Historia e shkurtër e inteligjencës artificiale: nga Turing te asistentët e sotëm

Inteligjenca artificiale duket si diçka që lindi para pak vitesh, kur të gjithë nisën të flisnin për ChatGPT-në. Në fakt, pyetja nëse një makinë mund të mendojë shtrohet prej më shumë se shtatëdhjetë vjetësh. Historia e AI-së është plot entuziazëm, zhgënjime dhe rikthime të papritura, dhe njohja e saj ju ndihmon të kuptoni më mirë çfarë mund dhe çfarë nuk mund të bëjë teknologjia sot. Ja një udhëtim i shkurtër, pa formula, nga vitet 1950 deri te asistentët që u përgjigjen klientëve tuaj.

Vitet 1950: një pyetje dhe një emër

Testi i Turingut

Në vitin 1950, matematikani britanik Alan Turing, i njohur edhe për rolin e tij në thyerjen e kodeve gjatë Luftës së Dytë Botërore, botoi një artikull që niste me një pyetje të thjeshtë: a mund të mendojnë makinat? Meqë "të menduarit" është i vështirë për t'u përkufizuar, Turingu propozoi një provë praktike, "lojën e imitimit", që sot njihet si testi i Turingut. Ideja ishte kjo: nëse një njeri bisedon me shkrim me një makinë dhe nuk arrin ta dallojë atë nga një njeri tjetër, atëherë makina po sillet në mënyrë inteligjente.

Është interesante që testi i Turingut ishte, në thelb, një provë bisede. Shtatë dekada më vonë, pikërisht bisedat me shkrim, si ato në Instagram ose WhatsApp, janë bërë një nga fushat ku bizneset e përdorin më shumë AI-në.

Dartmouth, 1956

Në verën e vitit 1956, një grup shkencëtarësh u mblodh në Kolegjin Dartmouth, në SHBA, për një seminar kërkimor disajavor. Termi "inteligjencë artificiale", i propozuar nga John McCarthy në projektin e këtij seminari, u bë që atëherë emri i gjithë fushës. Optimizmi ishte i madh: disa pjesëmarrës besonin se brenda një brezi makinat do ta arrinin inteligjencën njerëzore.

ELIZA: chatbot-i i parë i famshëm

Në mesin e viteve '60, Joseph Weizenbaum në MIT krijoi ELIZA-n, një program që imitonte një psikoterapist. ELIZA nuk kuptonte asgjë: ajo kërkonte fjalë kyçe në fjalinë e përdoruesit dhe ia kthente ato si pyetje. Nëse i shkruanit "jam i mërzitur për punën", ajo mund t'ju pyeste "pse jeni i mërzitur për punën?".

Megjithatë, shumë përdorues krijuan një lidhje emocionale me programin dhe besonin se ai i kuptonte. Vetë Weizenbaum u shqetësua nga kjo dhe më vonë u bë një nga kritikët e njohur të besimit të verbër te kompjuterët. Mësimi i ELIZA-s vlen edhe sot: një sistem mund të duket i zgjuar pa e kuptuar vërtet atë që thotë. Prandaj, kur zgjidhni një asistent për biznesin, rëndësi ka jo vetëm sa natyrshëm flet, por edhe sa i saktë është.

Dimrat e AI-së dhe epoka e rregullave

Premtimet e mëdha të viteve '50 dhe '60 nuk u realizuan aq shpejt sa pritej. Kompjuterët ishin të ngadaltë, të dhënat të pakta dhe problemet e botës reale shumë më të ndërlikuara se lojërat logjike. Financimet u pakësuan dhe pasuan periudhat që sot quhen "dimrat e AI-së", në vitet '70 dhe sërish nga fundi i viteve '80.

Ndërkohë, në vitet '80 pati një valë të re: sistemet ekspertë. Ishin programe që ndiqnin qindra ose mijëra rregulla të shkruara me dorë nga specialistët, për shembull për të ndihmuar mjekët në zgjedhjen e trajtimit ose kompanitë në konfigurimin e kompjuterëve. Ato funksiononin në fusha të ngushta, por ishin të shtrenjta për t'u mirëmbajtur dhe dështonin sapo situata dilte jashtë rregullave të parashikuara.

Shumë chatbot-e me butona që bizneset vendosën në Messenger pas vitit 2016, kur Facebook-u e hapi platformën për bot-et, punonin me një logjikë të ngjashme: "nëse klienti shtyp këtë buton, përgjigju kështu". Ishin të dobishëm për pyetje fikse, por të pafuqishëm kur klienti shkruante me fjalët e veta. Dallimin e kemi shpjeguar te artikulli chatbot apo agjent AI.

Nga rregullat te të mësuarit

Kthesa e madhe erdhi kur studiuesit ndryshuan qasje: në vend që t'i shkruanin makinës rregullat një nga një, e lanë të mësonte vetë nga shembujt. Kjo është ideja e të mësuarit automatik (machine learning).

