V létě 50. let 20. století skupina mladých vědců během setkání vymyslela termín „umělá inteligence“, což znamenalo formální zrod tohoto vznikajícího oboru.
Během několika desetiletí prošla AI různými fázemi vývoje.Začalo to u systémů založených na pravidlech, kde se systémy AI spoléhaly na ručně psaná pravidla a logiku.Typickými představiteli této etapy byly rané expertní systémy.Takové systémy umělé inteligence vyžadovaly předem definovaná pravidla a znalosti a nebyly schopny zvládnout nepředvídané situace.
Pak přišlo strojové učení, které výrazně pokročilo tím, že umožnilo strojům učit se vzory a pravidla z dat.Mezi běžné metody patří učení pod dohledem, učení bez dozoru a posilování.Během této fáze mohly systémy umělé inteligence předpovídat a rozhodovat se na základě dat, jako je rozpoznávání obrazu, rozpoznávání řeči a zpracování přirozeného jazyka.
Dále se hluboké učení objevilo jako odvětví strojového učení.Využívá vícevrstvé neuronové sítě k simulaci struktury a funkčnosti lidského mozku.Hluboké učení dosáhlo průlomů v oblastech, jako je rozpoznávání obrazu a řeči, zpracování přirozeného jazyka atd. Systémy umělé inteligence by se v této fázi mohly učit z rozsáhlých dat a disponovat silnějšími schopnostmi uvažování a reprezentace.
V současné době zažívá AI rozsáhlé aplikace a rychlý rozvoj.Byl aplikován v různých oblastech, včetně zdravotnictví, financí, dopravy, vzdělávání a dalších.Neustálý pokrok v technologii umělé inteligence, zlepšování algoritmů, vylepšování výpočetního výkonu a zdokonalování datových sad dále rozšířily rozsah a výkon umělé inteligence.AI se stala inteligentním pomocníkem v lidském životě a produkci.
Například při autonomním řízení AI umožňuje vozidlům autonomně rozpoznávat a reagovat na stav vozovky, dopravní signály a další vozidla prostřednictvím systémů vnímání, rozhodování a řízení, čímž je dosaženo bezpečné a efektivní dopravy bez řidiče.V oblasti lékařské diagnostiky a pomoci může umělá inteligence analyzovat obrovské množství lékařských dat a pomáhat lékařům při diagnostice onemocnění a rozhodování o léčbě.Díky strojovému učení a hlubokému učení dokáže umělá inteligence detekovat nádory, analyzovat lékařské snímky, pomáhat ve farmaceutickém výzkumu atd., čímž zlepšuje efektivitu a přesnost medicíny.
Umělá inteligence nachází rozsáhlé uplatnění také při řízení finančních rizik a investičních rozhodnutích.Dokáže analyzovat finanční data, identifikovat podvodné aktivity, vyhodnocovat rizika a pomáhat při investičním rozhodování.Díky schopnosti rychle zpracovávat rozsáhlá data může umělá inteligence objevovat vzorce a trendy a poskytovat inteligentní finanční služby a doporučení.
Kromě toho lze AI použít pro průmyslovou optimalizaci a prediktivní údržbu.Dokáže optimalizovat procesy a údržbu zařízení v průmyslové výrobě.Analýzou dat senzorů a historických záznamů může umělá inteligence předvídat selhání zařízení, optimalizovat výrobní plány a zlepšit efektivitu výroby a spolehlivost zařízení.
Dalším příkladem jsou systémy inteligentních doporučení.Umělá inteligence může poskytovat personalizovaná doporučení a návrhy na základě zájmů a preferencí uživatelů.To bylo široce používáno v e-commerce, hudebních a video platformách a pomáhá uživatelům objevovat produkty a obsah, které odpovídají jejich potřebám.
Umělá inteligence vstoupila do světa od robotických vysavačů po technologii rozpoznávání obličeje, od „Deep Blue“ společnosti IBM, která porazila mistra světa v šachu, až po nedávno populární ChatGPT, který využívá zpracování přirozeného jazyka a techniky strojového učení k zodpovězení otázek, poskytování informací a provádění úkolů. pohled veřejnosti.Tyto praktické aplikace jsou jen malým zlomkem přítomnosti umělé inteligence v různých oblastech.Jak technologie pokračuje vpřed, můžeme očekávat více inovativních aplikací AI, které přetvářejí průmyslová odvětví a procesy napříč všemi oblastmi.
Čas odeslání: 17. července 2023