1950-luvun kesällä ryhmä nuoria tutkijoita loi termin "tekoäly" tapaamisessa, mikä merkitsi tämän nousevan alan muodollista syntymää.
Muutaman vuosikymmenen aikana tekoäly on käynyt läpi useita kehitysvaiheita.Se alkoi sääntöpohjaisista järjestelmistä, joissa tekoälyjärjestelmät luottivat manuaalisesti kirjoitettuihin sääntöihin ja logiikkaan.Varhaiset asiantuntijajärjestelmät olivat tämän vaiheen tyypillisiä edustajia.Tällaiset tekoälyjärjestelmät vaativat ennalta määritettyjä sääntöjä ja tietoa, eivätkä ne kyenneet käsittelemään odottamattomia tilanteita.
Sitten tuli koneoppiminen, joka edistyi merkittävästi antamalla koneiden oppia malleja ja sääntöjä tiedosta.Yleisiä menetelmiä ovat ohjattu oppiminen, ohjaamaton oppiminen ja vahvistusoppiminen.Tässä vaiheessa tekoälyjärjestelmät voivat tehdä ennusteita ja päätöksiä datan, kuten kuvantunnistuksen, puheentunnistuksen ja luonnollisen kielen käsittelyn, perusteella.
Seuraavaksi syväoppiminen nousi koneoppimisen haaraksi.Se käyttää monikerroksisia hermoverkkoja simuloimaan ihmisaivojen rakennetta ja toimintoja.Syväoppiminen saavutti läpimurtoja esimerkiksi kuvan- ja puheentunnistuksen, luonnollisen kielen käsittelyn jne. alueilla. Tekoälyjärjestelmät voisivat tässä vaiheessa oppia laajamittaisesta datasta ja niillä olisi vahvempia päättely- ja esityskykyjä.
Tällä hetkellä tekoälyssä on laajalle levinneitä sovelluksia ja nopea kehitys.Sitä on sovellettu useilla aloilla, mukaan lukien terveydenhuolto, rahoitus, liikenne, koulutus ja monet muut.Tekoälytekniikan jatkuva kehitys, algoritmien parantaminen, laskentatehon parantaminen ja tietojoukkojen jalostaminen ovat entisestään laajentaneet tekoälyn laajuutta ja suorituskykyä.Tekoälystä on tullut älykäs avustaja ihmisen elämässä ja tuotannossa.
Esimerkiksi autonomisessa ajamisessa tekoäly antaa ajoneuvoille mahdollisuuden tunnistaa ja reagoida itsenäisesti tieolosuhteet, liikennemerkit ja muut ajoneuvot havainnointi-, päätöksenteko- ja ohjausjärjestelmien avulla, mikä mahdollistaa turvallisen ja tehokkaan kuljettajattoman kuljetuksen.Lääketieteellisen diagnoosin ja avun alalla tekoäly voi analysoida valtavia määriä lääketieteellistä tietoa ja auttaa lääkäreitä sairauden diagnosoinnissa ja hoitopäätöksissä.Koneoppimisen ja syväoppimisen avulla tekoäly voi havaita kasvaimia, analysoida lääketieteellisiä kuvia, auttaa lääketutkimuksessa jne., mikä parantaa lääketieteellistä tehokkuutta ja tarkkuutta.
Tekoäly löytää laajan sovelluksen myös taloudellisten riskien hallinnassa ja sijoituspäätöksissä.Se osaa analysoida taloudellisia tietoja, tunnistaa petollisia toimia, arvioida riskejä ja auttaa sijoituspäätösten tekemisessä.Tekoäly pystyy käsittelemään laajamittaista dataa nopeasti, joten se voi löytää malleja ja trendejä tarjoamalla älykkäitä rahoituspalveluita ja suosituksia.
Lisäksi tekoälyä voidaan soveltaa teolliseen optimointiin ja ennakoivaan ylläpitoon.Se voi optimoida prosesseja ja laitehuoltoa teollisessa tuotannossa.Anturidataa ja historiallisia tietoja analysoimalla tekoäly voi ennustaa laitevikoja, optimoida tuotantosuunnitelmat ja parantaa tuotannon tehokkuutta ja laitteiden luotettavuutta.
Älykkäät suositusjärjestelmät ovat toinen esimerkki.Tekoäly voi tarjota henkilökohtaisia suosituksia ja ehdotuksia käyttäjien kiinnostuksen kohteiden ja mieltymysten perusteella.Tätä on käytetty laajasti sähköisessä kaupankäynnissä, musiikissa ja videoalustoissa, mikä auttoi käyttäjiä löytämään tarpeisiinsa sopivia tuotteita ja sisältöä.
Robottipölynimureista kasvojentunnistustekniikkaan, IBM:n "Deep Blue":sta shakin maailmanmestarin voittamisesta äskettäin suosittuun ChatGPT:hen, joka hyödyntää luonnollista kielenkäsittelyä ja koneoppimistekniikoita vastatakseen kysymyksiin, tarjotakseen tietoa ja suorittaakseen tehtäviä. yleisön näkemys.Nämä käytännön sovellukset ovat vain pieni osa tekoälyn läsnäolosta eri aloilla.Teknologian kehittyessä voimme odottaa lisää innovatiivisia tekoälysovelluksia, jotka muokkaavat toimialoja ja prosesseja kaikkialla.
Postitusaika: 17.7.2023