Histoire de l'IA : Chronologie, avancement et développement

Publié: 2020-09-04

L'intelligence artificielle est un domaine jeune de 60 ans, qui comprend un ensemble de techniques, de théories, de sciences et d'algorithmes pour imiter l'intelligence d'un être humain. L'intelligence artificielle joue un rôle très important dans nos vies. La révolution des industries a fait beaucoup de progrès dans les affaires avec la mise en place de l'intelligence artificielle. Dans ce blog, nous aborderons un regard sur l' histoire de l'intelligence artificielle .

intelligence artificielle

La source

Table des matières

Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle ?

L'intelligence artificielle est définie comme la capacité d'une machine à effectuer des tâches et des activités qui sont généralement effectuées par des humains. L'intelligence artificielle organise et rassemble une grande quantité de données pour obtenir des informations utiles. Il est également connu sous le nom d'intelligence artificielle. C'est un domaine de l'informatique.

Lire : Opportunités de carrière en IA

Introduction à la chronologie

Outre les mathématiques et l'informatique, l'apport de l'économie, de la psychologie, des convictions et de la bioingénierie est remarquable tout au long de l' histoire de l'intelligence artificielle . La chronologie exacte où tout a commencé était l'année 1950. John McCarthy a introduit le mot intelligence artificielle. John, avec Allen Newell, Alan Turing, Marvin Minsky et Herbert A Simon, sont les pères fondateurs de l'intelligence artificielle. Ils ont contribué de manière significative à l' histoire de l' intelligence artificielle .

Avancement et développement de l'IA : une brève histoire de l'intelligence artificielle

  • La poussée la plus cruciale dans l'avancement de l'IA a eu lieu pendant la Seconde Guerre mondiale. Marvin Minsky a présenté le 1er ordinateur neutre en 1950. La même année, Alan Turing a également développé le test de Turing.
  • La chronologie de 1952 joue un rôle vital dans l' histoire de l'intelligence artificielle . Le développement de la résolution de problèmes a été conçu pour imiter l'approche de résolution de problèmes des humains. Arthur Samuel a lancé un projet d'auto-apprentissage en 1952.
  • En 1954, l'organisation IBM a expérimenté les traductions automatiques.
  • En 1956, Herbert Simon et Allen Newell ont développé le 1er projet de raisonnement des théoriciens de la logique.
  • En 1959, Nathaniel Rochester, dans l'organisation IBM, a développé un programme pour prouver des théorèmes géométriques. Arthur Samuel a développé l'expression apprentissage automatique. Marvin Minsky et John McCarthy ont également proposé le projet MIT AI.
  • McCarthy a lancé le laboratoire d'intelligence artificielle en 1963 à Stanford.
  • De 1966 à 1973, il y a eu un manque de sorties qui a eu un impact sur la croissance de l'intelligence artificielle. La complexité des algorithmes de calcul limite l'avancement de l'intelligence artificielle dans cette chronologie. Les chercheurs de Stanford ont introduit DENDRAL à partir des informations du spectromètre de masse.
  • Après cette chronologie, les chercheurs se sont concentrés sur des applications spécifiques à l'IA.
  • En 1972, le langage PROLOG a été développé.
  • La vague de systèmes informatiques s'est développée dans la chronologie de 1974. Au fil du temps, ils deviennent plus abordables et peuvent stocker plus de données. La meilleure partie de l' histoire de l'intelligence artificielle est qu'elle a atteint le NLP (Natural Language Processing) dans cette chronologie.
  • La chronologie de 1980 était l'année de l'intelligence artificielle. La recherche de l'IA va de l'avant avec la croissance des outils et des fonds. Cette chronologie a lancé une nouvelle ère de l'IA à travers l' histoire de l'intelligence artificielle . Le premier système commercial, connu sous le nom de Digital Equipment Corporation, a été développé en 1980.
  • Le projet d'ordinateur de cinquième génération a été lancé en 1982 par le ministère japonais du commerce international et de l'industrie.
  • Le gouvernement américain a développé un projet informatique stratégique en 1983.
  • La chronologie des années 2000 est le point de repère de l'intelligence artificielle.
  • En 2005, la conduite autonome a remporté le grand défi de la DARPA.
  • En 2008, Google a fait des progrès dans la reconnaissance vocale.
  • En 2014, Google a créé des voitures autonomes.

