Tilbage

AI's Historiske Udvikling

1950'erne: AI's Fødsel

• I 1950 publicerede Alan Turing sin berømte artikel "Computing Machinery and Intelligence", hvor han introducerede "Turing-testen". Denne test var designet til at vurdere en maskines evne til at udvise intelligent adfærd, der er umulig at skelne fra et menneskes.
• Turing-testen lagde grundstenen for mange af de filosofiske og praktiske overvejelser, der stadig er relevante i AI-feltet i dag.

1956: Dartmouth Workshop

• I sommeren 1956 blev Dartmouth Workshop afholdt på Dartmouth College i Hanover, New Hampshire.
• Dette møde, ledet af John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester og Claude Shannon, markerede den officielle fødsel af AI som et forskningsfelt.
• Under workshoppen blev termen "Artificial Intelligence" officielt vedtaget.
• Deltagerne diskuterede ambitiøse mål som at skabe maskiner, der kunne bruge sprog, danne abstraktioner og løse problemer, der hidtil var forbeholdt mennesker.

1960'erne-70'erne: Den Tidlige Optimisme

• Denne periode var præget af stor optimisme og betydelige fremskridt inden for symbolsk AI og ekspertsystemer.
• Ekspertsystemer som DENDRAL (1965) og MYCIN (1972) viste potentialet for AI i specialiserede domæner som kemi og medicin.
• Forskere som Herbert Simon forudsagde, at maskiner inden for 20 år ville være i stand til at udføre ethvert arbejde, et menneske kunne udføre.
• Denne æra så også udviklingen af tidlige naturlige sprogbehandlingssystemer og planlægningsalgoritmer.

1980'erne: AI-Vinteren og Gennembrud

• Efter den tidlige optimisme fulgte en periode med reduceret finansiering og interesse, kendt som "AI-vinteren".
• Trods dette skete der vigtige fremskridt, især inden for neurale netværk og machine learning.
• I 1982 introducerede John Hopfield Hopfield-netværket, hvilket genoplivede interessen for neurale netværk.
• Backpropagation-algoritmen, som er fundamental for træning af neurale netværk, blev populariseret i midten af 1980'erne.

1997: Deep Blue Slår Verdensmesteren i Skak

• Den 11. maj 1997 besejrede IBM's Deep Blue verdensmesteren i skak, Garry Kasparov.
• Dette var en milepæl, der demonstrerede, at computere kunne overgå mennesker i specifikke, komplekse opgaver.
• Deep Blue brugte en kombination af rå beregningskraft og specialiserede skakalgoritmer.
• Begivenheden skabte stor offentlig interesse og debat om AI's potentiale og begrænsninger.

2011: IBM Watson Vinder Jeopardy!

• I februar 2011 konkurrerede IBM's AI-system Watson mod tidligere Jeopardy!-mestre Brad Rutter og Ken Jennings.
• Watson vandt overbevisende og demonstrerede avanceret naturlig sprogforståelse og informationssøgning.
• Dette markerede et betydeligt fremskridt i AI's evne til at forstå og besvare spørgsmål stillet i naturligt sprog.

2012: Deep Learning Revolution

• I 2012 vandt AlexNet, et dybt konvolutionelt neuralt netværk, ImageNet-konkurrencen med en betydelig margin.
• Dette markerede begyndelsen på "deep learning-revolutionen" inden for computersyn og senere andre AI-domæner.
• Fremskridtet var muliggjort af øget computerkraft (især GPU'er) og tilgængeligheden af store datasæt.

2016: AlphaGo Slår Verdensmesteren i Go

• I marts 2016 besejrede Google DeepMind's AlphaGo den 18-dobbelte verdensmester Lee Sedol i det komplekse brætspil Go.
• Dette blev betragtet som et stort gennembrud, da Go længe var anset for at være for komplekst for computere at mestre.
• AlphaGo brugte en kombination af deep learning og Monte Carlo-træsøgning, hvilket demonstrerede AI's evne til at håndtere opgaver, der kræver intuition og strategisk tænkning.

2018: BERT Revolutionerer NLP

• Google introducerede BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), som markerede et betydeligt fremskridt inden for naturlig sprogbehandling (NLP).
• BERT brugte transformer-arkitekturen og bidirektionel træning til at opnå state-of-the-art resultater på en række NLP-opgaver.
• Dette banede vejen for udviklingen af mere avancerede sprogmodeller og LLM'er.

2020: GPT-3 Lanceres

• OpenAI lancerede GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), en af de største og mest avancerede sprogmodeller til dato.
• Med 175 milliarder parametre demonstrerede GPT-3 imponerende sprogforståelse og -generering.
• GPT-3 viste evnen til at udføre en bred vifte af sprogopgaver uden specifik træning, kendt som "few-shot learning".

2022: ChatGPT Frigives

• I november 2022 frigav OpenAI ChatGPT, en dialogbaseret version af GPT-3.5.
• ChatGPT blev hurtigt en global sensation og nåede 100 millioner brugere hurtigere end nogen anden forbrugerapplikation i historien.
• Dette markerede begyndelsen på mainstream-adoptionen af LLM'er og skabte intens debat om AI's indvirkning på samfundet.

2023: GPT-4 Lanceres

• I marts 2023 lancerede OpenAI GPT-4, en multimodal LLM der kan behandle både tekst og billeder.
• GPT-4 viste betydelige forbedringer i forhold til sin forgænger, herunder bedre ræsonnement, større pålidelighed og evnen til at håndtere mere nuancerede instruktioner.
• Lanceringen af GPT-4 intensiverede diskussionen om AI's potentiale og risici, herunder dens indvirkning på arbejdsmarkedet og behovet for regulering.

Denne tidslinje illustrerer den eksponentielle udvikling i AI-teknologi, især i de seneste år. Fra at være et nichefelt for forskere er AI nu blevet "mainstream" og en integreret del af vores daglige liv. Fremkomsten af kraftfulde LLM'er som GPT har demokratiseret adgangen til avanceret AI, hvilket giver almindelige mennesker mulighed for at interagere direkte med disse sofistikerede modeller. Dette har åbnet op for en ny æra af muligheder og udfordringer, der fortsætter med at forme vores samfund og teknologiske landskab.