Tehisintellekti ajalugu

Tehisintellekti arendamine algas vahetult pärast Teist maailmasõda, kui teadlased nagu Alan Turing uurisid masinate võimet „mõelda”. 1950. aastal avaldas Turing raamatu „Computing Machinery and Intelligence” („Arvutusmasinad ja intelligentsus”), kus ta pakkus välja Turingi testi kui meetodi, millega määrata, kas masin on võimeline inimintellekti imiteerima. Tehisintellekt pälvis 1960. aastatel suurt tähelepanu, mille tulemusena loodi esimesed malet mängivad programmid ja algebraliste ülesannete lahendamise programmid. 1970. aastatel algas aga tehisintellekti esimene „talveperiood”, mil tegelikud edusammud ei vastanud paljude kõrgetele ootustele ja teadusuuringute rahastamine vähenes.

Huvi tehisintellekti vastu taastati 1980. aastatel tänu masinõppe algoritmide arengule ja arvutusvõimsuse suurenemisele. Seda ajastut iseloomustab ekspertide süsteemide areng, mis suudavad simuleerida inimekspertide otsuseid teatud valdkonnas. Uue aastatuhande alguses algas tehisintellekti uus ajastu, mida kiirendasid interneti areng, suured andmehulgad ja arvutusvõimsuse kasv. Läbimurded sügavõppes ja neurovõrkudes on viinud mitmete süsteemide loomiseni, mis suudavad nüüd ära tunda kõnet ja pilte, mis on aluseks viimaste aastate töödele isesõitvate autode, personaliseeritud meditsiini ja muude rakenduste vallas.

Tehisintellekt murrab uusi piire ja esitab uusi väljakutseid, leiab oma koha igapäevaelus ja muudab radikaalselt paljusid valdkondi, sealhulgas äri, meditsiini ja hariduse. Tehisintellekti ajalugu on tee utoopilistest ideedest reaalsete tehnoloogiateni, mis inspireerivad teadlasi ja arendajaid uusi asju looma.

Tehisintellekt on oma lühikese olemasolu jooksul läbinud palju muutusi. Selle arengu ajaloos on võimalik eristada kuut etappi.

Arengu algusaastatel, varajaste edusammude julgustatuna, tegid mitmed teadlased, sealhulgas Herbert Simon, optimistlikke prognoose. Simon ennustas, et „kümne aasta jooksul saab digitaalarvuti maailma malemeistriks”. Kuid kui 1960. aastate keskel kümneaastane poiss võitis malemängus arvuti ja USA senati raport tõi esile masintõlke piirangud, aeglustus tehisintellekti areng märkimisväärselt. Neid aegu peeti tehisintellekti jaoks tumedaks ajaks.

Järgmine oli semantiline tehisintellekt, mille puhul teadlased hakkasid huvituma mälu ja arusaamise mehhanismide psühholoogiast. 1970. aastate keskpaigaks hakkasid ilmuma semantilise teadmise esitusviisid koos ekspertsüsteemidega, mis kasutasid oskusteavet mõtlemisprotsesside reproduktsiooniks. Need süsteemid olid väga paljulubavad, eriti meditsiinilises diagnoosimises.

1980. ja 1990. aastatel viisid masinõppe algoritmide areng ja tehniliste võimete paranemine intelligentsete süsteemide väljatöötamiseni, mis suutsid täita erinevaid ülesandeid, nagu sõrmejälgede tuvastamine ja kõnetuvastus. Seda perioodi iseloomustas tehisintellekti integreerimine teistesse distsipliinidesse hübriidsüsteemide loomiseks.

1990. aastate lõpus hakkas AI ühinema robootika ja inimese-masina liidesega, moodustades midagi sarnast afektiivse arvutustehnika, mis analüüsib ja seejärel reprodutseerib inimeste emotsioone; see aitas kaasa dialoogisüsteemide, nagu chatbotite arendamisele.

