#14 - Sztuczna Inteligencja: Historia i Przyszłość | prof. Ryszard Tadeusiewicz
Termin sztuczna inteligencja nie ma jeszcze nawet 70 lat za to ma już za sobą dość burzliwą historię. Jest to historia nadziei i zawodów, udanych i nieudanych prób, ale także ciągłego rozwoju, który ostatecznie doprowadził do stworzenia algorytmów i systemów, którym coraz trudniej odmówić określenia inteligentne. W dzisiejszym odcinku miałem przyjemność porozmawiać właśnie o historii sztucznej inteligencji z prof. Ryszardem Tadeusiewiczem. ---------- Ryszard Tadeusiewicz jest naukowcem od lat związanym z AGH w Krakowie, której był trzykrotnym rektorem. Specjalizuje się w sieciach neuronowych a także od lat popularyzuje naukę. Jest autorem licznych książek i artykułów na temat sztucznej inteligencji, laureatem nagród i odznaczeń oraz członkiem wielu organizacji naukowych. Wikipedia: https://pl.wikipedia.org/wiki/Ryszard_Tadeusiewicz ---------- W dzisiejszym odcinku rozmawiamy o początkach współcześnie rozumianej sztucznej inteligencji, Teście Turinga, pierwszych systemach, perceptronie, tzw. zimie sztucznej inteligencji, algorytmie propagacji wstecznej, różnych architekturach sieci neuronowych, a także o współczesnym stanie i przyszłości tej dziedziny nauki. ---------- Rozdziały: 00:00:00 Wstęp 00:01:21 Początek AI i Test Turinga 00:04:33 Pierwsze systemy AI 00:07:49 General Problem Solver i Zima AI 00:09:36 Perceptron 00:25:13 Krytyka Perceptronu i Algorytm Wstecznej Propagacji 00:32:02 Problemy z Algorytmem Wstecznej Propagacji Błędów 00:36:25 Emergencja 00:40:25 Uczenie nienadzorowane (sieci Hopfielda) 00:47:16 Łączenie różnych architektur 00:48:38 Dalszy rozwój 00:53:30 Droga do AGI? 00:57:24 Wyzwania ---------- Znajdziesz mnie także na Instagramie: https://www.instagram.com/to.bardziej.skomplikowane/
Pokazało się, że sieci neuronowe, które miały być bardzo ograniczone, wcale ograniczone nie są. Przeciwnie, są w pełnym tego słowa znaczeniu uniwersalne. Dadzą się zastosować do właściwie No właściwie mówiąc uczciwie, do wszystkiego. Nie zawsze warto, nie zawsze to jest najlepsze rozwiązanie, ale sieci neuronowe są jednym z najlepszych narzędzi, jakie kiedykolwiek w sztucznej inteligencji powstało, a ta ich obecnie taka bardziej popularna odmiana, właśnie te sieci głębokie, z taką specjalną techniką deep learning, no są rzeczywiście bardzo, ale to bardzo silnym narzędziem. Tak, no tutaj też ten Hinton właśnie, on był odpowiedzialny między innymi za propagację wsteczną.
Hinton za to właśnie dostał Nobla, dostał Nobla w fizyce w zeszłym roku, w 2024, dostał Nagrodę Nobla z fizyki, ale właśnie tak naprawdę to za wsteczną propagację błędów, tak. Tak, ale z tym algorytmem też są pewne problemy, prawda, bo dopiero ten deep learning rozwiązał część tych problemów, to był 2006 gdzieś około rok, A ta wsteczna propagacja błędów to mówimy o połowie lat 80. Więc może by pan powiedział w paru słowach skąd się brały problemy i na czym polegały te problemy, że nie można było wtedy wykorzystać tego algorytmu i tych sieci neuronowych, które wtedy powstały, no w takiej formie jak teraz je wykorzystujemy. To znaczy główna sprawa polegała na tym, że sieć neuronowa ta tradycyjna, taka no trzywarstwowa, dwuwarstwowa, ona jak gdyby zbyt płytko analizowała właściwości danych,
Pokazano wszystkie 2 dopasowania. Transkrypcja generowana automatycznie i niesprawdzana ręcznie — może zawierać błędy.
Rozdziały i streszczenia generowane automatycznie. Pełna transkrypcja nie jest publikowana — wyszukaj frazę, aby zobaczyć dopasowane fragmenty.
Kliknij, aby znaleźć fragmenty, w których pada.
Termin sztuczna inteligencja nie ma jeszcze nawet 70 lat za to ma już za sobą dość burzliwą historię. Jest to historia nadziei i zawodów, udanych i nieudanych prób, ale także ciągłego rozwoju, który ostatecznie doprowadził do stworzenia algorytmów i systemów, którym coraz trudniej odmówić określenia inteligentne. W dzisiejszym odcinku miałem przyjemność porozmawiać właśnie o historii sztucznej inteligencji z prof. Ryszardem Tadeusiewiczem. ---------- Ryszard Tadeusiewicz jest naukowcem od lat związanym z AGH w Krakowie, której był trzykrotnym rektorem. Specjalizuje się w sieciach neuronowych a także od lat popularyzuje naukę. Jest autorem licznych książek i artykułów na temat sztucznej inteligencji, laureatem nagród i odznaczeń oraz członkiem wielu organizacji naukowych. Wikipedia: https://pl.wikipedia.org/wiki/Ryszard_Tadeusiewicz ---------- W dzisiejszym odcinku rozmawiamy o początkach współcześnie rozumianej sztucznej inteligencji, Teście Turinga, pierwszych systemach, perceptronie, tzw. zimie sztucznej inteligencji, algorytmie propagacji wstecznej, różnych architekturach sieci neuronowych, a także o współczesnym stanie i przyszłości tej dziedziny nauki. ---------- Rozdziały: Wstęp Początek AI i Test Turinga Pierwsze systemy AI General Problem Solver i Zima AI Perceptron Krytyka Perceptronu i Algorytm Wstecznej Propagacji Problemy z Algorytmem Wstecznej Propagacji Błędów Emergencja Uczenie nienadzorowane (sieci Hopfielda) Łączenie różnych architektur Dalszy rozwój Droga do AGI? Wyzwania ---------- Znajdziesz mnie także na Instagramie: https://www.instagram.com/to.bardziej.skomplikowane/