U ljeto 1950-ih, skupina mladih znanstvenika skovala je pojam "umjetna inteligencija" tijekom skupa, označavajući službeno rođenje ovog polja u nastajanju.
Tijekom nekoliko desetljeća AI je prošao kroz različite faze razvoja.Započelo je sa sustavima temeljenim na pravilima, gdje su se AI sustavi oslanjali na ručno napisana pravila i logiku.Rani ekspertni sustavi bili su tipični predstavnici ove faze.Takvi AI sustavi zahtijevali su unaprijed definirana pravila i znanje i nisu bili u stanju nositi se s nepredviđenim situacijama.
Zatim je došlo strojno učenje, koje je značajno napredovalo omogućivši strojevima da uče obrasce i pravila iz podataka.Uobičajene metode uključuju nadzirano učenje, nenadzirano učenje i učenje s potkrepljenjem.Tijekom ove faze, AI sustavi mogli su donositi predviđanja i donositi odluke na temelju podataka, kao što su prepoznavanje slike, prepoznavanje govora i obrada prirodnog jezika.
Zatim se duboko učenje pojavilo kao grana strojnog učenja.Koristi višeslojne neuronske mreže za simulaciju strukture i funkcionalnosti ljudskog mozga.Duboko učenje postiglo je napredak u područjima kao što su prepoznavanje slike i govora, obrada prirodnog jezika, itd. Sustavi umjetne inteligencije u ovoj fazi mogli bi učiti iz podataka velikih razmjera i posjedovati jače sposobnosti razmišljanja i predstavljanja.
Trenutno umjetna inteligencija doživljava široku primjenu i brzi razvoj.Primijenjen je u raznim područjima, uključujući zdravstvo, financije, prijevoz, obrazovanje itd.Stalni napredak AI tehnologije, poboljšanje algoritama, poboljšanje računalne snage i usavršavanje skupova podataka dodatno su proširili opseg i performanse AI.AI je postao inteligentni pomoćnik u ljudskom životu i proizvodnji.
Na primjer, u autonomnoj vožnji, umjetna inteligencija omogućuje vozilima da autonomno prepoznaju i reagiraju na uvjete na cesti, prometne signale i druga vozila putem sustava percepcije, donošenja odluka i kontrole, postižući siguran i učinkovit prijevoz bez vozača.U području medicinske dijagnoze i pomoći, umjetna inteligencija može analizirati ogromne količine medicinskih podataka, pomažući liječnicima u dijagnozi bolesti i donošenju odluka o liječenju.Sa strojnim učenjem i dubokim učenjem, AI može otkriti tumore, analizirati medicinske slike, pomoći u farmaceutskim istraživanjima itd., čime se poboljšava medicinska učinkovitost i točnost.
AI također nalazi široku primjenu u kontroli financijskog rizika i odlukama o ulaganjima.Može analizirati financijske podatke, identificirati lažne aktivnosti, procijeniti rizike i pomoći u donošenju odluka o ulaganju.Uz mogućnost brze obrade velikih podataka, AI može otkriti obrasce i trendove, pružajući inteligentne financijske usluge i preporuke.
Nadalje, AI se može primijeniti na industrijsku optimizaciju i prediktivno održavanje.Može optimizirati procese i održavanje opreme u industrijskoj proizvodnji.Analizirajući podatke senzora i povijesne zapise, AI može predvidjeti kvarove opreme, optimizirati planove proizvodnje i poboljšati učinkovitost proizvodnje i pouzdanost opreme.
Inteligentni sustavi preporuke još su jedan primjer.AI može pružiti personalizirane preporuke i prijedloge na temelju interesa i preferencija korisnika.Ovo se široko koristi u e-trgovini, glazbenim i video platformama, pomažući korisnicima da otkriju proizvode i sadržaj koji odgovaraju njihovim potrebama.
Od robotskih usisavača do tehnologije prepoznavanja lica, od IBM-ovog “Deep Blue” koji pobjeđuje svjetskog prvaka 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 pogled javnosti.Ove praktične primjene samo su mali djelić prisutnosti umjetne inteligencije u raznim područjima.Kako tehnologija napreduje, možemo očekivati više inovativnih aplikacija umjetne inteligencije koje će preoblikovati industrije i procese diljem svijeta.
Vrijeme objave: 17. srpnja 2023