Šajā pasaulē ir notikušas četras lielas revolūcijas, kas mainīja visu seju. Pirmā revolūcija notika 1784. gadā, kad tika ieviests pirmais tvaika dzinējs. 1870. gadā, otrajā revolūcijā, tika izgudrots elektrība. Trešais bija 1969. gadā, kad pasaulē tika ieviests vārds informācijas tehnoloģija. Un ceturtā ir revolūcija ko mēs šobrīd piedzīvojam. AI nākotne satur vairāk izgudrojumu, kas mūs tuvinās nepārspējamai nākotnei.
Šajā rakstā mēs aplūkosim šādas tēmas:
AI attīstība
(AI) ļauj mašīnām mācīties no pieredzes, pielāgoties jauniem ieguldījumiem un veikt cilvēkiem līdzīgus uzdevumus. Agrākos domāšanas mašīnu pētījumus iedvesmoja ideju saplūšana, kas kļuva izplatīta 30. gadu beigās, 40. gados un 50. gadu sākumā. Apskatīsim šīs dzīves mainošās tehnoloģijas attīstību no 50. gadu sākuma līdz mūsdienām:
- In 1950. gads , Alans Tīrings izstrādāja Turinga tests . Ja mašīna varēja turpināt sarunu, kuru nevar atšķirt no sarunas ar cilvēku, tad bija pamatoti teikt, ka mašīna domā.
1956. līdz 74. gads tiek saukts par zelta laikmets par AI. The Wabot projekts 1967. gadā uzbūvēja robotu, kas varēja izmērīt attālumus un virzienus līdz objektiem, izmantojot ārējos receptorus, mākslīgās acis un ausis. Un tā sarunu sistēma ļāva tai sazināties ar cilvēku japāņu valodā ar mākslīgu muti.
Iekš 1980. gadi AI programmas forma, ko sauc Ekspertu sistēmas to pieņēma korporācijas visā pasaulē, un zināšanas kļuva par galveno AI pētījumu galveno uzmanību.
Saukta jauna paradigma Inteliģenti pārstāvji gada laikā kļuva plaši pieņemts 90. gadi . Tā ir sistēma, kas uztver savu vidi un veic darbības, kas maksimāli palielina panākumu iespējas.
Pirmajās desmitgadēs 21. gadsimts Piekļuve lielam datu apjomam, ātrākiem datoriem un progresīvām mašīnmācīšanās metodēm tika veiksmīgi piemērota daudzām problēmām visā ekonomikā.
Autors 2016. gads , tirgus Ar mākslīgo intelektu saistītie produkti , aparatūra un programmatūra sasniedza vairāk nekā 8 miljardus dolāru. Arī New York Times ziņoja, ka interese par AI ir sasniegusi satricinājumus.
Tiek lēsts, ka visā pasaulē tēriņi mākslīgā intelekta sistēmām sasniegs 35,8 miljardi USD iekšā 2019. gads , pieaugums par 44% salīdzinājumā ar 2018. gadu . Un vairāk nekā divkāršot 79,2 miljardi USD iekšā 2022. gads
AI augšana un attīstība ir nepārtraukts process. Tagad, pirms mēs sākam runāt par AI nākotni, apskatīsim radošos izgudrojumus, kas veikti agrāk, kas saistīti ar mākslīgo intelektu.
AI revolūcijas sākums
No 1950. gadi , daudzi zinātnieki, programmētāji, loģiķi un teorētiķi sāka nostiprināt mūsdienu izpratni par mākslīgo intelektu kopumā. Ar katru nākamo desmitgadi notika arvien jauni jauninājumi un atklājumi, kas mainīja cilvēku pamatzināšanas par mākslīgā intelekta jomu. Tas arī parādīja, kā vēsturiskie sasniegumi ir katapultējuši AI no neaizsniedzamas fantāzijas līdz taustāmai realitātei pašreizējām un nākamajām paaudzēm. Daži no svarīgākajiem sasniegumiem visā AI vēsturē ir:
1950. gadi
Informācijas teorijas tēvs Klods Šenons publicēja “ Datora programmēšana šaha spēlēšanai ”, Kas bija pirmais raksts, kurā tika apspriesta šaha spēles datorprogrammas izstrāde.
Vienotība , an industriālais robots , kuru izgudroja Džordžs Devols 1950. gadi , kļuva par pirmo, kurš strādāja pie General Motors montāžas līnijas Ņūdžersijā. Tas koncentrējās uz liešanas materiālu transportēšanu no konveijera un detaļu metināšanu automašīnās, kas tika uzskatīts par bīstamu cilvēkiem.
