเป็นโมเดลเครือข่ายประสาทยุคแรกที่สามารถจดจำรูปแบบได้ แม้ว่ามันจะเป็นขั้นตอนสำคัญในการเรียนรู้ของเครื่อง แต่ก็มีข้อ จำกัด ที่สำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน
• Eliza (1966):Joseph Weizenbaum ที่ MIT พัฒนา Eliza ซึ่งเป็น Chatbot คนแรกที่ออกแบบมาเพื่อจำลองนักจิตอายุรเวท การใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP), Eliza แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของตัวแทนการสนทนาใน AI และวางรากฐานสำหรับการพัฒนาในอนาคตในการปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์
• Shakey The Robot (1966):Shakey เป็นหุ่นยนต์มือถือตัวแรกที่มีความสามารถในการนำทางอิสระและการตัดสินใจ มันใช้เซ็นเซอร์และเหตุผลเชิงตรรกะเพื่อโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมแสดงการรวมการรับรู้การวางแผนและการดำเนินการในหุ่นยนต์

ประเด็นสำคัญ:ปี 1950 และ 1960 เป็นปีที่ผ่านมาสำหรับ AI โดดเด่นด้วยความคิดที่มีวิสัยทัศน์และเทคโนโลยีที่เป็นนวัตกรรมที่กำหนดขั้นตอนสำหรับความก้าวหน้าในอนาคต

1970s: ฤดูหนาว AI ครั้งแรก

แม้จะประสบความสำเร็จในช่วงต้นปี 1970 นำความท้าทายที่สำคัญซึ่งทำให้ความตื่นเต้นเริ่มต้นรอบ ๆ AI ช่วงเวลานี้รู้จักกันในชื่อ“ AI Winter” ถูกทำเครื่องหมายด้วยความคืบหน้าช้าและลดการระดมทุน

• การวิพากษ์วิจารณ์เครือข่ายประสาท (1969):ในหนังสือของพวกเขาPerceptronsนักวิจัย Marvin Minsky และ Seymour Papert ได้เน้นถึงข้อบกพร่องที่สำคัญใน Perceptrons ชั้นเดียวแสดงให้เห็นถึงการไร้ความสามารถในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนบางอย่าง การวิพากษ์วิจารณ์นี้หยุดชะงักการวิจัยเครือข่ายประสาทเป็นเวลาหลายปีชะลอความคืบหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง (ML)
• การลดการระดมทุน:รัฐบาลและ บริษัท ลดการลงทุนเนื่องจาก AI ล้มเหลวในการตอบสนองความคาดหวังสูงนำไปสู่ความกระตือรือร้นที่ลดลงและความก้าวหน้าที่น้อยลงในการวิจัยและพัฒนา AI

คีย์ Takeaway:ฤดูหนาว AI ครั้งแรกที่เน้นย้ำถึงความสำคัญของการจัดการความคาดหวังและจัดการกับความท้าทายโดยธรรมชาติในการพัฒนา AI

1980: การฟื้นฟูผ่านระบบผู้เชี่ยวชาญ

AI กลับมาอย่างแข็งแกร่งในช่วงทศวรรษ 1980 โดยมุ่งเน้นไปที่การแก้ปัญหาเชิงปฏิบัติเพื่อแก้ไขปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง การฟื้นตัวครั้งนี้ได้รับแรงผลักดันจากการพัฒนาที่สำคัญหลายประการ:

