Τεχνητή νοημοσύνη: Διαφορά μεταξύ των αναθεωρήσεων
Νέα σελίδα με 'Η '''τεχνητή νοημοσύνη''' (artificial intelligence) (ΤΝ) αποτελεί έναν από τους πιο δυναμικούς και κεντρικούς κλάδους της επιστήμης υπολογιστών, με ιστορικές ρίζες που εκτείνονται από τα πρώιμα μαθηματικά μοντέλα του 20ού αιώνα έως τις σύγχρονες...' |
(Καμία διαφορά)
|
Αναθεώρηση της 20:43, 27 Νοεμβρίου 2025
Η τεχνητή νοημοσύνη (artificial intelligence) (ΤΝ) αποτελεί έναν από τους πιο δυναμικούς και κεντρικούς κλάδους της επιστήμης υπολογιστών, με ιστορικές ρίζες που εκτείνονται από τα πρώιμα μαθηματικά μοντέλα του 20ού αιώνα έως τις σύγχρονες εφαρμογές βαθιάς μάθησης και δημιουργική τεχνητή νοημοσύνη[1]. Η εξέλιξη της ΤΝ έχει σημαδευτεί από περιόδους έντονης προόδου ("καλοκαίρια") και στασιμότητας ("χειμώνες").
Εισαγωγή στην τεχνητή νοημοσύνη
Η ΤΝ ορίζεται ως η ικανότητα των μηχανών να εκτελούν εργασίες που απαιτούν ανθρώπινη νοημοσύνη, όπως μάθηση, λήψη αποφάσεων και κατανόηση φυσικής γλώσσας[2] Από τα πρώτα μαθηματικά μοντέλα έως τα σύγχρονα νευρωνικά δίκτυα, η εξέλιξη της ΤΝ βασίζεται σε βασικές θεωρητικές και τεχνολογικές προόδους, όπως οι αλυσίδες Markov (1906) και το Turing Test (1950)[3].
Θεωρητικά θεμέλια: μαθηματικά και φιλοσοφία
Οι βάσεις της ΤΝ συνδέονται με τη μαθηματική λογική και φιλοσοφικές έννοιες νοημοσύνης:
1906: Αλυσίδα Markov, εισαγωγή στοχαστικών προβλέψεων για πρώιμα υπολογιστικά μοντέλα[4]. 1931: Gödel, όρια στην υπολογιστική ικανότητα και τη θεωρία αλγορίθμων. [5]. 1943: Μοντέλο McCulloch-Pitts, τα πρώτα νευρωνικά δίκτυα εμπνευσμένα από βιολογικούς νευρώνες[6]. 1950: Turing Test, θεμελίωση μεθόδων αξιολόγησης μηχανικής νοημοσύνης[7].
Αυτά τα θεμέλια συνδυάζουν φιλοσοφία και μαθηματικά (Boolean λογική) για να θέσουν τις βάσεις των πρακτικών εφαρμογών ΤΝ[8]..
Πρώιμη εποχή: Γέννηση και πρώτα Chatbot
- 1956: Συνδιάσκεψη Dartmouth, "γέννηση" της ΤΝ ως επιστημονικού κλάδου. [9]
- 1965: Πρώτο βαθύ δίκτυο από Ivakhnenko και Lapa, πρόδρομος της βαθιάς μάθησης. [10]
- 1966: ELIZA, πρώτος chatbot με pattern matching, μιμούμενο ψυχολόγο. [11]
- 1969: Neocognitron του Fukushima, εισαγωγή convolutional δικτύων και ReLUs. [12]
Αυτή η περίοδος χαρακτηρίζεται ως "καλοκαίρι" της ΤΝ λόγω ενθουσιασμού, ενώ περιορισμοί στην υπολογιστική ισχύ οδήγησαν στον πρώτο "χειμώνα" το 1973[13].
Δεύτερη Περίοδος: Expert Systems και Δεύτερος Χειμώνας
- 1980: Εμπορική άνοδος με expert systems όπως το XCON. [14]
- 1982: Backpropagation σε δίκτυα νευρώνων, βελτίωση της εκπαίδευσης νευρωνικών δικτύων[15].
- 1990: GANs και fast weight programmers, πρόδρομοι generative models[16][17].
Η υπερβολική ευφορία οδήγησε σε δεύτερο "χειμώνα" το 1987 λόγω μη ρεαλιστικών προσδοκιών[18].
Σύγχρονη Εποχή: Βαθιά Μάθηση και Generative AI
- 1997: Νίκη του Deep Blue επί του Kasparov στο σκάκι[19].
- 2012: AlexNet κερδίζει το ImageNet, εκκίνηση εποχής βαθιάς μάθησης[20].
- 2017-2022: Transformers, GPT-3, ChatGPT, Bard και AIGC μοντέλα, εφαρμογές σε κείμενο, εικόνα και βίντεο[21][22].
