John McCarthys prestasjoner: The Father of Artificial Intelligence

Siste oppdatering: 16 juli 2025
Forfatter: TecnoDigital
  • John McCarthy var en pioner innen kunstig intelligens og skapte begrepet i 1956 ved Dartmouth College.
  • Han skapte LISP, et revolusjonerende programmeringsspråk som påvirket mange senere.
  • Han introduserte konseptet med tidsdeling, og demokratiserte tilgangen til databehandling.
  • Hans etiske arv innen AI fremhever viktigheten av ansvarlighet og åpenhet i teknologi.
John McCarthy

John McCarthy: Visjonæren bak AI

John McCarthy var ingen vanlig fyr, på noen måte! Han var en av disse sansene som gjør deg målløs. Født i 1927 i Boston, viste denne gutten allerede lovende fra en veldig ung alder. Kan du tenke deg å være så lei på skolen at du begynner å studere kalkulus på egenhånd? Vel det var det vår venn John gjorde.

Men det som virkelig fikk ham til å skille seg ut var evnen til å se utover. Mens alle ble skremt av de første datamaskinene, som var større enn et skap og mindre kraftige enn din nåværende mobiltelefon, drømte McCarthy allerede om maskiner som kunne tenke som oss. For en visjonær!

Veien din var ikke lett, ikke sant? Han måtte forholde seg til mange skeptikere som så på ham som om han var gal. «Maskiner som tenker?» "Kom igjen!" sa de til ham. Men han fortsatte hardnakket med sine sprø ideer.

McCarthy holdt seg ikke bare i teorien, nei. Han brettet opp ermene og begynte å jobbe. Han grunnla AI-laboratorier ved MIT og Stanford, to toppuniversiteter. Der, omgitt av briljante hoder (selv om han ikke var like briljante som hans egne, må det sies), begynte han å forme sine revolusjonære ideer.

Og vet du hva som er det kuleste? At mange av tingene vi tar for gitt innen teknologi i dag, som at telefonen din forstår hva du sier eller Netflix anbefaler serier, har sin opprinnelse i denne fyrens ideer. Han var forut for sin tid, vet du!

Men McCarthy var ikke bare en brainiac innelåst i laboratoriet sitt. Han likte å dele sin kunnskap og diskutere ideene sine. Han arrangerte konferanser, skrev artikler som ga deg hodepine på grunn av hvor komplekse de var, og var alltid villig til å hjelpe nybegynnere.

Kort sagt, John McCarthy var som databehandlingens Gandalf: en vismann med en fremtidsvisjon som virket som magi for andre. Og takket være det kan vi i dag glede oss over mange teknologiske fremskritt som gjør livene våre enklere. Så neste gang du ber Siri om å spille litt musikk, husk å takke John McCarthy mentalt!

lisp programmeringsspråk
Relatert artikkel:
10 grunner til at LISP-programmeringsspråket fortsatt er relevant

The Birth of LISP: Revolution in Programming

Hold ut, det er noen kurver fremover! La oss gå Snakker om LISP, McCarthys kronjuvel. Hva er LISP? Vel, intet mer eller intet mindre enn det nest eldste høynivåprogrammeringsspråket som fortsatt er i bruk. For en prestasjon!

LISP, som står for «LISt Processing», var ikke hvilket som helst språk. Det var som Rolls Royce av programmeringsspråk i sin tid. McCarthy skapte den i 1958, da folk flest fortsatt prøvde å forstå hva pokker en datamaskin var.

Og hvorfor var LISP så spesiell? Vel, se, jeg skal forklare det for deg:

  1. fleksibilitet: LISP var så allsidig at du kunne bruke den til nesten hva som helst. Det var som den sveitsiske hærkniven for programmering.
  2. makt: Det tillot oss å gjøre ting som var vondt med andre språk.
  3. Innovasjon: Introduserte konsepter som automatisk søppelhenting. Ja, han ryddet opp i sitt eget rot!
  4. Ekspressivitet: Med LISP kan du uttrykke komplekse ideer elegant og konsist.

Men det mest fantastiske med LISP var dens evne til å manipulere sin egen kode som om det var data. Høres dette ut som kinesisk for deg? Ikke bekymre deg, det var vanskelig for meg å få det til i begynnelsen også. I utgangspunktet betyr det at et LISP-program kan endre seg selv mens det kjørte. Det var som om showet hadde sitt eget liv!

McCarthy var ikke fornøyd med bare å lage LISP og la det være. Nei, sir. Han brukte år på å polere og forbedre den. Og han var ikke alene om dette. LISP tiltrakk seg mange geniale programmerere som så potensialet og begynte å eksperimentere med det.

LISP hadde en brutal innvirkning på verden av AI. Plutselig hadde forskerne et verktøy som gjorde at de kunne implementere komplekse formalgoritmer relativt enkelt. Det var som om de hadde fått en supermakt.

