1950 жылдардың жазында бір топ жас ғалымдар жиын барысында «Жасанды интеллект» терминін ойлап тапты, бұл осы дамып келе жатқан саланың ресми дүниеге келуін белгіледі.
Бірнеше онжылдықтар ішінде AI әртүрлі даму кезеңдерін бастан өткерді.Ол AI жүйелері қолмен жазылған ережелер мен логикаға сүйенетін ережеге негізделген жүйелерден басталды.Ертедегі сараптамалық жүйелер осы кезеңнің типтік өкілдері болды.Мұндай AI жүйелері алдын ала анықталған ережелер мен білімді талап етті және күтпеген жағдайларды шеше алмады.
Содан кейін машиналарға деректерден үлгілер мен ережелерді үйренуге мүмкіндік беретін машиналық оқыту пайда болды.Жалпы әдістерге бақылаудағы оқыту, бақылаусыз оқыту және күшейтілген оқыту жатады.Бұл кезеңде AI жүйелері кескінді тану, сөйлеуді тану және табиғи тілді өңдеу сияқты деректер негізінде болжамдар мен шешімдер қабылдай алады.
Содан кейін терең оқыту машиналық оқытудың бір саласы ретінде пайда болды.Ол адам миының құрылымы мен функционалдығын имитациялау үшін көп деңгейлі нейрондық желілерді пайдаланады.Терең оқыту кескін мен сөзді тану, табиғи тілді өңдеу және т.б. салаларда жетістіктерге қол жеткізді. Бұл кезеңдегі AI жүйелері ауқымды деректерден үйреніп, ой қорыту мен бейнелеу мүмкіндіктерін күшейте алады.
Қазіргі уақытта AI кең таралған қолданбаларды және қарқынды дамуды бастан кешіруде.Ол әртүрлі салаларда, соның ішінде денсаулық сақтау, қаржы, көлік, білім беру және т.б. қолданылады.AI технологиясының үздіксіз ілгерілеуі, алгоритмдерді жетілдіру, есептеу қуатын арттыру және деректер жиынын нақтылау AI қолдану аясы мен өнімділігін одан әрі кеңейтті.AI адам өмірі мен өндірісіндегі интеллектуалды көмекшіге айналды.
Мысалы, автономды жүргізу кезінде AI көліктерге жол жағдайларын, бағдаршамдарды және басқа көліктерді қабылдау, шешім қабылдау және басқару жүйелері арқылы қауіпсіз және тиімді жүргізушісіз тасымалдауға қол жеткізу арқылы автономды түрде тануға және оларға жауап беруге мүмкіндік береді.Медициналық диагностика және көмек саласында AI көптеген медициналық деректерді талдай алады, дәрігерлерге ауруды диагностикалауда және емдеу туралы шешім қабылдауда көмектеседі.Машиналық оқыту және терең оқыту арқылы AI ісіктерді анықтай алады, медициналық кескіндерді талдай алады, фармацевтикалық зерттеулерге көмектеседі және т.б., осылайша медициналық тиімділік пен дәлдікті жақсартады.
Сондай-ақ AI қаржылық тәуекелді бақылауда және инвестициялық шешімдерде кеңінен қолданылады.Ол қаржылық деректерді талдай алады, алаяқтық әрекеттерді анықтай алады, тәуекелдерді бағалай алады және инвестициялық шешім қабылдауға көмектеседі.Ауқымды деректерді жылдам өңдеу мүмкіндігімен AI интеллектуалды қаржылық қызметтер мен ұсыныстарды ұсына отырып, үлгілер мен трендтерді таба алады.
Бұдан басқа, AI өнеркәсіптік оңтайландыруға және болжамды техникалық қызмет көрсетуге қолданылуы мүмкін.Ол өнеркәсіптік өндірістегі процестер мен жабдықтарға қызмет көрсетуді оңтайландыра алады.Сенсор деректері мен тарихи жазбаларды талдау арқылы AI жабдықтың ақауларын болжай алады, өндіріс жоспарларын оңтайландырады және өндіріс тиімділігі мен жабдық сенімділігін жақсартады.
Интеллектуалды ұсыныстар жүйелері тағы бір мысал.AI пайдаланушылардың қызығушылықтары мен қалауларына негізделген жекелендірілген ұсыныстар мен ұсыныстар бере алады.Бұл электрондық коммерцияда, музыкалық және бейне платформаларында кеңінен қолданылып, пайдаланушыларға қажеттіліктеріне сәйкес келетін өнімдер мен мазмұнды табуға көмектеседі.
Робот шаңсорғыштардан бетті тану технологиясына дейін, IBM компаниясының шахмат бойынша әлем чемпионын жеңген «Тұңғиық көк» ойынынан бастап, сұрақтарға жауап беру, ақпарат беру және тапсырмаларды орындау үшін табиғи тілді өңдеу және машиналық оқыту әдістерін пайдаланатын соңғы танымал ChatGPT-ке дейін AI енді. жұртшылықтың көзқарасы.Бұл практикалық қолданбалар әртүрлі салаларда AI қатысуының аз ғана бөлігі болып табылады.Технология ілгерілеуді жалғастыра отырып, біз индустриялар мен процестерді басқаша өзгертетін инновациялық AI қосымшаларын күтуге болады.
Хабарлама уақыты: 17 шілде 2023 ж