ההיסטוריה ההתפתחותית של בינה מלאכותית (AI) נפרשת על פני מספר עשורים, ומקיפה תחומים שונים כולל מדעי המחשב, מתמטיקה, פסיכולוגיה ועוד. להלן סקירה תמציתית של האבולוציה של הבינה המלאכותית:

1. רעיונות מוקדמים ויסודות פילוסופיים: הרעיון של ישויות מלאכותיות עם אינטליגנציה חוזר לציוויליזציות עתיקות, ומופיע במיתוסים, סיפורים ופילוסופיות.
2. 1960-1940 - לידת ה-AI והסייברנטיקה: תקופה זו סימנה התפתחויות טכנולוגיות משמעותיות, כולל המצאת המחשב האלקטרוני. אלן טיורינג פרסם את "Computing Machinery and Intelligence" ב-1950, והציע את מבחן טיורינג המפורסם כקריטריון לאינטליגנציה.
3. 1956 - ועידת דארטמות': אירוע זה נחשב ללידה הרשמית של הבינה המלאכותית כתחום מחקר. ג'ון מקארתי, מרווין מינסקי, אלן ניואל והרברט א. סיימון היו דמויות מפתח שהשתתפו בוועידה זו, שבה נטבע לראשונה המונח "בינה מלאכותית".
4. שנות ה-60 - הצלחות מוקדמות ואופטימיות: שנות ה-60 הביאו התקדמויות כמו פיתוח ELIZA, תוכנת מחשב מוקדמת לעיבוד שפה טבעית, ו-SHRDLU, תוכנה שהייתה מסוגלת לענות על שאלות לגבי עצמים בעולם של בלוקים.
5. שנות ה-70 עד ה-80 - חורף ה-AI ומערכות מומחה: בשל ציפיות גבוהות ואכזבה שבאה בעקבותיהן, המימון למחקר בינה מלאכותית דעך, מה שהוביל ל"חורף ה-AI" הראשון. למרות זאת, בתקופה זו עלו מערכות מומחה, שהשתמשו בכללים כדי לפתור בעיות מורכבות.
6. שנות ה-80 עד ה-90 - התחדשות, רשתות עצביות ולמידת מכונה: העניין במחקר בינה מלאכותית התעורר מחדש עם פיתוח טכניקות למידת מכונה ורשתות עצביות. המצאת אלגוריתם ההתפשטות לאחור (Backpropagation) אפשרה אימון של רשתות עצביות מרובות שכבות, והניחה את היסודות ללמידה עמוקה.
7. שנות ה-2000 עד היום - ביג דאטה, למידה עמוקה ובום ה-AI: עם הופעת הביג דאטה ועלייה בכוח החישוב, אלגוריתמי למידה עמוקה הובילו לפריצות דרך משמעותיות בבינה מלאכותית, כולל התקדמויות בזיהוי תמונות ודיבור, הבנת שפה טבעית ורכבים אוטונומיים.
8. משנות ה-2010 ואילך: מערכות AI כמו ווטסון של IBM וחדשנות בעוזרים מבוססי AI (למשל, Siri, Alexa), והתקדמות בנהיגה אוטונומית סימנו תקופה זו. היישום של AI התרחב לתחומי הבריאות, הפיננסים, שירות הלקוחות ומעבר להם, כאשר הלמידה העמוקה נמצאת בחזית רבים מהישגי ה-AI המודרניים.

ההיסטוריה של ה-AI משקפת את האופי הבין-תחומי שלה ואת הגלים המחזוריים של אופטימיות וספקנות. כיום, הבינה המלאכותית ממשיכה להתפתח במהירות, ומרחיבה את הגבולות של מה שמכונות יכולות ללמוד ולהשיג.

מבחן טיורינג, שהוצע על ידי אלן טיורינג ב-1950, הוא שיטה לקביעה האם למחשב יש יכולת להפגין התנהגות אינטליגנטית השקולה לזו של בן אדם.

להלן הסבר של הרעיון וחשיבותו:

הרעיון של מבחן טיורינג:

• מבחן טיורינג הוא מדד ליכולתה של מכונה להציג התנהגות אינטליגנטית שאינה ניתנת להבחנה מזו של אדם.
• במבחן, מעריך אנושי מנהל שיחת שפה טבעית עם אדם אחד ועם מכונה אחת, מבלי לדעת מי הוא מי.
• אם המעריך אינו מסוגל להבחין בעקביות בין המכונה לאדם במהלך השיחה, המכונה נחשבת כעברה את המבחן, ומפגינה בכך את יכולתה לדמות אינטליגנציה אנושית.

חשיבות מבחן טיורינג בפיתוח AI:

• אמת מידה לאינטליגנציה: מבחן טיורינג מספק אמת מידה לרמת התחכום הנדרשת כדי שמכונה תיחשב כבעלת בינה מלאכותית.
• הכוונת מחקר: הוא מעורר השראה ומכוון את מחקר ה-AI, ומתאר מטרה ברורה ליצירת מכונות שיכולות לחקות חשיבה ותקשורת אנושית.
• הגדרת יעדי AI: המבחן עזר להגדיר יעדים מוקדמים בתחום הבינה המלאכותית על ידי הבהרה שהמטרה אינה רק יכולת חישוב או עיבוד מספרים, אלא גם ההיבטים העדינים יותר של הקוגניציה האנושית, כולל הבנת שפה.
• השלכות אתיות ופילוסופיות: המבחן הצית דיונים אתיים ופילוסופיים רבים בנוגע לטבע האינטליגנציה, התודעה והיחסים בין בני אדם למכונות.

בעוד שמבחן טיורינג היה מושג יסודי ב-AI, חשוב גם לציין את מגבלותיו. מבקרים טוענים שעברת המבחן אינה בהכרח אומרת שמכונ...