• ระบบผู้เชี่ยวชาญ:โปรแกรมเช่น Mycin ออกแบบมาเพื่อวินิจฉัยโรคและ XCON ใช้สำหรับการกำหนดค่าระบบคอมพิวเตอร์แสดงให้เห็นถึงแอพพลิเคชั่นที่ใช้งานได้จริงของ AI ระบบเหล่านี้ประสบความสำเร็จในเชิงพาณิชย์ในปี 1980 แต่ค่าใช้จ่ายสูงความยากลำบากในการปรับขนาดและการไร้ความสามารถในการจัดการกับความไม่แน่นอนมีส่วนทำให้พวกเขาลดลงในช่วงปลายทศวรรษ 1980
• Backpropagation(1986): ได้รับการแนะนำโดย Paul Werbos ในปี 1974 backpropagation ได้รับชื่อเสียงในปี 1986 เมื่อ Rumelhart, Hinton และ Williams แสดงประสิทธิภาพในการฝึกอบรมเครือข่ายประสาทหลายชั้น ความก้าวหน้าครั้งนี้ทำให้เกิดความสนใจในเครือข่ายประสาทโดยตั้งเวทีสำหรับความก้าวหน้าในการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งในทศวรรษที่ผ่านมา
• ความก้าวหน้าในยานพาหนะอัตโนมัติและ NLP:ต้นแบบต้นแบบของรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองเกิดขึ้นจากสถาบันต่างๆเช่น Carnegie Mellon University นอกจากนี้ความคืบหน้าใน NLP นำไปสู่การรู้จำเสียงพูดที่ดีขึ้นและการแปลด้วยเครื่องเพิ่มการปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์

สิ่งสำคัญที่สำคัญ:ทศวรรษ 1980 แสดงให้เห็นถึงความสามารถของ AI ในการแก้ปัญหาที่เฉพาะเจาะจงและนำไปสู่การลงทุนและผลประโยชน์ที่ได้รับการปรับปรุงใหม่ในสาขานี้

1980 - 1990s: ฤดูหนาว AI ครั้งที่สอง

แม้จะมีความคืบหน้าในช่วงต้นทศวรรษ 1980 ทศวรรษจบลงด้วยการชะลอตัวอีกครั้งนำไปสู่“ ฤดูหนาว AI ครั้งที่สอง”

• ค่าใช้จ่ายสูงและพลังงานที่ จำกัด :การพัฒนาและการใช้งานระบบ AI ยังคงมีราคาแพงและเข้มข้นในการคำนวณทำให้การยอมรับอย่างกว้างขวาง
• การเพิ่มมากเกินไปและการยอมแพ้:ความคาดหวังที่ไม่สมจริงนำไปสู่ความผิดหวังเนื่องจาก AI ล้มเหลวในการส่งมอบสัญญาอันสูงส่งส่งผลให้เงินทุนลดลงและความสงสัย

กุญแจสำคัญ:ช่วงเวลานี้รุนแรงน้อยกว่าฤดูหนาว AI ครั้งแรก แต่ก็ยังช้าลง ฤดูหนาว AI ครั้งที่สองได้เน้นถึงความต้องการความคาดหวังที่เป็นจริงและแนวทางปฏิบัติด้านการพัฒนาที่ยั่งยืนในการวิจัย AI

1990s: การเกิดขึ้นของการเรียนรู้ของเครื่องจักร

ปี 1990 ทำเครื่องหมายการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญไปสู่การเรียนรู้ของเครื่องโดยที่คอมพิวเตอร์ได้เรียนรู้รูปแบบจากข้อมูลแทนที่จะทำตามกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ยุคนี้แนะนำเหตุการณ์สำคัญที่สำคัญหลายประการ:

