Hvem er faderen til AI? 

Mens AI blev populariseret i OpenAI-æraen i 2018, strækker dens rødder sig tilbage til 1920'erne. AI's historie er opdelt i mange epoker, der starter med grundarbejdet i 1920 og fødslen af AI i 1956, som skabte en base for det, vi har i dag.

Hvad er AI?

Kunstig intelligens (AI) er en teknologi, der gør det muligt for computere at simulere menneskelig intelligens og problemløsningsevne alene eller i kombination med andre teknologier. 

Begyndelsen på AI 

Karel Čapek 

Det hele begyndte i begyndelsen af 1900-tallet, da begrebet kunstige mennesker dukkede op, og forskere begyndte at spørge, om det var muligt at skabe kunstig intelligens eller det, de kaldte "kunstig hjerne". 

Begrebet "kunstige mennesker" blev første gang brugt i 1921 af den tjekkiske dramatiker Karel Čapek i et science fiction-stykke ved navn "Rossums universelle robotter", hvor begrebet kunstige mennesker blev introduceret for robotter. 

Faderen til kunstig intelligens 

En af de største innovatører inden for kunstig intelligens var John McCarthy, som fik titlen "den kunstige intelligens' fader" for sit bidrag til datalogi og kunstig intelligens. 

John McCarthy brugte udtrykket kunstig intelligens for første gang i 1956, da han organiserede Dartmouth-konferencen, som anses for at være fødslen af AI som fagområde.

Hvem var John McCarthy?

John McCarthy (1927-2011), en amerikansk datalog og kognitionsforsker, der ofte hyldes som "faderen til kunstig intelligens" (AI), ydede betydelige bidrag til både AI og datalogi.

Et af McCarthys mest bemærkelsesværdige bidrag til datalogien er udviklingen af programmeringssproget LISP (List Processing), som var specielt designet til AI-forskning og blev et af de vigtigste sprog inden for området. Han foreslog også begrebet time-sharing i computere, som lagde grunden til moderne interaktiv databehandling.

Tidslinjen for AI 

Tidlige bidrag og milepæle i 50'erne

Efter at grundlaget for kunstig intelligens blev lagt af pionererne Karel Čapek og John McCarthy i 1956, fik området kunstig intelligens og informationsteknologi hurtigt vind i sejlene. Denne nyfundne interesse ansporede adskillige personer til at bidrage til dets udvikling.

Den næste nøgleperson inden for dette felt, som forestillede sig maskiner, der nærmede sig menneskelig intelligens og var i stand til at udføre opgaver som mennesker, var Alan Turing, som introducerede Turing-testen for at udvikle maskinernes intelligens. AI tog et stort spring inden for symbolsk ræsonnering med Newell og Simons Logic Theorist i 1955. Men deres fremskridt blev begrænset af den begrænsede computerkraft i den daværende teknologi.

Maskinlæringens fremmarch 80'erne-90'erne

Det største gennembrud, der skete i 1980'erne og 1990'erne, var overgangen til maskinlæring, hvor systemerne gik over til at lære mønstre ud fra de data, de havde til rådighed, og holdt op med at være afhængige af eksplicit programmering. Dette var inspireret af den menneskelige hjernes struktur.

Det blev gjort muligt af folk som Geoffrey Hinton og Yann LeCun, der gjorde store fremskridt inden for netværksforskning og udviklede backpropagation-algoritmer til at træne netværkene. Det var muligt på grund af den øgede regnekraft og maskinlæring. Desuden blev vektormaskinen og klyngealgoritmerne udviklet og bidrog til den voksende og udviklende AI-kraft og -kapacitet. 

Big Data-revolutionen 00'erne

I begyndelsen af det 21. århundrede opstod big data-æraen med massive datasæt, der gav mulighed for mere effektiv træning af maskinlæringsmodeller og forbedrede AI-ydelsen betydeligt. Samtidig blev deep learning en fremtrædende delmængde af maskinlæring, der gav væsentlige bidrag til tale- og billedgenkendelse.

Desuden fremskyndede fremskridt inden for kraftige computere og GPU'er udviklingen af maskinlæring. En bemærkelsesværdig milepæl blev nået af Alex Krizhevsky, som i samarbejde med Ilya Sutskever og Geoffrey Hinton skabte AlexNet, et neuralt netværk. Deres arbejde vandt ImageNet-konkurrencen og viste de praktiske anvendelser af deep learning.

AI i dag 

Den AI, vi har nu, er nyttig i alle aspekter af det personlige og professionelle liv, fra virtuelle assistenter som Siri til e-handelssøgning som Amazon-søgning eller AI-søgning og-chat til erhvervslivet og virksomheder. AI-applikationer er nu til gavn for en lang række brancher, fra sundhedspleje til finans, og strækker sig endda til innovationer som selvkørende biler. Dette er kun begyndelsen på at integrere AI i vores hverdag.

Fremtiden for kunstig intelligens 

Når vi ser på fremtiden, bliver de etiske konsekvenser af AI stadig vigtigere. At sikre, at AI-systemer er retfærdige, gennemsigtige og ansvarlige, er afgørende for at maksimere fordelene og minimere den potentielle skade. Forskere og politiske beslutningstagere samarbejder om at skabe rammer, der styrer den ansvarlige udvikling og anvendelse af AI-teknologier.

Oplev fremtiden for AI i din virksomhed i dag! Forbedr din virksomheds søge- og chatfunktioner med Raffle AI. 

Tilmeld dig nu, og find ud af, hvordan AI kan forandre din virksomhed. 

Besøg Raffle AI for mere information og tag det første skridt mod at integrere banebrydende AI-teknologi i din daglige forretningspraksis.