Men pass på, LISP forble ikke bare i det akademiske feltet. Den har hatt applikasjoner fra den virkelige verden som ville forvirre deg. Visste du for eksempel at romfergens flykontrollsystem brukte LISP-kode? Det stemmer, LISP nådde plass!

Og selv om LISP ikke er like populær i dag som andre, mer moderne språk, er innflytelsen fortsatt enorm. Mange av funksjonene vi tar for gitt i dagens programmeringsspråk har sin opprinnelse i LISP.

Kort sagt, LISP var McCarthys magnum opus. Et språk som ikke bare revolusjonerte programmeringen i sin tid, men også la grunnlaget for mange av fremskrittene som skulle komme senere. Hatten av, John!

hvorfor vitenskap er systematisk
Relatert artikkel:
5 grunner til at vitenskap er systematisk

Tidsdeling: Demokratisering av tilgang til databehandling

John McCarthy er et rot! Som om det ikke var nok å finne opp LISP, kom han også på ideen om tidsdeling. Hva er det? Vel, hold ut, jeg skal fortelle deg.

Tenk deg at vi er på 50-tallet. Datamaskiner var større enn stuen din og kostet en formue. Bare universiteter og store selskaper hadde råd til å ha en. Og på toppen av det, kunne bare én person bruke den om gangen. For en sløsing med ressurser!

Det er der McCarthy kommer inn med sin revolusjonerende idé: Hva om vi kunne få flere mennesker til å bruke samme datamaskin samtidig? Dette er hvordan begrepet time-sharing ble født.

Ideen var like enkel som den var genial:

  1. Del datamaskinens behandlingstid i små biter.
  2. Tilordne disse fragmentene til forskjellige brukere på roterende basis.
  3. Å bytte så raskt mellom brukere gjør at det virker som om alle har datamaskinen for seg selv.

Høres enkelt ut, ikke sant? Vel, jeg forsikrer deg om at det ikke var så vanskelig å implementere det. McCarthy og teamet hans måtte overvinne en rekke tekniske hindringer for å gjøre det til en realitet.

Men innsatsen var verdt det. Det var som å åpne dørene på vidt gap til databehandlingens verden. Plutselig fikk mange flere tilgang til dataressurser. Det var som om tilgangen til datamaskiner hadde blitt demokratisert.

Og ikke bare det. Tidsdeling endret også måten folk samhandlet med datamaskiner på. Før måtte du gi ham alle instruksjonene på en gang og vente på at han var ferdig. Med tidsdeling kan du samhandle i sanntid. Det var som å ha en samtale med maskinen!

Men McCarthy var ikke fornøyd med å teoretisere om time-sharing. Nei, sir. Han begynte å jobbe og ledet time-sharing-prosjektet ved MIT. Det var hardt arbeid, med mye hodepine, men de klarte det til slutt.

Effekten var brutal:

  • Det gjorde datamaskiner mye mer tilgjengelige.
  • Det tillot utviklingen av nye interaktive applikasjoner.
  • Det la grunnlaget for det som senere skulle bli datanettverk.

Høres dette kjent ut? Vel ja, tidsdeling var på noen måter bestefaren til cloud computing vi bruker i dag. McCarthy tenkte allerede på skyen før Internett eksisterte!

Kort sagt, det var enda en av McCarthys revolusjonerende ideer som forandret databehandlingens retning. Takket være ham gikk datamaskiner fra å være utilgjengelige monstre til verktøy innen rekkevidde for mange flere mennesker. Det samme gjelder John!

Mynten av begrepet "kunstig intelligens"

Hold ut, det er noen kurver fremover! Visste du at det var John McCarthy som laget begrepet "kunstig intelligens"? Ja, akkurat som du hørte. Denne fyren fant ikke bare opp ting, men han ga oss også et navn for hele denne tankemaskin-tingen.

Året var 1956. McCarthy arrangerte en konferanse ved Dartmouth College sammen med andre vitenskapsmenn på den tiden. Målet var å utforske hvordan man kan gjøre maskiner i stand til å simulere aspekter ved menneskelig intelligens. Og hva skal man kalle denne nye studieretningen? Vel, det var der vår venn John utmerket seg.

"Kunstig intelligens". To ord som sammen høres ut som science fiction, ikke sant? Men McCarthy skrev ikke et manus for Hollywood. Han så allerede det virkelige potensialet i denne ideen.

Hvorfor valgte du dette begrepet? Vel, McCarthy forklarte det slik:

  • «Intelligence» fordi jeg ønsket at maskiner skulle kunne utføre oppgaver som, hvis de ble utført av et menneske, ville si at det kreves intelligens.
  • "Kunstig" fordi, vel, det ble skapt av mennesker, det var ikke noe naturlig.