• สนับสนุนเครื่องเวกเตอร์ (SVMS):พัฒนาโดย Vladimir Vapnik และ Alexey Chervonenkis, SVMs ได้รับการยอมรับอย่างมีนัยสำคัญในปี 1990 โดยเฉพาะอย่างยิ่งหลังจากการเปิดตัว SVMS ที่อ่อนนุ่มและเคอร์เนล ความก้าวหน้าเหล่านี้อนุญาตให้ SVM สามารถจัดการกับปัญหาการจำแนกที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• ต้นไม้การตัดสินใจ: ได้รับความโดดเด่นในฐานะแบบจำลองที่หลากหลายและตีความได้สำหรับงานการจำแนกและการถดถอย ความสามารถในการตีความและความสามารถในการจำลองกระบวนการตัดสินใจที่ซับซ้อนทำให้เป็นเครื่องมือสำคัญในแอปพลิเคชันต่างๆ นอกจากนี้ต้นไม้ตัดสินใจวางรากฐานสำหรับวิธีการทั้งหมดซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำนาย
• เทคนิค Ensemble: วิธีการต่าง ๆ เช่นการบรรจุถุง (1996) และการส่งเสริม (1997) โผล่ออกมาเพิ่มความแม่นยำในการทำนายอย่างมีนัยสำคัญโดยการรวมหลายรุ่น เทคนิคเหล่านี้ใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของอัลกอริทึมแต่ละตัวเพื่อสร้างระบบที่แข็งแกร่งและเชื่อถือได้มากขึ้นซึ่งเป็นรากฐานของวิธีการเรียนรู้ชุดที่ทันสมัย
• แอพพลิเคชั่นในโลกแห่งความเป็นจริง:AI ถูกนำไปใช้อย่างกว้างขวางในด้านต่าง ๆ เช่นการตรวจจับการฉ้อโกงการจำแนกเอกสารและการจดจำใบหน้าแสดงให้เห็นถึงยูทิลิตี้ที่ใช้งานได้จริงในอุตสาหกรรมที่หลากหลาย
• ความก้าวหน้าในการเรียนรู้การเสริมแรง: ปี 1990 มีความก้าวหน้าที่สำคัญในการเรียนรู้การเสริมแรงโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการประยุกต์ใช้การประมาณฟังก์ชั่นและการทำซ้ำนโยบาย เทคนิคเช่น Q-Learning ที่แนะนำในปี 1989 ได้รับการปรับปรุงและนำไปใช้กับปัญหาการตัดสินใจที่ซับซ้อนมากขึ้นปูทางสำหรับระบบ AI ที่ปรับตัวได้

ประเด็นสำคัญ:ปี 1990 เน้นคุณค่าในทางปฏิบัติของการเรียนรู้ของเครื่องจักรการตั้งค่าเวทีสำหรับแอพพลิเคชั่น AI ที่ทะเยอทะยานและซับซ้อนยิ่งขึ้นในอนาคต

ยุค 2000 - 2010s: การเรียนรู้ที่เพิ่มขึ้นอย่างลึกซึ้ง

ยุค 2000 และ 2010 เป็นจุดเปลี่ยนใน AI ซึ่งขับเคลื่อนด้วยการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง ความก้าวหน้าในสถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาทวิธีการฝึกอบรมและพลังการคำนวณนำไปสู่ความคืบหน้าอย่างรวดเร็วในความสามารถของ AI การพัฒนาที่สำคัญรวมถึง:

• Deep Belief Networks(2006): Geoffrey Hinton และทีมงานของเขาแนะนำวิธีใหม่ในการฝึกอบรมเครือข่ายประสาทลึกโดยใช้การเรียนรู้ที่ไม่ได้รับการดูแลการเอาชนะความท้าทายในการฝึกอบรมแบบจำลองลึกและความสนใจใน AI
• CNNS และ Alexnet (2012):ในขณะที่เครือข่ายประสาท (CNNS) ได้รับการพัฒนาเป็นครั้งแรกในช่วงปลายทศวรรษ 1980 พวกเขาได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางในปี 2555 กับ Alexnet การพัฒนานี้ใช้การเร่งความเร็ว GPU เพื่อฝึกอบรมเครือข่ายที่ลึกลงไปในชุดข้อมูล Imagenet เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพการทำลายสถิติและจุดประกายยุคใหม่ของการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง
• RNNSและ LSTMS (2010s): เครือข่ายประสาทที่เกิดขึ้นซ้ำ (RNNS) โดยเฉพาะเครือข่ายหน่วยความจำระยะสั้น (LSTMS) โดยเฉพาะอย่างยิ่งกลายเป็นรากฐานสำหรับการจดจำคำพูดการแปลเครื่องและการทำนายอนุกรมเวลาปรับปรุงความสามารถของ AI ในการประมวลผลข้อมูลตามลำดับ
• สถาปัตยกรรม Transformer(2017): ในกระดาษ“ ความสนใจคือสิ่งที่คุณต้องการ” Vaswani และคณะ แนะนำรูปแบบหม้อแปลงซึ่งปฏิวัติ NLP โดยการแทนที่ RNNs ด้วยการใช้กลไกการดูแลตนเองหม้อแปลงช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและความแม่นยำในการสร้างแบบจำลองภาษาอย่างมีนัยสำคัญซึ่งนำไปสู่ความก้าวหน้าที่สำคัญในการประมวลผลข้อความ AI
• โมเดลภาษาขนาดใหญ่(2018): AI เห็นการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์กับ Bert (พัฒนาโดย Google ในปี 2018) และ GPT (พัฒนาโดย OpenAI ในปี 2018) ซึ่งเปลี่ยน NLP โดยเปิดใช้งานเครื่องจักรเพื่อทำความเข้าใจและสร้างข้อความเหมือนมนุษย์ เครื่องมือค้นหาและการสร้างเนื้อหา

คีย์ Takeaway:การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งทำให้เกิดวิวัฒนาการอย่างรวดเร็วของ AI ปลดล็อคความเป็นไปได้ใหม่ ๆ ในการจดจำภาพการประมวลผลคำพูดและการทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติ ความก้าวหน้าเหล่านี้วางรากฐานสำหรับระบบ AI ที่ทรงพลังที่เราใช้ในวันนี้

2020s: AI ในยุคปัจจุบัน

วันนี้ AI ฝังลึกอยู่ในชีวิตประจำวันอุตสาหกรรมการสร้างงานอัตโนมัติงานและเพิ่มขีดความสามารถของมนุษย์ จากผู้ช่วยเสมือนและระบบแนะนำไปจนถึงยานพาหนะอัตโนมัติและการวินิจฉัยทางการแพทย์ขั้นสูง AI ได้กลายเป็นแรงผลักดันที่อยู่เบื้องหลังนวัตกรรมทางเทคโนโลยี ปี 2020 ได้เห็นการเร่งความเร็วอย่างรวดเร็วในความสามารถของ AI ซึ่งทำเครื่องหมายด้วยการพัฒนาที่ก้าวล้ำหลายครั้งซึ่งกำลังปรับเปลี่ยนวิธีที่เราทำงานสร้างและโต้ตอบ

LLMS: การเปลี่ยน AI

LLMs ได้กลายเป็นรากฐานที่สำคัญของ AI ที่ทันสมัยได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อทำความเข้าใจสร้างและปรับแต่งข้อความเหมือนมนุษย์ด้วยความแม่นยำที่น่าทึ่ง แบบจำลองเหล่านี้ขับเคลื่อนโดยสถาปัตยกรรมการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งเช่นหม้อแปลงได้ปฏิวัติหลายโดเมนรวมถึงการสื่อสารการวิจัยและการสร้างเนื้อหา

ความสามารถและผลกระทบที่สำคัญ:

• การสร้างข้อความที่รับรู้บริบท:LLMs สร้างข้อความที่เกี่ยวข้องกับบริบทในแอปพลิเคชันที่หลากหลายตั้งแต่การร่างอีเมลไปจนถึงการสรุปงานวิจัย
• การเขียนการเข้ารหัสและความคิดสร้างสรรค์:พวกเขาช่วยผู้ใช้ในการสร้างเนื้อหาคุณภาพสูงการเขียนโค้ดและแม้แต่การประดิษฐ์บทกวีนวนิยายและสคริปต์ แบบจำลองเช่น GitHub Copilot ได้กำหนดประสิทธิภาพการเขียนโปรแกรมใหม่เพื่อให้สามารถพัฒนาซอฟต์แวร์ AI-ASSISTED ได้
• AI การสนทนา:แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย LLM และผู้ช่วยเสมือนให้การโต้ตอบเหมือนมนุษย์ในการบริการลูกค้าการศึกษาและการดูแลสุขภาพทำให้ข้อมูลเข้าถึงได้ง่ายขึ้น