60. gadi
In 1965. gads , Izveidojās datorzinātnieks Džozefs Veizenbaums un profesors ELIZA , interaktīva datorprogramma, kas funkcionāli varētu sarunāties angļu valodā ar cilvēku. Tas izplūda konservētas līnijas noteiktiem atslēgvārdiem, izmantojot programmētus skriptus.
1970. gadi
Šajā fāzē bija vērojami sasniegumi, īpaši koncentrējoties uz robotiem un automātiem. WABOT-1, pirmais antropomorfais robots tika uzbūvēts Japānā Waseda universitātē. Tās funkcijas ietvēra kustīgas ekstremitātes, spēju redzēt un sarunu.
1980. gadi
Mākslīgā intelekta straujais pieaugums turpinājās līdz 80. gadiem. WABOT-2 tika uzcelta Vasedas universitātē. Šī WABOT izveide ļāva humanoīdam sazināties ar cilvēkiem, kā arī lasīt mūzikas partitūras un spēlēt mūziku uz elektroniskām ērģelēm.
90. gadi
In deviņpadsmit deviņdesmit pieci , Datorzinātnieks Ričards Voless izstrādāja A.L.I.C.E (Artificial Linguistic Internet Computer Entity), iedvesmojoties no Veizenbauma ELIZA. Kas diferencēja A.L.I.C.E. no ELIZA bija dabiskās valodas paraugu datu vākšanas pievienošana.
Tumši zils , šaha spēles dators, ko izstrādājis IBM iekšā 1997. gads , kļuva par pirmo sistēmu, kas uzvarēja šaha spēlē un mačā pret valdošo pasaules čempionu.
2000. gadi
In 2000. gads , Attīstījās profesore Sintija Breālāle Kismets , robots, kas spētu atpazīt un simulēt emocijas ar savu seju. Tas bija strukturēts kā cilvēka seja ar acīm, lūpām, plakstiņiem un uzacīm.
In 2009. gads , Google slepeni izstrādāja bez vadītāja mašīna . Līdz 2014. gadam tas nokārtoja Nevadas pašpārvaldes eksāmenu.
Šie bija daži no AI sasniegumiem un sasniegumiem pagātnē. Šī desmitgade ir bijusi ārkārtīgi svarīga AI jauninājumiem. Tātad, redzēsim, kā AI maina mūsu dzīvi pašreizējā desmitgadē.
Jaunākie AI izgudrojumi
Šī desmitgade ir bijusi ārkārtīgi svarīga AI jauninājumiem. Pēdējos gados mākslīgais intelekts ir iestrādāts mūsu ikdienas dzīvē. Mēs izmantojam viedtālruņus, kuriem ir balss palīgi, un datorus, kuriem ir izlūkošanas funkcijas. AI vairs nav sapnis, un daži no tā sasniegumiem šajā desmitgadē ir:
2010. gads
ImageNet uzsāka ImageNet liela mēroga vizuālās atpazīšanas izaicinājums (ILSVRC), viņu ikgadējais AI objektu atpazīšanas konkurss.
Microsoft uzsāka Kinect priekš Xbox 360 , pirmā spēļu ierīce, kas izsekoja cilvēka ķermeņa kustību, izmantojot 3D kameru un infrasarkano staru noteikšanu.
2011. gads
Apple izlaida Siri , virtuālais palīgs Apple iOS operētājsistēmas. Siri ir atkarīgs no dabiskās valodas lietotāja saskarnes, lai secinātu, novērotu, atbildētu un ieteiktu lietas tā lietotājiem. Tas pielāgo balss komandas un projektē lietotājiem individuālu pieredzi.
2012. gads
Divi Google pētnieki apmācīja lielu neironu tīkls no 16 000 procesoriem, lai atpazītu kaķu attēlus, parādot tiem 10 miljonus nemarķētu attēlu no YouTube videoklipiem.
2014. gads
Microsoft izlaida Kortana , viņu virtuālā palīga versija, kas līdzīga Siri operētājsistēmai iOS. Arī Amazon izveidoja Amazon Alexa , mājas palīgs, kas pārvērtās par viedajiem skaļruņiem, kas darbojas kā personīgie asistenti.
