În câteva cuvinte
Istoria inteligenței artificiale a parcurs un drum de la ideile teoretice ale lui Alan Turing la rețelele neuronale și învățarea profundă moderne, devenind un motor al progresului tehnologic.
Istoria inteligenței artificiale (IA) este o călătorie fascinantă, care a început cu primele concepte teoretice și a condus la crearea de rețele neuronale complexe, capabile să rezolve sarcini considerate anterior prerogativa exclusivă a omului. De la primele sisteme formale de inferență logică la progresele recente în domeniul învățării automate, IA a parcurs un drum lung, extinzând continuu limitele a ceea ce este posibil. Primele idei despre IA pot fi urmărite până la lucrările lui Alan Turing, care în 1950 a propus faimosul test Turing ca modalitate de a determina capacitatea unei mașini de a demonstra un comportament inteligent, indistinguibil de cel uman. Acesta a pus bazele cercetării formale în IA. Odată cu apariția primelor computere, au început încercări reale de a crea mașini inteligente. Sistemele IA timpurii, precum Logic Theorist (1956), se bazau pe calcul simbolic și reguli de inferență logică. Ele puteau demonstra teoreme matematice și rezolva sarcini logice simple. Perioada anilor 1960-1970 a fost marcată de dezvoltarea sistemelor expert, care încercau să imite cunoștințele și raționamentele experților în domenii înguste. Cu toate acestea, aceste sisteme sufereau de cunoștințe limitate și fragilitate, gestionând prost incertitudinea și situațiile noi. Următoarea etapă importantă a fost dezvoltarea învățării automate, în special odată cu apariția algoritmilor capabili să învețe din date. În anii 1980 și 1990, au apărut primele succese în domeniul rețelelor neuronale, inspirate de structura creierului uman. Cu toate acestea, puterea de calcul și volumele de date erau limitate, ceea ce le-a încetinit progresul. O schimbare majoră a avut loc în anii 2000 odată cu dezvoltarea învățării profunde (deep learning) - un subdomeniu al învățării automate care utilizează rețele neuronale multistrat. Creșterea puterii de calcul (în special datorită unităților de procesare grafică), disponibilitatea unor volume mari de date (Big Data) și dezvoltarea unor noi algoritmi au permis învățării profunde să obțină rezultate remarcabile în domenii precum recunoașterea de imagini, procesarea limbajului natural și jocuri. Astăzi, IA este aplicată într-o gamă largă de domenii: de la recomandări personalizate și conducere autonomă la diagnosticarea bolilor și cercetarea științifică. Cercetările continuă în crearea unei IA mai generale (AGI), care va avea capacitatea de a înțelege, învăța și aplica cunoștințe într-un spectru larg de sarcini, similar omului. Istoria IA este o istorie a efortului constant de a crea mașini inteligente, iar acest drum promite multe alte descoperiri captivante.
