Несмотря на все трудности, период застоя также стал периодом переосмысления целей и задач исследований в области ИИ. Исследователи начали искать новые подходы и методы, которые могли бы привести к созданию более эффективных и универсальных систем ИИ. Это заложило основу для будущего возрождения интереса к ИИ в 1990-х годах.

Возрождение интереса к искусственному интеллекту в 1990-х годах стало результатом ряда факторов, включая развитие новых технологий, таких как Интернет и мобильные устройства, а также успехи в области машинного обучения и нейронных сетей.

Развитие Интернета и мобильных устройств привело к созданию новых платформ и инструментов для разработки и развёртывания систем ИИ. Это позволило исследователям создавать более сложные и эффективные системы ИИ, которые могли работать с большими объёмами данных и решать более сложные задачи.

Успехи в области машинного обучения и нейронных сетей также сыграли важную роль в возрождении интереса к ИИ.

Таким образом, основные этапы развития ИИ можно представить следующим образом:

– 1950—1960-е годы: разработка первых компьютеров и исследований в области ИИ;

– 1970-е годы: замедление развития ИИ из-за отсутствия прогресса;

– 1980-е годы: возрождение интереса к ИИ благодаря развитию экспертных систем и нейронных сетей;

– 1990-е годы: развитие ИИ благодаря Интернету и мобильным устройствам;

– настоящее время: быстрое развитие ИИ благодаря новым технологиям.

1. Создание ИИ-моделей

Создание ИИ-модели включает несколько ключевых этапов. Для начала нужно определить цель и задачи модели. Прежде всего, необходимо понять, для чего вы хотите использовать искусственный интеллект. Это может быть:

– распознавание образов – используется для идентификации объектов, лиц, текста и т. д.

– обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) – позволяет компьютерам понимать и генерировать человеческий язык.

– рекомендательные системы – предлагают пользователям персонализированные рекомендации на основе их предпочтений.

– прогнозирование временных рядов – предсказывает будущие значения временных рядов на основе исторических данных.

– автоматическое планирование – помогает планировать действия для достижения целей в условиях неопределённости.

Существует несколько подходов к созданию ИИ-моделей:

– символьный подход основан на использовании символов и правил для представления знаний и рассуждений. Этот подход используется в экспертных системах, которые помогают врачам ставить диагнозы и юристам давать консультации.

– нейронный подход основан на использовании нейронных сетей, которые представляют собой математические модели, имитирующие работу человеческого мозга. Нейронные сети используются в машинном обучении, которое позволяет компьютерам учиться на основе данных без явного программирования.

– гибридный подход объединяет символьный и нейронный подходы для создания более мощных ИИ-моделей. Гибридные системы используются в робототехнике, где роботы должны взаимодействовать с окружающей средой и людьми.

Методы обучения ИИ-модели тоже могут быть разными. Различают три основных вида:

– машинное обучение (Machine learning, ML) использует алгоритмы для анализа данных и выявления закономерностей. Оно может быть как с учителем (supervised), так и без учителя (unsupervised).

– глубокое обучение (Deep learning, DL) использует многослойные нейронные сети для обработки сложных данных, таких как изображения и текст.

– обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL), при котором модели учатся принимать решения на основе обратной связи от окружающей среды.