Men pass på, ting endte ikke der. McCarthy ga ikke bare navn til skapningen, men satte også i gang med å definere hva pokker AI var. For ham var AI vitenskapen og ingeniørkunsten for å lage intelligente maskiner. Så enkelt og så komplekst på samme tid.

  GitHub Spark: Hva det er og hvordan lage applikasjoner med kunstig intelligens

Dartmouth-konferansen ble et vendepunkt. Fra da av begynte begrepet "kunstig intelligens" å bli brukt mer og mer i akademiske og vitenskapelige kretser. Og ikke bare det, det fanget også oppmerksomheten til allmennheten.

Men McCarthy var ikke fornøyd med bare å lage begrepet og la det være. Nei, sir. Han brukte resten av karrieren på å gjøre denne visjonen om intelligente maskiner til virkelighet. Og gutt, han lyktes:

  • Han utviklet teorier om hvordan man kan representere kunnskap i maskiner.
  • Han jobbet med automatiske resonneringssystemer.
  • Han utforsket hvordan maskiner kunne lære av erfaring.

Høres alt dette kjent ut for deg? Ja, dette er ting vi ser i dag i mobiltelefonene våre, i selvkjørende biler, i virtuelle assistenter... McCarthy var forut for sin tid!

Men pass på, McCarthy var også en realist. Jeg visste at å skape kunstig intelligens på menneskelig nivå var et veldig langsiktig mål. Faktisk pleide jeg å spøke med at når vi kom dit, ville vi ikke lenger kalle det kunstig intelligens, men rett og slett intelligens.

Kort sagt, når du bruker begrepet «kunstig intelligens», bruker du ord som ble laget av John McCarthy for over 60 år siden. Og ikke bare det, du snakker om et felt som han var med på å definere og utvikle. For et geni, John!

Bidrag til automatisk resonnement

Hold ut, det er noen kurver fremover! Hvis du trodde McCarthy hadde gjort nok med LISP og tidsdeling, vent til han forteller deg om hans bidrag til automatisk resonnement. Denne fyren kunne ikke slutte å bevege seg!

Maskinresonnement er som å prøve å lære en datamaskin å tenke som et menneske. Høres ut som science fiction, ikke sant? Vel, McCarthy tok det veldig seriøst. For ham var det avgjørende om vi ønsket å lage virkelig intelligente maskiner.

Og hva gjorde han egentlig? Se vel:

  1. Formell logikkMcCarthy var banebrytende for bruken av matematisk logikk for å representere kunnskap i maskiner. Det var som å skape et språk som både mennesker og maskiner kunne forstå.
  2. Distrikt: Han utviklet denne teknikken for å hjelpe maskiner med å trekke rimelige konklusjoner når informasjon mangler. Tenk deg at du forteller en datamaskin "Fugler flyr" og deretter spør den om pingviner. Valgkretsen ville hjelpe ham å forstå at pingviner er et unntak!
  3. Beregningssituasjon:Dette var hans måte å representere handlinger og deres effekter i et logisk system. Det var som å lage en matematisk modell av den virkelige verden som en maskin kunne forstå og manipulere.

Men McCarthy stoppet ikke ved teorien. Nei, sir. Han ønsket å se praktiske resultater. Så han satte i gang og utviklet programmer som kunne løse logikk- og planleggingsproblemer.

Et av hans mest kjente prosjekter var "Advice Taker". Tanken var å lage et program som kunne bruke sunn fornuft til å løse problemer. Kan du forestille deg en datamaskin med sunn fornuft? Vel, det var McCarthys visjon!

«Rådtakeren» var i stand til å:

  • Godta ny informasjon på naturlig språk.
  • Bruk denne informasjonen til å resonnere og ta avgjørelser.
  • Lær av dine erfaringer og forbedre deg over tid.

Selv om Advice Taker aldri ble fullstendig implementert, la ideene grunnlaget for mange AI-systemer som ville følge.

Men pass på, McCarthy jobbet ikke alene. Han samarbeidet med andre AI-storheter som Marvin Minsky og Claude Shannon. Sammen dannet de et team av hjerner som var fast bestemt på å gjøre AI til en realitet.

Og vet du hva som er det kuleste? At mange av McCarthys ideer om automatisk resonnement forblir relevante i dag. Chatbots, virtuelle assistenter, anbefalingssystemer ... de har alle en liten bit av McCarthy i sitt DNA.

Men ikke alt var rosenrødt. McCarthy møtte også mange utfordringer:

  • Tidens begrensede datakraft.
  • Kompleksiteten i å representere menneskelig kunnskap i en logisk form.
  • Skepsisen til noen kolleger som mente at AI var umulig.

Men vår venn John ga seg ikke lett. Han fortsatte å jobbe med ideene sine til slutten av karrieren. Og selv om han ikke levde for å se mange av de praktiske anvendelsene av AI vi har i dag, la arbeidet hans grunnlaget for alt som kom etterpå.

