1950. gadu vasarā jaunu zinātnieku grupa pulcēšanās laikā izdomāja terminu “mākslīgais intelekts”, iezīmējot šīs jaunās jomas formālo dzimšanu.
Dažu desmitgažu laikā mākslīgais intelekts ir piedzīvojis dažādus attīstības posmus.Tas sākās ar uz noteikumiem balstītām sistēmām, kur AI sistēmas balstījās uz manuāli rakstītiem noteikumiem un loģiku.Agrīnās ekspertu sistēmas bija tipiski šī posma pārstāvji.Šādām AI sistēmām bija nepieciešami iepriekš noteikti noteikumi un zināšanas, un tās nespēja rīkoties neparedzētās situācijās.
Pēc tam nāca mašīnmācīšanās, kas guva ievērojamu progresu, ļaujot mašīnām mācīties modeļus un noteikumus no datiem.Izplatītas metodes ietver uzraudzītu mācīšanos, mācīšanos bez uzraudzības un pastiprināšanas mācīšanos.Šajā posmā AI sistēmas varētu veikt prognozes un pieņemt lēmumus, pamatojoties uz datiem, piemēram, attēlu atpazīšanu, runas atpazīšanu un dabiskās valodas apstrādi.
Pēc tam dziļā mācīšanās parādījās kā mašīnmācības nozare.Tas izmanto daudzslāņu neironu tīklus, lai modelētu cilvēka smadzeņu struktūru un funkcionalitāti.Padziļināta mācīšanās panāca sasniegumus tādās jomās kā attēla un runas atpazīšana, dabiskās valodas apstrāde utt. AI sistēmas šajā posmā varētu mācīties no liela mēroga datiem un tām būtu spēcīgākas argumentācijas un reprezentācijas iespējas.
Pašlaik AI piedzīvo plaši izplatītas lietojumprogrammas un strauju attīstību.Tas ir izmantots dažādās jomās, tostarp veselības aprūpē, finansēs, transportā, izglītībā un citās jomās.AI tehnoloģijas nepārtrauktā attīstība, algoritmu uzlabošana, skaitļošanas jaudas palielināšana un datu kopu uzlabošana ir vēl vairāk paplašinājusi AI darbības jomu un veiktspēju.AI ir kļuvis par inteliģentu palīgu cilvēka dzīvē un ražošanā.
Piemēram, autonomajā braukšanā mākslīgais intelekts ļauj transportlīdzekļiem autonomi atpazīt ceļa apstākļus, satiksmes signālus un citus transportlīdzekļus un reaģēt uz tiem, izmantojot uztveres, lēmumu pieņemšanas un kontroles sistēmas, tādējādi nodrošinot drošu un efektīvu pārvietošanos bez vadītāja.Medicīniskās diagnostikas un palīdzības jomā mākslīgais intelekts var analizēt milzīgu daudzumu medicīnisko datu, palīdzot ārstiem noteikt slimības un pieņemt lēmumus par ārstēšanu.Izmantojot mašīnmācīšanos un dziļo mācīšanos, mākslīgais intelekts var atklāt audzējus, analizēt medicīniskos attēlus, palīdzēt farmācijas pētījumos utt., tādējādi uzlabojot medicīnisko efektivitāti un precizitāti.
AI arī atrod plašu pielietojumu finanšu risku kontrolē un investīciju lēmumos.Tas var analizēt finanšu datus, identificēt krāpnieciskas darbības, novērtēt riskus un palīdzēt pieņemt lēmumus par ieguldījumiem.Pateicoties spējai ātri apstrādāt liela mēroga datus, AI var atklāt modeļus un tendences, nodrošinot viedus finanšu pakalpojumus un ieteikumus.
Turklāt AI var izmantot rūpnieciskai optimizācijai un paredzamajai apkopei.Tas var optimizēt procesus un iekārtu apkopi rūpnieciskajā ražošanā.Analizējot sensoru datus un vēsturiskos ierakstus, mākslīgais intelekts var paredzēt iekārtu kļūmes, optimizēt ražošanas plānus un uzlabot ražošanas efektivitāti un iekārtu uzticamību.
Vēl viens piemērs ir viedās ieteikumu sistēmas.AI var sniegt personalizētus ieteikumus un ieteikumus, pamatojoties uz lietotāju interesēm un vēlmēm.Tas ir plaši izmantots e-komercijā, mūzikas un video platformās, palīdzot lietotājiem atklāt produktus un saturu, kas atbilst viņu vajadzībām.
No robotizētiem putekļu sūcējiem līdz sejas atpazīšanas tehnoloģijai, no IBM “Deep Blue”, kas uzvar pasaules šaha čempionu, līdz nesen populārajam ChatGPT, kas izmanto dabiskās valodas apstrādi un mašīnmācīšanās paņēmienus, lai atbildētu uz jautājumiem, sniegtu informāciju un veiktu uzdevumus. sabiedrības skatījums.Šie praktiskie pielietojumi ir tikai neliela daļa no AI klātbūtnes dažādās jomās.Tā kā tehnoloģija turpina attīstīties, mēs varam sagaidīt novatoriskākas AI lietojumprogrammas, kas pārveidos nozares un procesus visās jomās.
Publicēšanas laiks: 17. jūlijs 2023