Jo çdo sukses i asaj periudhe vinte nga të mësuarit. Kur kompjuteri Deep Blue i IBM-së mundi kampionin e botës në shah, Garri Kasparovin, në vitin 1997, fitorja erdhi kryesisht nga fuqia llogaritëse dhe kërkimi i shpejtë i lëvizjeve. Hapi vendimtar për AI-në e sotme erdhi më vonë, në vitet 2010, kur u bashkuan tri gjëra:

• sasi të mëdha të dhënash nga interneti;
• procesorë grafikë të fuqishëm, që bënin mijëra llogaritje njëkohësisht;
• rrjete nervore me shumë shtresa, qasje që njihet si deep learning.

Në vitin 2012, një rrjet i tillë fitoi me diferencë të madhe një garë të njohur për njohjen e imazheve, dhe që atëherë njohja e zërit, përkthimi automatik dhe njohja e objekteve në foto përparuan shpejt. Kur sot një asistent e njeh produktin nga një screenshot i klientit, ai mbështetet te kjo traditë, siç e kemi shpjeguar te artikulli për kërkimin me foto.

Transformeri dhe modelet e mëdha gjuhësore

Në vitin 2017, një grup studiuesish të Google-it publikoi artikullin "Attention Is All You Need", i cili prezantoi arkitekturën Transformer. Ajo u lejon modeleve të shohin njëkohësisht të gjitha fjalët e një teksti dhe të kuptojnë si lidhen me njëra-tjetrën, edhe kur janë larg në fjali. Mbi këtë arkitekturë u ndërtuan modelet e mëdha gjuhësore (LLM), të trajnuara me sasi të jashtëzakonshme tekstesh. Si funksionojnë, e kemi shpjeguar thjesht te artikulli si funksionojnë modelet e mëdha gjuhësore.

Në nëntor 2022, OpenAI publikoi ChatGPT-në dhe brenda pak javësh AI-ja u bë temë bisede kudo, nga zyrat te kafenetë. Pas saj erdhën asistentë të tjerë, si Claude nga Anthropic dhe Gemini nga Google. Për herë të parë, njerëzit e zakonshëm mund të bisedonin me një makinë në gjuhën e tyre, përfshirë shqipen, megjithëse gjuhët më të vogla kanë sfidat e tyre, siç e kemi shpjeguar te artikulli për inteligjencën artificiale në shqip.

Shpejt u pa edhe kufiri: këto modele ndonjëherë "shpikin" informacion me shumë vetëbesim. Prandaj, për përdorim në biznes, rëndësi të madhe mori një qasje e publikuar që në vitin 2020, gjenerimi i mbështetur në kërkim (RAG): modeli nuk përgjigjet nga kujtesa e përgjithshme, por mbështetet në të dhënat e verifikuara të një biznesi konkret. Hapi i radhës janë agjentët AI, që jo vetëm flasin, por kuptojnë kur duhet të kërkojnë informacion, kur duhet të thonë "nuk e di" dhe kur duhet t'ia kalojnë bisedën një njeriu. Kush dëshiron ta ndjekë këtë zhvillim vit pas viti, gjen një pasqyrë të mirë në raportin vjetor AI Index të Universitetit Stanford.

Ku hyn AsistentiAI në këtë histori

AsistentiAI është pjesë e kësaj vale të fundit. Është një agjent AI që u përgjigjet klientëve të biznesit tuaj 24/7, në shqip, në anglisht ose në gjuhën që shkruan klienti, në Instagram, Messenger, WhatsApp dhe në chat-in e faqes. E mëson biznesin nga faqja juaj e internetit, nga katalogu i produkteve dhe nga informacioni që shtoni në panel. Kupton kontekstin e bisedës, fjalët e folura dhe ato dialektore, dhe njeh produktet nga fotot dhe screenshot-et që dërgojnë klientët.

Mbi të gjitha, ai e mban parasysh mësimin e ELIZA-s: të dukesh i zgjuar nuk mjafton. Kur nuk është i sigurt për një çmim, për stokun apo për një rregull të biznesit, agjenti nuk shpik. E thotë sinqerisht dhe ia kalon bisedën ekipit tuaj me një përmbledhje të shkurtër. Mund ta provoni vetë te demoja e drejtpërdrejtë ose të lexoni më shumë në faqen kryesore. Prova falas, me 100 përgjigje dhe pa kartë krediti, fillon me një regjistrim të shpejtë.

Nga pyetja e Turingut në vitin 1950 deri te mesazhi i një klienti që shkruan në mesnatë "a e keni këtë në të kuqe?", historia e AI-së është historia e përpjekjes për t'i bërë makinat të kuptojnë njerëzit. Teknologjia ka ecur shumë, por parimi i shëndoshë mbetet i njëjtë: asistenti i mirë nuk është ai që duket më i zgjuar, por ai që ju thotë të vërtetën.