# data[].attributes.attachment_caption
Turingov test (fotografija je napravljena pomoću AI-a)

# data[].attributes.body
Godine 1950. engleski matematičar i znanstvenik Alan Turing predložio je poznati Turingov test. Njegova ideja bila je pronaći način kako ispitati može li stroj pokazivati inteligenciju sličnu ljudskoj. U testu sudjeluju ispitivač, jedan čovjek i jedan stroj. Razgovor se vodi samo putem pisanih poruka, a zadatak ispitivača je otkriti tko je čovjek, a tko stroj. Ako ispitivač ne može razlikovati odgovore stroja od ljudskih, kaže se da je stroj položio test.

Turingov test bio je revolucionaran jer je prvi put ponudio praktičan kriterij za raspravu o umjetnoj inteligenciji. Ipak, mnogi ga kritiziraju jer mjeri samo sposobnost oponašanja, a ne pravo razumijevanje. Danas postoje napredniji načini za procjenu umjetne inteligencije, ali Turingov test i dalje ostaje važan simbol u povijesti znanosti i tehnologije.

https://www.youtube.com/watch?v=dNRDvLACg5Q

# data[].attributes.body
Dartmouth konferencija 1856. godine bila je prva formalna inicijativa da se umjetna inteligencija definira kao zasebno znanstveno područje. Iako tada nisu nastali konkretni algoritmi koji bi odmah promjenili svijet, postavljena je vizija: da se ljudska inteligencija može opisati i replicirati strojevima. Upravo ta vizija pokrenula je desetljeća istraživanja koja su dovela do današnjeg AI-ja.

Puni naziv: Dartmouth Summer Research Project on Artifical Intellgience

Vrijeme: Ljeto 1956. godine

Mjesto: New Hampshire ( SAD )

Trajanje: oko 6-7 tjedana

Najpoznatiji organizator - John McCarthy - kasnije poznat kao otac AI-ja

Konferencija je prvi put služeno uvela pojam "artifical intelligence"

Okupila je stručnjake iz matematike, računarstva, psihologije i inženjerstva

Postavljanje temelja za kasniji razvoj područja poput:

strojnog učenja

prepoznavanja uzoraka

logičkog zaključivanja

obrade prirodnog jezika

# data[].attributes.body
ELIZA je bio jedan od prvih računalnih programa dizajniranih za obradu prirodnog jezika, omogućujući mu sudjelovanje u razgovorima s ljudima. Nije bio namijenjen istinskom razumijevanju razgovora. Umjesto toga, bio je dizajniran da oponaša razgovor sličan ljudskom koristeći jednostavno podudaranje uzoraka i pravila zamjene za generiranje odgovora. Koristi skup unaprijed definiranih skripti, a najpoznatija je skripta „DOCTOR“. Ova je skripta dizajnirana za simuliranje psihoterapeuta koji potiče pacijente da istraže svoje osjećaje reflektirajući njihove izjave natrag njima.

To je stvorilo „ELIZA efekt“, koji se javlja kada ljudi pripisuju ljudsko razumijevanje računalima isključivo na temelju površnog ponašanja. Prepoznavanje i proučavanje ELIZA efekta ostaje važno kako bi se izbjegli nesporazumi o mogućnostima i ograničenjima umjetne inteligencije te kako bi se potaknulo informiranije i učinkovitije korištenje ovih tehnologija.

ELIZA je možda bio jednostavan program bez stvarnog razumijevanja jezika, ali njezin utjecaj na umjetnu inteligenciju je neosporiv. Pokazao nam je moć ljudske percepcije i postavio temelje za desetljeća istraživanja u obradi prirodnog jezika i umjetne inteligencije.

# data[].attributes.body
-umjetna inteligencija je bila pogođena smanjenjem financiranja i usporavanjem napretka istraživanja

-poteškoće u rješavanju stvarnih, kompleksnih scenarija dovele su do razočaranja i skepticizma prema potencijalu umjetne inteligencije, a nedostatak računalne snage i ograničeni pristup velikim skupovima podataka spriječili su razvoj naprednijih modela umjetne inteligencije

-važno jer pruža ključne lekcije o razvoju tehnologije, ljudskim očekivanjima i ciklusima inovacija

# data[].attributes.attachment_link.title
Evolucija umjetne inteligencije: od Turinga do velikih jezičnih modela

# data[].attributes.attachment_link.description
Umjetna inteligencija (skraćeno AI) od znanstvene fantastike postala je neizostavan dio naše svakodnevice. Možemo ju pronaći gotovo posvuda oko nas, primjerice koristi se u virtualnim asistentima kao što su Siri i Alexa, samovozećim automobilima i u naprednoj medicinskoj dijagnostici.