Lisez aussi: Salaire de l'intelligence artificielle en Inde

L'intelligence artificielle est partout

L'intelligence artificielle évolue de jour en jour. Aujourd'hui, l'IA est partout. La recherche sur l'IA ne cesse d'augmenter. L'intelligence artificielle est maintenant devenue monnaie courante dans toutes les phases de la vie. Aujourd'hui, les organisations et les lieux de travail deviennent plus efficaces et intelligents à mesure que les humains et les machines commencent à fonctionner ensemble. Les cas d'utilisation de l'intelligence artificielle ont été productifs dans diverses industries telles que la banque, la fabrication, la technologie, le divertissement, les prévisions météorologiques, le marketing, les diagnostics de santé et bien d'autres. u pGrad propose plusieurs autres blogs sur ces sujets. Vous pouvez visiter leur site Web pour en savoir plus sur ces sujets.

Le verdict

Le voyage dans l' histoire de l'intelligence artificielle est formidable. À commencer par l'éducation, la santé, l'électricité, le commerce électronique et la technologie, tout est aujourd'hui automatisé. La technologie de l'IA effectue plusieurs tâches qui nécessitent un raisonnement et une réflexion humains. La psychologie cognitive est l'un des principaux outils pour tous les domaines d'avancement des sciences cognitives. Les technologies de l'intelligence artificielle ont aidé à atteindre l'efficacité et l'efficience. Maintenant, les machines peuvent exécuter le plus intelligent des humains.

Si vous souhaitez en savoir plus sur l'apprentissage automatique et l'IA, consultez le diplôme PG d'IIIT-B & upGrad en apprentissage automatique et IA, conçu pour les professionnels en activité et offrant plus de 450 heures de formation rigoureuse, plus de 30 études de cas et missions, Statut d'ancien de l'IIIT-B, plus de 5 projets de synthèse pratiques et aide à l'emploi avec les meilleures entreprises.

Quelles sont les limites de l'utilisation de l'intelligence artificielle ?

La disponibilité de données de haute qualité est l'un des obstacles les plus importants à la mise en œuvre de l'IA. Les données sont souvent incohérentes et de mauvaise qualité, ce qui pose des obstacles aux entreprises qui cherchent à générer de la valeur à partir de l'IA à grande échelle. Pour réagir à l'évolution de l'environnement de l'entreprise, les logiciels doivent être mis à jour régulièrement. L'ensemble du système d'intelligence artificielle est assez coûteux et de nombreuses industries ne peuvent pas se le permettre. On ne peut pas s'attendre à ce que les machines fonctionnent de manière créative. Une intervention humaine est nécessaire dans ce cas.

Comment l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle sont-ils liés ?

L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle. C'est essentiellement une méthode de mise en pratique de l'intelligence artificielle. L'apprentissage automatique est un domaine de l'intelligence artificielle (IA) et de l'informatique qui se concentre sur l'utilisation de données et d'algorithmes pour imiter la façon dont les gens apprennent. Le ML est un sous-ensemble de l'IA qui résout les problèmes qui nécessitent l'intelligence humaine en apprenant à partir des données et en faisant des prédictions.

Dois-je être un pro du codage pour apprendre l'intelligence artificielle ?

Les experts en apprentissage automatique ou en intelligence artificielle doivent avoir une solide compréhension du codage, mais l'accent est mis sur les modèles et algorithmes Ml, la capacité d'utiliser diverses bibliothèques telles que NumPy, Pandas et SciPy, et la compétence dans le développement de systèmes distribués à l'aide de Hadoop. , entre autres. Pour réussir en intelligence artificielle, vous devez avoir une compréhension fondamentale de nombreux langages de programmation, même s'il n'est pas nécessaire d'en être un expert.