Kort sagt, McCarthys bidrag til maskinresonnement var grunnleggende for utviklingen av AI. Takket være ham har vi i dag maskiner som kan resonnere, lære og ta beslutninger. Nok et poeng til gode gamle John!

Konseptet "skyen" før sin tid

Hold ut, det er noen kurver fremover! Hvis du trodde John McCarthy bare var et AI-geni, forbered deg på å bli imponert. Denne fyren spådde også cloud computing ... tilbake på 60-tallet! Ja, du hørte riktig. Da folk flest ikke engang hadde en datamaskin hjemme, tenkte McCarthy allerede på hvordan de skulle dele dataressurser over et nettverk.

Hvordan kom du på en slik idé? Vel, se, det hele startet med arbeidet hans med tidsdeling. McCarthy innså at hvis vi kunne dele behandlingstiden til en datamaskin, hvorfor ikke dele alle dataressursene? Vitenskapen om informatikk var allerede i hans hender.

I 1961, under en tale ved MIT, slapp McCarthy denne bomben:

«Databehandling kan en dag bli organisert som et offentlig verktøy, akkurat som telefonen er et offentlig verktøy... Hver abonnent vil kun kunne betale for kapasiteten han faktisk bruker, men han vil ha tilgang til alle programmeringsspråk på store, kraftige datamaskiner uansett hvor han er.»

Høres dette kjent ut? Selvfølgelig! Det er i utgangspunktet definisjonen av cloud computing som vi bruker i dag. McCarthy beskrev tjenester som Amazon Web Services eller Google Cloud... 50 år før de eksisterte!

Men hva innebar egentlig McCarthys visjon?

  1. Universell tilgang: Alle kunne få tilgang til dataressurser fra hvor som helst.
  2. Betal per bruk: Du betaler bare for det du faktisk bruker.
  3. Delte ressurserKraftige datamaskiner vil være innen alles rekkevidde.
  4. On-demand tjenester: Du kan få tilgang til forskjellige tjenester avhengig av dine behov.

Selvfølgelig, på 60-tallet hørtes dette ut som science fiction. Det var ikke noe Internett, datamaskiner var enorme og dyre, og ideen om å dele ressurser på global skala virket gal.

Men McCarthy nøyde seg ikke med å bare teoretisere. Han forsøkte å implementere disse ideene ved Stanford Artificial Intelligence Laboratory (SAIL). Der skapte han et system der brukere kunne få tilgang til dataressurser fra eksterne terminaler. Det var som en primitiv versjon av skyen! Teknologien på den tiden hadde imidlertid sine begrensninger:

  • Kommunikasjonsnettverk var trege og ustabile.
  • Å lagre data i stor skala var en utfordring.
  • Sikkerhet og personvern var store bekymringer.

Til tross for disse hindringene, fortsatte McCarthys ideer å utvikle seg. På 90-tallet, med ankomsten av Internett, begynte de første "distribuerte databehandlingstjenestene" å dukke opp. Og på 2000-tallet, boom! De skyen slik vi kjenner den i dag ble det en realitet.

Og vet du hva som er det mest fantastiske? At mange av prinsippene McCarthy foreslo på 60-tallet fortsatt er grunnlaget for cloud computing i dag:

  • Ideen om "dataverktøy"
  • Pay-as-you-go-modellen
  • Tilgang til delte ressurser over et nettverk

Kort sagt, John McCarthy var ikke bare en AI-pioner, men også en visjonær innen cloud computing. Hans idé om å dele dataressurser på global skala la grunnlaget for en revolusjon teknologi at vi fortsetter å leve i dag. For et geni, John!

Innflytelse på robotikk og ekspertsystemer

Vær oppmerksom på dette! Hvis du trodde vi hadde dekket alt McCarthy gjorde, hold fast, det er mer i vente. Hans innflytelse utvidet seg også til feltet robotikk og ekspertsystemer. Hvordan? Vel, fortsett å lese, så skal jeg fortelle deg det.

Først, la oss gå med robotikk. Selv om McCarthy ikke bygde roboter selv (fomling rundt med skrutrekkere og ledninger var ikke hans greie), var ideene hans om AI grunnleggende for utviklingen av intelligente roboter. Som? Se vel:

  1. KunnskapsrepresentasjonTeknikkene McCarthy utviklet for å hjelpe maskiner med å "forstå" verden ble brukt på robotprogrammering.
  2. Automatisk planlegging: Hans arbeid med hvordan maskiner kunne planlegge handlinger var avgjørende for å gjøre roboter i stand til å bevege seg og handle autonomt.
  3. Romlig resonnementMcCarthys ideer om hvordan man kan representere og resonnere om verdensrommet hjalp roboter med å navigere i komplekse miljøer.

