Почему популярность ИИ растет
- Статьи
- 19-02-2023, 13:58
- 299
- 0
- admin
Искусственный интеллект, возможно, вошел в повседневный разговор за последнее десятилетие или около того, но он существует гораздо дольше. Технологии искусственного интеллекта, и особенно машинное обучение, зависят от наличия огромных объемов информации. Распространение Интернета, распространение облачных вычислений, появление смартфонов и рост Интернета вещей привели к созданию огромных объемов данных, которые растут с каждым днем. Эта сокровищница информации в сочетании с огромным приростом вычислительной мощности сделала возможной быструю и точную обработку огромных данных. Купить аккаунт ChatGPT в специализированном магазине openai key
Сегодня ИИ завершает наши разговоры в чате, предлагает ответы по электронной почте, указывает маршруты проезда, рекомендует следующий фильм, который мы должны транслировать, пылесосит наши полы и выполняет сложный анализ медицинских изображений.
История ИИ
История искусственного интеллекта восходит к Древней Греции . Однако именно появление электронных вычислений сделало ИИ реальной возможностью. Обратите внимание, что то, что считается ИИ, изменилось по мере развития технологии. Например, несколько десятилетий назад машины, которые могли выполнять оптимальное распознавание символов (OCR) или простые арифметические операции, относились к категории ИИ. Сегодня OCR и базовые вычисления считаются не ИИ, а элементарной функцией компьютерной системы.
1950-е — Алан Тьюринг, человек, известный тем, что взломал код ENIGMA времен Второй мировой войны, использовавшийся нацистами, публикует статью «Вычислительные машины и разведка» в журнале Mind. Он пытается ответить на вопрос, могут ли машины мыслить. Он описывает тест Тьюринга, который определяет, демонстрирует ли компьютер тот же интеллект, что и человек. Тест утверждает, что система ИИ должна иметь возможность вести разговор с человеком так, чтобы человек не знал, что он разговаривает с системой ИИ. Первая в истории конференция по искусственному интеллекту проходит в Дартмутском колледже. Именно здесь впервые был использован термин «искусственный интеллект».
1960-е — Министерство обороны США через DARPA проявляет большой интерес к ИИ и приступает к разработке компьютерных программ, имитирующих человеческое мышление. Фрэнк Розенблатт создает компьютер Mark 1 Perceptron на основе нейронной сети, которая учится на собственном опыте.
1970-е - DARPA завершает различные проекты по картированию улиц.
1980-е — появляется более сложная волна ИИ. Нейронные сети с алгоритмами обратного распространения находят широкое применение в системах ИИ.
1990-е годы – производятся экспоненциально растущие объемы данных. Мощные компьютеры быстро обрабатывают большие объемы данных. Суперкомпьютер Deep Blue дважды побеждает чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. Проект секвенирования генома и другие столь же сложные мероприятия генерируют обширную информацию. Благодаря достижениям в области вычислительной техники эти данные можно хранить, получать к ним доступ и анализировать.
2000-е годы . Интернет-революция выводит ИИ на беспрецедентные высоты. Большие данные входят в корпоративный лексикон. DARPA выпускает интеллектуальных персональных помощников задолго до того, как Alexa, Siri, Cortana и Google Assistant станут нарицательными. Это прокладывает путь для рассуждений и автоматизации, которые являются частью современных персональных компьютеров и смартфонов. Сюда входят интеллектуальные поисковые системы и системы поддержки принятия решений, расширяющие и дополняющие человеческие способности.
2010-е — китайский поисковый гигант Baidu представляет суперкомпьютер Minwa, который использует сверточные нейронные сети для идентификации, анализа и категоризации изображений с более высокой точностью, чем у среднего человека. Программа глубокой нейронной сети AlphaGo от DeepMind побеждает чемпиона мира по го Ли Содоля в матче из пяти игр. Го — древняя китайская игра, значительно более сложная, чем шахматы.
Как работает ИИ?
Искусственный интеллект утверждает, что существуют принципы, управляющие действиями интеллектуальных систем. Он основан на обратном преобразовании человеческих способностей и черт в машину. Система использует вычислительную мощность, чтобы превзойти возможности среднего человека. Машина должна научиться реагировать на определенные действия. Он опирается на исторические данные и алгоритмы для создания модели склонности. Машины учатся на опыте выполнять когнитивные задачи, которые обычно являются прерогативой человеческого мозга. Система автоматически учится на функциях или закономерностях в данных.
ИИ основан на двух столпах — инженерии и когнитивной науке. Инженерия включает в себя создание инструментов, основанных на интеллекте, сравнимом с человеческим. Большие объемы данных сочетаются с серией инструкций (алгоритмов) и быстрой итеративной обработкой. Когнитивная наука включает в себя моделирование того, как работает человеческий мозг, и привносит в ИИ несколько областей, включая машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети, когнитивные вычисления, компьютерное зрение, обработку естественного языка и обоснование знаний.
