История ИИ: Хронология, продвижение и развитие

Опубликовано: 2020-09-04

Искусственный интеллект — это молодая область 60-летней давности, которая включает в себя набор методов, теорий, наук и алгоритмов для имитации интеллекта человека. Искусственный интеллект играет очень важную роль в нашей жизни. Революция отраслей внесла много изменений в бизнес с внедрением искусственного интеллекта. В этом блоге мы обсудим взгляд на историю искусственного интеллекта .

искусственный интеллект

Источник

Оглавление

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект определяется как способность машины выполнять задачи и действия, которые обычно выполняются людьми. Искусственный интеллект упорядочивает и собирает огромное количество данных, чтобы делать полезные выводы. Он также известен как машинный интеллект. Это область информатики.

Читайте: Карьерные возможности в сфере ИИ

Введение во временную шкалу

Помимо математики и компьютерных наук, значительный вклад в историю искусственного интеллекта внесли экономика, психология, убеждения и биоинженерия . Точная временная шкала, когда все это началось, — это 1950 год. Джон Маккарти ввел слово «искусственный интеллект». Джон вместе с Алленом Ньюэллом, Аланом Тьюрингом, Марвином Мински и Гербертом Саймоном являются отцами-основателями искусственного интеллекта. Они внесли значительный вклад в историю искусственного интеллекта .

Продвижение и развитие ИИ: краткая история искусственного интеллекта

  • Самый решающий толчок в развитии ИИ был во время Второй мировой войны. Марвин Мински представил первый нейтральный компьютер в 1950 году. В том же году Алан Тьюринг также разработал тест Тьюринга.
  • Хронология 1952 года играет жизненно важную роль на протяжении всей истории искусственного интеллекта . Развитие решения проблем было разработано, чтобы подражать подходу к решению проблем людей. Артур Сэмюэл инициировал проект самообучения в 1952 году.
  • В 1954 году организация IBM экспериментировала с автоматическим машинным переводом.
  • В 1956 году Герберт Саймон и Аллен Ньюэлл разработали первый проект рассуждений теоретиков логики.
  • В 1959 году Натаниэль Рочестер из организации IBM разработал программу для доказательства геометрических теорем. Артур Сэмюэл разработал фразу «машинное обучение». Марвин Мински и Джон Маккарти также предложили проект MIT AI.
  • Маккарти основал лабораторию искусственного интеллекта в 1963 году в Стэнфорде.
  • С 1966 по 1973 год не хватало результатов, которые повлияли на развитие искусственного интеллекта. Сложность вычислительных алгоритмов ограничивает развитие искусственного интеллекта на этой временной шкале. Исследователи из Стэнфорда представили DENDRAL из данных масс-спектрометра.
  • После этого срока исследователи сосредоточились на приложениях, специфичных для ИИ.
  • В 1972 году был разработан язык PROLOG.
  • Волна компьютерных систем развивалась на временной шкале 1974 года. Постепенно со временем они становились все более доступными и могли хранить больше данных. Лучшая часть истории искусственного интеллекта заключается в том, что он достиг НЛП (обработки естественного языка) в этот период времени.
  • 1980 год был годом искусственного интеллекта. Исследования ИИ продвигаются вперед с ростом инструментов и средств. Эта временная шкала положила начало новой эре ИИ на протяжении всей истории искусственного интеллекта . Первая коммерческая система, известная как Digital Equipment Corporation, была разработана в 1980 году.
  • Проект компьютера пятого поколения был запущен в 1982 году Министерством международной торговли и промышленности Японии.
  • В 1983 году правительство США разработало стратегический компьютерный проект.
  • Хронология 2000-х годов является ориентиром искусственного интеллекта.
  • В 2005 году беспилотное вождение выиграло главный вызов DARPA.
  • В 2008 году Google добился успехов в распознавании речи.
  • В 2014 году Google выпустила беспилотные автомобили.

Читайте также: Зарплата искусственного интеллекта в Индии

Искусственный интеллект повсюду

Искусственный интеллект развивается день ото дня. Сегодня ИИ повсюду. Исследования ИИ постоянно расширяются. Искусственный интеллект теперь стал обычным явлением на каждом этапе жизни. Теперь организации и рабочие места становятся более эффективными и интеллектуальными, поскольку люди и машины начинают работать вместе. Варианты использования искусственного интеллекта оказались продуктивными в различных отраслях, таких как банковское дело, производство, технологии, развлечения, прогнозы погоды, маркетинг, диагностика здоровья и многие другие. u pGrad предлагает несколько других блогов по таким темам. Вы можете посетить их веб-сайт, чтобы узнать больше о таких темах.

Вердикт

Путешествие в истории искусственного интеллекта огромно. Начиная с образования, здравоохранения, электричества, электронной коммерции и технологий, сегодня все автоматизировано. Технология ИИ выполняет несколько задач, требующих человеческого мышления и рассуждений. Когнитивная психология является одним из основных инструментов для всех направлений развития когнитивных наук. Технологии искусственного интеллекта помогли добиться эффективности и результативности. Теперь машины могут выполнять самые умные функции людей.

Если вам интересно узнать больше о машинном обучении и искусственном интеллекте, ознакомьтесь с дипломом PG IIIT-B и upGrad в области машинного обучения и искусственного интеллекта, который предназначен для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, Статус выпускника IIIT-B, более 5 практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Каковы ограничения использования искусственного интеллекта?

Доступность высококачественных данных является одним из самых серьезных препятствий для внедрения ИИ. Данные часто непоследовательны и имеют низкое качество, что создает препятствия для компаний, стремящихся получить прибыль от ИИ в больших масштабах. Чтобы реагировать на изменяющуюся корпоративную среду, программное обеспечение необходимо регулярно обновлять. Вся система искусственного интеллекта стоит довольно дорого, и многие отрасли не могут себе этого позволить. Нельзя ожидать, что машины будут функционировать творчески. В этом случае требуется вмешательство человека.

Как машинное обучение и искусственный интеллект связаны друг с другом?

Машинное обучение — это часть искусственного интеллекта. По сути, это один из методов практического применения искусственного интеллекта. Машинное обучение — это область искусственного интеллекта (ИИ) и информатики, которая фокусируется на использовании данных и алгоритмов для имитации того, как люди учатся. ML — это подмножество ИИ, которое решает проблемы, требующие человеческого интеллекта, изучая данные и делая прогнозы.

Нужно ли мне быть профессионалом в программировании, чтобы изучать искусственный интеллект?

От экспертов в области машинного обучения или искусственного интеллекта требуется хорошее понимание кодирования, но основное внимание уделяется моделям и алгоритмам машинного обучения, способности использовать различные библиотеки, такие как NumPy, Pandas и SciPy, и навыкам разработки распределенных систем с использованием Hadoop. , среди прочего. Чтобы преуспеть в области искусственного интеллекта, вам необходимо иметь базовое понимание многих языков программирования, хотя не обязательно быть в них экспертом.