Od Turinga do ChatGPT – historia sztucznej inteligencji (AI) w pigułce

Od premiery ChatGPT minęły niemal trzy lata. Mimo tego stosunkowo krótkiego czasu, wielu z nas już nie wyobraża sobie codziennego życia bez narzędzi AI. Pomagają nam w pracy i życiu prywatnym – od edukacji, przez tłumaczenia po tworzenie planów posiłków. Niewiele osób zdaje sobie jednak sprawę, że historia sztucznej inteligencji sięga znacznie dalej niż ChatGPT. Dziś zapraszam na fascynującą podróż przez kluczowe momenty rozwoju tej technologii.

Choć niektórzy rozpoczynają rozważania na temat AI od XVII wieku i filozoficznych pracach Kartezjusza o maszynach zdolnych do podejmowania decyzji, skupmy się na XX wieku, kiedy narodził się termin „sztuczna inteligencja” i technologia zaczęła rozwijać się w błyskawicznym tempie.

Początki – Alan Turing i test Turinga (1950)

Pierwszą postacią nieodłącznie związaną ze sztuczną inteligencją jest Alan Turing – brytyjski matematyk i kryptolog, który podczas II wojny światowej pracował nad złamaniem szyfru Enigmy, maszyny wykorzystywanej przez III Rzeszę. W kontekście AI jego największą zasługą jest opracowanie testu Turinga – sposobu oceny, czy maszyna może być uznana za inteligentną.

Test polegał na symulacji rozmowy, w której człowiek komunikował się z dwoma rozmówcami: drugim człowiekiem i maszyną. Jeśli tester nie był w stanie rozróżnić, z kim faktycznie rozmawia, maszyna zdawała test. Turing nazywał to „grą w imitację” (imitation game). Ciekawostką jest, że odwrotna forma testu Turinga jest dziś powszechnie używana w internecie – system CAPTCHA ma na celu rozróżnienie, czy użytkownik to człowiek czy komputer.

Turing prawdopodobnie nie przewidywał, że jego test ponownie stanie się głośny kilkadziesiąt lat później. W 2024 roku badania wykazały, że ChatGPT-4.5 zdał test Turinga z 73% skutecznością, co oznacza, że w pięciominutowych rozmowach był częściej uznawany za człowieka niż rzeczywisty człowiek.

Pamięć o Turingu pozostaje żywa – w 2019 roku Brytyjczycy uznali go za najwybitniejszą postać XX wieku, a kilka lat wcześniej jego życie zostało uwiecznione w oscarowym filmie „Gra tajemnic”.

Narodziny AI – konferencja w Dartmouth (1956)

Podczas gdy test Turinga pozostawał w sferze teoretycznej, rok 1956 przyniósł przełom. Na konferencji w Dartmouth, John McCarthy po raz pierwszy użył terminu „sztuczna inteligencja” (Artificial Intelligence). Wydarzenie to zorganizowane przez czterech badaczy – McCarthy’ego, Marvina Minsky’ego, Claude’a Shannona i Nathaniela Rochestera – nie tylko wprowadziło nową terminologię, ale przede wszystkim położyło fundamenty pod rozwój AI jako dziedziny nauki. Uczestników konferencji cechował wielki optymizm – wierzyli, że w ciągu dekady maszyny dorównają ludziom w inteligencji. Zapisano śmiałą wizję: „każdy aspekt uczenia się lub jakąkolwiek inną cechę inteligencji można w zasadzie opisać tak precyzyjnie, żeby zbudować maszynę do jej symulacji”. Dyskusje o metodach symbolicznych i systemach eksperckich stały się impulsem do licznych badań i projektów. Wielu uczestników tej konferencji, w tym Marvin Minsky, Claude Shannon czy Herbert Simon, zostało później uznanych za pionierów AI.

ELIZA – jeden z pierwszych chatbotów (1966)

Na długo przed ChatGPT powstał jeden z pierwszych chatbotów – ELIZA, dzieło Josepha Weizenbauma z MIT. Program miał symulować sesję psychoterapeutyczną, analizując wypowiedzi użytkownika i formułując odpowiedzi na podstawie rozpoznanych słów kluczowych.

Technologia była prymitywna – ELIZA często po prostu przekształcała stwierdzenia użytkownika w pytania. Mimo to program stał się sensacją, a ludzie często przypisywali mu ludzkie cechy jak empatia czy zrozumienie. To zjawisko, nazywane antropomorfizacją, obserwujemy również dziś – kto z nas nigdy nie napisał do ChatGPT „bardzo proszę” czy „miłego dnia”?

Lato i zima sztucznej inteligencji (1956–1980)

Po konferencji w Dartmouth nastąpił okres nazywany „latem AI” (1956-1973). W 1958 roku John McCarthy opracował język programowania LISP – pierwsze dedykowane narzędzie do badań nad sztuczną inteligencją, które pozostaje w użyciu do dziś. Badacze tworzyli programy rozwiązujące problemy logiczne, grające w gry i tłumaczące teksty.

Jednak entuzjazm szybko napotkał na przysłowiową ścianę. Komputery były zbyt słabe obliczeniowo, by spełnić wygórowane oczekiwania, co doprowadziło do pierwszej „zimy AI” (1974-1980). Inwestorzy wycofali finansowanie, uznając sztuczną inteligencję za przereklamowaną mrzonkę.