2015.-2017
Google DeepMind's AlphaGo , datorprogramma, kas spēlē galda spēli Go, uzvarēja dažādus (cilvēku) čempionus.
2016. gadā A humanoīdais robots nosaukts Sofija izveidoja Hanson Robotics. Viņa ir pirmā Robotu pilsonis . Izmantojot Sofiju ar spēju redzēt (attēla atpazīšana), izteikt sejas izteiksmes un sazināties, izmantojot AI, Sofijai ir vairāk līdzīgu iezīmju, salīdzinot ar citiem humanoīdiem.
2018. gads
Google izstrādāja BERT, pirmais divvirzienu, nepārraudzīts valodas atveidojums, ko var izmantot dažādiem dabiskās valodas uzdevumiem, izmantojot pārejas mācīšanos.
Samsung iepazīstināja Biksbijs , uz virtuālais palīgs . Tās funkcijas ietver Voice, kur lietotājs var runāt un uzdot jautājumus, ieteikumus un ieteikumus.
Mākslīgā intelekta attīstība notiek bezprecedenta ātrumā. Tādējādi mēs varam sagaidīt, ka pēdējās desmitgades tendences nākamajos gados turpinās virzīties uz augšu. Tagad pāriesim pie AI nākotnes un uzzināsim, kā tā turpina darboties kā tehnoloģisks novators.
AI nākotne
“AI vairāk nekā visu mainīs pasauli cilvēces vēsturē. Vairāk nekā elektrība. ”- AI orākuls un riska kapitālists Dr. Kai-Fu Lee”Pēdējo desmit gadu laikā mākslīgais intelekts ir mainījis pasauli smalkos, bet plašos veidos. Balss atpazīšana katrā viedtālrunī bija vienkāršs koncepta pierādījums. Nākamo 10 gadu laikā mākslīgais intelekts sasniegs lielāku progresu nekā piecdesmit pirms tā, apvienojot to. Tā kā neskaitāmi ātri tiek iesniegti pieteikumi uzņēmējdarbībai, valdībai un personīgajai dzīvei, tā ietekme drīz skars pilnīgi visus mūsu dzīves aspektus.
Medicīniskā diagnoze
Ārsta cilvēka intuīcijas papildināšana ar AI precizitāti un pilnīgumu varētu būt viena no lielākajām revolūcijām veselības aprūpē. Vienkāršais fakts ir tāds, ka cilvēku rase ir radījusi pārmērīgu izpratni par cilvēka veselību, nekā jebkura cilvēka smadzenes var lietderīgi saturēt. Tādējādi AI var sākt darboties pat labākos cilvēku ārstos.
Finanšu pakalpojumi
Ir jautri skatīties, kā baņķieri kļūst automatizēti bezdarbā, taču patiesā uzvara ir tad, kad AI pārņem vadību. Pašlaik finanšu pakalpojumu nozarei ir daudz sakara ar to, kāpēc bagātie kļūst bagātāki. Viņi var atļauties pieņemt darbā vairāk un labāku finansiālu palīdzību, lai pārvaldītu viņu rīcībā esošo naudu. Ar AI, īpaši atvērtā koda fintech risinājumus, varētu būt iespējams mainīt personīgās finanses, lai tās nostādītu daudz vienmērīgākos apstākļos.
Tulkošana un valodniecība
Zināmā mērā reāllaika mašīntulkošana jau pastāv no lielākajām tehnoloģiju kompānijām, piemēram, Skype un Microsoft. Bet citas pētniecības iestādes, piemēram, Google un pat DARPA, vēlas īstenot šo ideju. Pašlaik mašīnas var mēģināt tulkot tikai aptuveni 100 no vairāk nekā 7000 pasaules valodām. Neatkarīgi no tā, vai tās ir militāras vai starptautiskas korporācijas, vai vienkārši parastas vecās akadēmiskās aprindas, kāds izmantos AI, lai virzītu reāllaika tulkošanu uz priekšu, lai mēs varētu labāk sazināties.
Sporta apmācība
AI varētu veidot perfektu uzbrukuma veidojumu, bet cilvēkiem, kas īsteno šo plānu, ir jābūt nepieciešamajām prasmēm. Šeit var palīdzēt mūsdienīgi mašīnmācīšanās algoritmi. Daļēji tas ir tikai datu vākšanas jautājums plašākā un plašākā kontekstā, izmantojot viedos golfa nūjas un basketbola un beisbola nūjas. Arī AI varētu sniegt aktīvāku atgriezenisko saiti, vērojot jūsu šūpoles, lai piedāvātu labojumus.