McCarthy pleide å si: "For at et program skal opptre intelligent i verden, må det ha en generell representasjon av verden." Og gutten hadde rett. I dag bruker de mest avanserte robotene teknikker som har sitt utspring i McCarthys ideer.

La oss nå gå videre til ekspertsystemer. Hva er de? Vel, dataprogrammer som imiterer beslutningsprosessen til en menneskelig ekspert. Og ja, McCarthy hadde også en finger med i dette.

  Gemini God Mode: Googles mest avanserte funksjon er her

Hans bidrag til ekspertsystemer var hovedsakelig teoretisk, men ikke mindre viktig for det:

  • Formell logikk: Hans arbeid innen matematisk logikk la grunnlaget for inferensmotorene som brukes i ekspertsystemer.
  • Kunnskapsrepresentasjon: Hans ideer om hvordan man kan kode menneskelig kunnskap i logisk form var grunnleggende for å skape kunnskapsbasene til ekspertsystemer.
  • Ikke-monotonisk resonnementMcCarthy utviklet teknikker for å håndtere situasjoner der ny informasjon kunne ugyldiggjøre tidligere konklusjoner, noe som er avgjørende i ekspertsystemer.

Et av de mest kjente prosjektene påvirket av McCarthys ideer var MYCIN, et ekspertsystem utviklet ved Stanford for å diagnostisere smittsomme sykdommer. Tenk deg, en datamaskin som fungerte som lege på 70-tallet!

Men pass på, McCarthy var også kritisk til noen applikasjoner av AI. Han pleide å si:

«AI handler ikke om å bygge en hjerne. Det handler om å gjøre datamaskiner nyttige og forstå prinsippene for intelligens.

Det vil si at for ham var ikke målet å gjenskape menneskesinnet, men å lage nyttige verktøy basert på intelligensprinsipper.

Og hans innflytelse forble ikke begrenset til det akademiske feltet. McCarthys ideer om robotikk og ekspertsystemer hadde praktiske anvendelser i bransjer som:

  • Produksjon: Roboter på produksjonslinjer
  • Medisin: Dataassisterte diagnosesystemer
  • Finans: Algoritmiske handelssystemer
  • Romutforskning: Autonome roboter for å utforske andre planeter

Kort sagt, selv om McCarthy ikke var en altmuligmann til å bygge roboter, var ideene hans avgjørende for utviklingen av intelligent robotikk og ekspertsystemer. Hans visjon om maskiner som er i stand til å resonnere og ta beslutninger, la grunnlaget for mange av AI-applikasjonene vi ser i dag. Nok et poeng til gode gamle John!

McCarthy og etikk i AI: Tidlige bekymringer

Hold ut, det er noen kurver fremover! Hvis du trodde McCarthy bare var en brainiac besatt av algoritmer, forbered deg på å bli sjokkert. Denne fyren var også en av de første som bekymret seg for etikk i AI. Ja, akkurat som du hørte. Da folk flest ble skremt av mulighetene til AI, tenkte McCarthy allerede på dets etiske implikasjoner.

Og hvorfor bekymret det deg så mye? Vel, se, McCarthy var en visjonær. Han så potensialet for AI til å forandre verden, men han innså også at med den kraften fulgte et stort ansvar. Som han selv sa en gang:

"Problemet er ikke om maskiner tenker, men om menn gjør det."

For en setning, ikke sant? Det var hans måte å si at vi ikke skulle bekymre oss så mye om hvorvidt maskiner blir for smarte, men om hvordan mennesker bruker den intelligensen.

Men la oss komme i gang. Hva var McCarthys viktigste etiske bekymringer?

  1. Personvern og sikkerhet: Han var bekymret for at AI-systemer kunne brukes til å invadere folks personvern eller kompromittere datasikkerheten.
  2. Automatisert beslutningstaking: Han advarte om farene ved å overlate viktige avgjørelser helt i hendene på maskiner, uten menneskelig tilsyn.
  3. Teknologisk arbeidsledighet: Selv om han trodde på AIs potensial for å forbedre produktiviteten, var han også bekymret for dens innvirkning på sysselsettingen.
  4. Bias og diskriminering: Han erkjente at AI-systemer kan opprettholde eller til og med forsterke menneskelige skjevheter hvis de ikke er nøye utformet.
  5. Menneskelig kontroll: Han insisterte på at mennesker alltid må opprettholde den ultimate kontrollen over AI-systemer.

McCarthy pekte ikke bare på problemer, han foreslo også løsninger. For eksempel tok han til orde for:

  • Åpenhet: Jeg mente at AI-systemer burde være så transparente som mulig, slik at vi kunne forstå hvordan de tar beslutninger.
  • Ansvar: Han insisterte på at det må være klare mekanismer for ansvar i tilfelle AI-systemer forårsaket skade.
  • Utdanning: Han argumenterte for viktigheten av å utdanne publikum om AI, slik at de kunne ta informerte beslutninger om bruken av den.

