Huwag natin itong gawing kumplikado - kung iniisip mo kung sino talaga ang nagsimula sa buong kilusang artificial intelligence, ang sagot, kahit sa kasaysayan, ay medyo diretso: John McCarthy. Ang lalaking hindi lang lumahok sa mga unang taon ng AI - literal niyang pinangalanan ito. Ang parirala artipisyal na katalinuhan? Ang kanyang.
Ngunit huwag ipagkamali na isang kaakit-akit na pamagat. Hindi ito karangalan. Ito ay kinita.
Mga artikulong maaaring gusto mong basahin pagkatapos ng isang ito:
🔗 Paano Gumawa ng AI – Isang Malalim na Pagsisid na Walang Fluff
Isang komprehensibo, walang kapararakan na gabay sa pagbuo ng sarili mong AI mula sa simula.
🔗 Ano ang Quantum AI? – Kung saan Nag-intersect ang Physics, Code, at Chaos
I-explore ang intersection ng quantum mechanics at artificial intelligence.
🔗 Ano ang Inference sa AI? – Ang Sandali na Magkasama ang Lahat
Alamin kung paano gumagawa ng mga desisyon ang AI at gumagawa ng mga insight sa real time gamit ang sinanay na data.
🔗 Ano ang Ibig Sabihin ng Kumuha ng Holistic Approach sa AI?
Tuklasin kung bakit ang tagumpay ng AI ay higit pa sa mga algorithm - mahalaga din ang etika, layunin, at epekto.
John McCarthy: Higit sa isang Pangalan sa isang Papel 🧑📘
Ipinanganak noong 1927 at aktibo sa larangan hanggang sa kanyang pagpanaw noong 2011, si John McCarthy ay nagkaroon ng kakaibang uri ng kalinawan tungkol sa mga makina - kung ano ang maaari nilang maging, kung ano ang maaaring hindi maging. Matagal pa bago sinira ng neural nets ang mga internet server, tinatanong na niya ang mahirap na bagay: Paano natin tinuturuan ang mga makina na mag-isip? Ano ang binibilang bilang pag-iisip?
Noong 1956, co-organized ni McCarthy ang isang workshop sa Dartmouth College na may ilang seryosong intelektwal na firepower: Claude Shannon (yep, the info theory guy), Marvin Minsky, at ilang iba pa. Ito ay hindi lamang isang maalikabok na akademikong kumperensya. Ito ay ang sandali. Ang aktwal na kaganapan kung saan ang termino artipisyal na katalinuhan unang ginamit sa isang opisyal na kapasidad.
Iyon Dartmouth proposal? Medyo tuyo sa ibabaw, ngunit nagdulot ito ng paggalaw na hindi pa rin bumabagal.
Ano ba Talaga ang Ginawa Niya? (Marami, Sa totoo lang) 💡🔧
LISP, para sa panimula
Noong 1958, binuo ni McCarthy LISP, ang programming language na halos mangibabaw sa AI research sa loob ng mga dekada. Kung narinig mo na ang terminong “symbolic AI,” ang LISP ay ang tapat nitong workhorse. Hinahayaan nito ang mga mananaliksik na maglaro ng recursive logic, nested reasoning - karaniwang, mga bagay na inaasahan namin ngayon mula sa mas mahilig sa teknolohiya.
Pagbabahagi ng oras: ang OG Cloud
Ang konsepto ni McCarthy ng pagbabahagi ng oras - pagpapaalam sa maraming user na makipag-ugnayan sa isang computer nang sabay-sabay - nakatulong sa pag-usad ng computing patungo sa isang bagay na nasusukat. Maaari ka ring magtaltalan na ito ay isang maagang espirituwal na ninuno ng cloud computing.
Gusto niyang mangatuwiran ang mga makina
Bagama't ang karamihan ay nakatuon sa hardware o makitid na hanay ng panuntunan, si McCarthy ay sumubok sa lohika - malaki, abstract na mga balangkas tulad ng calculus ng sitwasyon at circumscription. Hindi ito mga buzzword. Ang mga ito ay mga balangkas na tumutulong sa mga makina na hindi lamang kumilos, ngunit mangatuwiran sa paglipas ng panahon at kawalan ng katiyakan.
Oh, at siya ang nagtatag ng Stanford AI Lab
Ang Stanford AI Lab (SAIL) naging pundasyon ng akademikong AI. Robotics, language processing, vision system - lahat sila ay may mga ugat doon.