Maksāšana par lietām
ko papildinājums dara java
Šī tehnoloģija var ietaupīt neticami daudz laika. Uzlabotie AI sejas atpazīšanas algoritmi drīz būs pietiekami ātri un pietiekami lēti, lai atbalstītu miljoniem darījumu dienā, taču mašīnmācīšanās var iemācīt datoru atpazīt vairāk nekā sejas. Piemēram, Velss Fargo un citi plāno nodrošināt dažus finanšu darījumus, izmantojot tikpat uzlabotu lietotāja balss biometrisko analīzi.
Iepirkšanās
Amazon strādā, lai padarītu fizisko iepirkšanos vēl mazāku problēmu nekā tiešsaistē. Tas ir iespējams tikai ar mākslīgās tehnoloģijas palīdzību. Iepirkšanās tiešsaistē šajās dienās ir dimetānnaftalīns, taču viens Pinterest aizraujošs projekts varētu paplašināt ideju arī fiziskajā pasaulē. Arī prognozēm būs lielāka loma nekā jebkad agrāk, jo uzņēmumi izmanto AI, lai pircējiem ieteiktu perfektu produktu un pārliecinātos, ka produkts tiek uzkrāts atpakaļ noliktavā.
Fotogrāfijas, kas kļūst par pirkumiem
Vai esat kādreiz noklikšķinājis uz kāda produkta attēla, lai veikalos varētu meklēt kaut ko līdzīgu? Milzīgā e-komercijas platforma Amazon savā mobilajā lietojumprogrammā jau ir iekļāvusi vizuālās meklēšanas iespēju. Vienkārši nofotografējiet vēlamo priekšmetu, un tas parādīs kaut ko ļoti līdzīgu vai identisku. Jūs to varat iegādāties uzreiz, izmantojot tikai fotoattēlu.
Uzņēmuma vadīšana
Nākamajās desmitgadēs pasaules labākie vadītāji varētu būt tikai roboti. Ja vadība ir talantu pamanīšanas un pareizas piešķiršanas process, tad AI, iespējams, to varētu labāk izdarīt. Ir vēl viena teorija, ka AI varētu padarīt cilvēkus tik organizatoriskus, ka vadītāji kļūs mazāk svarīgi, un savu biznesu var vadīt tikai ar tehnoloģiju palīdzību.
Politiskā analīze
AI priekšrocība ir tā spēja prognozēt nākotni. Papildus politiskajām uzvarām un zaudējumiem AI lielākās sekas ir lēmumu pieņemšanā un politikas veidošanā. Palielinoties AI jaunizveidotajiem uzņēmumiem un palielinoties dialogam par politikas veidošanu, AI politiķu ierašanās nav liels pārsteigums. Kaut arī konstitūcijas un likumi visā pasaulē aizliedz cilvēkiem, kas nav cilvēki, piedalīties vēlēšanās, ir ļoti maz likumu, kas definē AI izmantošanas morālās un ētiskās sekas politiskajā un publiskajā telpā.
Sporta stratēģēšana
Ņemot vērā gandrīz bezgalīgo cilvēka uzvedības un atjautības mainīgumu laukumā un slidotavā, šķiet, ka mākslīgais intelekts drīz varētu izstrādāt pilnīgi jaunas stratēģijas pat vispopulārākajiem sporta veidiem. Skaisto spēli veiksmīgi sadalīja un pamatprincipos saprata mašīnmācīšanās algoritms, un, pēc šī algoritma izgudrotāja domām, tai vajadzētu diezgan labi piemērot citus sporta veidus, piemēram, basketbolu un hokeju.
Šie bija tikai daži no daudzajiem sektoriem, kurus nākamajos gados pārņems mākslīgais intelekts. līdz ar to mēs esam nonākuši pie šī AI nākotnes raksta beigām. Es ceru, ka jūs sapratāt AI ieguldījumu gadu gaitā un kā tas valdīs pār katru sektoru.
Lai iegūtu padziļinātas zināšanas, apskatiet mūsu interaktīvo tiešsaistes tiešraidi Edureka Šeit ir 24 * 7 atbalsts, kas palīdzēs jums visu mācību laiku.
Vai mums ir jautājums? Lūdzu, pieminējiet to šī raksta “AI nākotne” komentāru sadaļā, un mēs pēc iespējas ātrāk sazināsimies ar jums.