Глава 1. Искусственный интеллект и машинное обучение

Потенциал искусственного интеллекта и машинного обучения безграничен, и мы должны использовать его во благо обществу. Будь то автоматизация утомительных задач, улучшение процесса принятия решений или решение сложных проблем, эти технологии способны преобразовать любые отрасли экономики и улучшить качество жизни всех людей.

Автор

История и эволюция ИИ

В этой главе представлен краткий обзор истории и эволюции ИИ с выделением ключевых событий и вех, сформировавших эту область человеческой деятельности. В ней также обсуждается текущее состояние отрасли и тенденции, определяющие будущие разработки в области искусственного интеллекта и машинного обучения.

Искусственный интеллект (ИИ) – это область информатики и инженерии, ориентированная на создание интеллектуальных машин, выполняющих задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие как обучение, решение проблем и принятие решений. Машинное обучение – это подмножество ИИ, которое включает использование алгоритмов и статистических моделей, позволяющих компьютерам учиться на данных и улучшать свою производительность при выполнении конкретной задачи с течением времени.

История ИИ восходит к 1950-м годам, когда исследователи впервые начали изучать концепцию создания интеллектуальных машин. Ранние усилия были сосредоточены на разработке программ, которые могли бы выполнять определенные функции, такие как игра в шахматы или решение математических задач. В 1960-х и 1970-х годах исследователи начали сосредотачиваться на разработке более универсальных систем ИИ, которые могли бы обучаться и адаптироваться к новым задачам.

Трудно приписать разработку ИИ одному человеку или группе людей, поскольку эта область знания поступательно развивалась благодаря вкладу многих исследователей и учёных. Одним из пионеров в этой области считают Алана Тьюринга, которому приписывают разработку концепции универсальной машины, способной выполнять любые вычисления, он также известен своей работой над тестом Тьюринга – тестом для определения того, может ли машина демонстрировать разумное поведение. Алана Тьюринга ещё называют отцом информатики.

Ведущим разработчиком ИИ является Джон Маккарти, который ввёл термин «искусственный интеллект» в 1956 году и сыграл важную роль в разработке программ исследования ИИ в Стэнфордском университете и Массачусетском технологическом институте.

Большой вклад в разработку ИИ также внесли: Марвин Мински, который основал Лабораторию искусственного интеллекта в Массачусетском технологическом институте и помог создать область искусственных нейронных сетей, Ричард Саттон, который развивал область обучения с подкреплением, а также Артур Сэмюэл, разработавший первую программу самообучения в 1950-х годах.

В 1980-х и 1990-х годах развитие ИИ продолжилось, увеличилось финансирование, поскольку исследователи добились значительного прогресса в разработке алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей. Эти достижения проложили путь для разработки многих широко используемых сегодня приложений ИИ, таких как распознавание речи, классификация изображений и обработка естественного языка.

В последние годы область ИИ продолжала развиваться и расширяться благодаря значительным достижениям в таких областях, как глубокое обучение и обучение с подкреплением. Эти достижения привели к разработке новых продуктов и услуг на основе ИИ, таких как автономные транспортные средства, персональные помощники и интеллектуальные домашние устройства.

Помимо ключевых событий и вех в истории ИИ, следует осветить текущее состояние и тенденции в этой области, определяющие будущие разработки. Одним из ключевых направлений, формирующих будущее ИИ, является внедрение алгоритмов и методов машинного обучения, позволяющих компьютерам учиться на основе новых данных и со временем улучшать свою производительность при выполнении конкретной задачи. Эти алгоритмы становятся все более распространенными в широком диапазоне приложений, они используются для анализа больших наборов данных, прогнозирования и выполнения задач, которые людям было бы трудно или невозможно выполнить самостоятельно. В области машинного обучения количество статей и публикаций в этой области растёт в геометрической прогрессии. Согласно исследованию журнала «AI Frontiers», количество статей, опубликованных на конференциях по машинному обучению, выросло с 50 в 2000 году до более 5000 в 2022 году.