ด้วยการเสริมสร้างการสื่อสารการทำงานโดยอัตโนมัติและการเปิดใช้งานการปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์และ AI ที่ใช้งานง่ายมากขึ้น LLMs ไม่เพียง แต่เพิ่มประสิทธิภาพการผลิต แต่ยังปูทางสำหรับระบบ AI ขั้นสูงที่สามารถเข้าใจและให้เหตุผลเช่นมนุษย์ได้

Generative AI: ปลดล็อคความคิดสร้างสรรค์

AI Generative นับเป็นการก้าวกระโดดในการเปลี่ยนแปลงในวิธีการที่เครื่องจักรมีส่วนร่วมในกระบวนการสร้างสรรค์ทำให้การผลิตเนื้อหาต้นฉบับผ่านโดเมนต่างๆ ซึ่งแตกต่างจาก AI แบบดั้งเดิมระบบกำเนิดมุ่งเน้นไปที่การสร้างผลลัพธ์ใหม่มากกว่าการวิเคราะห์หรือแก้ไขปัญหาที่กำหนดไว้ล่วงหน้า พื้นที่สำคัญของผลกระทบ ได้แก่ :

• การสร้างข้อความ:เครื่องมือเช่นไวยากรณ์, CHATGPT และการสื่อสารของราศีเมถุนโดยการสร้างบทสนทนาที่เหมือนมนุษย์บทความและรายงานจากพรอมต์ง่าย ๆ เพิ่มประสิทธิภาพการผลิตและความคิดสร้างสรรค์
• การสร้างภาพ:แพลตฟอร์มเช่น Dall-E เปลี่ยนคำอธิบายที่เป็นข้อความของ OpenAi เป็นภาพที่กำหนดเองคุณภาพสูงการปฏิวัติการออกแบบการโฆษณาและทัศนศิลป์
• การผลิตเพลงและวิดีโอ:AI Systems สามารถเขียนเพลงผลิตวิดีโอและสนับสนุนผู้สร้างในการผลักดันขอบเขตของศิลปะและการเล่าเรื่องการเข้าถึงเครื่องมือระดับมืออาชีพที่เป็นประชาธิปไตย

ความก้าวหน้าเหล่านี้ช่วยให้การสร้างเนื้อหาที่เป็นส่วนตัวและปรับขนาดได้ในระดับที่ไม่เคยมีมาก่อนนิยามความคิดสร้างสรรค์ในอุตสาหกรรม Generative AI ไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือสำหรับการแก้ปัญหา แต่เป็นพลังความร่วมมือช่วยให้ผู้สร้างทำงานได้เร็วขึ้นสร้างสรรค์อย่างกล้าหาญและมีส่วนร่วมอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้นกับผู้ชมของพวกเขา ศักยภาพในการปรับเปลี่ยนวิธีที่มนุษย์และเครื่องจักรสร้างร่วมยังคงเติบโตอย่างต่อเนื่องในแต่ละการพัฒนา

โอกาสในอนาคต: AGI และ ASI

ในขณะที่ระบบ AI ในปัจจุบันมีความเชี่ยวชาญในงานพิเศษ (แคบ AI) นักวิจัยกำลังก้าวสู่ความก้าวหน้าอย่างมีนัยสำคัญต่อข่าวกรองทั่วไป (AGI) - ระดับของ AI ที่สามารถปฏิบัติงานทางปัญญาใด ๆ ที่มนุษย์สามารถทำได้ การบรรลุ AGI จะทำเครื่องหมายการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญจากแบบจำลองเฉพาะงานไปสู่ระบบที่มีการใช้เหตุผลแบบอิสระการเรียนรู้และการปรับตัวในหลายโดเมนโดยพื้นฐานการปรับบทบาทของเทคโนโลยีในสังคม

