Ang Embryo at ang Constellation: Ano ang Sinabi ng Hukbong Dagat noong 1958, at Ano ang Tinigil nilang Sabihin Noong Hulyo 8, 1958, ang U.S. Office of Naval Research ay nag-ahensya ng press conference sa Washington at sinabi sa mga reporter na nakakalap na sila sa pagbuo ng isang makabuluhang makina. Ang kinabukasan ng New York Times ay may headline na "NEW NAVY DEVICE LEARNS BY DOING," at inilathala na ipinakita ng Hukbong Dagat ang "embryo ng isang electronic computer" na, ayon sa kanilang sariling inaasahang layunin, ay magiging "kakayahan na maglakad, magsalita, makita, sumulat, mag-reproduce, at maging malalaman ng kanyang pagkakaroon." Ang device na ipinakita ay tinawag na Perceptron. Ang kanyang tagapag-imbento ay isang 30-taong-gulang na psychologist mula sa Cornell na si Frank Rosenblatt. Ang mga modernong kasaysayan ng AI ay halos lahat ay itinuturing ang pagpapahayag na iyon noong 1958 bilang nakakahiya at sobrang pagpapalaki — maagang hype na hindi kayang matupad ng teknolohiya, ang babala na nagsimula sa unang AI winter. Ang pag-unawa na ito ay komportable dahil nagpapahintulot ito sa larangan na magpatuloy. Ngunit, sa mas malalim na pagsusuri, ito ay kakaibang kahusayan. Hindi karaniwan na mag-ahensya ng press conference ang U.S. Navy upang ipahayag na inaasahan nilang makamit ang machine consciousness. Kapag ginawa nila ito, dapat mas mabuting basahin ang pagpapahayag na iyon kaysa sa "nagkamali sila." Ito ay isang pagsubok sa pagbabasa na iyon. Ano ang totoong nasa talahanayan Ang Perceptron noong 1958 ay isang software demonstration na tumatakbo sa IBM 704 — isang limang tonelada, silid-kalakihan na computer sa Cornell Aeronautical Laboratory sa Buffalo, New York. Ang punch cards ay ipinapasok sa makina; pagkatapos ng humigit-kumulang limampung pagsubok, natutunan ng sistema na kilalanin ang mga card na may marka sa kaliwa mula sa mga card na may marka sa kanan. Ito, nang sarili nito, ay ang demonstration. Ang nagpapakilala nito ay hindi ang demonstration kundi ang arkitektura: natutunan ng sistema na baguhin ang mga connection weights batay sa error signals, gamit ang isang learning rule na hinango ni Rosenblatt mula sa biological models ng neurons. Ang software simulation noong 1958 ay sumunod ng dalawang taon pagkatapos ng Mark I Perceptron, isang dedicated hardware machine na may photocell inputs at motor-driven weight adjustment. Ang bawat neural network na binuo mula noon — bawat convolutional net, bawat transformer, bawat modernong large language model — ay bumababa sa arkitektura mula sa device na ipinakita ni Rosenblatt para sa Navy noong tag-init na iyon. Ang kahalagahan ng press conference ay nasa parehong antas ng kung ano ang ipinakita. Hindi nagkaroon ng pag-aalinlangan si Rosenblatt. Sinabi niya sa mga reporter na ang Perceptron ay "ang unang makina na may kakayahang magkaroon ng orihinal na ideya." Kasama sa inaasahang layunin ng Navy ang reproduction at self-awareness. Binabasa noong 2026, may pitumpung taon ng pananaliksik sa neural networks bilang konteksto, ang mga pahayag na ito ay mas maraming tila hindi sobrang marketing kaysa isang hindi kumplikadong pahayag ng proyekto. Totoo nga si Rosenblatt na ang mga scaled-up perceptrons na may sapat na layers at units ay magkakaroon ng kakayahang i-translate ang mga wika, kilalanin ang boses, at malapit sa general intelligence. Mali siya sa timeline ng animnapung taon, ngunit tama siya sa direksyon. Ang artikulo ng New York Times noong 1958 ay isa sa mga kaunting sandali