En la somero de la 1950-aj jaroj, grupo de junaj sciencistoj elpensis la esprimon "Artefarita Inteligenteco" dum renkontiĝo, markante la formalan naskiĝon de tiu emerĝanta kampo.
Dum kelkaj jardekoj, AI spertis diversajn stadiojn de evoluo.Ĝi komenciĝis per regul-bazitaj sistemoj, kie AI-sistemoj dependis de mane skribitaj reguloj kaj logiko.Fruaj spertaj sistemoj estis tipaj reprezentantoj de ĉi tiu stadio.Tiaj AI-sistemoj postulis antaŭdifinitajn regulojn kaj scion kaj estis nekapablaj pritrakti neantaŭviditajn situaciojn.
Poste venis maŝinlernado, kiu faris signifan progreson permesante al maŝinoj lerni ŝablonojn kaj regulojn de datumoj.Oftaj metodoj inkludas kontrolitan lernadon, nekontrolitan lernadon kaj plifortigan lernadon.Dum ĉi tiu etapo, AI-sistemoj povus fari antaŭdirojn kaj decidojn surbaze de datumoj, kiel bildrekono, parolrekono kaj naturlingva prilaborado.
Poste, profunda lernado aperis kiel branĉo de maŝinlernado.Ĝi uzas plurtavolajn neŭralajn retojn por simuli la strukturon kaj funkciecon de la homa cerbo.Profunda lernado atingis sukcesojn en areoj kiel bildo kaj parolrekono, naturlingva prilaborado, ktp. AI-sistemoj en ĉi tiu etapo povus lerni de grandskalaj datumoj kaj posedi pli fortajn rezonadon kaj reprezentajn kapablojn.
Nuntempe, AI spertas vastajn aplikojn kaj rapidan disvolviĝon.Ĝi estis aplikata en diversaj kampoj, inkluzive de sanservo, financo, transportado, edukado kaj pli.La kontinua progreso de AI-teknologio, plibonigo de algoritmoj, plibonigo de komputa potenco kaj rafinado de datumaroj plu vastigis la amplekson kaj efikecon de AI.AI fariĝis inteligenta asistanto en homa vivo kaj produktado.
Ekzemple, en aŭtonoma veturado, AI ebligas al veturiloj aŭtonome rekoni kaj respondi al vojkondiĉoj, trafiksignaloj kaj aliaj veturiloj per percepto, decidado kaj kontrolsistemoj, atingante sekuran kaj efikan senŝoforan transportadon.En la kampo de medicina diagnozo kaj asistado, AI povas analizi vastajn kvantojn da medicinaj datumoj, helpante kuracistojn pri malsano-diagnozo kaj kuracaj decidoj.Kun maŝinlernado kaj profunda lernado, AI povas detekti tumorojn, analizi medicinajn bildojn, helpi en farmacia esplorado ktp., tiel plibonigante medicinan efikecon kaj precizecon.
AI ankaŭ trovas ampleksan aplikon en financa riska kontrolo kaj investaj decidoj.Ĝi povas analizi financajn datumojn, identigi fraŭdajn agadojn, taksi riskojn kaj helpi en investaj decidoj.Kun la kapablo prilabori grandskalajn datumojn rapide, AI povas malkovri ŝablonojn kaj tendencojn, provizante inteligentajn financajn servojn kaj rekomendojn.
Krome, AI povas esti aplikita al industria optimumigo kaj prognoza prizorgado.Ĝi povas optimumigi procezojn kaj ekipaĵon prizorgado en industria produktado.Analizante sensilajn datumojn kaj historiajn rekordojn, AI povas antaŭdiri ekipaĵmalsukcesojn, optimumigi produktadplanojn kaj plibonigi produktadofikecon kaj ekipaĵfidindecon.
Inteligentaj rekomendaj sistemoj estas alia ekzemplo.AI povas doni personigitajn rekomendojn kaj sugestojn bazitajn sur interesoj kaj preferoj de uzantoj.Ĉi tio estis vaste uzata en elektronika komerco, muziko kaj videoplatformoj, helpante uzantojn malkovri produktojn kaj enhavon, kiuj kongruas kun iliaj bezonoj.
De robotaj polvosuĉiloj ĝis vizaĝrekonoteknologio, de IBM "Deep Blue" venkanta la mondan ŝakĉampionon ĝis la lastatempa populara ChatGPT, kiu utiligas naturlingvan prilaboradon kaj maŝinlernajn teknikojn por respondi demandojn, provizi informojn kaj plenumi taskojn, AI eniris la opinio de publiko.Ĉi tiuj praktikaj aplikoj estas nur malgranda frakcio de la ĉeesto de AI en diversaj kampoj.Dum teknologio daŭre progresas, ni povas atendi pli novigajn AI-aplikojn, kiuj transformos industriojn kaj procezojn ĉie.
Afiŝtempo: Jul-17-2023