Men pass på, McCarthy var ikke en teknofob. Helt motsatt. Han trodde fullt og fast på potensialet til AI for å forbedre livene våre. Som han sa i et intervju:

«AI vil ikke eliminere mennesker. AI vil gjøre mennesker mer nyttige.

Tilnærmingen hans var balansert. Jeg ønsket at vi skulle utvikle AI, men på en ansvarlig og etisk måte.

Og det forble ikke bare i ord. McCarthy var en av de første som foreslo opprettelse av etiske komiteer for å føre tilsyn med AI-forskning. I dag er slike komiteer vanlige i universiteter og teknologibedrifter.

Videre påvirket hans ideer om etikk i AI utviklingen av etiske og regulatoriske rammeverk som er i bruk. For eksempel:

  • EUs etiske AI-prinsipper
  • OECDs etiske retningslinjer for pålitelig AI
  • AI-prinsipper fra store teknologiselskaper

Kort sagt, John McCarthy var ikke bare en teknisk pioner innen AI, men også en etisk pioner. Deres bekymringer og forslag la grunnlaget for mange av de etiske debattene om AI som vi fortsetter å ha i dag. Nok et poeng til gode gamle John!

Akademisk arv: Opplæring av fremtidens lyse sinn

Vær oppmerksom på dette! Hvis du trodde vi hadde dekket alt angående McCarthy, hold godt fast fordi prikken over i-en kommer. Denne fyren var ikke fornøyd med bare å være et geni, han dedikerte seg til å trene andre genier. Kom igjen, han var som Yoda av AI!

McCarthy tilbrakte store deler av sin karriere ved Stanford University, hvor han grunnla Stanford Artificial Intelligence Laboratory (SAIL) i 1962. Og hva var SAIL? Vel, verken mer eller mindre enn et av de viktigste AI-forskningssentrene i verden. Det var som Galtvort for kunstig intelligens, men med færre tryllestaver og flere datamaskiner.

Men hva gjorde McCarthy så spesiell som lærer? Se vel:

  1. Kritisk tenking: Han var ikke fornøyd med at elevene hans lærte formler utenat. Han lærte dem å tenke kritisk og kreativt.
  2. Praktisk tilnærming:Selv om han var en strålende teoretiker, insisterte han på at elevene hans skulle sette ideene hans ut i livet.
  3. Åpent sinn: Han oppmuntret elevene til å stille spørsmål ved alt, til og med sine egne teorier. Som han pleide å si: "Hvis du ikke kan argumentere mot din egen posisjon, forstår du ikke problemet."
  4. Langsiktig visjon: Han lærte elevene å tenke på fremtiden til AI, ikke bare dens umiddelbare anvendelser.

Og ikke tro at timene hans var kjedelige. McCarthy hadde rykte på seg for å være en krevende, men også inspirerende lærer. En av hans tidligere elever sa en gang:

"McCarthys timer var som å kjøre en intellektuell berg-og-dal-bane. Du visste aldri hvor det skulle ta deg, men du endte alltid opp med å se ting på en helt ny måte.

Men McCarthys akademiske arv går langt utover klassene hans. Noen av hans studenter og samarbeidspartnere ble nøkkelfigurer i verden av informatikk og AI:

  • Raj Reddy: Pioner innen talegjenkjenning og robotikk.
  • Edward Feigenbaum: Far til ekspertsystemer.
  • Barbara Liskov: Vinner av Turing-prisen for sine bidrag til programmeringsspråk.

Og listen fortsetter og fortsetter. Det er som om McCarthy har skapt en slags «sommerfugleffekt» i AI-verdenen. Hans ideer og tankegang er gått i arv fra generasjon til generasjon av forskere.

Men McCarthy begrenset seg ikke til å trene studenter ved Stanford. Han var også en sterk talsmann for internasjonalt samarbeid om AI. Den organiserte konferanser, workshops og utvekslingsprogrammer som samlet forskere fra hele verden. Han var som ambassadøren for AI, og jobbet for å skape et globalt fellesskap av strålende sinn.

Noen av hans prestasjoner i denne forbindelse inkluderer:

  • Organiseringen av den berømte Dartmouth-konferansen i 1956 betraktet den offisielle fødselen av AI som et studiefelt.
  • Opprettelsen av International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), en av de viktigste konferansene innen AI.
  • Etablering av samarbeidsprogrammer med universiteter over hele verden, fra Europa til Asia.

Men McCarthys arv er ikke begrenset til akademia. Ideene hans har hatt en varig innvirkning på teknologiindustrien. Mange av de ledende AI-selskapene i dag ble grunnlagt av mennesker som var, direkte eller indirekte, påvirket av McCarthy.