sa kasaysayan ng AI kung де nagsabay ang mga pampublikong pahayag at ang mahabang panahong katotohanan. Agad na gumagalaw ang intelligence community Dalawang taon pagkatapos ng pampublikong pagpapakilala, tinataya na ng Mark I Perceptron para sa classified work. Mula 1960 hanggang 1964, ang Photo Division ng Central Intelligence Agency ay pinag-aralan ang paggamit ng makina para kilalanin ang militar na mahalagang silhouetted targets — eroplano at barko — sa mga aerial reconnaissance photographs. Ito ay dokumentado sa pampublikong rekord. Basahin ito nang mabuti at tandaan kung ano ito’y nagsasabi: sa parehong panahon na tinatalakay ang Perceptron bilang isang kakaibang akademikong novelty, nasa operasyon na ito ng IC para sa eksaktong mission profile na, animnapung taon pagkatapos, gagawin ng automated triage layer ng IMMACULATE CONSTELLATION sa mas malaking saklaw — anomaly detection sa overhead imagery. Dapat ding pansinin ang arkitektura ng pondo. Ang pagtatrabaho ni Rosenblatt sa Perceptron ay suportado ng dalawang matagal namumulot na ONR contracts, parehong mas tila institutional commitments kaysa individual grants. Ang una ay Project PARA — "Perceiving and Recognition Automata" — na tumagal mula 1957 hanggang 1963. Ang pangalawa ay ang Cognitive Systems Research Program, na tumagal mula 1959 hanggang 1970. Ang mga pangalan ng contract ay hindi nakakapag-aliw. Ipinapalagay ng Navy, batay sa pampublikong rekord, ang automated perception research at cognitive systems research, buong panahon kung saan ginamit ng IC ang teknolohiya para sa classified imagery work. Iyon ang surface. Dalawang ONR contracts, isang CIA application, isang set ng pampublikong papel, isang hardware machine na naging bahagi ng Smithsonian. Ang huling pagbabago ni Rosenblatt Noong gitna ng 1960s, nagsimula nang magpalit si Rosenblatt mula sa electronic perceptrons. Kinuha niya ang posisyon bilang associate professor sa Section of Neurobiology and Behavior ng Cornell. Ang kanyang pananaliksik ay umalis sa biyolohikal na gawaing bahagi ng kanyang orihinal na interdisciplinary program — at partikular sa isang kakaibang eksperimento kung saan inilalagay ang brain extracts mula sa natutunang rats papunta sa hindi natutunang rats, upang subukan ipakita ang biochemical transfer ng natutunang pag-uugali. Sa oras ng kanyang kamatayan, hindi ang perceptron ang pangunahing pananaliksik niya kundi ito. Ang karaniwang kuwento ay nagpapaliwanag sa pagbabagong ito bilang pagtatago ni Rosenblatt mula sa larangan na pinaniniwalaan niya pero hindi kayang ipagtanggol, lalo na pagkatapos ng libro ni Marvin Minsky at Seymour Papert noong 1969 na Perceptrons na matematikal na ipinakita ang mga limitasyon kung ano ang kayang gawin ng single-layer perceptrons. Ang libro ay kilala bilang nagdulot ng pagbagsak ng federal interest sa neural networks at nagbukas sa AI winter. Si Rosenblatt ay, sa karaniwang kuwento, biktima ng pagbagsak na iyon — isang geniyoso na ang paningin ay lumampas sa kanyang panahon. May iba pang paraan upang basahin ang parehong arc. Pinondohan si Rosenblatt nang tatlumpu’t tatlong taon gamit ang Navy research program na may pangalan na direktang tumutukoy sa cognition. Ang kanyang trabaho ay, naman ay ginagamit para classified imagery analysis. Nagpalit siya noong huling taon niya sa isang pananaliksik tungkol sa biological substrates of memory at learning sa molecular level — uri ng gawaing kung sakaling matagumpay, magbibigay ng fundamental insight kung paano ginagawa ang