Symboliczny przełom, czyli Deep Blue pokonuje Kasparowa (1997)

Lata 80. i 90. przyniosły kolejne wzloty i upadki. Japoński projekt „piątej generacji komputerów” miał stworzyć maszyny naśladujące ludzką inteligencję, ale nie spełnił oczekiwań. Systemy eksperckie znalazły zastosowanie w medycynie i prawie, lecz ich wysoki koszt i niedopracowanie doprowadziły do kolejnej stagnacji. Wszystko zmieniło się w 1997 roku, gdy Deep Blue firmy IBM pokonał mistrza szachowego Garriego Kasparowa. Rok wcześniej Kasparow wygrał 4:2, ale IBM udoskonaliło system i rewanż należał do komputera. To wydarzenie na nowo zainteresowało społeczeństwo potencjałem AI, otwierając drogę do przyszłych przełomów. Co ciekawe, Garri Kasparow po drugim meczu żądał rewanżu, jednak firma IBM odmówiła i postanowiła nie rozwijać dłużej tego oprogramowania. Kto wie jakby potoczyły się losy starcia numer 3?

Przełom XXI wieku – uczenie maszynowe i sieci neuronowe

Na początku XXI wieku rozwój AI napędzały dwa kluczowe czynniki: wzrost mocy obliczeniowej komputerów i dostępność ogromnych zbiorów danych. Umożliwiło to przetwarzanie informacji w sposób wcześniej nieosiągalny.

Kluczowe okazały się postępy w uczeniu maszynowym (machine learning) i głębokim uczeniu (deep learning), wsparte przez otwarte narzędzia jak Python z bibliotekami TensorFlow czy PyTorch. AI przestała być domeną laboratoriów akademickich, wkraczając w codzienne życie.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP – natural language processing) umożliwiło rozwój wirtualnych asystentów (Siri, Alexa), tłumaczy (Google Translate) i chatbotów. Rozpoznawanie obrazów znalazło zastosowanie w fotografii, medycynie i systemach bezpieczeństwa. Autonomiczne pojazdy, wykorzystujące AI do nawigacji i podejmowania decyzji zaczęły pojawiać się na drogach (takie jak chociażby taksówki korporacji Waymo jeżdżące w Austin czy San Francisco), a drony – w przestrzeni powietrznej. Rok 2016 przyniósł kolejny spektakularny przełom. Program AlphaGo firmy DeepMind, wykorzystujący techniki głębokiego uczenia, pokonał mistrza świata w grze Go – Lee Sedola. To wydarzenie, podobnie jak zwycięstwo Deep Blue, udowodniło niezwykłe możliwości AI i przyspieszyło jej komercjalizację. Historia ta została uwieczniona w doskonałym filmie dokumentalnym „AlphaGo”, dostępnym bezpłatnie na YouTube (który serdecznie polecam).

30.11.2022: premiera ChatGPT od OpenAI

Rok 2022 przyniósł prawdziwą rewolucję. 30 listopada OpenAI wypuściło ChatGPT – system oparty na architekturze GPT-3, wykorzystujący zaawansowane techniki uczenia maszynowego. Dzięki zdolności do generowania tekstu i prowadzenia dialogu w sposób zbliżony do ludzkiego, ChatGPT szybko zyskał ogromną popularność.

Skala sukcesu była bezprecedensowa. W zaledwie dwa miesiące ChatGPT pozyskał ponad 100 milionów użytkowników – rekord w historii technologii. Dla porównania: Uber potrzebował na to 70 miesięcy, Spotify 55, a Instagram 30. Ten błyskawiczny wzrost popularności świadczył o ogromnym zapotrzebowaniu na nowoczesne, intuicyjne narzędzia AI, które mogą wspierać ludzi w różnych aspektach życia. ChatGPT stał się przykładem, jak szybko technologia może przeniknąć do codziennego użytku i zmienić sposób, w jaki ludzie pracują, uczą się i komunikują.

Co nas czeka?

Przyszłość sztucznej inteligencji budzi tyle fascynacji, co obaw. Koncepcje AGI (Artificial General Intelligence) czy superinteligencji – formy AI przewyższającej człowieka w niemal każdej dziedzinie – działają na wyobraźnię. Choć obecne modele są imponujące, droga do AGI wydaje się jeszcze długa.

Pojawiają się jednak uzasadnione pytania: jaki wpływ AI będzie miała na społeczeństwo i rynek pracy? Jak radzić sobie z wyzwaniami takimi jak halucynacje AI, dezinformacja czy zaawansowane deepfake’i? Kto ponosi odpowiedzialność za działania autonomicznych systemów?

Te kwestie wymagają uwagi, regulacji i dojrzałego podejścia. Rozwój AI potrzebuje ram etycznych i prawnych. Kluczowe jest określenie roli człowieka jako użytkownika, projektanta i kontrolera AI. Potrzebujemy regulacji zapewniających, że AI służy dobru wspólnemu.

Jedno jest pewne: AI nie jest już futurystyczną wizją – to rzeczywistość, która dynamicznie zmienia świat wokół nas. Przyszłość AI zależy od naszych decyzji, wartości i gotowości do współpracy. Odpowiedzialność za kształtowanie tej przyszłości spoczywa na nas wszystkich – naukowcach, decydentach, organizacjach i zwykłych użytkownikach.