Hindi Lang Siya Kahit 📚🧾
Tingnan mo, ang henyo ay bihirang solong gawa. Ang trabaho ni McCarthy ay pundasyon, oo, ngunit hindi siya nag-iisa sa pagbuo ng backbone ng AI. Narito kung sino pa ang nararapat na banggitin:
-
Alan Turing - Iminungkahi ang tanong, "Maaari bang mag-isip ang mga makina?" noong 1950. Ang kanyang Pagsusulit sa Turing ay binanggit pa rin hanggang ngayon.Visionary at tragically ahead of his time 🤖.
-
Claude Shannon - Tumulong na simulan ang kumperensya ng Dartmouth kasama si McCarthy. Gumawa din ng mechanical mouse (Theseus) na lumutas ng mga maze sa pamamagitan ng pag-aaral. Medyo surreal para sa 1950s 🐭.
-
Herbert Simon at Allen Newell - Nagtayo sila Logic Theorist, isang programa na maaaring patunayan ang mga teorema. Hindi ito pinaniwalaan ng mga tao noong una.
-
Marvin Minsky - Equal parts theorist at tinker. Siya ay tumalbog sa pagitan ng neural nets, robotics, at matapang na pilosopikal na pagkuha. Ang intellectual sparring partner ni McCarthy sa loob ng maraming taon 🛠️.
-
Nils Nilsson - Tahimik na hinubog kung paano namin iniisip ang tungkol sa pagpaplano, paghahanap, at mga ahente. Isinulat ang mga aklat-aralin na binuksan ng karamihan sa mga unang estudyante ng AI sa kanilang mga mesa.
Ang mga taong ito ay hindi mga side character - tumulong sila na tukuyin ang mga gilid ng kung ano ang maaaring maging AI. Gayunpaman, hawak ni McCarthy ang sentro.
Modern Day? Iyon ay isang Whole Other Wave 🔬⚙️
Fast forward. Mayroon kang mga tao tulad Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio, at Yann LeCun - kilala ngayon bilang ang “Mga Ninong ng Malalim na Pag-aaral.”
Ang mga modelo ng backpropagation ni Hinton noong 1980s ay hindi lang kumupas - sila ay umunlad. Noong 2012, nakatulong ang kanyang trabaho sa convolutional neural network na ilunsad ang AI sa pampublikong spotlight. Isipin: pagkilala sa larawan, voice synthesis, predictive text - lahat ay nagmumula sa malalim na momentum ng pag-aaral 🌊.
Noong 2024, ginawaran si Hinton ng a Nobel Prize sa Physics para sa mga kontribusyong iyon. Oo, pisika. Ganyan kalabo ang mga linya ngayon sa pagitan ng code at cognition 🏆.
Ngunit narito ang bagay: walang Hinton, walang malalim na pag-unlad ng pag-aaral - totoo. Ngunit din, walang McCarthy, walang AI field sa simula. Ang kanyang impluwensya ay nasa mga buto.
Ang Trabaho ni McCarthy? Relevant pa rin 🧩📏
Kakaibang twist - habang malalim ang mga panuntunan sa pag-aaral ngayon, ang ilan sa mga "lumang" ideya ni McCarthy ay nagbabalik. Simbolikong pangangatwiran, mga graph ng kaalaman, at hybrid system? Kinabukasan na naman nila.
Bakit? Dahil kasing talino ang mga generative na modelo, nahihirapan pa rin sila sa ilang mga bagay - tulad ng pagpapanatili ng pare-pareho, paglalapat ng lohika sa paglipas ng panahon, o pagharap sa mga kontradiksyon. Ginalugad na ni McCarthy ang mga gilid noong '60s at '70s.
Kaya't kapag pinag-uusapan ng mga tao ang tungkol sa paghahalo ng mga LLM sa mga layer ng lohika o mga simbolikong overlay - sila ay, alam man o hindi, muling binibisita ang kanyang playbook.
Kaya, Sino ang Ama ng AI? 🧠✅
Walang pag-aalinlangan dito: John McCarthy.
Siya ang gumawa ng pangalan. Hinubog ang wika. Binuo ang mga kasangkapan. Tinanong ang mahirap na mga tanong. At kahit ngayon, nakikipagbuno pa rin ang mga mananaliksik ng AI sa mga ideyang na-mapa niya sa mga pisara kalahating siglo na ang nakalipas.
Gusto mo bang maglibot sa LISP code? Sumisid sa mga simbolikong ahente? O bakas kung paano pinagsasama ang mga balangkas ni McCarthy sa mga neural architecture ngayon? Nasasakupan na kita - magtanong lang.