For eksempel:

  • Google: Sergey Brin og Larry Page studerte ved Stanford og ble påvirket av McCarthys ideer om AI og informasjonsinnhenting.
  • LinkedIn: Reid Hoffman, en av grunnleggerne, studerte kunstig intelligens ved Stanford og ble påvirket av McCarthys ideer.
  • OpenAI: Mange av forskerne ved dette store AI-selskapet har akademiske røtter tilbake til McCarthy.

McCarthy etterlot seg også en arv i form av akademiske publikasjoner. Hans artikler og bøker er fortsatt mye sitert og studert i dag. Noen av de mest innflytelsesrike inkluderer:

  • Programmer med sunn fornuft» (1959): A banebrytende artikkel om resonnement automatisk.
  • «Situasjoner, handlinger og årsakslover» (1963): La grunnlaget for kunnskapsrepresentasjon i AI.
  • "Noen filosofiske problemer fra kunstig intelligens" (1969): Et banebrytende arbeid som tar for seg filosofiske spørsmål i AI.
  Generativ kunstig intelligens: styrking av kreative virksomheter

Men McCarthys kanskje viktigste arv er måten han inspirerte generasjoner av forskere til å tenke stort. Som han en gang sa:

«AI er et av få områder hvor vi virkelig kan forandre verden. Det handler ikke bare om å gjøre ting raskere eller mer effektivt, det handler om å skape en ny form for intelligens.

Denne dristige og optimistiske visjonen fortsetter å inspirere forskere og gründere over hele verden.

Anerkjennelser og priser: En karriere full av utmerkelser

Hold ut, det er noen kurver fremover! Hvis du trodde vi hadde dekket alt på McCarthy, gjør deg klar for prikken over i-en. Denne fyren var ikke bare et geni, han vant også hver eneste pris som fantes! Kom igjen, trofésaken hans må ha vært større enn kontoret hans.

La oss starte med den store: Turing-prisen. Hva er det? Vel, ingen ringere enn «Nobelprisen i informatikk». McCarthy vant den i 1971, og grunnen var ganske kul:

«For hans viktige bidrag innen kunstig intelligens»

Kom igjen, de ga ham i utgangspunktet prisen for å ha oppfunnet AI. Det er ingenting!

Men pass på, ting stoppet ikke der. McCarthy var som datamaskinens Messi, og samlet inn priser som om de var samlekort. Her er noen av de mest bemerkelsesverdige:

  1. National Medal of Science (1990):Den ble gitt til ham av presidenten i USA selv. Det var som å motta en Oscar, men i en vitenskapelig versjon.
  2. Kyoto-prisen (1988):Denne japanske prisen er som Nobelprisens tvillingbror, men med et Zen-preg.
  3. Benjamin Franklin-prisen i databehandling og kognitiv vitenskap (2003): Ja, den samme Benjamin Franklin fra $100-seddelen. McCarthy var på det nivået.
  4. IJCAI Research Excellence Award (1985): Dette er som MVP for AI. Den ble tildelt ham for hans karriere innen forskning.
  5. ACM-AAAI Allen Newell Award (1992): Nok en kjempepris i dataverdenen. Det var som å vinne AI Champions League.

Men McCarthy var ikke en som hvilet på laurbærene. Han så på hver pris han mottok som en mulighet til å fortsette å fremme AI. Som han en gang sa:

«Premiene er flotte, men det viktigste er å fortsette å jobbe med problemene vi ikke har løst ennå.»

Og ikke bare fikk han priser, han fikk også mye akademisk anerkjennelse. Han var medlem av:

  • U.S. National Academy of Sciences
  • U.S. National Academy of Engineering
  • American Academy of Arts and Sciences
  • American Association for Artificial Intelligence (nå kalt AAAI)

Kom igjen, det var som å ha et VIP-sete på alle de viktige vitenskapelige klubbene.

Men kanskje en av de kuleste anerkjennelsene han fikk var noe som ikke engang fysisk eksisterer. I 1995 ble en asteroide navngitt til hans ære: (6036) McCarthyEvolutionSystemExpert. Bokstavelig talt er McCarthys navn skrevet i stjernene!

Og ikke tro at disse prisene bare var for å dekorere hyllen hans. Hver anerkjennelse jeg fikk brukte jeg som en plattform for å fortsette å promotere AI. Han holdt foredrag, skrev artikler, inspirerte nye generasjoner av forskere. Det var som om hver pris ga ham mer energi til å fortsette.

En av kollegene hans sa en gang:

"John var ikke ute etter priser. Prisene lette etter ham. Og han brukte dem til å lage enda mer støy om viktigheten av AI.

Kort sagt, John McCarthys karriere var full av anerkjennelse og utmerkelser. Fra den prestisjetunge Turing-prisen til å få en asteroide oppkalt etter seg, McCarthy har samlet en imponerende samling av priser. Men det som er viktigere er hvordan han brukte disse anerkjennelsene til å fortsette å presse AI-feltet fremover og motivere andre til å følge i hans fotspor. For et geni, John!

