Poleti v petdesetih letih prejšnjega stoletja je skupina mladih znanstvenikov med srečanjem skovala izraz »umetna inteligenca«, kar je označilo uradno rojstvo tega nastajajočega področja.
V nekaj desetletjih je AI prestal različne stopnje razvoja.Začelo se je s sistemi, ki temeljijo na pravilih, kjer so sistemi AI temeljili na ročno napisanih pravilih in logiki.Zgodnji ekspertni sistemi so bili značilni predstavniki te stopnje.Takšni sistemi umetne inteligence so zahtevali vnaprej določena pravila in znanje ter niso mogli obvladati nepredvidenih situacij.
Nato je prišlo strojno učenje, ki je znatno napredovalo, saj je strojem omogočilo učenje vzorcev in pravil iz podatkov.Običajne metode vključujejo nadzorovano učenje, nenadzorovano učenje in učenje s krepitvijo.V tej fazi lahko sistemi umetne inteligence dajejo napovedi in odločitve na podlagi podatkov, kot so prepoznavanje slik, prepoznavanje govora in obdelava naravnega jezika.
Nato se je globoko učenje pojavilo kot veja strojnega učenja.Uporablja večslojne nevronske mreže za simulacijo strukture in funkcionalnosti človeških možganov.Globoko učenje je doseglo preboje na področjih, kot so prepoznavanje slik in govora, obdelava naravnega jezika itd. Sistemi AI na tej stopnji bi se lahko učili iz podatkov velikega obsega in imeli močnejše zmožnosti sklepanja in predstavljanja.
Trenutno AI doživlja široko uporabo in hiter razvoj.Uporabljen je bil na različnih področjih, vključno z zdravstvom, financami, prevozom, izobraževanjem itd.Nenehen napredek tehnologije umetne inteligence, izboljšanje algoritmov, izboljšanje računalniške moči in izboljšanje naborov podatkov so dodatno razširili obseg in učinkovitost umetne inteligence.AI je postal inteligenten pomočnik v človeškem življenju in proizvodnji.
Na primer, pri avtonomni vožnji umetna inteligenca omogoča vozilom, da avtonomno prepoznajo in se odzovejo na razmere na cesti, prometne signale in druga vozila prek sistemov zaznavanja, odločanja in nadzora, s čimer dosežejo varen in učinkovit prevoz brez voznika.Na področju medicinske diagnoze in pomoči lahko umetna inteligenca analizira ogromne količine medicinskih podatkov in pomaga zdravnikom pri diagnosticiranju bolezni in odločitvah o zdravljenju.S strojnim in globokim učenjem lahko umetna inteligenca zazna tumorje, analizira medicinske slike, pomaga pri farmacevtskih raziskavah itd., s čimer izboljša medicinsko učinkovitost in natančnost.
Umetna inteligenca se široko uporablja tudi pri nadzoru finančnih tveganj in naložbenih odločitvah.Lahko analizira finančne podatke, prepozna goljufive dejavnosti, oceni tveganja in pomaga pri odločanju o naložbah.Z zmožnostjo hitre obdelave obsežnih podatkov lahko umetna inteligenca odkrije vzorce in trende ter tako zagotovi inteligentne finančne storitve in priporočila.
Poleg tega je AI mogoče uporabiti za industrijsko optimizacijo in prediktivno vzdrževanje.Lahko optimizira procese in vzdrževanje opreme v industrijski proizvodnji.Z analizo podatkov senzorjev in zgodovinskih zapisov lahko umetna inteligenca predvidi okvare opreme, optimizira proizvodne načrte ter izboljša učinkovitost proizvodnje in zanesljivost opreme.
Še en primer so inteligentni sistemi priporočil.AI lahko zagotovi prilagojena priporočila in predloge na podlagi interesov in preferenc uporabnikov.To se pogosto uporablja v e-trgovini, glasbenih in video platformah, saj uporabnikom pomaga odkriti izdelke in vsebino, ki ustrezajo njihovim potrebam.
Od robotskih sesalnikov do tehnologije za prepoznavanje obrazov, od IBM-ovega »Deep Blue«, ki premaga svetovnega šahovskega prvaka, do nedavno priljubljenega ChatGPT, ki uporablja obdelavo naravnega jezika in tehnike strojnega učenja za odgovarjanje na vprašanja, zagotavljanje informacij in izvajanje nalog, je umetna inteligenca vstopila v pogled javnosti.Te praktične aplikacije so le majhen delček prisotnosti umetne inteligence na različnih področjih.Ker tehnologija še naprej napreduje, lahko pričakujemo več inovativnih aplikacij AI, ki bodo preoblikovale industrije in procese na vseh področjih.
Čas objave: 17. julij 2023