นอกเหนือจาก AGI, superintelligence เทียม (ASI) แสดงถึงขั้นตอนทางทฤษฎีที่ AI เหนือกว่าความฉลาดของมนุษย์ในทุกสาขา ประโยชน์ที่เป็นไปได้ของ ASI นั้นมีมากมายตั้งแต่การแก้ปัญหาทางวิทยาศาสตร์ที่ซับซ้อนไปจนถึงการปฏิวัติการวิจัยทางการแพทย์และนวัตกรรม อย่างไรก็ตามการพัฒนาของมันแนะนำการพิจารณาจริยธรรมการมีอยู่และความปลอดภัยที่ลึกซึ้งซึ่งต้องมีการกำกับดูแลเชิงรุกการจัดแนวกับค่านิยมของมนุษย์และการป้องกันที่แข็งแกร่งเพื่อให้แน่ใจว่าการปรับใช้อย่างรับผิดชอบ

คีย์ Takeaway:ปี 2020 ได้เสริมบทบาทของ AI ในฐานะส่วนที่ขาดไม่ได้ของชีวิตสมัยใหม่ความก้าวหน้าในการเติมเชื้อเพลิงในระบบอัตโนมัติความคิดสร้างสรรค์และการแก้ปัญหา ด้วยการเปลี่ยนการสื่อสารของ LLMS การสร้างความคิดสร้างสรรค์ใหม่ใหม่และการวิจัย AGI ที่ก้าวหน้าไปทศวรรษที่ผ่านมาได้วางรากฐานสำหรับอนาคตที่ AI ไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือ แต่เป็นผู้ทำงานร่วมกันในการสร้างความก้าวหน้าของมนุษย์

ในขณะที่ AI ยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่องตัวเลือกที่เราทำในวันนี้เกี่ยวกับการพัฒนาการกำกับดูแลและการพิจารณาทางจริยธรรมจะเป็นตัวเลือกว่ามันจะกลายเป็นพลังสำหรับนวัตกรรมการเสริมสร้างพลังอำนาจและการพัฒนาที่ดีขึ้นทั่วโลกหรือเป็นความท้าทายที่ต้องคำนึงถึง

บทสรุป

จากคำถามพื้นฐานของ Alan Turing ไปจนถึงการพัฒนาในปัจจุบันในการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งและ AI กำเนิดประวัติศาสตร์ของปัญญาประดิษฐ์เป็นหนึ่งในนวัตกรรมและการเปลี่ยนแปลงอย่างไม่หยุดยั้ง เมื่อการแสวงหาทางทฤษฎีตอนนี้ AI มีรูปร่างอุตสาหกรรมเพิ่มความสามารถของมนุษย์และกำหนดความคิดสร้างสรรค์และการแก้ปัญหาใหม่

เมื่อมองไปข้างหน้าวิวัฒนาการของ AI จะผลักดันไปสู่ ​​AGI ระบบที่มีแนวโน้มว่าเหตุผลเรียนรู้และปรับตัวให้เข้ากับโดเมน แต่ความก้าวหน้าเหล่านี้นำมาซึ่งความท้าทายด้านจริยธรรมและสังคมทำให้การกำกับดูแลที่มีความรับผิดชอบมีความสำคัญ อนาคตของ AI จะไม่เพียง แต่เกี่ยวกับความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี แต่เกี่ยวกับการสร้างความมั่นใจว่ามันให้บริการผลประโยชน์ที่ดีที่สุดของมนุษยชาติ หากมีการชี้นำอย่างชาญฉลาด AI สามารถขยายศักยภาพของมนุษย์ขับเคลื่อนการค้นพบและจัดการกับความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของเรา - สร้างเส้นทางของศตวรรษที่ 21 และต่อ ๆ ไป