Alates 2010. aastast on uued võimalused arvutitehnoloogias võimaldanud ühendada suured andmehulgad tehisneurvõrkudest inspireeritud süvaõppe tehnikatega. Edusammud kõne- ja pildituvastuses, loomuliku keele mõistmises ja mehitamata sõidukites viitavad uuele tehisintellekti renessansile.

Tehisintellekti rakendused

Tehisintellekti tehnoloogiad on näidanud suuri eeliseid võrreldes inimvõimete erinevates tegevustes. Näiteks 1997. aastal võitis IBM-i arvuti Deep Blue tolleaegse maailmameistri Garry Kasparovi. 2016. aastal võitsid arvutisüsteemid maailma parimad Go- ja pokkerimängijad, demonstreerides oma võimet töödelda ja analüüsida terabaitides ja petabaitides mõõdetavaid tohutuid andmehulki.

Rakendused, mis ulatuvad kõnest tunnustamisest kuni miljonite inimeste nägude ja sõrmejälgede tuvastamiseni, nagu seda kasutavad sekretärid, kasutavad masinõppe tehnikaid. Samad tehnoloogiad võimaldavad autodel iseseisvalt sõita ja arvutitel ületada dermatoloogide oskusi melanoomi diagnoosimisel mobiiltelefonidega tehtud sünnimärkide piltide põhjal. Sõjalised robotid ja automatiseeritud konveierliinid tehastes kasutavad samuti tehisintellekti võimsust.

Teadusmaailmas on tehisintellekti kasutatud bioloogiliste makromolekulide, sealhulgas valkude ja genoomide funktsioonide lagundamiseks nende komponentide järgi. See eristab in silico meetodeid ajaloolistest meetoditest, nagu in vivo eksperimendid (elusorganismidel) ja in vitro eksperimendid (laboritingimustes).

Iseõppivate intelligentsete süsteemide rakendused ulatuvad tööstusest ja pangandusest kindlustuseni, tervishoiuni ja kaitsevaldkonda. Mitmete rutiinsete protsesside automatiseerimine muudab kutsetegevust ja võib mõned elukutsed potentsiaalselt väljasurevaks muuta.

Tehisintellekti eristamine neurovõrkudest ja masinõppest

Tehisintellekt, mida tavaliselt nimetatakse AI-ks, on arvutiteaduse üldvaldkond, mis tegeleb intelligentsete masinate loomisega, mis suudavad jätkata tegevusi, mis tavaliselt nõuavad inimintellekti. See hõlmab muu hulgas spetsialiseeritud programme ja erinevaid tehnoloogilisi lähenemisviise ja lahendusi. AI kasutab paljusid loogilisi ja matemaatilisi algoritme, mis võivad põhineda neurovõrkudel, et jäljendada inimese aju protsesse.

Neuraalvõrgud on spetsiifiline arvutialgoritm, mida võib vaadelda kunstlikest neuronitest koosneva matemaatilise mudelina. Sellised süsteemid ei vaja teatud funktsioonide täitmiseks eelnevat programmeerimist. Vastupidi, nad on võimelised õppima varasematest kogemustest, sarnaselt inimaju neuronitega, mis loovad ja tugevdavad õppeprotsessi käigus oma ühendusi. Neuraalvõrgud on AI vahendid andmete tunnustamise või töötlemisega seotud ülesannete täitmiseks.

Kui AI on üldmõiste, mis kirjeldab masinaid, mis suudavad mõelda ja õppida nagu inimesed, siis AI oluline alarühm, mis hõlmab tehnoloogiaid ja algoritme, mis võimaldavad programmidele ilma inimese sekkumiseta õppida ja täiustuda, on masinõpe. Sellised süsteemid analüüsivad sisendandmeid, leiavad neist mustreid ja kasutavad seda teadmist uue teabe töötlemiseks ja keerulisemate probleemide lahendamiseks. Üks masinõppe korraldamise meetodeid on neurovõrgud.

Seega, kui otsime tehisintellekti analoogiat inimkehas, toimib tehisintellekt nagu aju tervikuna, masinõpe on analoogia andmete töötlemise ja probleemide lahendamise tehnikatele ning neurovõrgud on struktuurielemendid – nagu neuronid –, mis teostavad andmete töötlemist aatomitasandil.

