Istoria AI: cronologie, avansare și dezvoltare

Publicat: 2020-09-04

Inteligența artificială este un domeniu tânăr de 60 de ani, care include un set de tehnici, teorii, științe și algoritmi pentru a emula inteligența unei ființe umane. Inteligența artificială joacă un rol foarte important în viața noastră. Revoluția industriilor a făcut o mulțime de evoluții în afaceri cu implementarea inteligenței artificiale. În acest blog, vom discuta despre o perspectivă asupra istoriei inteligenței artificiale .

inteligență artificială

Sursă

Cuprins

Ce este Inteligența Artificială?

Inteligența artificială este definită ca fiind capacitatea unei mașini de a îndeplini sarcini și activități care sunt de obicei efectuate de oameni. Inteligența artificială organizează și adună o cantitate mare de date pentru a obține informații utile. Este cunoscută și sub numele de inteligență mașină. Este un domeniu al informaticii.

Citește: Oportunități de carieră în AI

Introducere în cronologia

În afară de matematică și informatică, contribuția din economie, psihologie, convingeri și bioinginerie este remarcabilă de-a lungul istoriei inteligenței artificiale . Cronologia exactă când a început totul a fost anul 1950. John McCarthy a introdus cuvântul Inteligență artificială. John, împreună cu Allen Newell, Alan Turing, Marvin Minsky și Herbert A Simon, sunt părinții fondatori ai inteligenței artificiale. Au contribuit semnificativ la istoria inteligenței artificiale .

Avansarea și dezvoltarea inteligenței artificiale: o scurtă istorie a inteligenței artificiale

  • Cel mai important impuls în progresul AI a fost în timpul celui de-al doilea război mondial. Marvin Minsky a introdus primul computer neutru în anul 1950. În același an, Alan Turing a dezvoltat și testul Turing.
  • Cronologia anului 1952 joacă un rol vital de-a lungul istoriei inteligenței artificiale . Dezvoltarea de rezolvare a problemelor a fost concepută pentru a emula abordarea de rezolvare a problemelor a oamenilor. Arthur Samuel a inițiat un proiect de auto-învățare în 1952.
  • În 1954, organizația IBM a experimentat traducerile automate automate.
  • În 1956, Herbert Simon și Allen Newell au dezvoltat primul proiect de raționament al teoreticienilor logicii.
  • În 1959, Nathaniel Rochester, în organizația IBM, a dezvoltat un program pentru demonstrarea teoremelor geometrice. Arthur Samuel a dezvoltat expresia machine learning. Marvin Minsky și John McCarthy au propus și proiectul MIT AI.
  • McCarthy a inițiat laboratorul de inteligență artificială în 1963 la Stanford.
  • Din 1966 până în 1973, a existat o lipsă de rezultate care au afectat creșterea inteligenței artificiale. Complexitatea algoritmilor de calcul restricționează progresul inteligenței artificiale în această cronologie. Cercetătorii de la Stanford au introdus DENDRAL din informațiile spectrometrului de masă.
  • După această cronologie, cercetătorii s-au concentrat pe aplicațiile specifice AI.
  • În 1972 a fost dezvoltat limbajul PROLOG.
  • Valul de sisteme informatice s-a dezvoltat în cronologia anului 1974. Treptat, cu timpul, acestea devin mai accesibile și pot stoca mai multe date. Cea mai bună parte a istoriei inteligenței artificiale este că a realizat NLP (Natural Language Processing) în această cronologie.
  • Cronologia anului 1980 a fost anul inteligenței artificiale. Cercetarea AI continuă cu creșterea instrumentelor și a fondurilor. Această cronologie a inițiat o nouă eră a inteligenței artificiale de-a lungul istoriei inteligenței artificiale . Primul sistem comercial, cunoscut sub numele de Digital Equipment Corporation, a fost dezvoltat în 1980.
  • Proiectul de computer de generația a cincea a fost lansat în 1982 de către Ministerul Comerțului Internațional și Industriei din Japonia.
  • Guvernul SUA a dezvoltat un proiect de calcul strategic în 1983.
  • Cronologia anilor 2000 este reperul inteligenței artificiale.
  • În 2005, conducerea autonomă a câștigat marea provocare a DARPA.
  • În 2008, Google a făcut progrese în recunoașterea vorbirii.
  • În 2014, Google a făcut mașini cu conducere autonomă.

