Не будемо надто ускладнювати — якщо вам цікаво, хто насправді започаткував увесь рух штучного інтелекту, відповідь, принаймні історично, досить проста: Джон Маккарті . Людина, яка не просто брала участь у ранніх роках ШІ — вона буквально дала йому назву. Фраза «штучний інтелект» ? Його.
Але не варто плутати це з привабливим титулом. Це не почесне звання. Його заслужено.
Статті, які вам, можливо, буде цікаво прочитати після цієї:
🔗 Як створити ШІ – Глибоке занурення без зайвих слів.
Вичерпний та практичний посібник зі створення власного ШІ з нуля.
🔗 Що таке квантовий ШІ? – Де перетинаються фізика, код і хаос.
Дослідіть приголомшливий перетин квантової механіки та штучного інтелекту.
🔗 Що таке висновок у ШІ? – Момент, коли все поєднується.
Дізнайтеся, як ШІ приймає рішення та генерує аналітичні висновки в режимі реального часу, використовуючи навчені дані.
🔗 Що означає цілісний підхід до ШІ?
Дізнайтеся, чому успіх ШІ залежить не лише від алгоритмів – важливі також етика, наміри та вплив.
Джон Маккарті: Більше, ніж ім'я в газеті 🧑📘
Джон Маккарті, який народився в 1927 році та працював у цій галузі до своєї смерті в 2011 році, мав дивне розуміння машин – ким вони можуть стати, а ким вони можуть ніколи не стати. Задовго до того, як нейронні мережі почали ламати інтернет-сервери, він уже задавав складні питання: як навчити машини думати? Що взагалі вважається думкою?
У 1956 році Маккарті став співорганізатором семінару в Дартмутському коледжі, маючи серйозну інтелектуальну силу: Клод Шеннон (так, той хлопець з теорії інформації), Марвін Мінскі та кілька інших. Це була не просто якась запилена академічна конференція. Це був момент. Фактична подія, коли термін штучний інтелект вперше був використаний офіційно.
Та пропозиція Дартмута? Трохи банальна на перший погляд, але вона спричинила рух, який досі не сповільнився.
Що він насправді зробив? (Багато, чесно кажучи) 💡🔧
LISP, для початку
. У 1958 році Маккарті розробив LISP , мову програмування, яка протягом десятиліть домінувала в дослідженнях штучного інтелекту. Якщо ви коли-небудь чули термін «символічний ШІ», то LISP був його вірною робочою конячкою. Він дозволяв дослідникам експериментувати з рекурсивною логікою, вкладеними міркуваннями – по суті, з тим, чого ми зараз очікуємо від набагато складніших технологій.
Розподіл часу: хмарні технології OG.
розподілу часу Маккарті – надання можливості кільком користувачам одночасно взаємодіяти з комп’ютером – допомогла підштовхнути обчислення до чогось масштабованого. Можна навіть стверджувати, що це був ранній духовний предок хмарних обчислень.
Він хотів, щоб машини міркували.
У той час як більшість з них зосереджувалася на апаратному забезпеченні або вузьких наборах правил, Маккарті занурився в логіку — великі, абстрактні структури, такі як ситуаційне числення та опис . Це не модні слова. Це структури, які допомагають машинам не просто діяти, а й міркувати з плином часу та в умовах невизначеності.
О, і він став співзасновником Стенфордської лабораторії штучного інтелекту.
Стенфордська лабораторія штучного інтелекту (SAIL) стала наріжним каменем академічного штучного інтелекту. Робототехніка, обробка мови, системи зору — все це мало там коріння.
Але це був не тільки він 📚🧾
Послухайте, геній рідко буває сольним актом. Так, робота Маккарті була основоположною, але він не був самотнім у створенні основи штучного інтелекту. Ось хто ще заслуговує на згадку:
-
Алан Тюрінг – запропонував питання: «Чи можуть машини мислити?» ще у 1950 році. Його тест Тюрінга досі цитують. Він був далекоглядним і, на жаль, випередив свій час 🤖.
-
Клод Шеннон – допоміг започаткувати Дартмутську конференцію разом із Маккарті. Також створив механічну мишу (Тезей), яка розв'язувала лабіринти шляхом навчання. Трохи сюрреалістично для 1950-х років 🐭.
-
Герберт Саймон та Аллен Ньюелл – вони створили Logic Theorist , програму, яка могла доводити теореми. Спочатку люди в це не повірили.
-
Марвін Мінскі — теоретик і лузер у рівній мірі. Він метався між нейронними мережами, робототехнікою та сміливими філософськими підходами. Роками був інтелектуальним спаринг-партнером Маккарті 🛠️.
-
Нільс Нільссон — непомітно сформував наше уявлення про планування, пошук та агентів. Написав підручники, які більшість ранніх студентів, що вивчають штучний інтелект, мали відкритими на своїх партах.
Ці хлопці не були другорядними персонажами — вони допомогли визначити межі того, яким може бути ШІ. Тим не менш, Маккарті тримав центральну роль.
Сучасність? Це зовсім інша хвиля 🔬⚙️
Перенесемося вперед. У нас є такі люди, як Джеффрі Хінтон , Йошуа Бенджіо та Янн Лекун , яких тепер називають «хрещеними батьками глибокого навчання».
Моделі зворотного поширення Хінтона в 1980-х роках не просто зникли – вони еволюціонували. До 2012 року його робота над згортковими нейронними мережами допомогла вивести ШІ у центр уваги громадськості. Подумайте: розпізнавання зображень, синтез голосу, прогнозування тексту – все це виникло завдяки цьому імпульсу глибокого навчання 🌊.
У 2024 році Хінтон отримав Нобелівську премію з фізики за цей внесок. Так, фізика. Ось наскільки розмиті зараз межі між кодом і пізнанням 🏆.
Але ось у чому річ: немає Хінтона, немає сплеску глибокого навчання – це правда. Але також немає Маккарті, взагалі немає галузі штучного інтелекту . Його вплив глибоко вкорінений.
Робота Маккарті? Досі актуальна 🧩📏
Дивний поворот — хоча глибоке навчання панує сьогодні, деякі «старі» ідеї Маккарті повертаються. Символічне мислення, графи знань та гібридні системи? Вони знову в майбутньому.
Чому? Тому що, хоч якими б розумними не були генеративні моделі, вони все одно погані в певних речах – таких як підтримка узгодженості, застосування логіки з часом або робота з суперечностями. Маккарті вже досліджував ці межі ще в 60-х і 70-х роках.
Тож, коли люди говорять про поєднання LLM з логічними шарами або символьними накладаннями, вони, свідомо чи ні, переглядають його схему.
Отже, хто батько штучного інтелекту? 🧠✅
Без вагань: Джон Маккарті .
Він придумав назву. Сформував мову. Створив інструменти. Ставив складні питання. І навіть зараз дослідники штучного інтелекту все ще борються з ідеями, які він намалював на дошках півстоліття тому.
Хочете покопатися в коді LISP? Зануритися в символічні агенти? Або простежити, як фреймворки Маккарті поєднуються із сучасними нейронними архітектурами? Я вам про це порадую — просто запитайте.