1950. aastate suvel võttis rühm noori teadlasi ühel koosolekul kasutusele termini "tehisintellekt", mis tähistas selle areneva valdkonna ametlikku sündi.
Mõne aastakümne jooksul on AI läbinud erinevaid arenguetappe.See sai alguse reeglipõhistest süsteemidest, kus AI-süsteemid toetusid käsitsi kirjutatud reeglitele ja loogikale.Varased ekspertsüsteemid olid selle etapi tüüpilised esindajad.Sellised AI-süsteemid nõudsid etteantud reegleid ja teadmisi ning ei suutnud ettenägematuid olukordi lahendada.
Seejärel tuli masinõpe, mis saavutas märkimisväärse edu, võimaldades masinatel andmetest mustreid ja reegleid õppida.Levinud meetodid hõlmavad juhendatud õppimist, juhendamata õppimist ja tugevdamist.Selles etapis saavad AI-süsteemid teha ennustusi ja otsuseid andmete põhjal, nagu pildituvastus, kõnetuvastus ja loomuliku keele töötlemine.
Järgmisena kerkis masinõppe haruna esile sügav õpe.See kasutab mitmekihilisi närvivõrke, et simuleerida inimaju struktuuri ja funktsionaalsust.Sügavõpe saavutas läbimurde sellistes valdkondades nagu pildi- ja kõnetuvastus, loomuliku keele töötlemine jne. AI-süsteemid võiksid selles etapis õppida suuremahulistest andmetest ning omada tugevamat arutlus- ja esitusvõimet.
Praegu on tehisintellektil laialt levinud rakendused ja kiire areng.Seda on rakendatud erinevates valdkondades, sealhulgas tervishoid, rahandus, transport, haridus ja palju muud.AI-tehnoloogia pidev areng, algoritmide täiustamine, arvutusvõimsuse suurendamine ja andmekogumite täiustamine on AI ulatust ja jõudlust veelgi laiendanud.AI-st on saanud intelligentne assistent inimelus ja tootmises.
Näiteks autonoomses sõidus võimaldab tehisintellekt sõidukitel tunnetus-, otsustus- ja juhtimissüsteemide kaudu teeolusid, liiklussignaale ja muid sõidukeid autonoomselt ära tunda ja neile reageerida, saavutades ohutu ja tõhusa juhita transpordi.Meditsiinilise diagnostika ja abi valdkonnas saab tehisintellekt analüüsida tohutul hulgal meditsiinilisi andmeid, abistades arste haiguste diagnoosimisel ja raviotsuste tegemisel.Masinõppe ja süvaõppe abil saab tehisintellekt tuvastada kasvajaid, analüüsida meditsiinilisi pilte, abistada farmaatsiauuringuid jne, parandades seeläbi meditsiinilist tõhusust ja täpsust.
AI leiab laialdast rakendust ka finantsriskide kontrollimisel ja investeerimisotsuste tegemisel.See võib analüüsida finantsandmeid, tuvastada pettusi, hinnata riske ja aidata investeerimisotsuste tegemisel.Suuremahuliste andmete kiire töötlemise võime abil saab tehisintellekt avastada mustreid ja suundumusi, pakkudes intelligentseid finantsteenuseid ja soovitusi.
Lisaks saab AI-d rakendada tööstuslikuks optimeerimiseks ja ennustavaks hoolduseks.See võib optimeerida protsesse ja seadmete hooldust tööstuslikus tootmises.Andurite andmeid ja ajaloolisi kirjeid analüüsides saab tehisintellekt ennustada seadmete rikkeid, optimeerida tootmisplaane ning parandada tootmise efektiivsust ja seadmete töökindlust.
Teine näide on intelligentsed soovitussüsteemid.AI võib pakkuda isikupärastatud soovitusi ja soovitusi, mis põhinevad kasutajate huvidel ja eelistustel.Seda on laialdaselt kasutatud e-kaubanduses, muusika- ja videoplatvormides, aidates kasutajatel leida nende vajadustele vastavaid tooteid ja sisu.
Alates robottolmuimejatest ja lõpetades näotuvastustehnoloogiaga, alates IBMi "Deep Blue" male maailmameistri alistamisest kuni hiljutise populaarse ChatGPT-ni, mis kasutab küsimustele vastamiseks, teabe edastamiseks ja ülesannete täitmiseks loomulikku keeletöötlust ja masinõppe tehnikaid, on AI sisenenud avalikkuse vaade.Need praktilised rakendused moodustavad vaid väikese osa tehisintellekti olemasolust erinevates valdkondades.Kuna tehnoloogia areneb jätkuvalt, võime oodata uuenduslikumaid AI-rakendusi, mis kujundavad ümber tööstusharud ja protsessid kõikjal.
Postitusaeg: 17. juuli 2023