# data[].attributes.body
IBM-ovo računalo pobjeđuje svjetskog prvaka u šahu, što je bio trenutak u razvoju računalne inteligencije.

YouTube – Deep Blue vs Kasparov

# data[].attributes.headline
2006. Početak “dubokog učenja” (deep learning)

# data[].attributes.subject
2006. Početak “dubokog učenja” (deep learning)

# data[].attributes.headline
2011. IBM Watson pobjeđuje u Jeopardy! kvizu

# data[].attributes.subject
2011. IBM Watson pobjeđuje u Jeopardy! kvizu

# data[].attributes.body
U televizijskom natjecanju Jeopardy! koje su u veljači 2011. pratili milijuni gledatelja, IBM-ovo računalo Watson DeepQA ušlo je u povijest pobijedivši dva najveća prvaka TV kviza svih vremena, Brada Ruttera i Kena Jenningsa.

Nazvan po prvom izvršnom direktoru IBM-a, Thomasu J. Watsonu starijem , Watson je računalni sustav za odgovaranje na pitanja koji je razvio IBM-ov istraživački tim predvođen glavnim istraživačem Davidom Ferruccijem. Bio je to predvodnik nove generacije računala sposobnih za razumijevanje pitanja postavljenih prirodnim jezikom i odgovaranje na njih daleko točnije od bilo koje standardne tehnologije pretraživanja - bez povezivanja s internetom.

Watsonova sposobnost otkrivanja uvida u nestrukturirane podatke predstavljala je veliki skok u podskupu umjetne inteligencije koji se naziva obrada prirodnog jezika i važan korak prema svijetu u kojem inteligentni strojevi mogu razumjeti i odgovoriti na svakodnevna pitanja kako bi poboljšali donošenje odluka. U godinama nakon pobjede u igri Jeopardy!, Watson je imao dalekosežan utjecaj na industriju i društvo, od analize satelitskih snimaka radi poboljšanja napora za očuvanje prirode do osnaživanja centara za korisničku podršku boljim odgovorima na pitanja i nedoumice.

# data[].attributes.body
ImageNet revolucija iz 2012. godine bila je prekretnica u razvoju umjetne inteligencije, posebno u području računalnog vida. Te godine, tim sa Sveučilišta u Torontu, koji su činili Alex Krizhevsky, Geoffrey Hinton i Ilya Sutskever, razvio je duboku neuronsku mrežu nazvanu AlexNet.

Model je sudjelovao na natjecanju ImageNet i postigao izniman rezultat – smanjio je stopu pogreške u prepoznavanju slika s oko 26 posto na 15 posto. To je bio znatno bolji rezultat od svih dotadašnjih pristupa.

Uspjeh je ostvaren zahvaljujući korištenju dubokog učenja, grafičkih kartica (GPU) za ubrzanje obrade te novih tehnika poput ReLU funkcija i metode dropout. Ovaj događaj pokrenuo je ogroman interes za primjenu neuronskih mreža i ubrzao razvoj umjetne inteligencije u mnogim područjima, uključujući prepoznavanje slika, govora i jezika. Mnoge velike tehnološke tvrtke tada još nisu ozbiljno shvaćale potencijal dubokog učenja, no nakon ovog natjecanja sve se promijenilo – Google je već sljedeće godine zaposlio članove tima, a investicije u umjetnu inteligenciju naglo su porasle diljem svijeta.

# data[].attributes.body
Godine 2016 program AlphaGo, koji je razvila tvrtka DeepMind, pobijedio je južnokorejskog svjetskog prvaka Lee Sedola u igri Go rezultatom 4:1.

To je bio povijesni trenutak jer je Go izuzetno složena igra s više mogućih poteza nego atoma u svemiru, pa se dugo smatralo da računala ne mogu nadmašiti ljude u njoj. AlphaGo je koristio duboko učenje i neuronske mreže kako bi samostalno učio strategije igre.

https://www.youtube.com/watch?v=l7ngy56GY6k