U ljeto 1950-ih, grupa mladih naučnika skovala je termin "vještačka inteligencija" tokom skupa, obilježavajući formalno rođenje ove oblasti u nastajanju.
Tokom nekoliko decenija, AI je prošao kroz različite faze razvoja.Počelo je sa sistemima zasnovanim na pravilima, gdje su se AI sistemi oslanjali na ručno napisana pravila i logiku.Rani ekspertni sistemi bili su tipični predstavnici ove faze.Takvi sistemi veštačke inteligencije zahtevali su unapred definisana pravila i znanje i nisu bili u stanju da se nose sa nepredviđenim situacijama.
Zatim je došlo mašinsko učenje, koje je napravilo značajan napredak omogućavajući mašinama da uče obrasce i pravila iz podataka.Uobičajene metode uključuju učenje pod nadzorom, učenje bez nadzora i učenje s pojačanjem.Tokom ove faze, AI sistemi bi mogli da predviđaju i donose odluke na osnovu podataka, kao što su prepoznavanje slika, prepoznavanje govora i obrada prirodnog jezika.
Zatim se duboko učenje pojavilo kao grana mašinskog učenja.Koristi višeslojne neuronske mreže za simulaciju strukture i funkcionalnosti ljudskog mozga.Dubinsko učenje je postiglo napredak u oblastima kao što su prepoznavanje slike i govora, obrada prirodnog jezika, itd. Sistemi veštačke inteligencije u ovoj fazi mogli bi da uče iz podataka velikih razmera i poseduju jače rezonovanje i sposobnost predstavljanja.
Trenutno, AI doživljava široku primjenu i brz razvoj.Primijenjen je u različitim poljima, uključujući zdravstvo, finansije, transport, obrazovanje i još mnogo toga.Kontinuirano unapređenje AI tehnologije, poboljšanje algoritama, poboljšanje računarske snage i prečišćavanje skupova podataka dodatno su proširili obim i performanse AI.AI je postao inteligentan pomoćnik u ljudskom životu i proizvodnji.
Na primjer, u autonomnoj vožnji, AI omogućava vozilima da autonomno prepoznaju i reaguju na uslove na putu, saobraćajnu signalizaciju i druga vozila kroz sisteme percepcije, donošenja odluka i kontrole, postižući siguran i efikasan transport bez vozača.U polju medicinske dijagnoze i pomoći, AI može analizirati ogromne količine medicinskih podataka, pomažući doktorima u dijagnozi bolesti i odlukama o liječenju.Uz mašinsko učenje i duboko učenje, AI može otkriti tumore, analizirati medicinske slike, pomoći u farmaceutskim istraživanjima, itd., čime se poboljšava medicinska efikasnost i tačnost.
AI takođe nalazi široku primenu u kontroli finansijskog rizika i donošenju odluka o investicijama.Može analizirati finansijske podatke, identificirati prijevarne aktivnosti, procijeniti rizike i pomoći u donošenju odluka o ulaganju.Uz mogućnost brze obrade velikih podataka, AI može otkriti obrasce i trendove, pružajući inteligentne finansijske usluge i preporuke.
Nadalje, AI se može primijeniti na industrijsku optimizaciju i prediktivno održavanje.Može optimizirati procese i održavanje opreme u industrijskoj proizvodnji.Analizom senzorskih podataka i historijskih zapisa, AI može predvidjeti kvarove opreme, optimizirati planove proizvodnje i poboljšati efikasnost proizvodnje i pouzdanost opreme.
Inteligentni sistemi preporuka su još jedan primjer.AI može dati personalizirane preporuke i prijedloge na osnovu interesa i preferencija korisnika.Ovo se naširoko koristi u e-trgovini, muzičkim i video platformama, pomažući korisnicima da otkriju proizvode i sadržaj koji odgovaraju njihovim potrebama.
Od robotskih usisivača do tehnologije prepoznavanja lica, od IBM-ove “Deep Blue” koja je pobijedila svjetskog šampiona u šahu do nedavno popularnog ChatGPT-a, koji koristi obradu prirodnog jezika i tehnike strojnog učenja za odgovaranje na pitanja, pružanje informacija i izvršavanje zadataka, AI je ušao u stav javnosti.Ove praktične aplikacije su samo mali dio prisustva AI u različitim poljima.Kako tehnologija nastavlja da napreduje, možemo očekivati sve inovativnije AI aplikacije koje će preoblikovati industrije i procese širom svijeta.
Vrijeme objave: Jul-17-2023