Tehisintellekti rakendamine tänapäeva elus

Tehisintellekt on leidnud oma koha peaaegu kõigis tänapäeva elu valdkondades, alates kaubandusest kuni meditsiini ja tootmistehnoloogiateni. Tehisintellekti on kahte peamist tüüpi: nõrk ja tugev. Nõrk tehisintellekt on spetsialiseerunud kitsamatele ülesannetele, nagu diagnoosimine või andmete analüüs, tugev tehisintellekt on loodud inimintellekti imiteerides lahendama globaalseid keerukaid probleeme.

Tehisintellekti kasutav suurandmete analüüs leiab laialdast rakendust kaubanduses, võimaldades suurtel kaubandusplatvormidel uurida tarbijate käitumist ja optimeerida turundusstrateegiaid.

Tehisintellekti tootmine on leidnud rakendust töötajate tegevuse jälgimisel ja koordineerimisel, suurendades oluliselt tööprotsessi efektiivsust ja ohutust. Transpordisektoris kasutatakse tehisintellekti liikluse juhtimiseks, teeolude jälgimiseks ning mehitamata sõidukite arendamiseks ja täiustamiseks.

Luksusbrändid kasutavad tehisintellekti, mis analüüsib põhjalikult klientide vajadusi ja personaliseerib neile tooteid. Tervishoius muudab tehisintellekt diagnostika, ravimite arendamise, tervisekindlustuse ja isegi kliiniliste uuringute olemust, muutes tervishoiuteenused palju täpsemaks ja tõhusamaks.

Selle tehnoloogilise arengu põhjused on teabevoogude kiire kasv, investeeringute suurenemine tehisintellekti sektorisse ning nõudlus suurema tootlikkuse ja tõhususe järele kõikides sektorites. Tehisintellekt laiendab oma mõju, tungides uutesse valdkondadesse ja muutes traditsioonilisi lähenemisviise äritegevusele ja igapäevastele tegevustele.

Tehisintellekti kasutusvaldkonnad

Tehisintellekt (AI) tungib paljudesse igapäevaelu valdkondadesse, muutes traditsioonilisi tööstusharusid ja loodes uusi võimalusi tõhususe ja täpsuse parandamiseks:

1. Meditsiin ja tervishoid: AI-d kasutatakse patsientide andmete haldamiseks, meditsiiniliste piltide (nt ultraheli, röntgen ja kompuutertomograafia) analüüsimiseks ning haiguste diagnoosimiseks sümptomite alusel. Intelligentsed süsteemid pakuvad ravivõimalusi ja aitavad inimestel elada tervislikumat elu mobiilirakenduste abil, mis jälgivad südame löögisagedust ja kehatemperatuuri.
2. Jaekaubandus ja e-kaubandus: AI analüüsib kasutajate veebikäitumist, et pakkuda isikupärastatud soovitusi ja reklaami. See hõlmab kasutajate poolt veebipoodides vaadatud toodete reklaamimist ja nende huvidele vastavate sarnaste toodete so
3. Poliitika: tehisintellekti on kasutatud ka poliitilistes kampaaniates. Näiteks Barack Obama kampaania ajal kasutati tehisintellekti vahendeid, et optimeerida kõnede pidamise koht ja aeg andmepõhise analüüsi alusel.
4. Tööstus: tehisintellekt toetab tootmisprotsesse, analüüsides seadmete koormust, prognoosides nõudlust ja optimeerides ressursside kasutamist kulude vähendamiseks.
5. Mängud ja haridus: Mängudes loob AI realistlikumad vastased ja kohandatud mängustsenaariumid. Hariduses personaliseerib AI õppekavasid õpilaste vajaduste ja võimete alusel ning aitab hallata haridusressursse.

AI rakendused hõlmavad paljusid teisi valdkondi, sealhulgas õigusteenused, rahandus ja linnainfrastruktuuri haldus, rõhutades selle rolli kaasaegse innovatsiooni ja tehnoloogilise arengu peamise mootorina.

Tehisintellekti ajalugu