Η ΤΝ διακρίνεται σε:
Στενή ΤΝ (ANI)
Γενική ΤΝ (AGI)
Υπερ-νοημοσύνη (ASI) [23]
=Πίνακας 1: Κύριες Περίοδοι Εξέλιξης ΤΝ
| Περίοδος | Κύρια Γεγονότα | Σημασία |
|---|---|---|
| 1900–1950 | Markov Chain, Turing Test | Θεωρητικά Θεμέλια |
| 1950–1970 | Dartmouth, ELIZA | Πρώτα Chatbot |
| 1970–1990 | Χειμώνες, Expert Systems | Στασιμότητα και Άνοδος |
| 1990–2010 | Backpropagation, GANs | Βαθιά Δίκτυα |
| 2010–Σήμερα | Transformers, ChatGPT | Generative AI |
=Πίνακας 2: Σύγκριση Chatbot
| Chatbot | Έτος | Τεχνολογία | Περιορισμοί |
|---|---|---|---|
| ELIZA | 1966 | Pattern Matching | Περιορισμένη κατανόηση |
| ALICE | 1995 | AIML | Στατική |
| ChatGPT | 2022 | Transformers | Ηθικά ζητήματα |
Προκλήσεις και μέλλον
Παρά τις προόδους, η ΤΝ αντιμετωπίζει προκλήσεις που μπορεί να προκαλέσουν νέο "χειμώνα":
- vanishing gradients και έλλειψη δεδομένων[24].
- Υπερβολικές υποσχέσεις και περιορισμένοι πόροι[25].
- Ηθικά ζητήματα, προκαταλήψεις και βιωσιμότητα[26].
Η σωστή διαχείριση χρηματοδότησης, ρύθμιση ηθικής και εστίαση σε βιώσιμες εφαρμογές μπορούν να εξασφαλίσουν ότι η ΤΝ θα συνεχίσει να ωφελεί την κοινωνία[27].
Συμπεράσματα
Η πορεία της ΤΝ, από τις πρώτες θεωρητικές προσεγγίσεις έως τα generative AI μοντέλα, δείχνει σταθερή πρόοδο αλλά και ευαισθησία σε περιορισμούς και ηθικά ζητήματα. Με σωστή στρατηγική, η ΤΝ μπορεί να αποφύγει νέους χειμώνες και να ενσωματωθεί σε τομείς όπως η υγεία, η εκπαίδευση και το περιβάλλον.
Παραπομπές σημειώσεις
- ↑ Ο όρος δημιουργική τεχνητή νοημοσύνη αναφέρεται σε συστήματα τεχνητής νοημοσύνης που μπορούν να δημιουργούν νέο περιεχόμενο αντί απλώς να αναλύουν υπάρχον. Δηλαδή, δεν περιορίζονται στην ταξινόμηση ή πρόβλεψη, αλλά παράγουν καινούριο κείμενο, εικόνες, ήχο, βίντεο και άλλα δεδομένα με βάση τα δεδομένα εκπαίδευσης.
- ↑ Delipetrev et al. 2020, 5.
- ↑ Al-Amin et al. 2024, 5.
- ↑ Al-Amin et al. 2024, 5.
- ↑ Schmidhuber 2022, 42.
- ↑ Toosi et al. 2021, 4.
- ↑ Al-Amin et al. 2024, 5.
- ↑ Toosi et al. 2021, 1
- ↑ Toosi et al. 2021, 4
- ↑ Schmidhuber 2022, 4
- ↑ Al-Amin et al. 2024, 6
- ↑ Schmidhuber 2022, 38
- ↑ Toosi et al. 2021, 4.
- ↑ Delipetrev et al. 2020, 6
- ↑ Schmidhuber 2022, 4.
- ↑ Schmidhuber 2022, 45.
- ↑ Zhu et al. 2025, 2.
- ↑ Toosi et al. 2021, 4.
- ↑ Toosi et al. 2021, 4.
- ↑ Schmidhuber 2022, 4.
- ↑ Al-Amin et al. 2024, 3.
- ↑ Zhu et al. 2025, 1.
- ↑ Delipetrev et al. 2020, 6
- ↑ Schmidhuber 2022, 15.
- ↑ Toosi et al. 2021, 5.
- ↑ Zhu et al. 2025, 3.
- ↑ Delipetrev et al. 2020, 3.
Βιβλιογραφία
- Al-Amin, Md. et al. (2024). History of generative Artificial Intelligence (AI) chatbots: past, present, and future development. arXiv:2402.05122. https://arxiv.org/abs/2402.05122
- Delipetrev, Blagoj et al. (2020). AI Watch Historical Evolution of Artificial Intelligence. https://doi.org/10.2760/801580
- Schmidhuber, Jürgen (2022). Annotated History of Modern AI and Deep Learning. arXiv:2212.11279. https://arxiv.org/abs/2212.11279
- Toosi, Amirhosein et al. (2021). A brief history of AI: how to prevent another winter (a critical review). https://doi.org/10.1016/j.cpet.2021.07.001
- Zhu, Chengzhang et al. (2025). The Evolution and Future Perspectives of Artificial Intelligence Generated Content. arXiv:2412.01948. https://arxiv.org/abs/2412.01948
