1950-ųjų vasarą grupė jaunų mokslininkų per susirinkimą sugalvojo terminą „Dirbtinis intelektas“, pažymėdamas oficialų šios besiformuojančios srities gimimą.
Per kelis dešimtmečius dirbtinis intelektas patyrė įvairius vystymosi etapus.Tai prasidėjo nuo taisyklėmis pagrįstų sistemų, kur AI sistemos rėmėsi rankiniu būdu parašytomis taisyklėmis ir logika.Ankstyvosios ekspertinės sistemos buvo tipiški šio etapo atstovai.Tokioms AI sistemoms reikėjo iš anksto nustatytų taisyklių ir žinių ir jos negalėjo susidoroti su nenumatytomis situacijomis.
Tada atėjo mašininis mokymasis, kuris padarė didelę pažangą, leisdamas mašinoms mokytis modelių ir taisyklių iš duomenų.Įprasti metodai apima mokymąsi prižiūrint, neprižiūrimą mokymąsi ir mokymąsi sustiprinant.Šiame etape AI sistemos galėtų numatyti ir priimti sprendimus, pagrįstus duomenimis, tokiais kaip vaizdo atpažinimas, kalbos atpažinimas ir natūralios kalbos apdorojimas.
Tada gilusis mokymasis atsirado kaip mašininio mokymosi šaka.Jis naudoja daugiasluoksnius neuroninius tinklus, kad imituotų žmogaus smegenų struktūrą ir funkcionalumą.Gilus mokymasis pasiekė proveržių tokiose srityse kaip vaizdo ir kalbos atpažinimas, natūralios kalbos apdorojimas ir kt. AI sistemos šiame etape galėtų mokytis iš didelės apimties duomenų ir turėti stipresnes samprotavimo ir vaizdavimo galimybes.
Šiuo metu AI patiria plačiai paplitusias programas ir sparčiai vystosi.Jis buvo taikomas įvairiose srityse, įskaitant sveikatos priežiūrą, finansus, transportą, švietimą ir kt.Nuolatinė DI technologijos pažanga, algoritmų tobulinimas, skaičiavimo galios didinimas ir duomenų rinkinių tobulinimas dar labiau išplėtė AI taikymo sritį ir našumą.AI tapo protingu pagalbininku žmogaus gyvenime ir gamyboje.
Pavyzdžiui, autonominio vairavimo metu dirbtinis intelektas leidžia transporto priemonėms savarankiškai atpažinti ir reaguoti į kelio sąlygas, eismo signalus ir kitas transporto priemones per suvokimo, sprendimų priėmimo ir valdymo sistemas, taip užtikrinant saugų ir efektyvų transportavimą be vairuotojo.Medicininės diagnostikos ir pagalbos srityje dirbtinis intelektas gali analizuoti daugybę medicininių duomenų, padėti gydytojams diagnozuoti ligas ir priimti sprendimus dėl gydymo.Naudodamas mašininį mokymąsi ir gilųjį mokymąsi, dirbtinis intelektas gali aptikti navikus, analizuoti medicininius vaizdus, padėti farmacijos tyrimams ir pan., taip pagerindamas medicinos efektyvumą ir tikslumą.
AI taip pat plačiai pritaikoma finansinės rizikos kontrolės ir investavimo sprendimuose.Jis gali analizuoti finansinius duomenis, nustatyti nesąžiningą veiklą, įvertinti riziką ir padėti priimti investicinius sprendimus.Galimybė greitai apdoroti didelio masto duomenis, dirbtinis intelektas gali atrasti modelius ir tendencijas, teikdamas protingas finansines paslaugas ir rekomendacijas.
Be to, dirbtinis intelektas gali būti pritaikytas pramoniniam optimizavimui ir nuspėjamai priežiūrai.Jis gali optimizuoti procesus ir įrangos priežiūrą pramoninėje gamyboje.Analizuodamas jutiklių duomenis ir istorinius įrašus, dirbtinis intelektas gali numatyti įrangos gedimus, optimizuoti gamybos planus ir pagerinti gamybos efektyvumą bei įrangos patikimumą.
Kitas pavyzdys yra pažangios rekomendacijų sistemos.AI gali teikti suasmenintas rekomendacijas ir pasiūlymus pagal vartotojų pomėgius ir pageidavimus.Tai buvo plačiai naudojama elektroninėje prekyboje, muzikos ir vaizdo įrašų platformose, padedant vartotojams atrasti jų poreikius atitinkančius produktus ir turinį.
Nuo robotų dulkių siurblių iki veido atpažinimo technologijos, nuo IBM „Deep Blue“, nugalėjusio pasaulio šachmatų čempioną, iki neseniai populiaraus „ChatGPT“, kuris naudoja natūralios kalbos apdorojimo ir mašininio mokymosi metodus atsakant į klausimus, teikiant informaciją ir atliekant užduotis – dirbtinis intelektas įžengė į visuomenės požiūris.Šie praktiniai pritaikymai yra tik maža AI buvimo įvairiose srityse dalis.Technologijoms toliau tobulėjant, galime tikėtis daugiau novatoriškų AI programų, kurios pakeis pramonės šakas ir procesus visame pasaulyje.
Paskelbimo laikas: 2023-07-17