Citește și: Salariul de inteligență artificială în India

Inteligența artificială este peste tot

Inteligența artificială evoluează zi de zi. Astăzi AI este peste tot. Cercetarea AI este în continuă creștere. Inteligența artificială a devenit acum un loc obișnuit în fiecare fază a vieții. Acum, organizațiile și locurile de muncă devin mai eficiente și mai inteligente pe măsură ce oamenii și mașinile încep să funcționeze împreună. Cazurile de utilizare a inteligenței artificiale au fost productive în diverse industrii, cum ar fi bancare, producție, tehnologie, divertisment, previziuni meteorologice, marketing, diagnosticare a sănătății și multe altele. u pGrad oferă mai multe alte bloguri pe astfel de subiecte. Puteți vizita site-ul lor pentru a citi în continuare despre astfel de subiecte.

Verdictul

Călătoria în istoria inteligenței artificiale este extraordinară. Începând cu educație, asistență medicală, electricitate, comerț electronic și tehnologie, totul este automatizat astăzi. Tehnologia AI îndeplinește mai multe sarcini care necesită raționament și gândire umană. Psihologia cognitivă este unul dintre instrumentele principale pentru toate domeniile de avansare în științe cognitive. Tehnologiile de inteligență artificială au contribuit la obținerea eficienței și eficienței. Acum, mașinile pot funcționa pe cei mai deștepți dintre oameni.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre învățarea automată și inteligența artificială, consultați Diploma PG în Învățare automată și inteligență artificială a IIIT-B și upGrad, care este concepută pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 450 de ore de pregătire riguroasă, peste 30 de studii de caz și sarcini, Statut de absolvenți IIIT-B, peste 5 proiecte practice practice și asistență pentru locuri de muncă cu firme de top.

Care sunt limitările utilizării inteligenței artificiale?

Disponibilitatea datelor de înaltă calitate este unul dintre cele mai importante obstacole în calea implementării AI. Datele sunt adesea inconsecvente și de calitate scăzută, punând obstacole pentru firmele care doresc să genereze valoare din AI la scară largă. Pentru a reacționa la schimbarea mediului corporativ, programele software trebuie actualizate în mod regulat. Întregul sistem de inteligență artificială este destul de costisitor și multe industrii nu își pot permite. Nu se poate aștepta ca mașinile să funcționeze într-o manieră creativă. În acest caz, este necesară intervenția umană.

Cum sunt legate între ele învățarea automată și inteligența artificială?

Învățarea automată este un subset al inteligenței artificiale. Este în esență o metodă de punere în practică a inteligenței artificiale. Învățarea automată este o zonă de inteligență artificială (AI) și informatică care se concentrează pe utilizarea datelor și a algoritmilor pentru a imita modul în care oamenii învață. ML este un subset de AI care rezolvă probleme care necesită inteligență umană prin învățarea din date și făcând predicții.

Trebuie să fiu profesionist în codificare pentru a învăța inteligența artificială?

Experții în învățarea automată sau inteligența artificială trebuie să aibă o înțelegere puternică a codificării, dar se pune accent pe modele și algoritmi Ml, pe capacitatea de a folosi diferite biblioteci, cum ar fi NumPy, Pandas și SciPy, și pe abilitățile în dezvoltarea sistemelor distribuite folosind Hadoop. , printre alte lucruri. Pentru a te descurca bine în inteligența artificială, trebuie să ai o înțelegere fundamentală a multor limbaje de programare, deși nu este necesar să fii un expert în ele.