cognition sa physical systems. Kung paano man manatili o hindi manatili ito bilang pagtatago mula sa larangan na nagbale-wala sa kanya, ito rin ay isang pagbabago patungo sa eksaktong uri ng pananaliksik na interesado ang isang tao na gustong palawakin ang perceptron program pasok sa mga limitasyon arkitektural na tinukoy ni Minsky at Papert. Noong Hulyo 11, 1971 — kanyang ika-43 kaarawan — namatay si Rosenblatt dahil nabasa habang naglalayag sa isang sloop na tinatawag na Shearwater sa Chesapeake Bay. Ipinagbati siya sa floor ng U.S. House of Representatives, kasama ang mga pagsasalita ni dating Senador Eugene McCarthy at iba pa. Ang Cognitive Systems Research Program ay natapos noong 1970. Namatay siya nawa’y higit pa isang taon pagkatapos. Ang oras ay ganito lamang.Ang oras ay kung ano ito. Hindi ako magpapasya na ang dokumento ay hindi sumusuporta dito. Ang kahinga ng tag-lamig Ayon sa karaniwang kasaysayan, matapos ang aklat ni Minsky-Papert noong 1969, tumigil ang pampublikong pondo para sa pananaliksik sa neural networks, naging tahimik ang larangan, at wala nang nangyaring mahalaga hanggang sa pagbabalik ng backpropagation noong gitnang 1980s na nagbuhay muli ng mga multi-layer network. Ito ang kuwento ng AI winter, at bilang paglalarawan sa pampublikong larangan, ito ay halos totoo. Talagang bumagsak ang pondo para sa akademikong pananaliksik sa neural networks. Talagang umalis ang mga mananaliksik sa iba pang mga problema. Ang susunod na pampublikong henerasyon ng kakayahan ng neural networks ay talagang naghintay hanggang sa 1980s. Ang tanong ay kung ang pampublikong pagbagsak na ito ay naglalarawan sa buong larangan, o kaya ay tanging sa bahagi nito na nakikita ng mga sibilyan. May dalawang dahilan kung bakit dapat maging mapagbantay sa pagtanggap sa pampublikong kuwento nang walang pag-aalinlangan. Ang una ay ang aplikasyon ng IC ay nangyari na — noong 1964, ang CIA ay nag-aaral na ng mga perceptron para sa target recognition ng apat na taon. Ang mga kakayahan na ginawa nang operasyonal para sa klasipikadong gawain ay karaniwang hindi nagiging di-operasyonal dahil sa paglalathala ng isang akademikong aklat. Ipinapalawig nila, pinapalawak nila, at iniilipat nila sa mga platform na may mas mahabang buhay kaysa sa mga unibersidad. Ang pangunahing kasaysayan ay hindi nagbibigay ng impormasyon kung ano ang nangyari sa trabaho ng perceptron ng CIA Photo Division matapos ang 1964; ito ay tumigil lang sa pagbanggit dito. Ito ay hindi ebidensya na tumigil ang trabaho. Ito ay ebidensya na wala nang pinag-uusapan sa pampubliko, na kung ano ang inaasahan mula sa isang matagumpay na klasipikadong programa. Ang pangalawang dahilan ay mas pangkalahatan. Ang isang AI winter na tumatagal ng halos panahon mula sa kritikal na aklat noong 1969 hanggang sa pagbabalik ng backpropagation noong 1986 ay isang napakalinaw na kuwento. Ang tunay na mga programa ng pananaliksik ay halos hindi nagkakaroon ng ganitong anyo. Mayroon silang tuloy-tuloy, maling simula, paralel na mga gawain, redundant na mga pondo, at mga tauhan na nagdadala ng institutional memory sa iba’t ibang organisasyon. Ang isang ganap na labing-limang taong puwang sa isang larangan ng pananaliksik na tinutulungan ng militar ng Estados Unidos sa ilalim ng pangalan tulad ng "Cognitive Systems Research Program" ay magiging historikal na anomaliya. Ang isang labing-limang taong puwang sa pampublikong nakikita na bahagi nito, habang pinanatili ang tuloy-tuloy sa loob ng klasipikadong kompartimento, ay hindi