Neuralne sieci na początku XXI wieku: jak to wyglądało, gdy komputer miał moc raczej odkurzacza niż superkomputera

Przyznam się bez bicia: kiedy pierwszy raz usłyszałem o sztucznej inteligencji w czasach, gdy komputer miał zaledwie 8 megabajtów RAM-u, miałem ochotę się załamać albo wybuchnąć śmiechem. To były czasy, gdy każde uruchomienie programu to było jak wyprawa na Księżyc — pełne frustracji, nieprzewidywalnych błędów i niekończącej się cierpliwości. Nie było chmury, nie było gotowych bibliotek, które można po prostu podpiąć i od razu działa. To była prawdziwa szkoła przetrwania, a nauka sztucznej inteligencji wyglądała raczej jak praca z puzzle, których brakowało kilka kawałków.

Wszystko zaczęło się od prostych perceptronów, które na papierze wyglądały jak magiczne maszyny, a w rzeczywistości wymagały od nas nie lada zapału. Pamiętam, jak próbowałem uruchomić pierwszy algorytm rozpoznawania liter na komputerze z procesorem 486, z 4 megabajtami pamięci i systemem DOS. To było jak zbudowanie rakiety kosmicznej z części od malucha — każdy element musiał być dokładnie dopasowany, a do tego dochodziły ciągłe błędy, które nie dawały się zrozumieć. Nie miałem pod ręką gotowych frameworków, wszystko pisałem ręcznie, w asemblerze albo w Turbo Pascala, bo w C++ jeszcze wtedy nie wypłynął na szerokie wody. Ale za to satysfakcja, gdy w końcu coś zaczęło działać, była nie do opisania.

Ograniczenia i wyzwania — kiedy komputer był jak złoto, a dane jak rzadki skarb

Technologia wtedy była jak złoto — im więcej pamięci i mocy obliczeniowej, tym więcej można było osiągnąć. Kiedy w 1998 roku kupiłem 32 MB RAM za 200 zł, czułem się jak król. To była fortuna! Ale nawet to niewiele zmieniało, bo i tak wszystko było ograniczone. Pamiętam, jak ręcznie etykietowałem setki obrazków, bo nie było jeszcze gotowych baz danych. Każdy plik, każdy piksel wymagał mojego zaangażowania, a i tak algorytmy uczenia się na tych skromnych zasobach działały wolno, jakby ktoś próbował wyścig na ślimakach.

Debugowanie? To była osobna przygoda. Systematycznie się zdarzało, że program odmawiał współpracy bez żadnego komunikatu, a znalezienie błędu przypominało poszukiwanie igły w stogu siana w ciemno. Zdarzało się, że źle napisałem warunek, a program się zawieszał na zawsze, zostawiając mnie z czarnym ekranem i bezradnym wzrokiem. Ale bez tych frustracji i długich godzin spędzonych nad kodem, nie byłoby tego, co dziś nazywamy AI. To były czasy, kiedy każdy mały krok wymagał ogromnego nakładu pracy i kreatywności.

Od Perceptronu do głębokiego uczenia — jak zmienił się świat, gdy pojawiła się moc obliczeniowa

Zmiany, które zaszły od tamtych czasów, są wręcz niewiarygodne. Pamiętam, jak w 2000 roku pojawiły się pierwsze frameworki do głębokiego uczenia, które wyglądały jak kosmiczne statki w porównaniu do ręcznego kodowania perceptronów. W końcu można było uruchomić sieci neuronowe na kartach graficznych z 4 MB pamięci, które kosztowały więcej niż cały komputer kilka lat wcześniej. To był przełom, który pozwolił na postęp w rozpoznawaniu obrazów, mowy i tekstu.

W tym czasie dostępność danych zmieniła się diametralnie — od ręcznego zbierania i etykietowania, do pobierania ogromnych zbiorów z internetu. Pojawiły się pierwsze platformy hostingowe, a potem chmury, które teraz są dla nas jak powietrze. Teraz, gdy uruchamiam model AI na swoim laptopie, nie wyobrażam sobie, jak to było kiedyś — wszystko wymagało ogromnej cierpliwości, a czasem nawet wykręcania kabli, żeby podłączyć coś do czegoś, bo sprzęt nie był jeszcze kompatybilny.

Absurdalne sytuacje i kreatywne obejścia: kiedy musiałeś wymyślić coś z niczego

To, co najbardziej pamiętam z tamtych czasów, to chwile frustracji połączone z niepohamowaną kreatywnością. Na przykład, żeby zwiększyć wydajność sieci neuronowej, pisaliśmy kod w asemblerze, bo wyższe języki często nie dawały rady. Pamiętam, jak raz przez przypadek usunąłem cały katalog z danymi — to był długi dzień, bo wszystko musiałem odzyskiwać z kopii, które albo nie istniały, albo były zapisane na dyskietkach, które od dawna już nie miały zasilania.

Innym razem, próbowałem zbudować prosty system rozpoznawania pisma odręcznego na komputerze z Windows 98, gdzie dostęp do bibliotek był ograniczony, a narzędzia do wizualizacji wyników były jak z bajki. Trzeba było wymyślić własne wykresy w Excelu, albo nawet proste animacje, żeby zobaczyć, czy nasz model się uczy. I choć wszystko było trudniejsze, to właśnie te rozwiązania, te obejścia, dawały największą satysfakcję. Bo w końcu, kiedy udało się rozpoznać pierwszą literę, czułem się jak odkrywca, który właśnie odkrył nowy świat.

? To była epoka, którą warto wspominać

Patrząc z perspektywy czasu, tamte czasy były jak szkoła, w której nauczyłem się najwięcej. Ograniczenia technologiczne, brak gotowych narzędzi i konieczność wymyślania rozwiązań od podstaw sprawiły, że sztuczna inteligencja dla mnie to nie tylko nowoczesna technologia, ale przede wszystkim pasja, wyzwanie i przygoda. Dzisiaj, gdy widzę, jak AI wkracza do każdej dziedziny życia — od medycyny, przez finanse, aż po rozrywkę — nie sposób nie poczuć nutki nostalgii za tymi czasami, gdy wszystko było jeszcze w powijakach, a sukcesy smakowały jak prawdziwa eksplozja radości.

Może warto się zastanowić, czy to właśnie te trudne początki nie ukształtowały naszej wyobraźni i pasji. Bo bez nich, dziś byśmy nie mieli tych wszystkich cudów, które napędzają naszą codzienność. Może i dziś, w dobie chmury i gotowych frameworków, warto czasem wrócić do źródeł i przypomnieć sobie, jak to wszystko się zaczęło — od zera, od kilku bajtów i od marzeń, które kiedyś wydawały się tak odległe, a dziś są na wyciągnięcie ręki.