How did artificial intelligence technology develop?
Come si è sviluppata la tecnologia di intelligenza artificiale?
In Alan Turing’s seminal paper from 1950, "Computing Machinery and Intelligence," he considered whether machines could think. In this paper, Turing first coined the term artificial intelligence and presented it as a theoretical and philosophical concept.
Between 1957 and 1974, developments in computing allowed computers to store more data and process faster. During this period, scientists further developed machine learning (ML) algorithms. The progress in the field led agencies like the Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) to create a fund for AI research. At first, the main goal of this research was to discover whether computers could transcribe and translate spoken language.
Through the 1980s, the boosted funding available and the expanding algorithmic toolkit scientists used in AI streamlined development. David Rumelhart and John Hopfield published papers on deep learning techniques, which showed that computers could learn from experience.
From 1990 to the early 2000s, scientists achieved many core goals of AI, like beating the reigning world chess champion. With more computing data and processing power in the modern age than in previous decades, AI research is now more common and accessible. It's rapidly evolving into artificial general intelligence so software can perform complex tasks. Software can create, make decisions, and learn on their own, tasks previously limited to humans.
Nell'importante articolo di Alan Turing del 1950, "Computing Machinery and Intelligence", l'autore parlava della possibilità che le macchine potessero pensare. In questo articolo, Turing coniò per la prima volta il termine intelligenza artificiale e lo ha presentato come concetto teorico e filosofico.
Tra il 1957 e il 1974, gli sviluppi dell'informatica consentirono ai computer di archiviare più dati ed elaborarli più velocemente. In quel periodo, gli scienziati fecero ulteriori passi avanti nello sviluppo degli algoritmi di machine learning (ML). I progressi nel campo hanno portato agenzie come la Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) a creare un fondo per la ricerca sull'IA. Inizialmente, l'obiettivo principale di questa ricerca era scoprire se i computer potessero trascrivere e tradurre la lingua parlata.
Nel corso degli anni '80, l'aumento dei finanziamenti disponibili e l'espansione degli strumenti algoritmici utilizzati dagli scienziati nell'IA hanno semplificato lo sviluppo. David Rumelhart e John Hopfield hanno pubblicato articoli sulle tecniche di deep learning, che hanno dimostrato che i computer possono imparare dall'esperienza.
Dal 1990 ai primi anni 2000, gli scienziati hanno raggiunto molti obiettivi fondamentali nel campo dell'IA, come battere il campione del mondo di scacchi in carica. Con più dati di calcolo e potenza di elaborazione nell'era moderna rispetto ai decenni precedenti, la ricerca sull'IA è ora più comune e accessibile. Si sta rapidamente evolvendo in intelligenza artificiale generale, di modo che il software possa eseguire attività complesse. Il software può creare, prendere decisioni e apprendere da solo, attività precedentemente limitate agli esseri umani.