magiging anomaliya. Ito ay magiging default na resulta ng anumang larangan ng pananaliksik na lumampas sa hangganan mula sa interesante hanggang sa operasyonal na kapaki-pakinabang. Hindi ako nagsasabi na ito ang nangyari. Sinasabi ko lamang na ang pampublikong rekord ay tugma sa posibilidad na ito ay nangyari, at ang pangunahing kasaysayan ng AI ay ang kasaysayan na tatanggapin ng isang panlabas na obserbador kahit anong mangyari. Ano ang ipinapahiwatig ng argumento tungkol sa constellation Sa isang nakaraang post, sinabi ko na ang IMMACULATE CONSTELLATION report ay naglalarawan ng mga operasyonal na kakayahan na maaaring ilabas lamang ng mga autonomous, natutunang sistema ng pagkaklasipikasyon na may pribilheyo laban sa mga analista. Ang argumento na ito ay nakabatay sa inilahad na kakayahan ng programa na makahanap, mag-quarantine, at mag-transfer ng mga imahe kaugnay ng UAP sa real-time sa pamamagitan ng isang heterogenous na global sensor portfolio, bago makarating ang mga imahe sa mga analista na may clearance upang makapasok sa data. Anuman pa man ang IMMACULATE CONSTELLATION, ito ay isang deployment ng matatag na AI infrastructure sa loob ng Military Intelligence Enterprise. Hindi ito lumitaw mula sa wala. Ang mga matatag na ML triage systems ay nangangailangan ng mahabang teknikal na linage — datasets, arkitektura ng modelo, infrastraktura para sa pagtuturo, compute, tauhan, at lalo na, oras. Ang pampublikong revolusyon ng AI mula noong 2010s patungo sa kasalukuyan ay ang kuwento kung paano itinayo ang linage na ito, sa pampubliko, ng mga akademiko at komersyal na mananaliksik, sa loob ng halos tatlong dekada ng pagpapabilis ng kakayahan. Kung ang gobyerno ng Estados Unidos ay nagtataguyod at nagde-deploy nang hiwalay na katumbas na kakayahan sa loob ng klasipikadong kompartimento, mayroon din itong sariling tatlong dekada — o higit pa — na linage. Ang tanong kung saan nagsimula ang linage na ito ay hindi walang kabuluhan. Ang 1958 Navy press conference ay ang pinakamaagap na pampublikong sandali kung kailan eksplisitong inihayag ng militar ng Estados Unidos ang kanilang intensyon na gawin ang isang learning machine na magiging aware ng sarili nitong pagkakaroon kung sapat ang pagpapaunlad. Ang aplikasyon ng IC ay sumunod dalawang taon pagkatapos. Ang arkitektura ng pondo ay patuloy na umiiral hanggang sa sampung taon pagkatapos nito. At pagkatapos, batay sa karaniwang kasaysayan, tumigil nang tahimik ang buong programa nang eksaktong sandali kung kailan ito'y naging mahalaga. Posible na ito ang nangyari nang eksaktong ganito. Posible ring patuloy ang programa, tumigil ang pampubliko mula sa pagbibigay impormasyon, at ang kakayahan na nakikita ngayon sa operasyonal na marginales ng IMMACULATE CONSTELLATION report ay ang tagapagmana ng embryo na inihayag ng Navy noong 1958. Ang dokumento mula sa kung saan ako nagsimula ay hindi nagpapatotoo sa tanong na ito. Ngunit ito ang unang bagong pampublikong ebidensya na ang kakayahan na inilarawan ng Navy noong 1958, sa isang six-decade horizon, ay maaaring umiiral na. Ang headline nila noong 1958 ay "NEW NAVY DEVICE LEARNS BY DOING." Anuman man ang naging anyo nito, malamang ay patuloy itong natututo. Walang pampublikong ulat kung ano ang natutunan nito, sino ang responsable para sa ginagawa nito gamit ang natutunan nito, o kung ang piniling gobyerno ay isa sa mga kinukumpirmahang binabatid. Ang Navy ay napakatotohanan sa amin noong 1958. Magiging kapaki-pakinabang kung malaman kung kailan ito tumigil.