John McCarthy

Wow, for en tur! Vi har gått gjennom livet og arbeidet til John McCarthy, og la meg fortelle deg at denne fyren var et ekte geni. Men hva gjør McCarthy så spesiell? Hvorfor snakker vi fortsatt om ham flere tiår etter hans store bidrag?

Svaret er enkelt: John McCarthy var ikke bare et datageni, han var en visjonær som endret måten vi tenker på teknologi og intelligens. La oss oppsummere litt:

  1. Far til AIMcCarthy laget ikke bare begrepet "kunstig intelligens", men la det teoretiske og praktiske grunnlaget for dette feltet. Uten den ville vi sannsynligvis ikke hatt de virtuelle assistentene, selvkjørende bilene eller anbefalingssystemene vi bruker i dag.
  2. Innovativ innen programmeringMed opprettelsen av revolusjonerte McCarthy måten vi programmerer på. LISP var ikke bare avgjørende for utviklingen av AI, men påvirket også mange senere programmeringsspråk.
  3. Pioner innen cloud computing: Hans ideer om tidsdeling og offentlig bruksdatabehandling la grunnlaget for det vi i dag kjenner som skyen. Og han tenkte på dette på 60-tallet!
  4. Etisk og ansvarligMcCarthy var ikke bare opptatt av den tekniske utviklingen av kunstig intelligens, men også av dens etiske implikasjoner. Han var en av de første som tok opp problemstillinger som er sentrale i debatten om kunstig intelligens i dag.
  5. Pedagog og inspiratorGjennom sitt arbeid i Stanford og hans internasjonale samarbeid, trente og inspirerte McCarthy generasjoner av AI-forskere og gründere.

Men kanskje det som er mest imponerende med McCarthy er hvordan ideene hans forblir relevante i dag. Mange av utfordringene og mulighetene han identifiserte for flere tiår siden er fortsatt sentrale i AI-forskningen i dag.

Som han en gang sa:

«AI er fortsatt i sin spede begynnelse. Det vi har oppnådd så langt er imponerende, men det er bare begynnelsen.

Og han hadde rett. Hver gang du bruker Siri, hver gang Netflix anbefaler et show, hver gang en selvkjørende bil navigerer i gatene, ser du John McCarthys arv i aksjon.

Men McCarthy etterlot oss ikke bare teknologi. Han etterlot oss en måte å tenke på, en fremtidsvisjon der maskiner ikke erstatter mennesker, men hjelper oss til å bli bedre. Han etterlot oss ideen om at intelligens, enten menneskelig eller kunstig, er et kraftig verktøy for å løse verdens problemer.


Kort sagt, John McCarthy var mye mer enn en strålende dataforsker. Han var en tenker, en visjonær, en pedagog og en pioner. Arbeidet hans endret ikke bare databehandlingsfeltet, det endrer verden vi lever i. Og det beste er at dens innflytelse fortsetter å vokse.

Så neste gang du samhandler med noen form for AI, husk gode gamle John. For uten den ville den teknologiske verden slik vi kjenner den vært veldig, veldig annerledes. Takk, John McCarthy, for at du hjelper oss å ta det spranget inn i fremtiden!

Konklusjon

Herregud, for en tur vi har hatt! Vi har gått gjennom livet og arbeidet til John McCarthy, og jeg tror vi kan være enige om at denne fyren var et ekte geni. Fra å finne opp AI til å forutsi skyen, lage programmeringsspråk til å trene de flinkeste hodene, McCarthy gjorde alt.

Men det mest fantastiske av alt er hvordan ideene hans fortsatt er relevante i dag. Det er som om McCarthy hadde en krystallkule og så teknologiens fremtid. Og ikke bare det, men han begynte å jobbe for å gjøre det til en realitet.

Det som imponerer meg mest med McCarthy er hvordan han kombinerte et strålende sinn med en etisk og ansvarlig visjon. Han nøyde seg ikke med å lage kule ting, men tenkte alltid på implikasjonene av oppfinnelsene sine. I en verden med raskt fremmende teknologi, trenger vi flere mennesker som McCarthy for å minne oss på at med stor makt følger stort ansvar.

Og hvis McCarthys historie lærer oss noe, så er det at innovasjon ikke har noen grenser. Så neste gang noen forteller deg at noe er umulig, husk John. Han brukte livet på å gjøre det umulige mulig.

Vel, jeg tror vi alle kan lære noe av John McCarthy. Enten det var utholdenhet, kreativitet, etikk eller visjon, denne fyren hadde alt. Så neste gang du ber Siri om noe eller bruker noen form for AI, husk å takke John McCarthy mentalt. For uten den ville vår teknologiske verden vært veldig, veldig annerledes.